Science des données vs intelligence artificielle - 9 principales différences à apprendre

Introduction à la science des données et à l'intelligence artificielle

L'intelligence artificielle est une large marge utilisant la perception pour la reconnaissance des formes et les données non supervisées avec le développement mathématique, algorithmique et la discrimination logique pour la perspective de la technologie robotique pour comprendre le réseau neuronal de la technologie robotique. L'IA étudie est caractérisée comme l'enquête sur les «opérateurs perspicaces» de tout gadget qui voit son état et prend des activités qui augmentent son risque d'atteindre efficacement ses objectifs. La science des données est une «idée de rassembler les mesures, la recherche d'informations et leurs stratégies associées» afin de «comprendre et disséquer les merveilles réelles» avec les données. Il utilise des systèmes et des spéculations tirés de nombreux domaines à l'intérieur des vastes régions de l'arithmétique, des connaissances, de la science des données et de l'ingénierie logicielle, en particulier dans les sous-domaines de l'apprentissage automatique, de la caractérisation, de l'examen de groupe, de l'évaluation de la vulnérabilité, de la science informatique, de l'exploration de l'information, des bases de données et des représentation.

Faites-nous en savoir plus sur l'IA et la science des données en détail:

Intelligence artificielle À l'heure actuelle, c'est ahurissant et viable, mais aucun endroit n'est proche de la connaissance humaine. Les gens utilisent l'exposition d'informations autour d'eux et les informations recueillies par le passé pour donner un sens à tout sans exception. En tout cas, les IA n'ont pas cette capacité pour le moment. Les IA sont tout simplement d'immenses décharges d'informations pour atteindre leurs objectifs. Cela implique que les IA nécessitent un pool colossal d'informations pour accomplir quelque chose d'aussi simple que de modifier des lettres. Familièrement, l'expression «cerveau créé par l'homme» est connectée lorsqu'une machine émule des capacités «psychologiques» que les gens relient à d'autres personnalités humaines, par exemple «apprentissage» et «pensée critique»
L'étendue de l'IA est débattue: au fur et à mesure que les machines s'avèrent de plus en plus compétentes, les missions considérées comme nécessitant de la «perspicacité» sont régulièrement exclues de la définition, une merveille connue sous le nom d'impact de l'IA, provoquant la plaisanterie «L'IA est tout ce qui n'a pas été fait» encore.
Par exemple, la reconnaissance optique des caractères est habituellement évitée par le «cerveau humain», devenu une technologie de routine. Dans l'ensemble, les capacités de l'IA déléguée à partir de 2017 intègrent une compréhension efficace de la parole humaine, face à un état anormal dans les cadres de diversion vitaux, des informations complexes, y compris des images et des enregistrements. Un modèle varié tel que le modèle de Bernoulli, le modèle naïf de Bayes, etc.
La science des données est un domaine interdisciplinaire de procédures et de cadres permettant d'extraire des connaissances ou des éléments de connaissances à partir d'informations dans différentes structures. Cela implique que la science de l'information permet aux IA de donner un sens aux réponses aux problèmes en connectant les informations comparatives pendant un certain temps plus tard.
D'une manière générale, la science de l'information prend en compte les IA pour découvrir des données appropriées et significatives à partir de ces pools colossaux plus rapidement et de manière plus productive.
Un exemple de cela est le cadre de reconnaissance faciale de Facebook qui, après un certain temps, accumule beaucoup d'informations sur les clients existants et applique des méthodes similaires pour la reconnaissance faciale avec de nouveaux clients. Une autre illustration est les voitures autonomes de Google qui accumulent progressivement les informations de son environnement et forment ces données pour se fixer sur des choix intelligents.

La science des données est une «idée de rassembler les mesures, la recherche d'informations et leurs stratégies associées» afin de «comprendre et disséquer les merveilles réelles» avec les données. Il utilise des systèmes et des spéculations tirés de nombreux domaines à l'intérieur des vastes régions de l'arithmétique, des connaissances, de la science des données et de l'ingénierie logicielle, en particulier dans les sous-domaines de l'apprentissage automatique, de la caractérisation, de l'examen de groupe, de l'évaluation de la vulnérabilité, de la science informatique, de l'exploration de l'information, des bases de données et des représentation.

