Data Science vs kunstig intelligens - 9 viktigste forskjeller å lære

Introduksjon til datavitenskap vs kunstig intelligens

Kunstig intelligens er en stor margin ved bruk av persepsjon for mønstergjenkjenning og ikke-overvåket data med matematisk utvikling, algoritmeutvikling og logisk diskriminering for utsiktene til robotteknologi for å forstå det nevrale nettverket til robotteknologien. AI ser på er karakterisert som utredning av “innsiktsfulle operatører” alle dingser som ser tilstanden og tar aktiviteter som øker risikoen for å oppnå sine mål effektivt. Data Science er en "idé for å samle målinger, informasjonsutredning og deres relaterte strategier" for å "forstå og dissekere virkelige underverker" med data. Den benytter systemer og spekulasjoner trukket fra mange felt innenfor de ekspansive regionene aritmetikk, innsikt, data vitenskap og programvare, spesielt fra underdomenene maskinlæring, karakterisering, gruppeundersøkelse, sårbarhetsevaluering, beregningsvitenskap, informasjonsgruvedrift, databaser og representasjon.

La oss vite mer om AI og Data Science i detalj:

Kunstig intelligens I samtiden er overveldende og levedyktig, men ingen steder nær menneskelig kunnskap. Folk bruker informasjonen som er utstilt rundt dem og informasjonen som ble samlet inn tidligere, for å gi mening om alt uten unntak. I alle fall har ikke AI-er den kapasiteten akkurat nå. AIs ganske enkelt enorme informasjonsdumper for å klare sine mål. Dette innebærer at AIs krever et stort informasjonsbasseng for å oppnå noe så greit som å endre bokstaver. Generelt sett er uttrykket "menneskeskapt hjernekraft" koblet sammen når en maskin emulerer "psykologiske" kapasiteter som mennesker forbinder med andre menneskelige personligheter, for eksempel "læring" og "kritisk tenkning"
Omfanget av AI diskuteres: som maskiner viser seg å være gradvis dyktige, blir oppgaver som anses som krever "innsikt" regelmessig utvist fra definisjonen, et under som kalles AI-innvirkning, noe som ber om "AI er hva som ikke har blitt gjort ennå.
For eksempel unngås anerkjennelse av optisk karakter vanligvis av "menneskeskapt hjernekraft", og har blitt en rutinemessig teknologi. Evner fra stort sett delegert AI fra 2017 inkluderer effektiv forståelse av menneskers tale, og strider med en unormal tilstand i vitale avledningsrammer, kompleks informasjon, inkludert bilder og opptak. En annen modell som Bernoulli Model, naive Bayes modell, etc.
Data Science er et tverrfaglig felt med prosedyrer og rammer for å hente ut læring eller kunnskapsbiter fra informasjon i forskjellige strukturer. Dette innebærer at informasjonsvitenskap gjør det mulig for AIs å gi mening om svar på spørsmål ved å koble sammenliknende informasjon i noen tid senere.
I generell forstand tar informasjonsvitenskap hensyn til AI-er for å oppdage riktige og betydningsfulle data fra de kolossale bassengene raskere og desto mer produktivt.
Et tilfelle av dette er Facebooks ansiktsgjenkjenningsramme som etter en tid samler mye informasjon om eksisterende klienter og bruker lignende metoder for ansiktsgjenkjenning med nye klienter. En annen illustrasjon er Googles selvkjørende biler som gradvis samler inn informasjon fra omgivelsene og danner disse dataene for å avgjøre om smarte valg ut og om.

Data Science er en "idé for å samle målinger, informasjonsutredning og deres relaterte strategier" for å "forstå og dissekere virkelige underverker" med data. Den benytter systemer og spekulasjoner trukket fra mange felt innenfor de ekspansive regionene aritmetikk, innsikt, data vitenskap og programvare, spesielt fra underdomenene maskinlæring, karakterisering, gruppeundersøkelse, sårbarhetsevaluering, beregningsvitenskap, informasjonsgruvedrift, databaser og representasjon.

