تفاوت علم داده و هوش مصنوعی با درک معنا و مفهوم دقیق آن‌‌ها شناسایی می‌‌شود و عوامل گوناگونی را دربر می‌‌گیرد. اغلب مردم این دو علم را یک مفهوم درنظر می‌‌گیرند، اما در واقعیت یکسان تلقی نمی‌‌شوند. هوش مصنوعی با استفاده از زمینه‌‌های علم داده برای عملیات خود بهره می‌برد. برای درک ارتباط این دو فناوری کافی است یک نمودار ون شامل دو دایره منقطع را تصور نمود. در ادامه به واکاوی و بررسی دقیق تفاوت علم داده و هوش مصنوعی می‌‌پردازیم.

فهرست مطالب:

هوش مصنوعی چیست؟

تفاوت علم داده و هوش مصنوعی در جدولی مدون

تفاوت علم داده و هوش مصنوعی در مفهوم

هوش مصنوعی یا علم داده؛ کدام یک بهتر است؟!

آیا علم داده برای هوش مصنوعی لازم است؟

آیا هوش مصنوعی می‌تواند جایگزین دانشمندان داده شود؟

فرصت‌‌های شغلی هوش مصنوعی و علم داده

چگونه می‌‌توان به یک متخصص داده تبدیل شد؟

ترکیب علم داده و هوش مصنوعی

نکات تکمیلی در رابطه با تفاوت علم داده و هوش مصنوعی

در صورتی که به فکر راه‌اندازی کسب و کار جدید یا توسعه کسب و کار خود، افزایش فروش و مخاطب هستید، کلیک کنید و یا همین حالا با شماره‌ تلفن‌ ثابت 02191095052 و یاشماره همراه 09937948550 تماس حاصل فرمایید.

علم داده چیست؟

پس از انفجار داده‌های انبوه جمع‌آوری‌شده از طریق ابزارهای مختلف توسط اینترنت مانند لپ‌‌تاپ، تلفن هوشمند، تبلت، دسکتاپ و موارد دیگر، رشد قابل‌توجهی در نیاز به پردازش داده‌ها برای صنایع وجود داشته است. این امر اکثر تصمیمات مرتبط با اطلاعات سازمان‌‌ را دربر می‌‌گیرد. این تصمیمات برای ایجاد خدمات و محصولات بهتر، بهبود و اصلاح، حذف و اضافه کردن موارد مختلف و سایر موارد استفاده می‌شوند.

این علم انقلابی عظیم در اغلب صنایع به وجود آورده است. امروزه جوامع مدرن همگی داده محور هستند و به همین دلیل، این مفهوم به بخش مهمی از دنیای معاصر تبدیل شده است. در این علم زیرشاخه‌های زیادی مانند برنامه‌‌نویسی، ریاضیات و آمار وجود دارد. یک دانشمند داده باید در درک الگوها و روند داده‌ها بسیار ماهر باشد.

روش‌ها و مراحل علم داده

استخراج داده‌ها

داده‌ها باید توسط مختصصان این علم از داده‌های بزرگ استخراج شوند که این مرحله اولین گام در پردازش داده‌ها محسوب می‌‌شود. داده‌های استخراج‌شده باید بتوانند بینشی نسبت به یک مشکل خاص ارائه دهند که بعداً توسط رهبری، مدیریت یا سایر مقامات تصمیم‌گیری در سازمان مورد استفاده قرار خواهند گرفت.

دست‌کاری

دانشمندان این علم باید بتوانند داده‌ها را با اعمال فیلترهای خاص دست‌کاری کنند. فرد با استفاده از فیلترها باید بتواند به سطح مطلوبی از فیلتراسیون داده‌ها دست یابد که قرار است برای تصمیم‌‌گیری بیشتر مورد تجزیه‌‌وتحلیل قرار گیرد.

تجسم

دانشمندان این مفهوم باید نمایشی از داده‌ها را ایجاد کنند که به‌‌راحتی قابل‌درک باشد. داده‌ها را می‌توان در قالب جداول، نمودارها، گراف‌‌ها، فلوچارت‌‌ها‌‌ و بسیاری از موارد دیگر نشان داد. با استفاده از تجسم داده‌ها درک مطالب برای کاربران ساده‌‌تر خواهد بود.

