วิทยาศาสตร์ข้อมูลจำเป็นสำหรับปัญญาประดิษฐ์หรือไม่?

ถามโดย: Slavcho Grafenstein | ปรับปรุงล่าสุด: 8 เมษายน 2020
หมวดหมู่: ปัญญาประดิษฐ์ เทคโนโลยีและคอมพิวเตอร์
3.9/5 (65 เข้าชม . 20 โหวต)
วิทยาศาสตร์ข้อมูล เป็นเทคนิคที่ใช้กันอย่างแพร่หลายที่สุดในบรรดา AI , ML และตัวมันเอง ผู้ปฏิบัติงาน ด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล มักจะมีทักษะด้านคณิตศาสตร์ สถิติ และการเขียนโปรแกรม (แม้ว่าจะไม่ จำเป็นต้องมี ความเชี่ยวชาญทั้งสามก็ตาม)

ปัญญาประดิษฐ์เป็นส่วนหนึ่งของวิทยาศาสตร์ข้อมูลหรือไม่

วิทยาศาสตร์ข้อมูล กับ ปัญญาประดิษฐ์ - ความแตกต่างที่สำคัญ วิทยาศาสตร์ข้อมูล ประกอบด้วยเทคนิคทางสถิติต่างๆ ในขณะที่ AI ใช้อัลกอริทึมของคอมพิวเตอร์ ด้วย Data Science เราสร้างแบบจำลองที่ใช้ข้อมูลเชิงลึกทางสถิติ ในทางกลับกัน AI ใช้สำหรับการสร้างแบบจำลองที่เลียนแบบความรู้ความเข้าใจและความเข้าใจของมนุษย์

นอกจากนี้ อะไรคือความแตกต่างระหว่างปัญญาประดิษฐ์และวิทยาศาสตร์ข้อมูล? Data Science คือการรวบรวมและจัดการ ข้อมูล มวลสำหรับการวิเคราะห์ ในขณะที่ ปัญญาประดิษฐ์ กำลังนำ ข้อมูล นี้ไปใช้ในเครื่องเพื่อทำความเข้าใจ ข้อมูล นี้ Data Science คือชุดของทักษะต่างๆ เช่น เทคนิคทางสถิติ ในขณะที่เทคนิคอัลกอริธึม ปัญญาประดิษฐ์

เช่นเดียวกัน ผู้คนถาม ปัญญาประดิษฐ์สามารถแทนที่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลได้หรือไม่?

คำตอบสั้น ๆ คือ ไม่ หรืออย่างน้อยก็ยังไม่ได้ แง่มุมของ วิทยาศาสตร์ข้อมูลนั้น อาจจะไม่เป็นแบบอัตโนมัติในเร็ว ๆ นี้ ความฉลาด ของมนุษย์มีความสำคัญต่อ สาขาวิทยาศาสตร์ ข้อมูล แม้ว่าการเรียนรู้ของ เครื่อง จะ ช่วยได้ แต่ก็ ไม่สามารถ ครอบงำได้ทั้งหมด

วิทยาศาสตร์ข้อมูลจำเป็นต้องมีการเข้ารหัสหรือไม่?

คุณ ต้อง มีความรู้เกี่ยวกับภาษา การเขียนโปรแกรม เช่น Python, Perl, C/C++, SQL และ Java โดยที่ Python เป็นภาษา เขียนโค้ด ทั่วไปที่ จำเป็น ในบทบาท วิทยาศาสตร์ข้อมูล ภาษา การเขียนโปรแกรม ช่วยให้คุณทำความสะอาด นวด และจัดระเบียบชุด ข้อมูลที่ ไม่มีโครงสร้าง

พบคำตอบของคำถามที่เกี่ยวข้อง 36 ข้อ

นักวิทยาศาสตร์ AI คืออะไร?

นักวิทยาศาสตร์การ วิจัย
หนึ่งในอาชีพชั้นนำด้าน ปัญญาประดิษฐ์ คืองานของ นักวิทยาศาสตร์ การวิจัย บุคคลเหล่านี้เป็นผู้เชี่ยวชาญในสาขา AI ที่ หลากหลาย รวมถึงคณิตศาสตร์ประยุกต์ การเรียนรู้ของเครื่อง การเรียนรู้เชิงลึก และสถิติการคำนวณ

AI เป็นอาชีพที่ดีหรือไม่?

