Einführung in Data Science vs. Künstliche Intelligenz
Künstliche Intelligenz ist ein großer Bereich, der die Wahrnehmung für die Mustererkennung und unbeaufsichtigte Daten mit der Mathematik, der Algorithmusentwicklung und der logischen Unterscheidung nutzt, um das neuronale Netzwerk der Robotertechnologie zu verstehen. KI untersucht jedes Gerät, das seinen Zustand erkennt und Maßnahmen ergreift, die das Risiko einer effektiven Erreichung seiner Ziele erhöhen. Data Science ist eine „Idee, um Messungen, Informationsuntersuchungen und die damit verbundenen Strategien zusammenzuführen“, um „wahre Wunder zu erfassen und mit Daten zu zerlegen“. Es nutzt Systeme und Spekulationen aus zahlreichen Bereichen der Arithmetik, der Erkenntnisse, der Datenwissenschaft und des Software-Engineerings, insbesondere aus den Teilbereichen des maschinellen Lernens, der Charakterisierung, der Gruppenprüfung, der Schwachstellenbewertung, der Informatik, des Information Mining, von Datenbanken und Darstellung.
Lassen Sie uns mehr über AI und Data Science im Detail wissen:
- Künstliche Intelligenz In der Gegenwart ist es umwerfend und realisierbar, aber kein Ort, an dem menschliches Wissen existiert. Die Menschen nutzen die Informationsausstellung um sich herum und die in der Vergangenheit gesammelten Informationen, um ausnahmslos alles zu verstehen. In jedem Fall haben AIs diese Kapazität momentan nicht. AIst einfach immense Informationsdumps, um ihre Ziele zu klären. Dies impliziert, dass KIs einen riesigen Pool an Informationen benötigen, um etwas so Unkompliziertes wie das Ändern von Buchstaben zu erreichen. Umgangssprachlich ist der Ausdruck "menschliche Denkkraft" verbunden, wenn eine Maschine "psychologische" Fähigkeiten emuliert, die Menschen mit anderen menschlichen Persönlichkeiten verbinden, zum Beispiel "Lernen" und "kritisches Denken".
- Das Ausmaß der KI wird diskutiert: Wenn sich herausstellt, dass Maschinen immer leistungsfähiger werden, werden Aufträge, die als „Einsichtsaufgaben“ angesehen werden, regelmäßig aus der Definition gestrichen. Dies ist ein Wunder, das als KI-Auswirkung bekannt ist noch.
- Zum Beispiel wird die optische Zeichenerkennung gewöhnlich durch "künstliche Intelligenz" vermieden, die sich zu einer Routinetechnologie entwickelt hat. Die ab 2017 im Großen und Ganzen delegierten KI-Funktionen umfassen das effektive Verstehen der menschlichen Sprache, das Bewältigen eines abnormalen Zustands in wichtigen Ablenkungsrahmen, komplexe Informationen einschließlich Bilder und Aufzeichnungen. Ein verschiedenes Modell wie das Bernoulli-Modell, das naive Bayes-Modell usw.
- Data Science ist ein interdisziplinäres Feld von Verfahren und Frameworks, mit denen aus Informationen in verschiedenen Strukturen Lerninhalte oder Wissen extrahiert werden können. Dies impliziert, dass die Informationswissenschaft AIs in die Lage versetzt, Antworten auf Probleme zu finden, indem vergleichende Informationen für einige Zeit später miteinander verbunden werden.
- Im Allgemeinen berücksichtigt die Informationswissenschaft KIs, um korrekte und signifikante Daten aus diesen kolossalen Pools schneller und umso produktiver zu ermitteln.
- Ein Beispiel hierfür ist das Facebook-Framework für die Gesichtserkennung, das nach einiger Zeit zahlreiche Informationen über bestehende Kunden sammelt und ähnliche Methoden für die Gesichtserkennung bei neuen Kunden anwendet. Ein weiteres Beispiel sind Googles selbstfahrende Autos, die fortlaufend Informationen aus ihrer Umgebung sammeln und diese Daten bilden, um intelligente Entscheidungen für unterwegs zu treffen.
Data Science ist eine „Idee, um Messungen, Informationsuntersuchungen und die damit verbundenen Strategien zusammenzuführen“, um „wahre Wunder zu erfassen und mit Daten zu zerlegen“. Es nutzt Systeme und Spekulationen aus zahlreichen Bereichen der Arithmetik, der Erkenntnisse, der Datenwissenschaft und des Software-Engineerings, insbesondere aus den Teilbereichen des maschinellen Lernens, der Charakterisierung, der Gruppenprüfung, der Schwachstellenbewertung, der Informatik, des Information Mining, von Datenbanken und Darstellung.
Head to Head Vergleich zwischen Data Science und Artificial Intelligence (Infographics)
Im Folgenden finden Sie die Top 9 im Vergleich zwischen Data Science und Artificial Intelligence
Hauptunterschiede zwischen Datenwissenschaft und künstlicher Intelligenz
Sowohl Data Science als auch Artificial Intelligence sind auf dem Markt sehr beliebt. Lassen Sie uns einige der wichtigsten Unterschiede zwischen Data Science und künstlicher Intelligenz diskutieren:
- Data Science ist das Sammeln und Kuratieren von Massendaten für die Analyse, während die Künstliche Intelligenz diese Daten in Machine implementiert, um diese Daten zu verstehen
- Data Science ist eine Sammlung von Fertigkeiten wie die statistische Technik, während die Algorithmus-Technik der künstlichen Intelligenz.