نگهداری

داده‌های استخراج‌شده باید برای اهداف آینده نیز نگهداری شوند تا بتوان از آن‌ها در تصمیم‌گیری‌های آینده برای پیش‌بینی موارد مختلف در کسب‌وکارها استفاده نمود.

سلسله‌مراتب نیازها در علم داده

نیاز اول: هوش مصنوعي و یادگیری عمیق
نیاز دوم: تست A/B، آزمایش و الگوریتم‌های ساده ML
نیاز سوم: تجزیه‌‌وتحلیل، معیارها، بخش‌ها، مجموع‌ها، ویژگی‌ها و داده‌های آموزشی
نیاز چهارم: پاک‌‌سازی، تشخیص ناهنجاری و آماده‌‌سازی
نیاز پنجم: جریان داده قابل اعتماد، زیرساخت، خطوط لوله داده، ETL، ذخیره‌‌سازی داده‌های ساختاریافته و بدون ساختار
نیاز ششم: ابزار دقیق، ثبت گزارش، حسگرها، داده‌های خارجی و محتوای تولیدشده توسط کاربر

هوش مصنوعی چیست؟

این هوش حوزه‌ای است که در آن از الگوریتم‌ها برای انجام اقدامات خودکار استفاده می‌شود. مدل‌های این مفهوم بر اساس هوش طبیعی انسان‌ها و حیوانات هستند. در این فناوری الگوهای مشابه گذشته شناسایی می‌شوند و عملیات مربوط به آن به‌طور خودکار با تکرار الگوها صورت می‌‌گیرد.

این مفهوم از اصول مهندسی نرم‌‌افزار و الگوریتم‌های محاسباتی برای توسعه راه‌‌حل‌های یک مسئله استفاده می‌کند. افراد با استفاده از این مفهوم می‌توانند سیستم‌های خودکاری را توسعه دهند که باعث صرفه‌‌جویی در هزینه و چندین مزیت دیگر برای شرکت‌ها می‌شود. سازمان‌های بزرگ از جمله غول‌های فناوری مانند فیس‌‌بوک، آمازون، گوگل و موارد دیگر به‌شدت به این فناوری وابسته هستند.

دامنه

این هوش محدود به اجرای الگوریتم‌های یادگیری ماشین است. درحالی‌‌که data science عملیات زیربنایی مختلف داده‌ها را شامل می‌شود.

نوع داده

این مفهوم شامل انواع داده‌هایی است که به‌صورت بردار و جاسازی استاندارد شده‌اند؛ اما از سوی دیگر، علم دیتا انواع مختلفی از دیتا‌ها مانند داده‌های ساختاریافته، نیمه ساختاریافته و بدون ساختار را شامل می‌‌شود.

ابزارها

ابزارهای مورد استفاده در این مفهوم عبارت‌اند از Mahout، Shogun، TensorFlow، PyTorch، Kaffe،Scikit-learn و موارد دیگر هستند. درحالی‌‌که، ابزارهای مورد استفاده در دیتا ساینس Keras، SPSS، SAS، Python،R و سایر موارد هستند.

کاربردها

برنامه‌های کاربردی این تکنولوژی در بسیاری از بخش‌ها مانند صنعت مراقبت‌های بهداشتی، صنعت حمل‌ونقل، صنایع رباتیک، صنایع اتوماسیون و صنایع تولیدی استفاده می‌شوند. در مقابل، برنامه‌های کاربردی دیتا ساینس در زمینه موتورهای جستجوی اینترنتی مانند گوگل، یاهو، بینگ، حوزه بازاریابی، بانکداری، حوزه تبلیغات و بسیاری موارد دیگر استفاده می‌شوند.

فرآیند

در فرآیند این هوش، رویدادهای آینده با استفاده از مدل پیش‌بینی مشخص می‌شوند؛ اما علم دیتا شامل فرآیند پیش‌بینی، تجسم، تجزیه‌‌وتحلیل و پیش‌‌پردازش داده‌ها است.

