Сегодня в Интернете, куда бы вы ни пошли, вы можете увидеть все бурные новости об искусственном интеллекте и вакансии в области науки о данных и машинного обучения. И если вы не уверены в связи между всем этим, то это быстрое чтение, которое может прояснить вам это раз и навсегда. Давайте окунемся…

Искусственный интеллект (ИИ), наука о данных и машинное обучение (МО) — взаимосвязанные дисциплины. Хотя эти области различаются по своей направленности, они часто работают рука об руку, используя данные для интеллектуального принятия решений, автоматизации и решения проблем. Давайте углубимся в каждую концепцию и выясним, как они переплетаются.

1. Искусственный интеллект (ИИ):

Определение ИИ: ИИ относится к более широкой концепции моделирования человеческого интеллекта в машинах. Он включает в себя создание систем или алгоритмов, которые могут выполнять задачи, обычно требующие человеческого интеллекта, такие как рассуждение, решение проблем, принятие решений, понимание естественного языка и многое другое.

Пример.chatGPT — лучший из всех известных нам примеров искусственного интеллекта, который может участвовать в разговорах, отвечать на вопросы, давать объяснения, генерировать текст и многое другое. А также виртуальные персональные помощники, такие как Siri и Google Assistant, используют искусственный интеллект для понимания пользовательских команд и реагирования на них, демонстрируя возможности обработки естественного языка и распознавания речи. И уже сейчас доступно множество инструментов искусственного интеллекта.

Связь с наукой о данных и машинным обучением. Машинное обучение и глубокое обучение являются неотъемлемыми компонентами искусственного интеллекта. Системы искусственного интеллекта часто полагаются на данные, полученные из науки о данных, и используют алгоритмы машинного обучения для повышения своей производительности с течением времени.

2. Наука о данных:

Определение науки о данных: Наука о данных предполагает извлечение знаний и идей из структурированных и неструктурированных данных. Он включает в себя ряд действий, включая сбор, очистку, анализ и визуализацию данных, для облегчения принятия обоснованных решений. А чтобы получить представление о конкретных данных, вам, очевидно, нужны знания предметной области, верно? так это тоже есть.

Пример. Розничные торговцы используют науку о данных (я имею в виду обращение к специалистам по данным для получения аналитической информации, используя их данные) для анализа моделей покупок клиентов, прогнозирования тенденций и оптимизации управления запасами. И он используется в широком спектре областей и отраслей.

Взаимодействие с искусственным интеллектом и машинным обучением. Наука о данных обеспечивает основу для систем искусственного интеллекта, делая данные полезными для обучения моделей машинного обучения, а затем предоставляя ценную информацию. Системы искусственного интеллекта, в свою очередь, используют эту информацию для выполнения сложных задач.

3. Машинное обучение (МО):

Определение машинного обучения. Машинное обучение – это подмножество искусственного интеллекта, которое фокусируется на разработке алгоритмов и моделей, которые позволяют компьютерам учиться на данных и делать прогнозы или решения. И Глубокое обучение. Глубокое обучение является специализированной областью машинного обучения и включает в себя многоуровневые нейронные сети (глубокие нейронные сети). Он особенно эффективен для таких задач, как распознавание изображений и речи.

Пример. Фильтры электронной почты, которые автоматически классифицируют электронные письма как «спам» или «не спам» на основе закономерностей, полученных в результате взаимодействия с пользователем. Распознавание изображений, системы рекомендаций и т. д.

Взаимосвязь с искусственным интеллектом и наукой о данных. Машинное обучение лежит в основе многих приложений искусственного интеллекта, позволяя системам учиться на данных. Наука о данных предоставляет данные и функции, необходимые для обучения моделей машинного обучения, а системы искусственного интеллекта используют эти модели для выполнения интеллектуальных задач.

Подводя итог, можно сказать, что искусственный интеллект, наука о данных и машинное обучение — это взаимосвязанные дисциплины, которые работают совместно для создания интеллектуальных систем. Наука о данных обеспечивает данные и предварительную обработку, алгоритмы машинного обучения создают прогнозные модели, а системы искусственного интеллекта используют эти модели для выполнения сложных задач. Конвергенция этих областей приводит к быстрому развитию технологий и их огромному влиянию на различные отрасли. Если вы здесь, то я уверен, что вам это действительно интересно. Тогда я призываю вас узнать больше и продолжать учиться.

Если вы хотите узнать больше о том, что такое наука о данных простыми словами и как начать самообучение, тогда вот краткое чтение.

Следуйте за мной, чтобы получить больше информации о науке о данных. Спасибо, что дочитали до конца. Хорошего дня :)

На простом английском языке

Спасибо, что вы являетесь частью нашего сообщества! Прежде чем уйти: