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数据科学与人工智能之间的区别

数据科学和人工智能是不一样的。

数据科学和人工智能是两种正在改变世界的技术。虽然人工智能为数据科学运营提供动力,但数据科学并不完全依赖于人工智能。

数据科学正在引领第四次工业革命。在这个时代,人们每天都会生成大量数据,而数据科学为企业提供了一种利用这些可用数据的方法。我们的社会现在已经变得如此数据驱动,以至于每一个重大决策都是以数据为支撑的计算举措。数据科学是数学、统计学和编程的结合。这有助于数据科学家识别大量数据中的模式。

数据科学家需要正确的技能来提取、操作、可视化和维护数据,以预测未来事件的发生。数据科学还需要机器学习算法,这导致对人工智能的依赖。

人工智能使机器变得智能。该技术的灵感来自人类的自然智能,并在执行自动化操作的算法上运行。这些功能复制人类行为并完成任务。

AI 与数据科学的区别

1. 人工智能和数据科学可以互换使用。但当今世界使用的当代人工智能或狭义人工智能并不像人类那样具有完全的自主性和意识。

2. 数据科学是对数据的分析和研究,数据科学家负责提取有助于企业做出决策的见解。根据定义,人工智能科学家和数据科学家的角色不同。

3. 对于数据科学家来说,人工智能是一种帮助他们进行数据分析的工具。根据公司的要求,对人工智能的需求各不相同。数据科学工作需要 R 和 Python 等机器学习语言的知识来执行各种数据操作和计算机科学专业知识。

4. 除了人工智能,数据科学使用了更多的工具。这是因为数据科学涉及多个步骤来分析数据和产生见解。

5. 数据科学模型是为统计洞察力而构建的,而人工智能用于构建模拟认知和人类理解的模型。

人工智能是一个广泛的领域,仍处于起步阶段。虽然机器学习和深度学习技术用于某些数据科学职能,但数据科学的工作范围与人工智能工程师或科学家的工作范围有很大不同。与数据科学相比,人工智能需要高度的科学处理。

谷歌、亚马逊和 Facebook 等主要科技巨头正在竞相开发人工智能来为自主系统提供动力。谷歌的 AlphaGo 是这方面最受欢迎的例子。今天的行业需要数据科学和人工智能。数据科学将帮助他们做出必要的数据驱动决策并评估他们在市场上的表现,而人工智能将帮助行业使用更智能的设备和软件,最大限度地减少工作量并优化所有流程以改进创新。

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