- Die Datenwissenschaft verwendet statistisches Lernen, während künstliche Intelligenz maschinelles Lernen ist
- Data Science beobachtet ein Muster in den Daten zur Entscheidungsfindung, während AIs einen intelligenten Bericht zur Entscheidungsfindung untersuchen
- Data Science sieht aus wie ein Teil einer Schleife aus AIs Wahrnehmungs- und Planungsschleife mit Aktion
- In Data Science ist die Verarbeitung für die Datenmanipulation auf mittlerem Niveau, wohingegen AIs die Verarbeitung wissenschaftlicher Daten für die Manipulation auf hohem Niveau ist
- In der Datenwissenschaft ist die grafische Darstellung beteiligt, während in der künstlichen Intelligenz Algorithmus und Netzwerkknotendarstellung
- Die Technik der künstlichen Intelligenz dient zur Steuerung von Robotern, wohingegen die Datenwissenschaft beim Data Mining und bei der Manipulation von Daten eine Rolle spielt.
Data Science vs Artificial Intelligence Vergleichstabelle
Im Folgenden finden Sie einige wichtige Vergleiche zwischen Data Science und künstlicher Intelligenz
| Die Grundlagen von Vergleichen zwischen Datenwissenschaft und künstlicher Intelligenz | Data Science | Künstliche Intelligenz |
| Bedeutung | Data Science ist das Kuratieren von Massendaten für die Analyse und Visualisierung | Künstliche Intelligenz implementiert diese Daten in Machine |
| Kompetenzen | Statistische Technik Design und Entwicklung | Entwurf und Entwicklung von Algorithmentechniken |
| Technik | Data Science ist eine Datenanalysetechnik | Künstliche Intelligenz ist eine Technik des maschinellen Lernens |
| Nutzung von Wissen | Data Science verwendet statistisches Lernen zur Analyse | Künstliche Intelligenz ist maschinelles Lernen |
| Überwachung | Muster in Daten zur Entscheidung | Intelligenz in Daten zur Entscheidung |
| Lösen | Data Science verwendet Teile dieser Schleife, um bestimmte Probleme zu lösen | Künstliche Intelligenz repräsentiert den Kreislauf von Wahrnehmung und Planung mit Aktion |
| wird bearbeitet | Data Science Medium-Level-Verarbeitung von Daten zur Datenmanipulation | Künstliche Intelligenz, die wissenschaftliche Daten zur Manipulation verarbeitet |
| Grafik | Datenwissenschaft in der Datendarstellung in den verschiedenen grafischen Format beteiligt | Künstliche Intelligenz umfasst die Darstellung von Algorithmus-Netzwerkknoten |
| Steuerung | Datenkontrolle und -manipulation mit der Data Science-Technik | Robotersteuerung mit künstlicher Intelligenz und Techniken des maschinellen Lernens |
Fazit - Data Science vs. Künstliche Intelligenz
Im Bereich des investigativen Informationshandlings werden wir in den nächsten Jahren von der selektiven Nutzung von Auswahlhilfen-Frameworks zu einer zusätzlichen Nutzung von Frameworks übergehen, die sich auf Entscheidungen zu unserem Vorteil stützen. Gerade im Bereich der Informationsprüfung erstellen wir derzeit individuelle diagnostische Antworten auf bestimmte Fragestellungen, obwohl diese Regelungen nicht über verschiedene Einstellungen hinweg angewendet werden können - zum Beispiel eine Antwort zur Unterscheidung von Inkonsistenzen in der Bestandswertentwicklung kann nicht verwendet werden, um die Substanz von Bildern zu verstehen. Dies wird auch später der Fall sein, obwohl dies bei AI-Frameworks der Fall sein wird
Integrieren Sie einzelne Verbindungssegmente und haben Sie anschließend die Fähigkeit, sich mit zunehmend verwirrenden Aufgaben zu befassen, die ab sofort nur noch für Menschen ausgeführt werden - ein klares Muster, das wir bereits heute beobachten können. Ein Framework, das aktuelle Informationen in Bezug auf Wertpapierbörsen verarbeitet und darüber hinaus die Verbesserung der politischen Strukturen im Lichte von Nachrichten oder Aufzeichnungen verfolgt und auflöst, Gefühle aus Schriften auf Websites oder in zwischenmenschlichen Organisationen extrahiert, anwendbare Gelder überprüft und vorhersagt Zugehörige Marker usw. erfordern die Kombination einer Vielzahl von Unterkomponenten.
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Dies war ein Leitfaden für die wichtigsten Unterschiede zwischen Data Science und Artificial Intelligence. Hier werden auch die wichtigsten Unterschiede zwischen Data Science und künstlicher Intelligenz in Bezug auf Infografiken sowie die Vergleichstabelle erörtert. Sie können auch einen Blick auf die folgenden Artikel werfen -
- Data Science vs. Business Intelligence
- Data Science gegen Software Engineering
- Künstliche Intelligenz vs. Business Intelligence
- Branchenübergreifende Anwendungen für künstliche Intelligenz