AI เป็นตัวเลือก อาชีพที่ ดีมาระยะหนึ่งแล้ว และในขณะที่การนำ AI ไปใช้ในแนวดิ่งต่างๆ ยังคงเติบโตอย่างต่อเนื่อง ความต้องการผู้เชี่ยวชาญที่ผ่านการฝึกอบรมเพื่อทำงานที่เกิดจากการเติบโตนี้ก็พุ่งสูงขึ้นเช่นกัน ดังนั้น หากคุณเป็นคนที่คลั่งไคล้ AI ให้มองโลกในแง่ดีและเตรียมพร้อมสำหรับ อาชีพที่ยอดเยี่ยม ใน AI

วิทยาศาสตร์ข้อมูลใน AI คืออะไร?

Data Science เป็นสาขาสหวิทยาการเกี่ยวกับกระบวนการและระบบในการดึงความรู้หรือข้อมูลเชิงลึกจาก ข้อมูล ในรูปแบบต่างๆ ซึ่งหมายความว่า วิทยาศาสตร์ข้อมูล ช่วยให้ AIs หาทางแก้ไขปัญหาโดยเชื่อมโยง ข้อมูลที่ คล้ายคลึงกันสำหรับใช้ในอนาคต แต่แมชชีนเลิร์นนิงเป็นสาขาหนึ่งของ AI ที่ทำงานได้ดีที่สุดกับ วิทยาศาสตร์ข้อมูล

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลทำมากกว่าวิศวกรซอฟต์แวร์หรือไม่?

ในแง่ ของ เงินเดือน ทั้ง วิทยาศาสตร์ข้อมูล และ วิศวกรรมซอฟต์แวร์ จ่ายเกือบเท่ากัน โดยทั้งสองมีรายได้เฉลี่ย $137K ตามรายงานสถานะเงินเดือนประจำปี 2018

ข้อมูล AI คืออะไร?

ปัญญาประดิษฐ์ ( AI ) คือการจำลองกระบวนการปัญญาของมนุษย์ด้วยเครื่องจักร โดยเฉพาะระบบคอมพิวเตอร์ การใช้งานเฉพาะของ AI รวมถึงระบบผู้เชี่ยวชาญ การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) การรู้จำคำพูด และวิชันซิสเต็ม

วิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นอนาคตหรือไม่?

ทำไม Data Science คืออาชีพแห่ง อนาคต บทบาทของ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล เป็นอาชีพที่คนพูดถึงมาก มีอำนาจอยู่ในตลาดและเปิดโอกาสให้ผู้ที่ศึกษา วิทยาศาสตร์ข้อมูลได้ มีส่วนร่วมที่มีคุณค่าต่อบริษัทและสังคมโดยรวม

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลใช้การเรียนรู้ของเครื่องหรือไม่?

เนื่องจาก วิทยาศาสตร์ข้อมูล เป็นคำศัพท์กว้างๆ สำหรับสาขาวิชาที่หลากหลาย การเรียนรู้ของเครื่องจึง เหมาะสมกับ วิทยาศาสตร์ข้อมูล แมชชีนเลิร์นนิงใช้ เทคนิคต่างๆ เช่น การถดถอยและคลัสเตอร์ภายใต้การดูแล ในทางกลับกัน ข้อมูล 'ใน วิทยาศาสตร์ข้อมูล อาจมีวิวัฒนาการมาจาก เครื่องจักร หรือกระบวนการทางกลหรือไม่ก็ได้

นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลจะล้าสมัยหรือไม่?

นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูล ไม่น่าจะ ล้าสมัย จนกว่าเราจะมีปัญญาประดิษฐ์เพิ่มขึ้น นั่นคือ AI ที่มีความสามารถทั่วไป จนกระทั่งคอมพิวเตอร์สามารถเริ่มเหตุผลเกี่ยวกับว่าตัวเองมีจะเป็นความจำเป็นสำหรับคนที่เข้าใจข้อมูล

AI สามารถแทนที่นักวิเคราะห์ได้หรือไม่?

อย่างไรก็ตาม ความก้าวหน้าเหล่านี้ไม่ได้หมายความว่า AI จะเข้ามาแทนที่ นักวิเคราะห์ ข้อมูล AI นั้นยอดเยี่ยมสำหรับการทำงานอัตโนมัติ แต่ก็มีข้อจำกัดพื้นฐาน เครื่องไม่เข้าใจบริบท นี่ ไม่ ได้หมายความว่างาน นักวิเคราะห์ ข้อมูลที่ซ้ำซาก จะ ไม่หายไป

