Scienza dei dati e intelligenza artificiale
La scienza dei dati, l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico seguono lo stesso campo, quindi possono essere simili nei loro significati, tranne per il fatto che ognuno di essi ha le proprie applicazioni, con qualche sovrapposizione tra loro in alcuni campi di volta in volta, ma in generale, ciascuna di queste tre scienze ha i suoi propri usi, e per quanto riguarda una spiegazione di ciascuna segue:
Scienza dei dati
La scienza dei dati combina più campi tra cui questioni statistiche, metodi scientifici, intelligenza artificiale e analisi dei dati.Il termine scienziati dei dati viene applicato a persone specializzate nella scienza dei dati e combinano una serie di competenze; come l'analisi dei dati raccolti da web, smartphone, clienti, sensori e altre fonti; per estrarre idee applicabili.
La scienza dei dati consiste nella preparazione dei dati per l'analisi, inclusa la purificazione, la raccolta e l'elaborazione dei dati, al fine di eseguire analisi avanzate dei dati, dopodiché gli scienziati dell'analisi delle applicazioni e dei dati possono rivedere i risultati al fine di rilevare modelli e leader aziendali per ottenere un completo percezione dei loro progetti, [2] e obiettivi La scienza dei dati è conoscere le cause del problema e conoscere i requisiti per il successo aziendale e sfruttare l'analisi dei dati e l'algoritmo di apprendimento automatico per risolvere questo problema e ottenere così una visualizzazione del risultati, oltre a fornire proposte e idee.
intelligenza artificiale
L'intelligenza artificiale è un termine tecnico innovativo che viene spesso utilizzato nella cultura popolare, poiché si ritiene che sia associato solo ai robot. L'intelligenza artificiale mira a consentire alle macchine di apprendere dall'intelligenza umana. Poiché l'obiettivo principale delle operazioni di intelligenza artificiale è insegnare alle macchine da esperienza , alimentando le macchine con informazioni corrette L'autocorrezione è fondamentale e gli esperti di intelligenza artificiale si affidano all'apprendimento approfondito e all'elaborazione del linguaggio naturale per aiutare le macchine a riconoscere e apprendere dai modelli.
L'intelligenza artificiale si concentra sulla ricerca di nuovi algoritmi, utilizzando set di dati, per automatizzare l'intero processo e le procedure dell'azienda e delle organizzazioni, applicando la modellazione ai sistemi aziendali, oltre a pubblicare questi modelli all'interno di un'applicazione, e generalmente include reti neurali elettroniche e profonde apprendimento.
La differenza tra scienza dei dati e intelligenza artificiale
La scienza dei dati è usata per esprimere il concetto di intelligenza artificiale e viceversa, ma ci sono sottili differenze tra loro, in quanto l'intelligenza artificiale significa far sì che un computer simuli in qualche modo il comportamento umano, mentre la scienza dei dati è una branca dell'intelligenza artificiale , e si riferisce più ai campi sovrapposti di statistica, metodi scientifici e analisi dei dati, che vengono utilizzati per ottenere informazioni e preparare piani e proposte.
campi della scienza dei dati
Alcune aree che utilizzano la scienza dei dati sono:
- Analisi predittiva : gli scienziati dei dati utilizzano questo modello per scoprire le previsioni del progetto.Il modello predittivo presenta i risultati delle azioni da intraprendere con strumenti misurabili.L'analisi predittiva può essere un modello efficace per le aziende che cercano di comprendere le conseguenze di eventuali nuove azioni.
- Analisi descrittiva : questo tipo di analisi aiuta le aziende a definire i propri obiettivi sapendo quali azioni dovrebbero avere successo.
- Machine Learning per il reporting predittivo : i data scientist utilizzano algoritmi di machine learning per studiare i dati transazionali per generare previsioni con valori misurabili.
- Machine Learning per il rilevamento dei pattern : il rilevamento dei pattern è importante per le aziende per mappare i parametri di diversi report di dati e il modo per utilizzarlo è attraverso l'apprendimento automatico, che è un apprendimento non supervisionato in quanto non ci sono influencer predefiniti.
ambiti dell'intelligenza artificiale
Le aree di utilizzo dell'intelligenza artificiale nell'era moderna variano, tra le aree più importanti in cui viene utilizzata l'intelligenza artificiale:
- Automazione : l'intelligenza artificiale consente l'automazione di attività ripetitive ad alto volume, creando sistemi affidabili che eseguono ripetutamente determinate funzioni, senza la necessità che siano gestite dall'uomo.
- Prodotti intelligenti : l'intelligenza artificiale può trasformare i prodotti tradizionali in prodotti intelligenti, poiché le applicazioni di intelligenza artificiale, se combinate con piattaforme conversazionali, robot e altri dispositivi intelligenti, possono aiutare a migliorare le tecnologie ed elaborare i dati più velocemente.
- Apprendimento progressivo: gli algoritmi di intelligenza artificiale possono aiutare le macchine a svolgere qualsiasi funzione desiderata, poiché gli algoritmi fungono da strumenti di previsione e classificazione dei dati.
- Analisi dei dati : poiché le macchine apprendono dai dati che ricevono, l'analisi e l'identificazione dei giusti insiemi di dati diventa molto importante, poiché le reti facilitano l'addestramento delle macchine all'autoapprendimento .