Разрушение определений в науке о данных и искусственном интеллекте
В области науки о данных и в эпоху, когда новые технологии вызывают у людей ажиотаж и страх, все еще существует огромный пробел в понимании того, что именно означает наука о данных и что она содержит.
Ниже приведена сводная версия полей, которые содержат наука о данных и искусственный интеллект. Это верно, они оба не одинаковы; хотя есть приличное совпадение.
Давайте разбираться по одному?
Наука о данных и искусственный интеллект (ИИ) – это взаимосвязанные области, но они имеют разные направления и области применения. Вот пример, иллюстрирующий разницу:
Предположим, вы работаете в организации здравоохранения, и ваша задача — улучшить уход за пациентами и придумать способы, которые могут предсказывать здоровье и болезни пациентов на основе их прошлых данных.
Что здесь может сделать наука о данных?
- Используя методы обработки данных, вы можете анализировать медицинскую литературу, исследовательские работы и данные клинических испытаний для выявления тенденций.
- Применяя алгоритмы машинного обучения к большому набору данных о пациентах, вы можете разработать прогностические модели для выявления пациентов с высоким риском развития определенных заболеваний, что, в свою очередь, может помочь вам принять упреждающие меры.
Как можно использовать искусственный интеллект?
- Вы можете использовать методы обработки естественного языка (NLP), которые можно использовать для извлечения информации из медицинских текстов, исследовательских работ и т. д. и анализа этих неструктурированных данных для постановки диагноза. .
- Хирургические процедуры могут использовать искусственный интеллект для решения сложных задач.
Где они пересекаются?
И наука о данных, и искусственный интеллект в значительной степени зависят от методов машинного обучения. Наука о данных использует алгоритмы машинного обучения для анализа и извлечения информации из медицинских данных. Принимая во внимание, что искусственный интеллект использует алгоритмы машинного обучения для разработки интеллектуальных систем.
Теперь поговорим о других технологиях, упомянутых на диаграмме.
Что еще они содержат?
Наука о данных — обширная и междисциплинарная область. С различными технологиями, плавающими под его зонтиком, это может стать ошеломляющим для человека, который пытается представить себя в этой области, но не знает, с чего начать. Поэтому понимание различных методологий имеет решающее значение, прежде чем можно будет выбрать нишу!
От машинного обучения, основного компонента науки о данных, где алгоритмы и методы позволяют компьютерам учиться на данных и делать прогнозы, до визуализации данных, где вы можете представлять идеи и выводы в ясным и интуитивно понятным образом, наука о данных использует множество вещей.
Дальнейший разговор о машинном обучении приводит нас к глубокому обучению и нейронным сетям, которые открывают пространство для решения еще более сложных данных, черпая вдохновение из функций и структуры человеческого мозга.
IoT и Data Stories не пересекаются с машинным обучением или искусственным интеллектом и работают независимо друг от друга, вместе создавая свой собственный мир.
Конечно, каждая из упомянутых областей (и не только) заслуживает того, чтобы о ней говорили еще больше и подробнее. Но здесь основное внимание было уделено разделению различных областей, чтобы мы могли сделать шаг назад и посмотреть на более широкую картину, прежде чем углубляться в нее.
Надеюсь, это поможет. Делай хорошо :)