AI จะเข้ามาแทนที่การวิเคราะห์ข้อมูลหรือไม่

งานวิเคราะห์ เช่น งานของ นักวิเคราะห์ข้อมูล จำเป็นต้องมีการคิดอย่างมีวิจารณญาณ และการตัดสินใจทบทวนใหม่ โดยอิงจากสถานการณ์ที่เปลี่ยนแปลงแบบไดนามิก แม้ว่า AI จะ นำมาซึ่งการเปลี่ยนแปลงที่สำคัญอย่างแท้จริง ความก้าวหน้าของ AI จะ ยังคงต้องการความสนใจของมนุษย์ในท้ายที่สุด เพื่อทำการตัดสินใจอย่างมีประสิทธิภาพและประสิทธิผลในท้ายที่สุด

แมชชีนเลิร์นนิงจะมาแทนที่งานหรือไม่

ใช่เขากล่าวว่าเอไอจะเข้ามาแทนที่งาน "ซ้ำ" งาน --those ว่าได้โดยอัตโนมัติเช่นหุ่นยนต์กำลังทำอยู่ในโรงงาน นอกจากนี้ยังจะอาจแทนที่หลายคน "ปกขาว" งานในสาขาการบัญชี, การดูแลสุขภาพ, การตลาด, กฎหมาย, การต้อนรับและพื้นที่อื่น ๆ

การวิเคราะห์ข้อมูลจะเป็นไปโดยอัตโนมัติหรือไม่?

จากรายงานของ Gartner กว่า 40% ของงานด้านวิทยาศาสตร์ ข้อมูล จะ เป็น แบบอัตโนมัติ ภายในปี 2020 ในแบบสำรวจความคิดเห็นของ KDnuggets ที่เผยแพร่เมื่อปีที่แล้ว 51% ของผู้ตอบแบบสอบถามกล่าวว่าพวกเขาคาดหวังงาน Predictive Analytics / Data Science ระดับผู้เชี่ยวชาญส่วนใหญ่ในปัจจุบันที่ทำโดยมนุษย์ Data Scientists จะ ทำงานอัตโนมัติ ภายในปี 2025

การเรียนรู้ของเครื่องจะเป็นแบบอัตโนมัติหรือไม่

มันไม่ง่ายอย่างนั้น ในขณะที่เทคโนโลยีมีอยู่เพื่อ ทำให้ งานบางอย่างเป็น อัตโนมัติ ใน การเรียนรู้ของเครื่อง แต่ก็ไม่มีใคร ทำงานอัตโนมัติ ทั้งหมด ซึ่งหมายความว่าผู้เชี่ยวชาญที่เป็นมนุษย์บางคนยังคงจำเป็นต้องสำรวจข้อมูลและสร้างโซลูชัน การเรียนรู้ของเครื่อง งานบางอย่างในเวิร์กโฟลว์วิทยาศาสตร์ข้อมูลขนาดใหญ่ สามารถ เป็นไป โดยอัตโนมัติ

การเรียนรู้ของเครื่องจะเข้ามาแทนที่สถิติหรือไม่

ส่วนหนึ่งเกิดจากข้อเท็จจริงที่ว่า Machine Learning ได้นำวิธีการ ทางสถิติ มาหลายวิธี แต่ไม่เคยมีเจตนาที่จะ มาแทนที่สถิติ หรือแม้กระทั่งให้มีพื้นฐาน ทางสถิติใน ตอนแรก “ แมชชีนเลิร์นนิง เป็น สถิติที่ ปรับขนาดเป็นข้อมูลขนาดใหญ่” “คำตอบสั้น ๆ คือไม่มีความแตกต่าง”

การเรียนรู้เชิงลึกจะเข้ามาแทนที่การเรียนรู้ของเครื่องหรือไม่

การเรียนรู้เชิงลึก เป็นวิวัฒนาการของ การเรียนรู้ ของ เครื่อง และแน่นอนว่า จะ ช่วยให้ เครื่องทำงานได้ ดีกว่า การเรียนรู้ของเครื่อง แต่สิ่งหนึ่งที่ควรทราบก็คือโมเดล Deep Learning ต้องการข้อมูลจำนวนมากในการฝึกโมเดล มิฉะนั้นจะไม่ทำงานตามที่คาดไว้

AI หรือ ML ที่ดีที่สุด?

ความแตกต่างที่สำคัญระหว่าง AI และ ML คือ:
ปัญญาประดิษฐ์ การเรียนรู้ของเครื่อง
AI จะไปค้นหาทางออกที่ดีที่สุด ML จะหาทางแก้ไขเท่านั้นไม่ว่าจะเหมาะสมที่สุดหรือไม่
AI นำไปสู่ความฉลาดหรือปัญญา ML นำไปสู่ความรู้