Klíčové rozdíly mezi datovou vědou a umělou inteligencí

Pokud jde o datovou vědu a umělou inteligenci (AI), často se tyto dvě dovednosti prolínají. Umělá inteligence má řadu podmnožin, jako je strojové učení a hluboké učení, a datová věda využívá tyto technologie k interpretaci a analýze dat, objevování vzorců, vytváření předpovědí a generování poznatků. Rozhodování mezi umělou inteligencí a datovou vědou tedy může být složité.

Na druhou stranu technologie, jako je strojové učení, jsou závislé na robustních postupech datové vědy, které zajišťují, že algoritmy a systémy strojového učení jsou trénovány čistými, kvalitními a relevantními daty. Nemluvě o tom, že datová věda je interdisciplinární obor, který často zahrnuje znalosti umělé inteligence a strojového učení, a mnoho kariér v oblasti umělé inteligence, jako je inženýr umělé inteligence, vyžaduje dovednosti datového vědce.

Je tedy snadné začít přemýšlet, kde začít? Tato otázka je obzvláště naléhavá pro ty, kteří chápou, že poptávka po dovednostech v oblasti datové vědy a umělé inteligence raketově roste, a chtějí se do ní zapojit.

Neexistuje žádná správná či špatná odpověď nebo základní hierarchie. Ale klíčové rozdíly ve znalostech a dovednostech potřebných pro určité pracovní pozice budou nakonec určovat vaši cestu k odbornosti a vaši kariérní perspektivu.

Přehled oborů datové vědy

Datová věda je mnohostranná oblast, která využívá vědecké techniky, algoritmy, postupy a systémy k získání porozumění z organizovaných i chaotických dat. Kombinuje odborné znalosti z oborů, jako je statistika, informatika a informační věda, s cílem vytvořit z dat využitelnou inteligenci. Mezi hlavní složky datové vědy patří:

• Sběr dat: Shromažďování nezpracovaných dat z různých zdrojů.
• Čištění dat: Předběžné zpracování a čištění dat, aby byla připravena k analýze.
• Průzkumná analýza dat: Pochopení vzorců a vztahů v datech.
• Modelování a strojové učení: Vytváření prediktivních nebo klasifikačních modelů pomocí algoritmů.
• Validace a testování: Posuzování výkonnosti těchto modelů.
• Vizualizace: Reprezentace dat v grafickém nebo vizuálním formátu pro pochopení a prezentaci poznatků.

Přehled umělé inteligence (AI)

Umělá inteligence označuje napodobování lidského poznání ve strojích navržených tak, aby napodobovaly lidské myšlení a chování. Cílem je navrhnout systémy schopné vykonávat činnosti vyžadující lidský intelekt, včetně vizuální interpretace, rozpoznávání hlasu, formulování rozhodnutí a převodu jazyka.

Umělou inteligenci lze rozdělit na:

• Úzká umělá inteligence: specializuje se na jeden úkol. Např. hlasoví asistenti.
• Obecná umělá inteligence: Stroje, které mohou vykonávat jakýkoli intelektuální úkol, který může vykonávat člověk.
• Superinteligentní umělá inteligence: V případě, že stroje překonávají lidské schopnosti.

Umělá inteligence zahrnuje řadu technologií včetně strojového učení (podmnožina umělé inteligence), neuronových sítí, zpracování přirozeného jazyka, robotiky a kognitivních počítačů.

Hlavní rozdíly mezi datovou vědou a umělou inteligencí

• Účel: Datová věda se zaměřuje především na získávání poznatků a informací z obrovského množství dat. Umělá inteligence se naproti tomu zaměřuje na vytváření systémů, které dokáží plnit úkoly bez explicitních instrukcí.
• Rozsah: Datová věda zahrnuje různé techniky z oblasti statistiky, analýzy dat a strojového učení, které umožňují analyzovat a interpretovat složitá data. Umělá inteligence je širší a zahrnuje oblasti, jako je robotika, zpracování přirozeného jazyka a další.
• Nástroje: Datoví vědci často používají nástroje jako Python, R, SQL a platformy jako Jupyter a Tableau. Výzkumníci a vývojáři umělé inteligence mohou používat platformy TensorFlow, PyTorch nebo OpenAI.
• Implementace: Zatímco datová věda často končí poznatky a rozhodnutími, umělá inteligence se zaměřuje na automatizaci a vytváření systémů, které mohou jednat samy o sobě.

Společné podobnosti mezi datovou vědou a umělou inteligencí

• Strojové učení: Oba obory využívají strojové učení. Zatímco datoví vědci jej používají k analýze dat a vytváření předpovědí, výzkumníci v oblasti umělé inteligence jej používají k tomu, aby naučili stroje učit se z dat.
• Závislost na datech: Oba obory jsou do značné míry závislé na datech. Data jsou základem pro získání poznatků v datové vědě a pro trénování modelů v umělé inteligenci.
• Interdisciplinární: Oba obory čerpají z různých disciplín, jako je matematika, informatika a znalosti specifické pro danou oblast.
• Inovace a růst: Oba obory stojí v čele technologických inovací a zažívají rychlý růst a pokrok.
• Řešení problémů: Oba obory se snaží využívat technologie k řešení složitých problémů, ať už jde o rozhodování na základě dat, nebo o automatizaci úkolů pomocí umělé inteligence.

V dynamickém světě technologií stojí sféry umělé inteligence a datové vědy jako dva pilíře inovací, které jsou hnací silou růstu a nově definují průmyslová odvětví. Rozhodování mezi umělou inteligencí a datovou vědou pro vaši kariérní dráhu není o tom, abyste si vybrali jednu z nich, ale spíše o tom, abyste pochopili, v čem spočívá vaše vášeň a silné stránky. Ať už vás zaujmou nuance interpretace dat, nebo vás láká příslib strojů, které umí uvažovat a učit se, čeká na vás svět plný příležitostí.