تکنیک‌ها

این مفهوم از الگوریتم‌های موجود در رایانه‌ها برای حل مسئله استفاده می‌کند؛ درحالی‌‌که علم داده انواع روش‌های مختلف آماری را شامل می‌شود.

هدف

هدف اصلی این هوش اتوماسیون فرآیند و ایجاد استقلال در مدل داده است. اما هدف اولیه علم دیتا یافتن الگوهایی است که در داده‌ها پنهان شده‌اند. هر دو مجموعه اهداف خاص خود را دارند که با یکدیگر متفاوت هستند.

مدل‌های مختلف

در این هوش مدل‌هایی ساخته می‌شوند که انتظار می‌رود مشابه درک و شناخت انسان‌ها باشند؛ اما در ديتا ساينس، مدل‌ها برای تولید بینش‌هایی ساخته می‌شوند که برای تصمیم‌گیری آماری هستند.

درجه پردازش علمی

این دانش در مقایسه با دیتا ساینس که از پردازش علمی کمتری استفاده می‌کند، از درجه بسیار بالایی از پردازش علمی بهره می‌‌برد.

تفاوت علم داده و هوش مصنوعی در جدولی مدون

این دو دانش با یکدیگر قابل تعویض هستند. هوش مصنوعی در مقایسه با علم داده یک اصطلاح گسترده است، اما هنوز به‌طور وسیع کشف نشده است. همچنین، علم دیتا جریانی است که از هوش مصنوعي برای پیش‌بینی استفاده می‌کند و بر تبدیل داده‌ها برای تجسم و تجزیه‌‌وتحلیل متمرکز است. بنابراین، می‌‌توان گفت این علم برای مطالعه در رابطه با داده‌ها مورداستفاده قرار می‌گیرد. درعین‌حال، هوش مصنوعی شامل فعالیت‌‌هایی است که برای ایجاد محصولات دارای قابلیت‌‌های بهتر و هوشمندانه‌‌تر استفاده می‌شود. در ادامه برای درک عمیق‌‌تر این دو فناوری جدولی برای مقایسه تفاوت علم داده و هوش مصنوعی رسم نموده‌‌‌‌ایم:

عوامل	علم داده	هوش مصنوعی
تعریف	به معنای جمع‌‌آوری داده‌های انبوه برای تجزیه‌‌وتحلیل و تجسم است.	به پیاده‌‌سازی داده‌ها و دانش ماشین‌ها کمک می‌کند.
مهارت‌	برای طراحی و توسعه استراتژی‌های آماری به‌‌کار می‌‌رود.	برای طراحی و توسعه استراتژی‌های الگوریتم به‌‌کار می‌‌رود.
تکنیک	نوعی تکنیک تجزیه‌‌وتحلیل داده است.	نوعی تکنیک یادگیری عمیق و یادگیری ماشین است.
استفاده از دانش	از یادگیری آماری برای تجزیه‌‌وتحلیل استفاده می‌کند.	مربوط به یادگیری ماشین است.
مشاهده	به دنبال الگوهایی در داده‌ها می‌گردد تا تصمیمات آگاهانه اتخاذ کند.	ابزارهای هوشمندی را به ماشین‌هایی تحمیل می‌کند تا با استفاده از داده‌ها آن‌‌ها را وادار به پاسخ‌‌دادن همانند انسان‌ها کند.
حل مسئله	تمایل به استفاده بخش‌هایی از این حلقه یا برنامه برای حل مسائل خاص دارد.	نشان‌‌دهنده حلقه ادراک و برنامه‌‌ریزی همراه با عمل است.
در حال پردازش	سطحی متوسط از پردازش داده‌‌‌‌ها را برای دستکاری دیتاها استفاده می‌‌کند.	پردازش سطح بالایی از داده‌های علمی را برای دستکاری دیتاها استفاده می‌کند.
گرافیک	امکان نمایش داده‌ها در قالب‌های مختلف گرافیکی را فراهم می‌‌کند.	شامل استفاده از یک نمایش گره شبکه الگوریتمی است.
کنترل	به کنترل و دستکاری داده‌ها می‌‌پردازد.	به کنترل رباتیک با این علم و تکنیک‌های یادگیری ماشین می پردازد.
ابزارهای مناسب	از ابزارهایی مانند SAS، SPSS، Keras، R،Python و موارد دیگر استفاده می‌کند.	از ابزارهایی مانند Shogun، Mahout، Caffe، PyTorch، TensorFlow، Learn Scikit و سایر موارد استفاده می‌‌کند.
برنامه‌های کاربردی	کاربردهای آن عمدتاً در موتورهای جستجوی اینترنتی مانند یاهو، بینگ، گوگل و غیره استفاده می‌شود.	کاربردهای آن در چندین صنعت از جمله حمل‌‌ونقل، مراقبت‌های بهداشتی، تولید، اتوماسیون و غیره استفاده می‌شود.
نقش‌‌های شغلی در سال ۲۰۲۱	دانشمند داده مهندس داده معمار داده‌ها آمارشناس تحلیلگر داده مهندس یادگیری ماشین مدیر پایگاه داده تحلیلگر کسب‌‌وکار	دانشمند داده دانشمند رباتیک مهندس یادگیری ماشین مهندس کلان داده توسعه دهنده نرم افزار توسعه دهنده هوش تجاری دانشمند تحقیقات AI

