Тонкие различия между наукой о данных, машинным обучением и искусственным интеллектом
Что такое наука о данных и почему это важно? Как это связано с машинным обучением? Машинное обучение и искусственный интеллект — это одно и то же? Если нет, то чем они отличаются?
Я очень часто сталкиваюсь с этими и подобными вопросами от многих людей, желающих войти в эту удивительную область, которая внезапно так сильно разрослась.
Наука о данных — это все, что вы делаете с данными. Сбор, хранение, очистка, обработка, анализ, визуализация и т. д. данных подпадают под термин НАУКА ДАННЫХ. Как специалист по данным, он должен иметь возможность работать с данными любого размера и разных типов, создавать масштабируемые инструменты для получения информации и просто отвечать на вопросы, которые будут повышать ценность для бизнеса. Это включает в себя использование расширенной аналитики, статистики и часто кодирования.
Машинное обучение означает обучение машин с помощью данных. Так как же получить эти данные и преобразовать их в правильную форму, чтобы машина могла учиться на них? НАУКА ДАННЫХ!
Искусственный интеллект – это более широкая концепция, позволяющая сделать машины интеллектуальными. Это означает создание машин, способных делать то, что легко делают люди, например когнитивное мышление. Можно сказать, что машинное обучение является частью ИИ или его основной частью. Потому что как заставить машины учиться, как люди? МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ!
Теперь возникает главный вопрос: почему это такие модные словечки?
Потому что сегодня у нас так много данных обо всем, что почти все бизнес-решения могут быть основаны на них. Объединенная сила когнитивного мышления, подобного человеческому, и вычислительных возможностей компьютеров неизбежно разрушит практически все!
Кредиты изображений:
изображение в сообщении 1: freepik
изображение в сообщении 2: markcarrigan
Изображение в посте 3: Эмили Бэрри
Изображение в сообщении 4: TowardsDataScience
