Inleiding tot Data Science versus kunstmatige intelligentie
Kunstmatige intelligentie is een grote marge die gebruik maakt van perceptie voor patroonherkenning en niet-gecontroleerde gegevens met de wiskundige, algoritme-ontwikkeling en logische discriminatie voor het vooruitzicht van robottechnologie om het neurale netwerk van de robottechnologie te begrijpen. AI onderzoekt wordt gekenmerkt als het onderzoek van 'inzichtelijke operators', elk gadget dat zijn toestand ziet en activiteiten neemt die zijn risico vergroten om zijn doelen effectief te bereiken. Data Science is een "idee om metingen, informatieonderzoek en hun gerelateerde strategieën samen te brengen" om "echte wonderen" te begrijpen en te ontleden met gegevens. Het maakt gebruik van systemen en speculaties uit verschillende velden binnen de uitgestrekte gebieden van rekenen, inzichten, data science en software engineering, met name uit de subdomeinen machine learning, karakterisering, groepsexamen, kwetsbaarheidsevaluatie, computationele wetenschap, informatiemining, databases en vertegenwoordiging.
Laat ons in detail meer weten over AI en Data Science:
- Kunstmatige intelligentie In het heden is verbijsterend en levensvatbaar, maar geen plaats dichtbij menselijke kennis. Mensen gebruiken de informatietentoonstelling om hen heen en de informatie die in het verleden is verzameld om zonder uitzondering alles te begrijpen. In elk geval hebben AI's die capaciteit momenteel niet. AI's zijn gewoon enorme informatiedumps om hun doelen te wissen. Dit houdt in dat KI's een enorme hoeveelheid informatie nodig hebben om iets eenvoudigs te bereiken als het wijzigen van letters. In de volksmond is de uitdrukking 'door de mens gemaakte hersenkracht' verbonden wanneer een machine 'psychologische' capaciteiten emuleert die mensen verbinden met andere menselijke persoonlijkheden, bijvoorbeeld 'leren' en 'kritisch denken'
- Over de omvang van AI wordt gedebatteerd: omdat machines steeds bekwaam blijken te zijn, worden opdrachten waarvan wordt aangenomen dat ze 'inzicht' vereisen regelmatig uit de definitie verwijderd, een wonder dat bekend staat als de AI-impact, wat de grap oproept: 'AI is wat nog niet is gedaan nog.
- Optische karakterherkenning wordt bijvoorbeeld gewoonlijk vermeden door "door de mens gemaakte hersenkracht", is een routinetechnologie geworden. Mogelijkheden in grote lijnen gedelegeerde AI vanaf 2017 omvatten effectief begrip van menselijke spraak, strijdend met een abnormale toestand in vitale omleidingskaders, complexe informatie, inclusief foto's en opnames. Een verschillend model zoals Bernoulli Model, naïef Bayes-model, enz.
- Data Science is een interdisciplinair gebied van procedures en kaders om leren of stukjes kennis te extraheren uit informatie in verschillende structuren. Dit houdt in dat informatiewetenschap AI's in staat stelt antwoorden op problemen te begrijpen door enige tijd later vergelijkende informatie te verbinden.
- In algemene zin houdt informatiewetenschap rekening met KI's om juiste en significante gegevens uit die kolossale pools sneller en des te productiever te ontdekken.
- Een voorbeeld hiervan is het Facebook-raamwerk voor gezichtsherkenning, dat na enige tijd veel informatie verzamelt over bestaande klanten en vergelijkbare methoden toepast voor gezichtsherkenning bij nieuwe klanten. Een andere illustratie zijn de zelfrijdende auto's van Google die geleidelijk informatie uit zijn omgeving verzamelen en die gegevens vormen om slimme keuzes te maken.
Data Science is een "idee om metingen, informatieonderzoek en hun gerelateerde strategieën samen te brengen" om "echte wonderen" te begrijpen en te ontleden met gegevens. Het maakt gebruik van systemen en speculaties uit verschillende velden binnen de uitgestrekte gebieden van rekenen, inzichten, data science en software engineering, met name uit de subdomeinen machine learning, karakterisering, groepsexamen, kwetsbaarheidsevaluatie, computationele wetenschap, informatiemining, databases en vertegenwoordiging.
Head to Head-vergelijking tussen data science versus kunstmatige intelligentie (infographics)
Hieronder vindt u de Top 9-vergelijking tussen Data Science en kunstmatige intelligentie
Belangrijkste verschillen tussen data science versus kunstmatige intelligentie
Zowel Data Science versus kunstmatige intelligentie zijn populaire keuzes in de markt; laten we enkele van de belangrijkste verschillen tussen data science en kunstmatige intelligentie bespreken:
- Data Science is het verzamelen en beheren van massagegevens voor analyse, terwijl de kunstmatige intelligentie deze gegevens implementeert in Machine om deze gegevens te begrijpen
- Data Science is een verzameling vaardigheden zoals statistische techniek terwijl algoritme-techniek kunstmatige intelligentie.