تفاوت علم داده و هوش مصنوعی در مفهوم

در حال حاضر هوش مصنوعي برای بشر حیرت‌انگیز و بسیار جذاب است، اما به دانش انسان نزدیک نیست و ظرفیتی مشابه انسان ندارد. مردم از نمایشگاه اطلاعات پیرامون خود و اطلاعات جمع‌‌آوری شده در گذشته برای درک تمام مسائل بدون استثنا استفاده می‌کنند. این هوش صرفاً اطلاعات بسیار زیادی را برای پاک کردن اهداف خود تخلیه می‌کند. در واقع می‌‌توان گفت که این هوش به مجموعه عظیمی از اطلاعات نیاز دارد تا یک فعالیت ساده مانند تغییر حروف را انجام دهد. در زبان محاوره‌ای، عبارت قدرت مغز ساخته دست انسان زمانی معنی‌‌دار می‌‌شود که ماشین‌‌ها از ظرفیت‌های روان‌‌شناختی تقلید کنند تا افراد با سایر شخصیت‌های انسانی مانند یادگیری و تفکر انتقادی ارتباط برقرار نمایند.

میزان بهره‌‌وری از این مفهوم مورد بحث است. ازآنجایی‌‌که ماشین‌ها به تدریج مهارت کسب می‌‌کنند، تکالیف نیازمند به بینش به طور مرتب از تعریف حذف می‌گردند.

علم داده یک حوزه میان رشته‌ای از رویه‌ها و چارچوب‌ها برای استخراج یادگیری یا شاخه‌‌‌های دانش از اطلاعات در ساختارهای مختلف است. این امر بدان معناست که این علم artificial intelligence را قادر می‌سازد تا با اتصال اطلاعات مقایسه‌ای پس از گذشت زمانی اندک از پاسخ مسائل آگاه شود. در یک مفهوم کلی می‌‌توان گفت که این علم با درنظر گرفتن هوش مصنوعی می‌‌تواند داده‌های مناسب و قابل توجهی را از میان استخرهای عظیم داده سریع‌‌تر و پربارتر کشف نماید.

یک مورد از این چارچوب، تصدیق چهره فیس‌‌بوک است که پس از گذشت زمانی کوتاه، اطلاعات زیادی در مورد مشتریان موجود را جمع‌‌آوری می‌کند و روش‌های مشابهی را برای تأیید چهره با مشتریان جدید اعمال می‌کند. نمونه دیگر، خودروهای خودران گوگل هستند که اطلاعات را از محیط اطراف خود به تدریج جمع‌‌آوری می‌کنند و این داده‌ها را برای تصمیم‌‌گیری جهت انتخاب‌های هوشمندانه در خارج از خانه شکل می‌دهند.

