Вступ до наукових даних проти штучного інтелекту
Штучний інтелект - це велика межа, що використовує сприйняття для розпізнавання шаблонів та непідконтрольних даних з математичним, алгоритмом розробки та логічної дискримінації з точки зору перспективи роботизированной технології для розуміння нейронної мережі роботизованої технології. AI розглядає характеризується як дослідження "проникливих операторів" будь-якого гаджета, який бачить його стан і здійснює діяльність, яка збільшує ризик ефективного досягнення своїх цілей. Data Science - це "ідея об'єднати вимірювання, дослідження інформації та пов'язані з ними стратегії", щоб "зрозуміти та розрізати справжні чудеса" з даними. Він використовує системи та спекуляції, проведені з численних полів всередині експансивних областей арифметики, розуміння, науки про дані та інженерії програмного забезпечення, зокрема з піддоменів машинного навчання, характеристики, групового обстеження, оцінки вразливості, обчислювальної техніки, видобутку інформації, баз даних та ін. представництво.
Дайте нам детальніше про AI та Data Science:
- Штучний інтелект На сьогоднішній день є розумним та життєздатним, проте людських знань немає місця. Люди використовують експонати навколо себе та інформацію, зібрану в минулому, щоб мати сенс у всьому без винятку. У будь-якому випадку, ШІ зараз не мають такої спроможності. AI просто величезні інформаційні звалища, щоб очистити свої цілі. Це означає, що AI вимагають колосального набору інформації, щоб зробити щось таке ж просто, як зміни літер. Розмовно, вираз "зумовлена мозком сила" пов'язаний, коли машина імітує "психологічні" здібності, які люди зв'язують з іншими людськими особистостями, наприклад "навчання" та "критичне мислення"
- Про ступінь ШІ обговорюється: оскільки машини виявляються прогресивно кваліфікованими, завдання, які вважаються такими, що вимагають "розуміння", регулярно виключаються з визначення, диво, відоме як вплив ШІ, що спонукає до жарту "AI - це все, що не було зроблено". поки що.
- Наприклад, оптичного розпізнавання символів, як правило, уникають "створені людиною мозкові сили", перетворившись на звичайну технологію. Здібності, в основному, делеговані ШІ, починаючи з 2017 року, містять ефективне розуміння людської мови, бореться з ненормальним станом у життєво важливих схемах диверсії, складної інформації, включаючи фотографії та записи. Різні моделі, такі як модель Бернуллі, наївна модель Байєса тощо.
- Data Science - це міждисциплінарна галузь процедур та рамок для отримання інформації чи розрізів знань з інформації в різних структурах. Це означає, що інформатична наука дає змогу ШІ отримувати сенс відповідей на питання шляхом підключення порівняльної інформації на деякий час пізніше.
- У загальному сенсі інформатика бере до уваги ШІ, щоб виявити правильні та значні дані з цих колосальних пулів швидше і тим продуктивніше.
- Прикладом цього є система підтвердження обличчя Facebook, яка через деякий час накопичує велику кількість інформації про існуючих клієнтів і застосовує аналогічні методи для розпізнавання обличчя з новими клієнтами. Іншою ілюстрацією є автопоїздки Google, які накопичують інформацію зі свого оточення прогресивно та формують ці дані для вирішення розумного вибору та близько.
Data Science - це "ідея об'єднати вимірювання, дослідження інформації та пов'язані з ними стратегії", щоб "зрозуміти та розрізати справжні чудеса" з даними. Він використовує системи та спекуляції, проведені з численних полів всередині експансивних областей арифметики, розуміння, науки про дані та інженерії програмного забезпечення, зокрема з піддоменів машинного навчання, характеристики, групового обстеження, оцінки вразливості, обчислювальної техніки, видобутку інформації, баз даних та ін. представництво.
Порівняння між науковими даними та штучним інтелектом (Інфографіка)
Нижче наведено топ-9 порівнянь між Data Science та Штучним інтелектом
Ключові відмінності між наукою про дані та штучним інтелектом
І наука даних, і штучний інтелект - популярний вибір на ринку; Давайте обговоримо деякі основні відмінності між науковими даними та штучним інтелектом:
- Data Science - це збирання та курітування масових даних для аналізу, тоді як Штучний інтелект реалізує ці дані в Машині для розуміння цих даних
- Data Science - це сукупність навичок, таких як статистична техніка, тоді як алгоритм штучного інтелекту.
