Analityka danych i sztuczna inteligencja
Nauka o danych, sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe zajmują się tą samą dziedziną, więc mogą mieć podobne znaczenie, z tą różnicą, że każde z nich ma swoje własne zastosowania, przy czym od czasu do czasu w niektórych obszarach nakładają się na siebie, ale ogólnie rzecz biorąc, każde z nich z tych trzech nauk ma swoje własne zastosowania, a w odniesieniu do wyjaśnienia każdej z nich następuje:
Nauka o danych
Nauka o danych łączy wiele dziedzin, w tym zagadnienia statystyczne, metody naukowe, sztuczną inteligencję i analizę danych.Termin badacze danych jest stosowany w odniesieniu do osób specjalizujących się w nauce danych i łączą one zestaw umiejętności; takie jak analiza danych zebranych z Internetu, smartfonów, klientów, czujników i innych źródeł; w celu wydobycia odpowiednich pomysłów.
Data science polega na przygotowaniu danych do analizy, w tym oczyszczaniu, gromadzeniu i przetwarzaniu danych, w celu przeprowadzenia zaawansowanej analizy danych, po czym naukowcy zajmujący się aplikacjami i analizą danych mogą dokonać przeglądu wyników w celu wykrycia wzorców, a liderzy biznesowi uzyskać pełną postrzeganie swoich projektów, [2] i cele Data science to poznanie przyczyn problemu i poznanie wymagań dotyczących sukcesu biznesowego oraz wykorzystanie analizy danych i algorytmu uczenia maszynowego do rozwiązania tego problemu, a tym samym uzyskania wizualizacji wyniki, a także przedstawianie propozycji i pomysłów.
sztuczna inteligencja
Sztuczna inteligencja to nowatorski termin techniczny, często używany w kulturze popularnej, gdyż uważa się, że kojarzy się wyłącznie z robotami, a sztuczna inteligencja ma na celu umożliwienie maszynom uczenia się od ludzkiej inteligencji, gdyż głównym celem działań sztucznej inteligencji jest uczenie maszyny na podstawie doświadczenia, karmienie maszyn prawidłowymi informacjami. Samokorekta ma kluczowe znaczenie, a eksperci AI polegają na głębokim uczeniu się i przetwarzaniu języka naturalnego, aby pomóc maszynom rozpoznawać wzorce i uczyć się na ich podstawie.
Sztuczna inteligencja koncentruje się na wyszukiwaniu nowych algorytmów, wykorzystaniu zbiorów danych, automatyzacji całych procesów i procedur firmy i organizacji, zastosowaniu modelowania do systemów korporacyjnych, a także publikowaniu tych modeli w aplikacji i generalnie obejmuje elektroniczne sieci neuronowe i głębokie uczenie się.
Różnica między analityką danych a sztuczną inteligencją
Nauka o danych służy do wyrażenia koncepcji sztucznej inteligencji i odwrotnie, ale istnieją między nimi subtelne różnice, ponieważ sztuczna inteligencja oznacza, że komputer symuluje w jakiś sposób ludzkie zachowanie, podczas gdy nauka o danych jest gałęzią sztucznej inteligencji i odnosi się do więcej do powiązanych dziedzin statystyki, metod naukowych i analizy danych, które są wykorzystywane w pozyskiwaniu informacji oraz przygotowywaniu planów i propozycji.
dziedziny nauki o danych
Niektóre obszary wykorzystujące analizę danych to:
- Analityka predykcyjna : Analitycy danych wykorzystują ten model do ustalania prognoz projektów. Model predykcyjny wyświetla wyniki działań, które należy podjąć za pomocą mierzalnych narzędzi. Analityka predykcyjna może być skutecznym modelem dla firm próbujących zrozumieć konsekwencje wszelkich nowych działań.
- Analiza opisowa : ten rodzaj analizy pomaga firmom zdefiniować swoje cele, wiedząc, które działania mają zakończyć się sukcesem.
- Uczenie maszynowe na potrzeby raportowania predykcyjnego : Naukowcy zajmujący się danymi wykorzystują algorytmy uczenia maszynowego do badania danych transakcyjnych w celu generowania prognoz o mierzalnych wartościach.
- Uczenie maszynowe do wykrywania wzorców : wykrywanie wzorców jest ważne dla firm przy mapowaniu parametrów różnych raportów danych, a sposobem jego wykorzystania jest uczenie maszynowe, które jest uczeniem się bez nadzoru, ponieważ nie ma z góry zdefiniowanych czynników wpływających.
obszary sztucznej inteligencji
Obszary wykorzystania sztucznej inteligencji w epoce nowożytnej są zróżnicowane, a wśród najważniejszych obszarów, w których wykorzystywana jest sztuczna inteligencja, znajdują się:
- Automatyzacja : Sztuczna inteligencja umożliwia automatyzację powtarzalnych zadań o dużej liczbie powtórzeń poprzez utworzenie niezawodnych systemów, które wielokrotnie wykonują określone funkcje, bez konieczności zarządzania nimi przez człowieka.
- Inteligentne produkty : sztuczna inteligencja może przekształcić tradycyjne produkty w inteligentne towary, ponieważ aplikacje sztucznej inteligencji w połączeniu z platformami konwersacyjnymi, robotami i innymi inteligentnymi urządzeniami mogą pomóc w ulepszaniu technologii i szybszym przetwarzaniu danych.
- Uczenie się progresywne: Algorytmy sztucznej inteligencji mogą pomóc maszynom w wykonywaniu dowolnych pożądanych funkcji, ponieważ algorytmy działają jako narzędzia do przewidywania i klasyfikacji danych.
- Analiza danych : Ponieważ maszyny uczą się na podstawie danych, które są im podawane, analizowanie i identyfikacja właściwych zestawów danych staje się bardzo ważne, ponieważ sieci ułatwiają uczenie maszyn samouczenia się .