این علم ایده‌ای برای گردآوری اندازه‌گیری‌ها، بررسی اطلاعات و استراتژی‌های مرتبط با آن‌ها به منظور درک و تشریح شگفتی‌های واقعی با داده‌ها است. این مفهوم سیستم‌ها و گمانه‌‌زنی‌های استخراج‌‌شده از زمینه‌های متعدد در مناطق گسترده حساب، بینش و مهندسی نرم‌‌افزار به ویژه از زیردامنه‌های یادگیری ماشین، مشخصه‌‌یابی، بررسی گروهی، ارزیابی آسیب‌‌پذیری، علوم محاسباتی، اطلاعات کاوی، پایگاه‌های داده و مکوارد دیگر استفاده می‌کند.

هوش مصنوعی یا علم داده؛ کدام یک بهتر است؟!

این دو دانش جزو فناوری‌‌های بسیار مهمی هستند که امروزه مورد استفاده قرار می‌‌گیرند. علم دیتا با استفاده از هوش مصنوعی در فرآیندها یا عملیات خود فعالیت می‌کند، البته این به معنای وابستگی این علم به هوش مصنوعی نیست، بلکه نیاز به بررسی بیشتر این علم توسط AI وجود دارد. با این وجود، در حال حاضر Data Science به طور گسترده در بازار برای تبدیل داده‌هایی که اغلب برای تجزیه‌‌وتحلیل و تجسم استفاده می‌گردند، به‌‌کار گرفته می‌‌شود.

با استفاده از هوش مصنوعی، امکان تولید محصولات جدید با قابلیت‌‌های بهتر از گذشته وجود دارد. علاوه‌‌براین، این علم به اتوماسیون اشیا برای رسیدن به استقلال کمک می‌کند. کسب‌وکارهای بسیاری به این فناوری وابسته هستند که موقعیت‌های شغلی این هوش مانند مهندس یادگیری ماشین، دانشمند NLP و دانشمند یادگیری عمیق را ارائه می‌دهند. در مجموع، با توجه به داده‌های ارائه‌‌شده توسط دانشمندان داده، تصمیمات مهمی اتخاذ می‌شود. ازاین‌‌رو، دانش دیتا نقش مهمی در هر کسب‌‌وکار ایفا کرده است. بنابراین، برای تبدیل‌‌شدن به یک متخصص در این علم یا فعالیت به‌‌عنوان یک دانشمند داده، یادگیری علم دیتا ضرورتی انکارناپذیر است.

آیا علم داده برای هوش مصنوعی لازم است؟

در عصر رقابت امروز بسیاری از سازمان‌‌ها به‌‌دنبال اثبات برتری خود نسبت به کسب‌‌وکارهای دیگر هستند. در نتیجه، اهمیت این دو علم به‌‌عنوان فناوری‌‌های در حال ظهور بر هیچ کس پوشیده نیست و تقاضای این دو دانش روز‌‌به‌‌روز افزایش می‌‌یابد. جهت استفاده صحیح از هوش مصنوعی می‌‌بایست علم دیتا را آموخت؛ چراکه این علم با استفاده از هوش مصنوعی به عنوان ابزار، راه‌‌حل‌ها و نتایج مهمی را برای مشکلات خاص کسب‌‌وکارها به‌‌دست می‌آورد. در واقع می‌‌توان گفت که data science برای ایجاد چشم‌‌انداز و بینش است؛ درحالی‌‌که هوش مصنوعی برای انجام برخی اقدامات استفاده می‌‌شود. بنابراین، کسب‌‌وکارها می‌‌بایست مفاهیم این دو دانش را برای دوام خود در عصر رقابت امروز بیاموزند تا از دور رقبا خط نخورند!

آیا هوش مصنوعی می‌تواند جایگزین دانشمندان داده شود؟

پاسخ به این سوال به‌‌طور قطع منفی است. جایگزینی دانشمندان داده با این هوش ممکن نیست. دانشمندان داده، می‌توانند اقداماتی را با دانش دیتا انجام دهند که با هوش مصنوعی امکان‌‌پذیر نیست؛ اما در مقابل برای تکمیل مراحل در این هوش از دانش داده استفاده می‌شود. به عبارتی دیگر، Artificial Intelligence به‌‌نوعی وابسته به این علم است، اما هرگز نمی‌تواند به طور کامل جایگزین آن شود. در نتیجه، هوش مصنوعی نیز نمی‌تواند به‌‌طور کامل جایگزین دانشمندان داده شود. علاوه‌‌براین، این دو مفهوم اصطلاحات متفاوتی هستند که می‌توانند با یک فعالیت کامل مرتبط شوند، اما به‌‌ هیچ عنوان جایگزین کاملی برای یکدیگر محسوب نمی‌شوند.

