Наука о данных, машинное обучение и искусственный интеллект взаимосвязаны. Но это три разные уникальные концепции. Для большинства из нас, которые не имеют отношения к науке о данных или машинному обучению, эти точные различия могут быть незаметны. Я надеюсь, что эта статья станет большим подспорьем для новичка в понимании этих концепций.
Наука о данных
Наука о данных - это обширная область, которая анализирует данные и находит скрытые закономерности в данных для извлечения полезной информации из данных, принятия решений или прогнозирования. Специалисты по анализу данных используют инструменты и необходимые приложения для преобразования огромных объемов данных в разумные.
Пятиступенчатый жизненный цикл науки о данных выглядит следующим образом:
- Захват - этот этап напоминает сбор данных.
- Обслуживание - этот этап включает хранение данных и очистку данных.
- Процесс - это включает интеллектуальный анализ данных, моделирование данных и кластеризацию / классификацию.
- Общение - это включает в себя визуализацию данных, бизнес-аналитику и принятие решений.
- Анализировать - это похоже на регрессию, интеллектуальный анализ текста, прогнозный анализ и т. Д.
Приложения науки о данных
Наука о данных широко используется в следующих областях.
- Здравоохранение
- Банковское дело
- Электронная коммерция
- Транспорт
- Финансы
- Производство
Искусственный интеллект
Просто ИИ означает, что машины созданы таким образом, чтобы мыслить рационально или действовать рационально, либо думать как люди, либо действовать как люди. Он может помочь в выполнении очень сложных задач, которые в противном случае потребовали бы человеческого интеллекта.
Типы искусственного интеллекта
В более широком смысле ИИ можно разделить на три основных типа: искусственный узкий интеллект (ANI), общий искусственный интеллект (AGI) и искусственный суперинтеллект (ASI).
Искусственный узкий интеллект фокусируется на эффективном выполнении одной задачи. Например, Deep Blue от IBM - это ИИ, который умеет играть в шахматы. Это включает в себя НЛП. Это тот тип, которого мы достигли до сих пор.
Общий искусственный интеллект (AGI) чем-то похож на человеческий интеллект, который не концентрируется на конкретной задаче. В теории он должен мыслить и действовать как люди. Полный AGI еще не достигнут, поскольку мы все еще не уверены в том, как работает человеческий мозг, и мы технически недостаточно способны производить что-то настолько сложное. Исследования ведутся в AGI.
Искусственный суперинтеллект (ИСИ) превзойдет людей. По мере того, как интеллектуальная сила достигается за счет AGI, машины будут думать и учиться на опыте, который приводит к тому, что машины превосходят людей.
Применяемые сегодня приложения ИИ
- Siri - цифровой голосовой помощник
- Alexa-цифровой голосовой помощник
- Tesla- самоходные автомобили
- Создание Netflix-контента и рекомендации
- Amazon.com - повышение качества обслуживания клиентов
Машинное обучение
Машинное обучение - это подмножество ИИ, основная идея которого заключается в том, что машина может улучшать себя на основе опыта. ML в основном находит закономерности на основе данных и настраивает системы рассуждений.
Типы машинного обучения
Основные виды машинного обучения следующие:
- Машинное обучение с учителем
В управляемом машинном обучении модель обучается с помеченными данными.
2. Машинное обучение без учителя
В неконтролируемом машинном обучении модели разрешено распознавать шаблоны с немаркированными данными.
3. Полу-контролируемое машинное обучение
Он использует как контролируемые, так и неконтролируемые методы.
4.Машинное обучение с подкреплением
Модели учатся на серии проб и ошибок в незнакомой среде в обучении с подкреплением.
Приложения машинного обучения
- Оповещения о дорожном движении
- Социальные медиа
- Google Переводчик
- Обнаружение мошенничества
- Онлайн-потоковое видео
Различия между машинным обучением, искусственным интеллектом и наукой о данных
Искусственный интеллект изображает действие, запланированное на основе обратной связи восприятия, тогда как машинное обучение прогнозирует результаты на основе обученных данных. Data Science находит закономерности в данных, чтобы делать на их основе выводы. Искусственный интеллект имеет широкую сферу применения, которая включает машинное обучение и глубокое обучение, а машинное обучение - это подмножество искусственного интеллекта. Целью ИИ является создание интеллектуальных агентов, способных выполнять множество сложных задач, тогда как в машинном обучении машины обучаются для выполнения определенных задач. Искусственный интеллект включает обучение, рассуждение и самокоррекцию, тогда как машинное обучение включает самокоррекцию при вводе новых данных. В дополнение к этой системе ИИ заботится о максимальных шансах на успех, тогда как машинное обучение заботится о точности и закономерностях.
Data Science в основном анализирует данные, и искусственный интеллект выступает в качестве основного инструмента для этого. С помощью искусственного интеллекта для придания модели данных автономности мы можем легко найти скрытые шаблоны данных, что называется наукой о данных. Наука о данных использует огромные статистические процедуры, тогда как ИИ использует компьютерные алгоритмы. Мы можем просто сказать, что наука о данных использует статистическое обучение, а ИИ использует машинное обучение для соответствующих целей. Искусственный интеллект во многом связан с алгоритмами машинного обучения, но наука о данных включает в себя широкий спектр операций с данными.
Заключение
Наука о данных, искусственный интеллект и машинное обучение взаимосвязаны, но между этими концепциями есть некоторые различия. Наука о данных анализирует данные, чтобы получить значимую информацию, искусственный интеллект создает машины, которые могут выполнять задачи, требующие человеческого интеллекта, тогда как машинное обучение - это подмножество ИИ, которое позволяет машинам совершенствоваться на основе опыта.
