Kunsmatige intelligensie teen masjienleer vs datawetenskap - NewGenApps - DeepTech, FinTech, Blockchain, Cloud, Mobile, Analytics
Kunsmatige Intelligensie, data Wetenskap, masjienleer
Kunsmatige intelligensie teenoor masjienleer teen datawetenskap
Moderne tegnologieë soos kunsmatige intelligensie, machine learning, data wetenskap en groot data het die modewoorde geword waaroor almal praat, maar niemand ten volle verstaan ​​nie. Hulle lyk baie kompleks vir 'n leek. Al hierdie gonswoorde klink soortgelyk aan 'n sakebestuurder of student uit 'n nie-tegniese agtergrond. Mense raak dikwels verward deur woorde soos KI, ML en data wetenskap. In hierdie blog verduidelik ons ​​hierdie tegnologieë in eenvoudige woorde sodat jy maklik die verskil tussen hulle kan verstaan ​​en hoe dit in besigheid gebruik word.
Wat is kunsmatige intelligensie (AI)?
Kunsmatige intelligensie verwys na die simulasie van 'n menslike breinfunksie deur masjiene. Dit word bereik deur 'n kunsmatige neurale netwerk te skep wat menslike intelligensie kan toon. Die primêre menslike funksies wat 'n AI-masjien verrig, sluit in logiese beredenering, leer en selfkorreksie. Kunsmatige intelligensie is 'n wye veld met baie toepassings, maar dit is ook een van die mees ingewikkelde tegnologie om aan te werk. Masjiene is inherent nie slim nie, en om dit so te maak, het ons baie rekenaarkrag en data nodig om hulle in staat te stel om menslike denke na te boots.
Kunsmatige intelligensie word in twee dele verdeel, algemeen Kunsmatige Intelligensie en Smal Kunsmatige Intelligensie. Algemene KI verwys na die maak van masjiene intelligent in 'n wye verskeidenheid aktiwiteite wat denke en redenering behels. Smal KI, aan die ander kant, behels die gebruik van kunsmatige intelligensie vir 'n baie spesifieke taak. Byvoorbeeld, algemene KI sou 'n algoritme beteken wat in staat is om alle soorte bordspeletjies te speel, terwyl smal KI die reeks masjienvermoëns tot 'n spesifieke speletjie soos skaak of krabbel sal beperk. Tans is slegs smal KI binne die bereik van ontwikkelaars en navorsers. Algemene KI is net 'n droom van navorsers en persepsie onder die massas wat baie tyd sal neem vir die mensdom om te bereik (indien ooit moontlik).
Lees meer: Hoe kan ek IoT en AI gebruik om kliëntetevredenheid te verbeter?
masjienleer (ML) is die vermoë van 'n rekenaarstelsel om uit die omgewing te leer en homself uit ervaring te verbeter sonder dat dit eksplisiete programmering nodig is. Masjienleer fokus daarop om algoritmes in staat te stel om te leer uit die gegewe data, insigte te versamel en voorspellings te maak oor voorheen nie -geanaliseerde data met behulp van die versamelde inligting. Masjienleer kan uitgevoer word met behulp van verskeie benaderings. Die drie basiese modelle van machine learning onder toesig, sonder toesig en versterking leer.
In die geval van leer onder toesig, word gemerkte data gebruik om masjiene te help om eienskappe te herken en vir toekomstige data te gebruik. As u byvoorbeeld foto's van katte en honde wil klassifiseer, kan u die data van 'n paar prentjies met etikette invoer, en dan sal die masjien al die oorblywende foto's vir u klassifiseer. Aan die ander kant, in leer sonder toesig, plaas ons eenvoudig ongemerkte data en laat die masjien die eienskappe verstaan ​​en dit klassifiseer. Versterking machine learning algoritmes het interaksie met die omgewing deur aksies te produseer en dan foute of belonings te ontleed. Byvoorbeeld, om 'n skaakspel te verstaan, sal 'n ML -algoritme nie individuele bewegings ontleed nie, maar die spel in sy geheel bestudeer.
Lees meer: Beskrywende versus voorspellende versus voorskriftelike ontledings
Data wetenskap is die onttrekking van relevante insigte uit stelle data. Dit gebruik verskeie tegnieke uit baie velde soos wiskunde, machine learning, rekenaarprogrammering, statistiese modellering, data-ingenieurswese en visualisering, patroonherkenning en leer, onsekerheidsmodellering, datapakhuis, en cloud computing. data Wetenskap behels nie noodwendig groot data nie, maar die feit dat data opskaal maak groot data 'n belangrike aspek van data wetenskap.
Data wetenskap is die mees gebruikte data-gedrewe tegniek onder KI, ML en homself. Die praktisyns van data wetenskap is gewoonlik vaardig in wiskunde, statistiek en programmering (hoewel kundigheid in al drie nie nodig is nie). Datawetenskaplikes los komplekse dataprobleme op om patrone in data, insigte en korrelasie wat relevant is vir 'n onderneming na vore te bring.
Lees meer: R vs Python vir Data Science
Die verskil tussen kunsmatige intelligensie, masjienleer en datawetenskap:
Kunsmatige intelligensie is 'n baie wye term met toepassings wat wissel van robotika tot teksanalise. Dit is steeds 'n tegnologie onder evolusie en daar is argumente of ons op hoëvlak-KI moet mik of nie. Masjienleer is 'n subset van KI wat fokus op 'n nou reeks aktiwiteite. Dit is in werklikheid die enigste ware kunsmatige intelligensie met sommige toepassings in werklike probleme.
Data wetenskap is nie presies 'n subset van machine learning maar dit gebruik ML om data te ontleed en voorspellings oor die toekoms te maak. Dit kombineer machine learning met ander dissiplines soos groot data-analise en cloud computing. Data wetenskap is 'n praktiese toepassing van machine learning met 'n volledige fokus op die oplossing van werklike probleme.
At NewGenApps, fokus ons op die ontwikkeling van oplossings vir nuwe eeue wat hierdie tegnologieë benut en u help om sake-probleme in die werklike wêreld op te los. As u op soek is na 'n onderneming wat sin kan maak uit u data en u insigte gee wat vir u besigheid van belang is, kontak dan gerus.