فرصت‌‌های شغلی هوش مصنوعی و علم داده

هر دو فناوری جزو انتخاب‌های شغلی سودآوری به شمار می‌‌آیند و به همین علت، امروزه نرخ جذب افراد به این مشاغل نمودار نمایی مثبت است. هنگام درنظر گرفتن مهارت‌های موردنیاز برای یافتن شغل در این زمینه‌ها، در عین یکسان نبودن این دو مفهوم مطابقت‌‌‌‌هایی وجود دارد.

در انتها باید به این نکته توجه نمود که مهم‌‌ترین پارامتر برای انتخاب شغل علاقه است؛ برای مثال، افرادی که در تجزیه‌‌وتحلیل داده‌ها و بیس آمار و ریاضیات مهارت دارند و دارای ساخت شناختی جذب‌‌کننده هستند ممکن است به علوم داده تمایل داشته باشند. در مقابل، افرادی که به دانش‌‌‌‌‌‌‌‌های بین رشته‌‌ای و ترکیب مفاهیم روان‌‌شناسی با ریاضیات و علم کامپیوتر و پتانسیل رشد این علم در آینده‌‌ای نزدیک علاقه‌‌مند هستند، هوش مصنوعی انتخاب هوشمندانه‌‌ای خواهد بود.

چگونه می‌‌توان به یک متخصص داده تبدیل شد؟

برای تبدیل‌‌شدن به یک متخصص داده داشتن پایه‌‌ای قوی در ریاضیات، فیزیک و علوم کامپیوتر افراد علاقه‌‌مند را در یک موقعیت منحصربه‌‌فرد برای یادگیری این علم قرار می‌دهد. صرف نظر از اینکه افراد تخصص خود را در زمینه Artificial Intelligence یا data science انتخاب کنند؛ اکتساب دانش اولیه مباحث جبر خطی، حساب دیفرانسیل، انتگرال، آمار و احتمالات ضروری و بسیار سودمند است. علاوه‌‌براین، برنامه نویسی نیز در AI اهمیت ویژه‌ای دارد، چراکه الگوریتم‌های یادگیری ماشین با الگوریتم‌های مورد استفاده در برنامه نویسی سنتی متفاوت از یکدیگر است. دانشمندان داده در صنایع گوناگون بی‌‌شماری از جمله فناوری، خدمات مالی و دولتی، مشاوره و موارد دیگر تقاضای بالایی خواهند داشت.

ترکیب علم داده و هوش مصنوعی

این دو علم مفاهیمی هستند که می‌‌توانند دنیا را متحول ‌کنند. بدون تردید دانش داده یکی از تأثیرگذارترین عوامل در چهارمین انقلاب صنعتی است! در عصر انقلاب صنعتی چهارم به صورت روزانه حجم عظیمی از داده‌ها توسط افراد تولید می‌شود. این دو دانش راهی را برای کسب‌‌وکارها فراهم می‌کنند تا بر روی داده‌های موجود سرمایه‌‌گذاری نمایند. امروزه اغلب تصمیمات انسان مبتنی بر داده است. متخصصان داده با ترکیب این دو علم می‌‌توانند الگوهای موجود در میان انبوهی از داده‌ها را شناسایی و تجزیه‌‌وتحلیل کنند.

متخصصان داده به مهارت‌های مناسب برای استخراج، دستکاری، تجسم و نگهداری داده‌ها برای پیش‌‌بینی وقوع رویدادهای آینده نیاز دارند. همچنین، دانش دیتا به الگوریتم‌های یادگیری ماشین نیاز دارد موجب وابستگی آن به AI می‌گردد. این هوش ماشین‌ها را هوشمند می‌کند. این فناوری از هوش طبیعی انسان الهام گرفته‌‌شده و بر روی الگوریتم‌هایی اجرا می‌شود که اقدامات خودکار را انجام می‌دهند. این توابع رفتار انسان را تکرار می‌‌کنند.