Sammenligning fra head to head mellom datavitenskap og kunstig intelligens (infographics)

Nedenfor er Topp 9-sammenligningen mellom Data Science vs Artificial Intelligence

Viktige forskjeller mellom datavitenskap og kunstig intelligens

Både Data Science vs Artificial Intelligence er populære valg i markedet; la oss diskutere noen av de viktigste forskjellene mellom datavitenskap og kunstig intelligens:

Data Science er innsamling og kuratering av massedata for analyse, mens kunstig intelligens implementerer disse dataene i maskinen for å forstå disse dataene
Data Science er en samling ferdigheter som statistisk teknikk, mens kunstig intelligens algoritmeteknikk.
Datavitenskap bruker statistisk læring, mens kunstig intelligens er maskinlæring
Data Science observerer et mønster i data for beslutningstaking, mens AIs ser på en intelligent rapport for beslutning
Datavitenskap ser en del av en loop fra AIs loop of perception and planning with action
I Data Science er prosessering middels nivå for datamanipulering, mens AIs høye ordre behandling av vitenskapelige data for manipulering
I datavitenskap er den grafiske representasjonen involvert mens kunstig intelligens algoritme og nettverksnodepresentasjon
Kunstig intelligens teknikk innebærer for robotkontroll prosess mens data vitenskap i data mining og manipulering.

Data Science vs Artificial Intelligence Comparison Table

Følgende er noen viktige sammenligninger mellom Data Science vs Artificial Intelligence

Det grunnleggende av sammenligninger mellom datavitenskap og kunstig intelligens	Datavitenskap	Kunstig intelligens
Betydning	Data Science er å kuratere massedata for analyse og visualisering	Artificial Intelligence implementerer disse dataene i Machine
ferdigheter	Statistisk teknikkdesign og utvikling	Algoritmeteknisk design og utvikling
Teknikk	Data Science er Data Analytics-teknikk	Artificial Intelligence er en maskinlæringsteknikk
Bruk av kunnskap	Data Science bruker statistisk læring for analyse	Kunstig intelligens er maskinlæring
observasjon	Mønster i data for avgjørelse	Intelligens i data for avgjørelse
Løse	Datavitenskap har en tendens til å bruke deler av denne løkken for å løse spesifikke problemer	Kunstig intelligens representerer loopen av persepsjon og planlegging med handling
Behandling	Datavitenskap Behandling av data for datamanipulering på middels nivå	Kunstig intelligens behandler vitenskapelige data for manipulasjon med høy ordre
grafisk	Datavitenskap involvert i datarepresentasjon i de forskjellige grafiske formatene	Kunstig intelligens involverer i algoritmen nettverksnodepresentasjon
Styre	Datakontroll og manipulering med Data Science-teknikk	Robotkontroll med kunstig intelligens og maskinlæringsteknikker

Konklusjon - Data Science vs Artificial Intelligence

I løpet av undersøkende informasjonshåndtering vil de følgende par årene få oss til å endre fra selektiv utnyttelse av valghjelpsrammer til ekstra utnyttelse av rammer som legger opp til valg til fordel for oss. Spesielt innen informasjonsundersøkelse lager vi for tiden individuelle diagnostiske svar for spesielle problemer til tross for at disse ordningene ikke kan brukes på tvers av forskjellige innstillinger - for eksempel et svar laget for å skille uoverensstemmelser i utviklingen i aksjeverdiene kan ikke brukes til å forstå innholdet i bilder. Dette vil forbli tilfelle senere, til tross for at AI-rammer gjør det

Innarbeide individuelle tilkoblingssegmenter og har deretter kapasitet til å håndtere gradvis forvirrende oppgaver som nå er utelukkende for mennesker - et klart mønster som vi allerede kunne se i dag. Et rammeverk som behandler aktuell informasjon med hensyn til verdipapirutveksling, samt som i tillegg tar etter og bryter forbedring av politiske strukturer i lys av nyheter eller innspillinger, henter ut følelser fra skrifter i nettsteder eller mellommenneskelige organisasjoner, skjermer og spår gjeldende penger relaterte markører, og så videre krever kombinasjonen av et bredt spekter av underkomponenter.

Anbefalt artikkel

Dette har vært en guide til de viktigste forskjellene mellom Data Science vs Artificial Intelligence. Her diskuterer vi også Data Science vs Artificial Intelligence viktige forskjeller med infografikk, og sammenligningstabell. Du kan også se på følgende artikler -