- Data science maakt gebruik van statistisch leren, terwijl kunstmatige intelligentie van machine learning is
- Data Science neemt een patroon in gegevens voor besluitvorming waar, terwijl KI's een intelligent rapport voor besluit onderzoeken
- Data science lijkt onderdeel van een lus van AI's lus van perceptie en planning met actie
- In Data Science is verwerking middelmatig voor gegevensmanipulatie, terwijl AI een hoge orderverwerking van wetenschappelijke gegevens voor manipulatie is
- Bij data science is de grafische weergave betrokken, terwijl bij kunstmatige intelligentie algoritme en netwerkknooppuntweergave
- Kunstmatige intelligentie techniek omvat voor robotbesturingsproces terwijl data science in datamining en manipulatie.
Vergelijkingstabel gegevenswetenschap versus kunstmatige intelligentie
Hierna volgen enkele belangrijke vergelijkingen tussen Data Science en kunstmatige intelligentie
| De basis van vergelijkingen tussen data science versus kunstmatige intelligentie | Data Science | Kunstmatige intelligentie |
| Betekenis | Data Science beheert massagegevens voor analyse en visualisatie | Kunstmatige intelligentie implementeert deze gegevens in Machine |
| Vaardigheden | Ontwerp en ontwikkeling van statistische technieken | Algoritme techniek ontwerp en ontwikkeling |
| Techniek | Data Science is Data Analytics-techniek | Kunstmatige intelligentie is een techniek voor machinaal leren |
| Gebruik van kennis | Data Science gebruikt statistisch leren voor analyse | Kunstmatige intelligentie is van machine learning |
| observatie | Patronen in gegevens voor een beslissing | Intelligentie in gegevens voor beslissingen |
| Oplossen | Data science heeft de neiging om delen van deze lus te gebruiken om specifieke problemen op te lossen | Kunstmatige intelligentie vertegenwoordigt de lus van perceptie en planning met actie |
| Verwerken | Data Science Gemiddelde verwerking van gegevens voor gegevensmanipulatie | Kunstmatige intelligentie verwerking van wetenschappelijke gegevens in hoge orde voor manipulatie |
| Grafisch | Gegevenswetenschap betrokken bij gegevensrepresentatie in het verschillende grafische formaat | Kunstmatige intelligentie is betrokken bij de representatie van netwerkknooppunten van algoritmen |
| Controle | Gegevensbeheer en manipulatie met Data Science-techniek | Robotbesturing met kunstmatige intelligentie en technieken voor machinaal leren |
Conclusie - Data Science versus kunstmatige intelligentie
Op het gebied van onderzoeksinformatieverwerking zullen we de komende jaren veranderen van selectief gebruik van keuzehulpkaders naar extra gebruik van kaders die keuzes maken voor ons voordeel. Met name op het gebied van informatie-onderzoek creëren we momenteel individuele diagnostische antwoorden voor bepaalde problemen, ondanks het feit dat deze regelingen niet kruiselings kunnen worden gebruikt over verschillende instellingen - bijvoorbeeld een antwoord om inconsistenties in ontwikkelingen in aandelenwaarde te onderscheiden kan niet worden gebruikt om de inhoud van afbeeldingen te begrijpen. Dit zal later het geval blijven, ondanks het feit dat AI-frameworks dat zullen doen
Neem individuele verbindingssegmenten op en heb vervolgens de capaciteit om steeds ingewikkelder opdrachten uit te voeren die vanaf nu uitsluitend voor mensen worden gehouden - een duidelijk patroon dat we vandaag al zouden kunnen bekijken. Een raamwerk dat actuele informatie met betrekking tot effectenbeurzen verwerkt, en dat bovendien de verbetering van politieke structuren in het licht van nieuwsberichten of opnames in beslag neemt en afbreekt, gevoelens uit geschriften op sites of interpersoonlijke organisaties haalt, schermen en voorspelt toepasselijk geld gerelateerde markeringen, enzovoort, vereist de combinatie van een breed scala van subcomponenten.
Aanbevolen artikel
Dit is een leidraad geweest voor de belangrijkste verschillen tussen Data Science en kunstmatige intelligentie. Hier bespreken we ook de belangrijkste verschillen tussen Data Science en kunstmatige intelligentie met infographics en vergelijkingstabel. U kunt ook de volgende artikelen bekijken -
- Data science versus Business intelligence
- Data Science versus Software Engineering
- Kunstmatige intelligentie versus bedrijfsinformatie
- Kunstmatige intelligentietoepassingen in verschillende sectoren