نکات تکمیلی در رابطه با تفاوت علم داده و هوش مصنوعی

دامنه

دامنه وسیعی برای علم ديتا وجود دارد. این امر بدان معناست که برای جمع‌‌آوری داده‌ها محدودیتی وجود ندارد. این مفهوم شامل داده‌های مختلفی است که هوش مصنوعی تمامی آن را دربر نمی‌‌گیرد. در واقع، AIنسبت به دانش داده دامنه وسیعی ندارد و ازاین‌‌رو، این علم با توجه به دیدگاه دامنه در ذهن، تقاضای بیشتری دارد.

نیاز

علم دیتا برای کشف الگوهای پنهان موجود در داده‌ها اهمیت بسزایی دارد؛ اما این رویکرد در مورد هوش مصنوعی کاملاً متفاوت است. artificial intelligence رویکردی است که با ایجاد استقلال انجام شده به مدل داده مرتبط است. DS برای ایجاد مدل‌ها با کمک بینش‌های آماری استفاده می‌شود. درحالی‌‌که استفاده از هوش مصنوعی، ساختن مدل‌هایی است که از شناخت و ادراک انسان تقلید می‌کنند.

برنامه‌های کاربردی

کاربردهای هوش مصنوعی در بخش‌های مختلفی از جمله صنعت حمل‌ونقل، بخش مراقبت‌های بهداشتی، بخش اتوماسیون، صنعت رباتیک و حتی صنعت تولید به‌کار می‌رود. چشم‌‌انداز علم ديتا در صنایع مختلف کاملاً گسترده‌تر است. این علم در زمینه موتورهای جستجوی اینترنتی مانند یاهو، گوگل، فیلد بازاریابی، بینگ، حوزه تبلیغات و سایر موارد استفاده می‌شود. در سطح جهانی مدت زمان کمتری برای استفاده از AIنیاز است.

مقیاس پرداخت

در موارد قبل به دیدگاه کلی استفاده از این دو مفهوم پرداختیم. بااین‌‌حال، افراد مشغول در این بخش فرصت‌های شغلی بهتری نیز دارند.

نوع داده

هوش مصنوعی معمولاً شامل داده‌هایی است که به شکل استاندارد هستند. این استانداردسازی می‌تواند مرتبط با تعبیه‌ها یا اشکال برداری باشد. بااین‌‌حال، با درنظر گرفتن داده‌هایی که این علم از آن تشکیل شده است، گزینه‌های بسیار زیادی در مقابل مختصصین داده قرار خواهد گرفت. شیوه‌‌های بسیاری برای مشاهده داده‌‌ها وجود دارد؛ برای نمونه، می‌‌توان به داده‌های دارای فرمت ساختاریافته، نیمه‌‌ساختاریافته و یا بدون ساختار اشاره نمود. دلیل اصلی این امر آن است که باید بتوان داده‌های باکیفیت را از این دانش دریافت نمود و در صورت امکان به آن اعتماد کرد.

هدف

تمرکز AIتولید فرآیندی است که ماهیت خودکار داشته باشد. در واقع استقلال مدل داده را به‌‌دست می‌آورد. با این وجود، هدف اولیه علم دیتا جستجوی الگوهایی است که در حالت ایده‌‌آل به راحتی در داده‌ها قابل مشاهده نیستند. این امر بدان معناست در صورت امکان وجود کد یا الگوی خاص برای کشف و شناسایی، تنها کارشناسان قادر به آشکارسازی آن خواهند بود. بااین‌‌حال، با درنظر گرفتن اهداف خاص هر دو فناوری‌ تفاوت آن‌‌ها قابل پیش‌‌بینی است.

