Bevezetés az adattudományhoz és a mesterséges intelligenciához
A mesterséges intelligencia nagy különbséget jelent a mintafelismerés és a felügyelet nélküli adatok észlelése során, a matematikai, algoritmusfejlesztés és logikai diszkrimináció révén a robottechnika számára annak érdekében, hogy megértsék a robottechnika idegi hálózatát. Az AI-t úgy vizsgálják, hogy minden olyan eszköz „éleslátó szereplő” megvizsgálódik, amely látja annak állapotát, és olyan tevékenységeket végez, amelyek növelik a céljainak hatékony megvalósításának kockázatát. A Data Science egy olyan ötlet, amely összehozza a méréseket, az információvizsgálatot és a hozzájuk kapcsolódó stratégiákat, hogy az adatokkal „megértsék és bontsák le a valódi csodákat”. Az aritmetika, a betekintés, az adattudomány és a szoftverfejlesztés kiterjedt régióiban számos területből összegyűjtött rendszereket és spekulációkat alkalmaz, különösen a gépi tanulás, jellemzés, csoportvizsgálat, sebezhetőségi értékelés, számítási tudomány, információbányászat, adatbázisok és reprezentáció.
Részletesen tájékoztasson minket az AI-ről és az adattudományról:
- Mesterséges intelligencia Jelenleg elmebajnok és életképes, ám nincs közeli emberi ismeretek. Az emberek a körülöttük lévő kiállított információkat és a múltban összegyűjtött információkat felhasználják kivétel nélkül mindent megérteni. Mindenesetre az AI-knek jelenleg nincs ilyen kapacitása. Az AI-k egyszerűen hatalmas információs szempontokkal célok tisztázására szolgálnak. Ez azt jelenti, hogy az AI-knek kolosszális információs készletre van szükségük ahhoz, hogy valami olyan egyszerű, mint a betűk módosítása elvégezzék. Nyelvtanulással az „ember alkotta agyi erő” kifejezés akkor kapcsolódik össze, amikor egy gép „pszichológiai” képességeket emulál, amelyek az emberek más emberi személyiségekkel kapcsolódnak, például „tanulás” és „kritikus gondolkodás”
- Az AI mértéke vita tárgyát képezi: mivel a gépek fokozatosan jártasak, a „betekintést” igénylő feladatokat rendszeresen kiiktatják a meghatározásból. Ez egy csoda, amelyet AI hatásnak hívnak, és amely arra készteti a jeget, hogy „AI bármi, amit nem tettek meg még.
- Például az optikai karakter elismerését általában elkerüli az „ember alkotta agyi erő”, rutin technológiává vált. A 2017-től kezdődő, delegált AI képességei között szerepel az emberi beszéd hatékony megértése, rendellenes állapotokkal való küzdelem a létfontosságú elterelési keretekben, összetett információk, beleértve képeket és felvételeket is. Különböző modellek, mint például a Bernoulli Model, a naiv Bayes modell stb.
- Az adattudomány egy interdiszciplináris eljárásterület és keret, amellyel a tanulás vagy a tudás egységei kinyerhetők a különböző struktúrákból származó információkból. Ez azt jelenti, hogy az információtudomány lehetővé teszi, hogy az AI-k értelmezzék a kérdésekre adott válaszokat az összehasonlító információk későbbi összekapcsolásával.
- Általános értelemben az információtudomány figyelembe veszi az AI-ket, hogy gyorsabb és eredményesebben találjanak megfelelő és jelentős adatokat ezekből a kolosszális poolokból.
- Ilyen eset a Facebook arcfelismerési rendszere, amely egy idő után sok információt halmoz fel a meglévő ügyfelekről, és hasonló módszereket alkalmaz az arcfelismeréshez az új ügyfeleknél. Egy másik példa a Google önjáró autói, amelyek fokozatosan halmozzák fel a környezetről származó információkat, és ezeket az adatokat formálják az intelligens választásokra.
A Data Science egy olyan ötlet, amely összehozza a méréseket, az információvizsgálatot és a hozzájuk kapcsolódó stratégiákat, hogy az adatokkal „megértsék és bontsák le a valódi csodákat”. Az aritmetika, a betekintés, az adattudomány és a szoftverfejlesztés kiterjedt régióiban számos területből összegyűjtött rendszereket és spekulációkat alkalmaz, különösen a gépi tanulás, jellemzés, csoportvizsgálat, sebezhetőségi értékelés, számítási tudomány, információbányászat, adatbázisok és reprezentáció.
Összehasonlítás az adattudomány és a mesterséges intelligencia között (Infographics)
Az alábbiakban az adattudomány és a mesterséges intelligencia 9 legfontosabb összehasonlítása található
Az adattudomány és a mesterséges intelligencia közötti főbb különbségek
Mind az adattudomány, mind a mesterséges intelligencia népszerű választás a piacon; vitassuk meg az adattudomány és a mesterséges intelligencia közötti főbb különbségeket:
- A Data Science tömeges adatok gyűjtése és tárolása elemzés céljából, míg a Mesterséges Intelligencia ezeket az adatokat a Machine alkalmazásban hajtja végre ezen adatok megértése érdekében
- Az Data Science olyan készségek gyűjteménye, mint például a statisztikai technika, míg a mesterséges intelligencia algoritmus technikája.