Comparaison directe entre la science des données et l'intelligence artificielle (infographie)

Ci-dessous se trouve le Top 9 de la comparaison entre la science des données et l'intelligence artificielle

Différences clés entre la science des données et l'intelligence artificielle

La science des données et l'intelligence artificielle sont des choix populaires sur le marché; laissez-nous discuter de certaines des principales différences entre la science des données et l'intelligence artificielle:

La Data Science est la collecte et la conservation de données de masse pour l'analyse tandis que l'Intelligence Artificielle implémente ces données dans Machine pour comprendre ces données
La science des données est un ensemble de compétences telles que la technique statistique tandis que la technique d'algorithme d'intelligence artificielle.
La science des données utilise l'apprentissage statistique alors que l'intelligence artificielle est un apprentissage automatique.
La science des données observe un modèle dans les données pour la prise de décision tandis que les IA examinent un rapport intelligent pour la décision
La science des données fait partie d'une boucle de la boucle de perception et de planification de l'IA avec action
En science des données, le traitement est de niveau moyen pour la manipulation des données, tandis que le traitement de haut niveau des données scientifiques par les IA pour la manipulation
En science des données, la représentation graphique est impliquée alors que dans l'algorithme d'intelligence artificielle et la représentation des nœuds de réseau
La technique d'intelligence artificielle implique un processus de contrôle robotique tandis que la science des données dans l'exploration et la manipulation de données.

Tableau comparatif Data Science vs Intelligence artificielle

Voici quelques comparaisons clés entre la science des données et l'intelligence artificielle

La base des comparaisons entre la science des données et l'intelligence artificielle	Science des données	Intelligence artificielle
Sens	La science des données consiste à organiser des données de masse pour l'analyse et la visualisation	L'intelligence artificielle implémente ces données dans Machine
Compétences	Conception et développement de techniques statistiques	Conception et développement de techniques d'algorithmes
Technique	La science des données est une technique d'analyse de données	L'intelligence artificielle est une technique d'apprentissage automatique
Utilisation des connaissances	La science des données utilise l'apprentissage statistique pour l'analyse	L'intelligence artificielle fait partie du Machine Learning
Observation	Modèles de données pour décision	Intelligence in Data for decision
Résoudre	La science des données a tendance à utiliser des parties de cette boucle pour résoudre des problèmes spécifiques	L'intelligence artificielle représente la boucle de la perception et de la planification avec l'action
En traitement	Data Science Traitement de niveau moyen des données pour la manipulation des données	Intelligence artificielle de haut niveau traitant des données scientifiques pour la manipulation
Graphique	Science des données impliquée dans la représentation des données dans les différents formats graphiques	L'intelligence artificielle impliquée dans la représentation des nœuds de réseau d'algorithmes
Contrôle	Contrôle et manipulation des données avec la technique Data Science	Contrôle robotique avec intelligence artificielle et techniques d'apprentissage automatique

Conclusion - Science des données vs intelligence artificielle

Dans le domaine du traitement des informations d'enquête, les deux prochaines années nous verront passer d'une utilisation sélective des cadres d'aide au choix à une utilisation supplémentaire des cadres qui se contentent de choix à notre avantage. En particulier dans le domaine de l'examen des informations, nous créons actuellement des réponses de diagnostic individuelles pour des problèmes particuliers malgré le fait que ces dispositions ne peuvent pas être utilisées de manière croisée sur divers paramètres - par exemple, une réponse créée pour distinguer les incohérences dans l'évolution de la valeur des actions ne peut pas être utilisé pour comprendre la substance des images. Cela restera le cas plus tard, malgré le fait que les frameworks d'IA

Intégrez des segments de connexion individuels et, par la suite, avez la capacité de gérer des missions progressivement déroutantes qui ne sont désormais réservées qu'aux personnes - un schéma clair que nous pourrions déjà observer aujourd'hui. Un cadre qui traite les informations actuelles concernant les bourses de valeurs, ainsi que celles qui suivent et décomposent l'amélioration des structures politiques à la lumière des articles ou des enregistrements de nouvelles, extraient les sentiments des écrits dans des sites ou des organisations interpersonnelles, filtrent et prédisent l'argent applicable marqueurs associés, etc., nécessite la combinaison d'une large gamme de sous-composants.

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