Introducción a la ciencia de datos vs inteligencia artificial
La inteligencia artificial es un gran margen que utiliza la percepción para el reconocimiento de patrones y los datos no supervisados con la matemática, el desarrollo de algoritmos y la discriminación lógica para la perspectiva de la tecnología robótica para comprender la red neuronal de la tecnología robótica. La investigación de inteligencia artificial se caracteriza por la investigación de "operadores perspicaces" de cualquier dispositivo que vea su condición y realice actividades que aumenten su riesgo de lograr sus objetivos de manera efectiva. Data Science es una "idea para unir mediciones, investigación de información y sus estrategias relacionadas" para "comprender y diseccionar maravillas reales" con datos. Utiliza sistemas y especulaciones extraídas de numerosos campos dentro de las regiones expansivas de aritmética, conocimientos, ciencia de datos e ingeniería de software, específicamente de los subdominios de aprendizaje automático, caracterización, examen grupal, evaluación de vulnerabilidad, ciencia computacional, minería de información, bases de datos y representación.
Háganos saber más sobre inteligencia artificial y ciencia de datos en detalle:
- Inteligencia artificial En el presente, es alucinante y viable, sin embargo, no hay lugar para el conocimiento humano cercano. Las personas utilizan la exhibición de información a su alrededor y la información recopilada en el pasado para dar sentido a todo sin excepción. En cualquier caso, las IA no tienen esa capacidad en este momento. Las IA simplemente arrojan información inmensa para despejar sus objetivos. Esto implica que las IA requieren un colosal conjunto de información para lograr algo tan sencillo como alterar las letras. Coloquialmente, la expresión "capacidad intelectual creada por el hombre" se conecta cuando una máquina emula las capacidades "psicológicas" que las personas conectan con otras personalidades humanas, por ejemplo, "aprendizaje" y "pensamiento crítico".
- Se debate el alcance de la IA: a medida que las máquinas se vuelven progresivamente competentes, las tareas que se consideran que requieren "visión" se expulsan regularmente de la definición, una maravilla conocida como el impacto de la IA, lo que provoca la broma "AI es lo que no se ha hecho todavía.
- Por ejemplo, el reconocimiento óptico de caracteres es evitado habitualmente por la "capacidad intelectual creada por el hombre", que se ha convertido en una tecnología de rutina. Las capacidades en general de la IA delegada a partir de 2017 incorporan la comprensión efectiva del habla humana, luchando contra un estado anormal en marcos de desvío vitales, información compleja, incluidas imágenes y grabaciones. Un modelo diferente como el modelo de Bernoulli, el modelo ingenuo de Bayes, etc.
- Data Science es un campo interdisciplinario de procedimientos y marcos para extraer el aprendizaje o fragmentos de conocimiento de la información en diferentes estructuras. Esto implica que la ciencia de la información permite a las IA dar sentido a las respuestas a los problemas conectando información comparativa para algún tiempo después.
- En un sentido general, la ciencia de la información tiene en cuenta las IA para descubrir datos adecuados y significativos de esos colosales grupos de manera más rápida y productiva.
- Un caso de esto es el marco de reconocimiento facial de Facebook que, después de un tiempo, acumula una gran cantidad de información sobre clientes existentes y aplica métodos similares para el reconocimiento facial con nuevos clientes. Otra ilustración son los autos autónomos de Google que acumulan información de su entorno de forma progresiva y forman esos datos para establecer opciones inteligentes.
Data Science es una "idea para unir mediciones, investigación de información y sus estrategias relacionadas" para "comprender y diseccionar maravillas reales" con datos. Utiliza sistemas y especulaciones extraídas de numerosos campos dentro de las regiones expansivas de aritmética, conocimientos, ciencia de datos e ingeniería de software, específicamente de los subdominios de aprendizaje automático, caracterización, examen grupal, evaluación de vulnerabilidad, ciencia computacional, minería de información, bases de datos y representación.
Comparación cabeza a cabeza entre ciencia de datos e inteligencia artificial (infografía)
A continuación se muestra la comparación entre los 9 principales entre la ciencia de datos y la inteligencia artificial
Diferencias clave entre la ciencia de datos y la inteligencia artificial
Tanto la ciencia de datos como la inteligencia artificial son opciones populares en el mercado; Discutamos algunas de las principales diferencias entre la ciencia de datos y la inteligencia artificial:
- Data Science es la recopilación y curación de datos masivos para el análisis, mientras que la Inteligencia Artificial está implementando estos datos en la Máquina para comprender estos datos.
