Наука про дані та штучний інтелект

Наука про дані та штучний інтелект

Наука про дані, штучний інтелект і машинне навчання належать до однієї сфери, тому вони можуть бути схожими за своїм значенням, за винятком того, що кожна з них має власні програми, час від часу вони частково збігаються в деяких сферах, але загалом, кожна з цих трьох наук має власне застосування, і щодо  кожної з них наведено пояснення:

 

Наука про дані

Наука про дані поєднує в собі кілька сфер, зокрема статистику, наукові методи, штучний інтелект та аналіз даних . Термін науковці даних застосовується до людей, які спеціалізуються на науці про дані, і вони поєднують набір навичок; як-от аналіз даних, зібраних з Інтернету, смартфонів, клієнтів, датчиків та інших джерел; щоб отримати застосовні ідеї.

Наука про дані полягає в підготовці даних для аналізу, включаючи очищення, збір і обробку даних, щоб виконати розширений аналіз даних, після чого вчені з прикладного аналізу даних можуть переглянути результати, щоб виявити закономірності, а бізнес-лідери отримати повну інформацію. сприйняття їхніх проектів, [2] ^і цілі Наука про дані полягає в тому, щоб знати причини проблеми та знати вимоги до успіху бізнесу, а також використовувати переваги аналізу даних і алгоритму машинного навчання для вирішення цієї проблеми, і таким чином отримати візуалізацію результати, окрім надання пропозицій та ідей.

 

штучний інтелект

Штучний інтелект – це інноваційний технічний термін, який часто використовується в популярній культурі, оскільки вважається, що він асоціюється лише з роботами. Штучний інтелект має на меті дозволити машинам навчатися у людського інтелекту. Оскільки головна мета операцій ШІ – навчити машини Досвід , подача правильної інформації машинам Самовиправлення є критичним, і експерти зі штучного інтелекту покладаються на глибоке навчання та обробку природної мови, щоб допомогти машинам розпізнавати шаблони та вчитися на них.

Штучний інтелект зосереджується на пошуку нових алгоритмів, використовуючи набори даних, для автоматизації всіх процесів і процедур компанії та організацій, застосовуючи моделювання до корпоративних систем, на додаток до публікації цих моделей у програмі, і, як правило, включає електронні нейронні мережі та глибокі навчання.

 

Різниця між наукою про дані та штучним інтелектом

Наука про дані використовується для вираження поняття штучного інтелекту та навпаки, але між ними є тонкі відмінності, оскільки штучний інтелект  означає змушувати комп’ютер певним чином симулювати поведінку людини, тоді як наука про дані  є  розділом штучного інтелекту , і це стосується більше до взаємопов’язаних галузей статистики, наукових методів та аналізу даних, які використовуються для отримання інформації та підготовки планів і пропозицій.

 

галузі науки про дані

Нижче наведено деякі сфери, у яких використовується наука про дані:

• Прогностична аналітика : дослідники даних використовують цю модель для визначення прогнозів проекту. Прогностична модель відображає результати дій, які необхідно виконати за допомогою вимірюваних інструментів. Прогнозна аналітика може бути ефективною моделлю для компаній, які намагаються зрозуміти наслідки будь-яких нових дій.
• Описовий аналіз : цей тип аналізу допомагає компаніям визначити свої цілі, знаючи, які дії мають бути успішними.
• Машинне навчання для прогнозної звітності : дослідники обробки даних використовують алгоритми машинного навчання для вивчення транзакційних даних для створення прогнозів із вимірюваними значеннями.
• Машинне навчання для виявлення шаблонів . Виявлення шаблонів важливо для компаній, щоб зіставляти параметри різних звітів із даними, і спосіб його використання полягає в машинному навчанні, яке є самостійним навчанням, оскільки немає заздалегідь визначених впливових осіб.

 

галузі штучного інтелекту

Сфери використання штучного інтелекту в сучасну епоху відрізняються, серед найважливіших областей, у яких використовується штучний інтелект:

• Автоматизація : Штучний інтелект дозволяє автоматизувати повторювані завдання великого обсягу, налаштовуючи надійні системи, які виконують певні функції неодноразово, без потреби в тому, щоб ними керували люди.
• Розумні продукти : Штучний інтелект може перетворити традиційні продукти на розумні товари, оскільки програми штучного інтелекту в поєднанні з розмовними платформами, роботами та іншими розумними пристроями можуть допомогти вдосконалити технології та швидше обробляти дані.
• Прогресивне навчання: Алгоритми штучного інтелекту можуть допомогти машинам виконувати будь-які бажані функції, оскільки алгоритми діють як інструменти прогнозування та класифікації даних.
• Аналіз даних : оскільки машини навчаються на даних, які їм надають, аналіз і визначення правильних наборів даних стає дуже важливим, оскільки мережі полегшують навчання машин самонавчанню .