علم البيانات والذكاء الاصطناعي ليسا نفس الشيء.
علم البيانات والذكاء الاصطناعي نوعان من التقنيات التي تعمل على تغيير العالم. بينما يعمل الذكاء الاصطناعي على تشغيل عمليات علم البيانات ، فإن علم البيانات لا يعتمد بشكل كامل على الذكاء الاصطناعي.
علم البيانات يقود الثورة الصناعية الرابعة. شهد هذا العصر كميات هائلة من البيانات التي يتم إنشاؤها بواسطة الأشخاص على أساس يومي ويوفر علم البيانات وسيلة للشركات للاستفادة من هذه البيانات المتاحة. أصبح مجتمعنا الآن مدفوعًا بالبيانات لدرجة أن كل قرار رئيسي هو حركة حسابية مدعومة بالبيانات. علم البيانات هو مزيج من الرياضيات والإحصاء والبرمجة. يساعد هذا علماء البيانات على تحديد الأنماط في أكوام من البيانات.
يتطلب عالم البيانات المهارات الصحيحة لاستخراج البيانات ومعالجتها وتصورها والحفاظ عليها للتنبؤ بحدوث الأحداث المستقبلية. يتطلب علم البيانات أيضًا خوارزميات التعلم الآلي ، مما يؤدي إلى الاعتماد على الذكاء الاصطناعي.
الذكاء الاصطناعي يجعل الآلات ذكية. التكنولوجيا مستوحاة من الذكاء الطبيعي للبشر وتعمل على خوارزميات تؤدي إجراءات آلية. هذه الوظائف تكرر السلوك البشري وتنهي المهمة.
اقرأ أيضا: أهمية الصحة في حياتنا اليومية
الفرق بين الذكاء الاصطناعي وعلوم البيانات
1. يمكن أن يعمل الذكاء الاصطناعي وعلوم البيانات بالتبادل. لكن الذكاء الاصطناعي المعاصر أو الذكاء الاصطناعي الضيق المستخدم في عالم اليوم لا يتمتع بالاستقلالية والوعي الكاملين مثل البشر.
2. علم البيانات هو تحليل البيانات ودراستها ، وعالم البيانات مسؤول عن استخلاص الأفكار التي تساعد الشركات على اتخاذ القرارات. بحكم التعريف ، يختلف دور عالم الذكاء الاصطناعي وعالم البيانات.
3. بالنسبة لعلماء البيانات ، يعد الذكاء الاصطناعي أداة تساعدهم في تحليل البيانات. اعتمادًا على متطلبات الشركة ، تختلف الحاجة إلى الذكاء الاصطناعي. تتطلب وظائف علوم البيانات معرفة لغات ML مثل R و Python لإجراء عمليات بيانات مختلفة وخبرة في علوم الكمبيوتر.
4. يستخدم علم البيانات أدوات أكثر بخلاف الذكاء الاصطناعي. هذا لأن علم البيانات يتضمن خطوات مضاعفة لتحليل البيانات وإنشاء الرؤى.
5. تم تصميم نماذج علم البيانات للحصول على رؤى إحصائية بينما يتم استخدام الذكاء الاصطناعي لبناء نماذج تحاكي الإدراك والفهم البشري.
الذكاء الاصطناعي هو مجال واسع لا يزال في مراحله الأولية. بينما يتم استخدام تقنيات التعلم الآلي والتعلم العميق في بعض وظائف علم البيانات ، فإن نطاق عمل علم البيانات يختلف اختلافًا كبيرًا عن نطاق عمل مهندس أو عالم الذكاء الاصطناعي. يتطلب الذكاء الاصطناعي درجة عالية من المعالجة العلمية مقارنة بعلوم البيانات.
يتنافس عمالقة التكنولوجيا الكبار مثل Google و Amazon و Facebook لتطوير الذكاء الاصطناعي لتشغيل الأنظمة الذاتية. يُعد برنامج AlphaGo من Google أشهر مثال على ذلك. تتطلب صناعات اليوم كلاً من علم البيانات والذكاء الاصطناعي. سيساعدها علم البيانات على اتخاذ القرارات الضرورية المستندة إلى البيانات وتقييم أدائها في السوق ، بينما سيساعد الذكاء الاصطناعي الصناعات على العمل بأجهزة وبرامج أكثر ذكاءً من شأنها تقليل عبء العمل وتحسين جميع العمليات لتحسين الابتكار.
اقرأ أيضا: أهمية الصحة في حياتنا اليومية