- Наука даних використовує статистичне навчання, тоді як штучний інтелект - це машинне навчання
- Data Science дотримується шаблону даних для прийняття рішень, тоді як AI шукають інтелектуальний звіт для прийняття рішення
- Наукові дані виглядають частиною циклу з циклу сприйняття та планування ШІ з дією
- У обробці даних Data - це середній рівень для маніпулювання даними, тоді як AI - це обробка наукових даних з високим порядком
- У науці даних графічне представлення бере участь, тоді як в алгоритмі штучного інтелекту та представленні мережевих вузлів
- Техніка штучного інтелекту передбачає робототехнічний процес управління, тоді як наукові дані для видобутку та маніпулювання даними.
Таблиця порівняння наукових даних та штучного інтелекту
Нижче наведено кілька ключових порівнянь між Data Science та штучним інтелектом
| Основи порівнянь між науковими даними та штучним інтелектом | Дані науки | Штучний інтелект |
| Значення | Data Science - це збирання масових даних для аналітики та візуалізації | Штучний інтелект реалізує ці дані в Машині |
| Навички | Проектування та розробка статистичної техніки | Проектування та розробка технології алгоритму |
| Техніка | Data Science - це методика аналізу даних | Штучний інтелект - це техніка машинного навчання |
| Використання знань | Data Science використовують статистичне навчання для аналізу | Штучний інтелект - це машинне навчання |
| Спостереження | Шаблони даних для прийняття рішення | Інтелект в даних для прийняття рішення |
| Розв’язування | Наука даних має тенденцію використовувати частини цього циклу для вирішення конкретних проблем | Штучний інтелект представляє петлю сприйняття та планування з дією |
| Обробка | Data Science Обробка даних середнього рівня для маніпуляції даними | Штучний інтелект високого порядку обробляє наукові дані для маніпуляцій |
| Графічний | Наука даних бере участь у поданні даних у різному графічному форматі | Штучний інтелект залучає до алгоритму представлення мережевих вузлів |
| Контроль | Контроль даних та маніпулювання технікою Data Science | Робототехнічний контроль за допомогою штучного інтелекту та технік машинного навчання |
Висновок - Наука даних проти штучного інтелекту
У галузі розслідування інформації про розслідування наступні пару років ми побачимо, що ми змінимось від вибіркового використання рамок довіри щодо вибору до додаткового використання рамок, які залежать від вибору на нашу користь. Особливо в галузі інформаційної експертизи, ми в даний час створюємо індивідуальні діагностичні відповіді на окремі питання, незважаючи на те, що ці домовленості не можна використовувати поперечно в різних параметрах - наприклад, відповідь, створену для розрізнення невідповідностей у зміні вартості акцій не може бути використаний для розуміння змісту картин. Так буде і надалі, незважаючи на те, що рамки AI будуть
Включіть окремі з'єднувальні сегменти і згодом матимете можливість вирішувати прогресивно завдаючі завдання, які наразі виконуються виключно для людей - чіткий зразок, який ми могли б вже сьогодні спостерігати. Структура, яка обробляє поточну інформацію стосовно обміну цінними паперами, а також додатково сприймає та руйнує вдосконалення політичних структур у світлі публікацій новин чи записів, вилучає почуття з публікацій на сайтах чи міжособистісних організаціях, екранах та прогнозує відповідні гроші пов'язані маркери та інше вимагає поєднання широкого спектру підкомпонентів.
Рекомендована стаття
Це було керівництвом щодо основних відмінностей між Data Science та штучним інтелектом. Тут ми також обговорюємо ключові відмінності Data Science vs Artificial Intelligence з інфографікою та таблицею порівняння. Ви також можете переглянути наступні статті -
- Наука даних проти бізнес-аналітики
- Data Science vs Software Engineering
- Штучний інтелект проти Business Intelligence
- Програми штучного інтелекту в різних секторах