- Data Science es una colección de habilidades, como la técnica estadística, mientras que la técnica del algoritmo de inteligencia artificial.
- La ciencia de datos utiliza el aprendizaje estadístico, mientras que la inteligencia artificial es del aprendizaje automático
- Data Science observa un patrón en los datos para la toma de decisiones, mientras que las IA buscan un informe inteligente para tomar decisiones
- La ciencia de datos parece parte de un ciclo del ciclo de percepción y planificación de la IA con acción
- En Data Science, el procesamiento es de nivel medio para la manipulación de datos, mientras que el procesamiento de IA de alto nivel de datos científicos para la manipulación
- En ciencia de datos, la representación gráfica está involucrada, mientras que en el algoritmo de inteligencia artificial y la representación de nodos de red
- La técnica de inteligencia artificial implica el proceso de control robótico, mientras que la ciencia de datos en la minería y manipulación de datos.
Tabla comparativa de ciencia de datos versus inteligencia artificial
Las siguientes son algunas comparaciones clave entre la ciencia de datos y la inteligencia artificial.
| La base de las comparaciones entre la ciencia de datos y la inteligencia artificial | Ciencia de los datos | Inteligencia artificial |
| Sentido | Data Science es curador de datos masivos para análisis y visualización | La inteligencia artificial está implementando estos datos en la máquina |
| Habilidades | Diseño y desarrollo de técnicas estadísticas. | Diseño y desarrollo de técnicas de algoritmos. |
| Técnica | La ciencia de datos es una técnica de análisis de datos | La inteligencia artificial es una técnica de aprendizaje automático |
| Uso del conocimiento | La ciencia de datos utiliza el aprendizaje estadístico para el análisis | La inteligencia artificial es de aprendizaje automático |
| Observación | Patrones en los datos para la decisión | Inteligencia en los datos para la decisión |
| Resolviendo | La ciencia de datos tiende a usar partes de este ciclo para resolver problemas específicos | La inteligencia artificial representa el ciclo de percepción y planificación con acción. |
| Procesando | Ciencia de datos Procesamiento de datos a nivel medio para la manipulación de datos | Inteligencia Artificial de alto orden procesando datos científicos para manipulación |
| Gráfico | Ciencia de datos involucrada en la representación de datos en varios formatos gráficos | La inteligencia artificial implica la representación de nodos de red de algoritmos |
| Controlar | Control y manipulación de datos con técnica Data Science. | Control robótico con inteligencia artificial y técnicas de aprendizaje automático. |
Conclusión: ciencia de datos versus inteligencia artificial
En el campo del manejo de la información de investigación, los próximos dos años nos verán cambiar de la utilización selectiva de los marcos de ayuda de elección a la utilización adicional de marcos que se ajusten a las opciones para nuestro beneficio. Especialmente en el campo del examen de la información, actualmente estamos creando respuestas de diagnóstico individuales para problemas particulares a pesar del hecho de que estos arreglos no pueden utilizarse de manera transversal en varios entornos, por ejemplo, una respuesta creada para distinguir inconsistencias en el desarrollo del valor de las existencias. no se puede utilizar para comprender la sustancia de las imágenes. Este seguirá siendo el caso más adelante, a pesar de que los marcos de IA serán
Incorpore segmentos de conexión individuales y, posteriormente, tenga la capacidad de lidiar con tareas progresivamente desconcertantes que hasta ahora se encuentran exclusivamente para las personas, un patrón claro que ya podríamos ver hoy. Un marco que procesa la información actual con respecto a los intercambios de valores, y que además toma y desglosa la mejora de las estructuras políticas a la luz de los escritos o grabaciones de noticias, extrae sentimientos de los escritos en sitios u organizaciones interpersonales, pantallas y predice el dinero aplicable marcadores relacionados, etc., requiere la combinación de una amplia gama de subcomponentes.
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Esta ha sido una guía de las principales diferencias entre la ciencia de datos y la inteligencia artificial. Aquí también discutimos las diferencias clave de Data Science vs Inteligencia Artificial con infografías y la tabla de comparación. También puede echar un vistazo a los siguientes artículos:
- Ciencia de datos vs inteligencia empresarial
- Ciencia de datos vs ingeniería de software
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