در حالی که علم داده ارتباط نزدیکی با حوزه هوش مصنوعی دارد، تفاوت های زیادی بین این دو رشته وجود دارد. تفاوت ها بیشتر از نظر دامنه، روش شناسی و اهداف آنها است. همچنین کاربردهای مختلفی از Data Science و AI وجود دارد. بنابراین برای بررسی تفاوتهای بین این دو زمینه، اجازه دهید این مقایسه بین علم داده و هوش مصنوعی را بررسی کنیم.
علم داده چیست؟
علم داده به رشتهای مربوط میشود که دادهها را با استفاده از تکنیکهای آماری مختلف برای استخراج بینش و دانش تجزیه و تحلیل میکند. این شامل ساختاردهی و تمیز کردن دادهها، اجرای تجزیه و تحلیل دادهها، ایجاد تجسم برای ارتباط بهتر بینشها و ساخت مدلسازی پیشبینیکننده بر اساس دادههای داده شده است.
دانشمندان داده همچنین از زبان های برنامه نویسی مختلفی مانند Pythion، R و SQL که هسته اصلی محاسبات آماری هستند، استفاده می کنند. نه فقط این، برای مدلسازی پیشبینیکننده، دانشمندان داده از تکنیکهای یادگیری عمیق نیز استفاده میکنند که ارتباط نزدیکی با هوش مصنوعی ایجاد میکند. از پیش بینی روند فروش تا تحلیل احساسات، یادگیری عمیق به طور گسترده در علم داده استفاده می شود.
![علم داده چیست](https://colbe.ir/wp-content/uploads/2024/06/علم-داده-در-مقابل-هوش-مصنوعی-درک-تفاوت.jpg)
اساساً، هدف علم داده یافتن همبستگیها، الگوهای پنهان، روندها و ناهنجاریهایی است که میتوانند به تصمیمگیری قوی و مبتنی بر داده کمک کنند. کاربرد آن در حوزه های مختلفی مانند بازاریابی، مالی، بهداشت و درمان و علوم اجتماعی دیده می شود.
مقالات مرتبط
Neuralink چیست؟ هر آنچه در مورد تراشه مغز می دانیم
آرجون شا
9 ژوئن 2024
هوش مصنوعی چیست؟
هوش مصنوعی (AI) یک اصطلاح گسترده است و زیرمجموعه ای از یادگیری ماشینی است. هوش مصنوعی به ساخت مدلهای هوشمند مربوط میشود که میتوانند وظایفی مشابه انسانها انجام دهند و هوش معقول را به نمایش بگذارند. مدلهای هوش مصنوعی همه منظوره نه تنها بر روی دادههای ساختیافته، بلکه بر روی متون، تصاویر، ویدیوها، کدها و موارد دیگر نیز آموزش داده میشوند.
![AI chatgpt پردازش داده ها](https://colbe.ir/wp-content/uploads/2024/06/1718007406_362_علم-داده-در-مقابل-هوش-مصنوعی-درک-تفاوت.jpg)
این به مدلهای هوش مصنوعی اجازه میدهد تا چندین کار با زبان طبیعی را انجام دهند و از دادهها معنایی را استنتاج کنند، فراتر از تجزیه و تحلیل دادهها. مدلهای هوش مصنوعی نه تنها برای تجزیه و تحلیل دادهها آموزش دیدهاند، بلکه میتوانند مانند انسانها با دادهها استدلال کرده و بینشهای کلیدی را استخراج کنند. این بر روی داده های عظیم در یک شبکه عصبی برای ایجاد یک سیستم هوشمند آموزش داده شده است.
در زمینه تجزیه و تحلیل دادهها، مدلهای هوش مصنوعی نیز میتوانند برای استخراج بینش و دانش در چندین حوزه مورد استفاده قرار گیرند. با این حال، تفاوت در روش ها و اهداف آنها نهفته است.
مقالات مرتبط
مدل زبان بزرگ (LLM) چیست: توضیح داده شده است
آرجون شا
8 ژوئن 2024
تفاوت بین علم داده و هوش مصنوعی چیست؟
همانطور که در بالا گفتم، علم داده از روش های آماری برای تجزیه و تحلیل داده ها و استنتاج بینش ها استفاده می کند. روش هایی مانند تحلیل رگرسیون، آزمون فرضیه ها و آمار پیش بینی از تکنیک های آماری رایج هستند. این منجر به تصمیم گیری ها و پیش بینی های داده محور می شود.
در حالی که هدف هوش مصنوعی ایجاد یک مدل هوشمند، تقلید از هوش انسانی است که می تواند برای استخراج بینش از داده های ساختاریافته و بدون ساختار استفاده شود. هوش مصنوعی با استفاده از شبکه های عصبی در مقیاس بزرگ آموزش داده می شود و به تجزیه و تحلیل داده ها محدود نمی شود. محققان ML با چارچوب هایی مانند TensorFlow، PyTorch، Keras و غیره برای آموزش مدل کار می کنند.
جدای از آن، از نظر اهداف، دامنه علم داده محدود به تفسیر داده ها و تجسم داده ها است که منجر به تصمیم گیری بهتر می شود. از سوی دیگر، هدف یک سیستم هوش مصنوعی ایجاد یک مدل هوشمند کلی است که می تواند یاد بگیرد، با داده ها استدلال کند و تصمیم بگیرد.
مقالات مرتبط
تشخیص تصویر هوش مصنوعی: چگونه تصاویر تولید شده توسط هوش مصنوعی را تشخیص دهیم
آرجون شا
6 ژوئن 2024
کاربردهای علم داده و هوش مصنوعی
علم داده تا حد زیادی در امور مالی برای روندهای فروش، تصمیم گیری، ارزیابی ریسک و کشف تقلب استفاده می شود. در بازاریابی نیز از آن برای تجزیه و تحلیل رفتار مشتری برای ایجاد استراتژی های شخصی سازی شده متناسب با مشتریان استفاده می شود. علاوه بر این، علم داده برای پیش بینی شرایط آب و هوایی، قیمت سهام استفاده می شود. پیش بینی شیوع بیماری در مراقبت های بهداشتی و موارد دیگر.
از سوی دیگر، هوش مصنوعی در حال حاضر برای بسیاری از برنامه های کاربردی هوش مصنوعی مولد استفاده می شود. می توان از آن برای ایجاد ربات های چت مشتری، پردازش زبان طبیعی برای ایجاد محتوای جدید، تجزیه و تحلیل و تفسیر داده ها، تشخیص بیماری ها با استفاده از تصویربرداری پزشکی و موارد دیگر استفاده کرد. کاربرد آن بسیار گسترده است و ما کم کم شاهد استفاده از هوش مصنوعی در تقریباً همه زمینه ها هستیم.
با کُلبه وبسایت و مجله فناوری و ابزارهای هوشمند ،بهترین تکنولوژی، بهترین آینده ، بروز بمانید