Наука про дані та штучний інтелект (AI): ключові порівняння

Перегляньте всі сеанси Smart Security Summit за запитом тут.

Зміст Що таке Data Science? Що таке штучний інтелект? Наука про дані проти штучного інтелекту: основні подібності та відмінності

Наука про дані та штучний інтелект (ШІ) — це дві взаємодоповнюючі технології в сучасному технологічному середовищі. Наука про дані організовує та аналізує великі набори даних зі змінною структурою, які часто використовують алгоритми ШІ. Інструменти штучного інтелекту також можна використовувати в процесі обробки даних.

Як пояснив VentureBeat, «Наука про дані — це застосування наукових і математичних методів для прийняття бізнес-рішень. Зокрема, стало відомо, що дедалі частіше застосовуються процеси інтелектуального аналізу даних, d-навчання (ML) і штучного інтелекту (AI). до дуже великих («великих») і часто різнорідних наборів напівструктурованих і неструктурованих наборів даних.

І хоча штучний інтелект «націлений на те, щоб навчити технологію точно імітувати або – в деяких випадках – перевищувати здібності людей», сьогодні він покладається на дещо жорстоке «навчання» з дуже великих наборів даних, які вчені з даних або подібні спеціалісти має організовані та написані або керовані алгоритми для застосування до відносно невеликої програми.

Наприклад, фахівець із обробки даних може відповідати за інтеграцію каналів даних у реальному часі про економічне та фізичне середовище, а також каналів споживчих настроїв у соціальних мережах із оперативними даними про попит, доставку, пошук і виробництво. Науковий спеціаліст також може писати та використовувати алгоритми машинного навчання штучного інтелекту (ML), щоб оптимізувати та передбачити реакцію бізнесу на ці різноманітні фактори.

Подія

Саміт Smart Security за запитом

Дізнайтеся про важливу роль штучного інтелекту та машинного навчання в кібербезпеці та практичні приклади для окремих галузей. Дивіться сеанси за запитом сьогодні.

Послухайте Що таке Data Science?

Наука про дані має справу з великими обсягами даних, поєднуючи такі інструменти, як математика та статистика, і сучасні методи, як-от спеціалізоване програмування, розширена аналітика та машинне навчання, щоб виявити закономірності та отримати з них розуміння. Цінна інформація, яка спрямовує прийняття рішень, стратегічне планування та інші процеси.

Ця дисципліна застосовує ML до чисел, зображень, аудіо, відео, тексту тощо. для отримання прогнозних і приписних результатів.

Життєвий цикл науки про дані складається з кількох етапів:

Збір даних: це передбачає збір необроблених, структурованих і неструктурованих даних, включаючи дані клієнтів, файли журналів, відео, аудіо, зображення, Інтернет речей (IoT), соціальні мережі та багато іншого. Дані можна отримати з безлічі релевантних джерел за допомогою різних методів, таких як веб-скопіювання, введення вручну та дані в реальному часі, що надходять із систем і пристроїв.

Обробка та зберігання даних: це передбачає очищення, перетворення та сортування даних за допомогою моделей ETL (вилучення, перетворення, завантаження) або інших методів інтеграції даних.