- Az adattudomány statisztikai tanulást használ, míg a mesterséges intelligencia gépi tanulás
- Az adattudomány megfigyeli az adatok mintáját a döntéshozatal során, míg az AI-k intelligens jelentést vizsgálnak meg a döntéshozatalra
- Az adattudomány úgy néz ki, hogy egy hurok része az AI-k érzékelési és cselekvési tervezési hurkának
- Az adattudományban a feldolgozás közepes szintű az adatkezeléshez, míg az AI magas szintű feldolgozása a tudományos adatok manipulálásához
- Az adattudományban a grafikus ábrázolás szerepel, míg a mesterséges intelligencia algoritmus és a hálózati csomópont ábrázolása
- A mesterséges intelligencia technikája magában foglalja a robotvezérlési folyamatot, míg az adattudomány az adatbányászatban és a manipulációban.
Adattudomány és a mesterséges intelligencia összehasonlító táblázata
Az alábbiakban bemutatunk néhány kulcsfontosságú összehasonlítást az adattudomány és a mesterséges intelligencia között
| Az adattudomány és a mesterséges intelligencia összehasonlításának alapjai | Data Science | Mesterséges intelligencia |
| Jelentés | A Data Science tömeges adatok gyűjtésével foglalkozik elemzés és megjelenítés céljából | A mesterséges intelligencia ezeket az adatokat a Machine alkalmazásban valósítja meg |
| szakértelem | Statisztikai technika tervezése és fejlesztése | Algoritmus technika tervezése és fejlesztése |
| Technika | Az Data Science adatanalitikai technika | A mesterséges intelligencia gépi tanulási technika |
| A tudás felhasználása | Az adattudomány statisztikai tanulást használ az elemzéshez | A mesterséges intelligencia gépi tanulás |
| Megfigyelés | Minták az adatokban a döntéshez | Intelligencia az adatokban döntéshozásra |
| megoldása | Az adattudomány általában ezt a hurkot használja fel bizonyos problémák megoldására | A mesterséges intelligencia képviseli az észlelés és a cselekvésre való tervezés hurkot |
| Feldolgozás | Data Science Az adatok közepes szintű feldolgozása az adatmanipulációhoz | Mesterséges intelligencia magas szintű tudományos adatok feldolgozása feldolgozása céljából |
| Grafikus | Adattudomány részt vesz az adatok ábrázolásában a különféle grafikus formátumokban | A mesterséges intelligencia magában foglalja az algoritmus hálózati csomópont ábrázolását |
| Ellenőrzés | Adatkezelés és manipuláció Data Science technikával | Robotvezérlés mesterséges intelligencia és gépi tanulási technikákkal |
Következtetés - Adattudomány vs. Mesterséges intelligencia
A nyomozó információkezelés területén a következő néhány évben a választási segítségnyújtási keretek szelektív felhasználásától a keretek extra hasznosításáig változunk, amelyek a mi javunkra válik. Különösen az információs vizsgálat területén jelenleg dolgozunk ki egyedi diagnosztikai válaszokat bizonyos kérdésekre annak ellenére, hogy ezeket az elrendezéseket nem lehet keresztmetszetben felhasználni különféle körülmények között - például egy olyan válasz, amelyet a készletérték alakulásának következetlenségeinek megkülönböztetésére hoztunk létre. nem lehet felhasználni a képek lényegének megértésére. Később ez a helyzet továbbra is fennáll, annak ellenére, hogy a madárinfluenza-keretek meg fogják változtatni
Vegye fel az egyes összekötő szegmenseket, és később képesek legyenek fokozatosan zavaró feladatokkal foglalkozni, amelyeket manapság kizárólag az emberek tartanak - egyértelmű minta, amelyet ma már megfigyelhetnénk. Olyan keretrendszer, amely feldolgozza az aktuális információkat az értékpapír-cserékkel kapcsolatban, és amely emellett a hírírások vagy felvételek fényében a politikai struktúrák javulását is követi és lebontja, a webhelyek vagy interperszonális szervezetek írásaiból érzi magát, átvilágítja és előrebecsüli az alkalmazandó pénzt. kapcsolódó markerek, és így tovább, az alkomponensek sokféle kombinációját igényli.
Ajánlott cikk
Ez egy útmutató az adattudomány és a mesterséges intelligencia közötti legfontosabb különbségekhez. Itt tárgyaljuk az Adattudomány vs. Mesterséges intelligencia kulcsfontosságú különbségeket az infographics és az összehasonlító táblázat segítségével is. Lehet, hogy megnézi a következő cikkeket is -
- Adattan és üzleti intelligencia
- Adattudomány vs. szoftverfejlesztés
- Mesterséges intelligencia vs üzleti intelligencia
- Mesterséges intelligencia alkalmazások szektorokban