ابزار مورد استفاده

علم دیتا از ابزارهایی استفاده می‌کند که معمولاً در artificial intelligence نیز کاربرد دارد. علت این امر نیز مشابه بخش‌‌های گذشته آن است که data science شامل مراحل مختلفی برای تجزیه‌‌وتحلیل داده‌ها و حتی جمع‌‌آوری بینش بهتر از آن‌‌ها است. با افزایش پیشروی در این علم، ابزارهای دارای بیشترین کاربرد عبارت‌‌اند از:

Keras
SPSS
SAS
Python

در ادامه ابزارهایی که در رابطه با هوش مصنوعی بیشترین کاربرد دارند را نام می‌‌بریم:

Shogun
Mahout
Kaffe
TensorFlow Scikit

فرآیند و تکنیک‌ها

هر دو فناوری از نظر فرآیندها و تکنیک‌ها به روشی بسیار متفاوت عمل می‌کنند. فرایند AI شامل رویدادهای آینده می‌شود. این رویدادها را می‌توان با کمک یک مدل پیش‌‌بینی حدس زد. فرآیند علم دیتا مراحل خاصی مانند تجزیه‌‌وتحلیل، تجسم، پیش‌بینی و حتی پیش‌پردازش داده‌ها را شامل می‌‌شود.

تفاوت علم داده و هوش مصنوعی

این دو مفهوم می‌‌توانند به‌‌جای یکدیگر عمل کنند؛ اما هوش مصنوعی معاصر یا هوش استفاده‌‌شده در دنیای امروز همانند انسان از خودمختاری و آگاهی برخوردار نیست.
علم ديتا‌ شامل تجزیه‌‌وتحلیل‌ و واکاوی دیتاهای مورد مطالعه است. متخصصان هوش مصنوعی به بررسی بینش‌هایی برای کمک به تصمیم‌‌گیری آگاهانه و منطقی می‌پردازند. در نتیجه، نقش متخصصان این دو فناوری با یکدیگر متفاوت است.
داده در Artificial Intelligence همانند ابزاری است که به افراد در تجزیه‌‌وتحلیل داده‌ها کمک می‌کند. با توجه به نیاز و نوع فعالیت شرکت‌‌ها، میزان استفاده آن‌‌ها از این هوش با هم متفاوت خواهد بود. مشاغل دانش دیتا به دانش زبان‌های برنامه‌‌نویسی ماشین‌‌های یادگیری مانند R و پایتون برای انجام عملیات‌های مختلف بر روی داده‌‌ها و علوم کامپیوتر نیاز دارند.
عموماً ابزارهای این دو مفهوم متفاوت از یکدیگر هستند؛ چراکه علم دیتا شامل انجام مراحلی برای تجزیه‌‌وتحلیل و ایجاد بینش است؛ درحالی‌‌که هوش مصنوعی به استفاده بهینه از این دیتاها می‌‌پردازد.
مدل‌های DS برای کسب بینش‌ از داده‌‌های آماری ساخته شده‌اند، درحالی‌‌که AI برای ساختن مدل‌هایی استفاده می‌شود که می‌توان شناخت و درک انسان را تقلید نمود.

غول‌های بزرگ فناوری در دنیا مانند گوگل، آمازون و فیس‌بوک برای توسعه هوش مصنوعی جهت تقویت سیستم‌های مستقل با هم رقابت می‌کنند. پلتفرم AlphaGo گوگل جزو محبوب‌ترین نمونه از این هوش است. صنایع امروزی به هر علم داده و هوش مصنوعی نیاز دارند. برای درک تفاوت علم داده و هوش مصنوعی کافی است به کارایی آن‌‌ها توجه کنیم. دانش داده موجبات اتخاذ تصمیمات لازم بر اساس داده‌‌ها و ارزیابی میزان عملکرد شرکت‌‌ها در بازار را فراهم می‌‌کند؛ درحالی‌‌که هوش مصنوعی به صنایع کمک می‌کند تا با استفاده از دستگاه‌ها و نرم‌‌افزارهای هوشمند که فعالیت‌‌های حجیمی انجام می‌‌دهند، فعالیت کنند. این دو علم با به حداقل ‌رساندن پروسه‌ها فرصتی برای بهبود و نوآوری در عصر انقلاب صنعتی چهارم را فراهم می‌کنند.

برای مطالعه مقاله های دیگر در زمینه‌های مختلف فناوری اطلاعات و ارتباطات اینجا کلیک کنید.