データサイエンス vs. 人工知能: 違いは何ですか?

データ サイエンスは、データ システムを分析して推論を導き、予測を行う幅広い分野です。 人工知能 (AI) 通常は人間が行うタスクを実行するために情報を処理するデータ サイエンスのサブセットです。

この記事では、データ サイエンスとデータ サイエンスの違いについて説明します。 人工知能について、それらの関連性と相違点、およびその用途、利点、制限を含めて説明します。

データサイエンス vs AI

全体的な調査結果

データサイエンス

  • 幅広い研究分野。

  • 永遠に存在しています。

  • ビジネスや政府の計画に不可欠です。

人工知能

  • データサイエンスの専門分野。

  • 新しい研究分野。

  • アルゴリズムを使用して人間の知能を模倣します。

データ サイエンスは、統計分析、コンピューター サイエンス、生の非構造化データから推論を引き出す科学的手法を組み合わせたものです。 企業やその他の組織は、リソースの割り当てに関する重要な決定を行うために、データ サイエンス (通常はチャートやグラフの形式) に依存しています。

人工知能は以下の集合体です アルゴリズム 人間の知能をシミュレートするように設計されています。 これらのアルゴリズムでは、 機械学習ディープラーニング より多くのデータが供給されるため、意思決定プロセスが改善されます。

データ サイエンスは長い間存在していましたが、AI アルゴリズムは人間よりもはるかに速くデータを分析できるため、人工知能の出現によりこの分野に革命が起こりました。

アプリケーション: AI はデータ サイエンスに基づいて意思決定を行う

データサイエンス

  • データに基づいて予測を行います。

  • 人間の行動をガイドするレポートを作成します。

人工知能

  • データに基づいて意思決定を行います。

  • 通常人間が行うタスクを自律的に実行します。

データ サイエンティストの主な仕事は、意思決定に役立つレポートを作成することです。 彼らは予測を行い、場合によっては推奨を行いますが、通常はビジネス アナリストなどの他の人間が意思決定を行います。 実際、AI は人間に代わってデータに基づいた論理的な意思決定を行うことができます。

AI の実際の応用には、音声認識と顔認識、品質管理、顧客サービス、環境分析、株式取引、さらには医療診断が含まれます。 AI は、反復的なタスクの自動化に特に役立ちますが、より複雑なジョブにも使用できます。 たとえば、自動運転車は AI を使用して、リアルタイムのセンサー データを使用して交通をナビゲートします。 AI は次のようなチャットボットも強化します

チャットGPT仮想アシスタント アレクサやシリのように。

キャリア: どちらの分野も成長し、変化しています

データサイエンス

  • AIの進歩により急速に変化する。

  • その他の専門分野には、金融やデータベース管理などがあります。

人工知能

  • 新しいテクノロジーと機会により急速に成長しています。

  • 専門分野はAI研究、機械学習エンジニアリング、AIアーキテクチャなど。

AI エンジニアリングとデータ サイエンスは、給与が 6 桁の高収入のキャリア オプションです。 人工知能が日常の業務運営に不可欠になるにつれて、どちらの分野も成長すると予測されています。

AI エンジニアリングは、より広範なデータ サイエンスの範囲内ではニッチな分野とみなされていますが、データ サイエンスのすべての分野で AI を理解することがますます重要になっています。 AI 開発に重点を置くデータ サイエンティストがいるのと同じように、不正検出、財務、リスク分析を専門とするデータ サイエンティストもいます。

すべてのデータ サイエンティストが業務で AI を使用する可能性がありますが、AI アルゴリズム自体は通常、AI エンジニアと呼ばれる専門家によって開発されます。 AI エンジニアと他のデータ サイエンティストは緊密に連携しています。

トレーニング: データ サイエンティストと AI エンジニアには同様のバックグラウンドが必要です

データサイエンス

  • 必要なスキルには、統計、プログラミング、コミュニケーションなどがあります。

  • Python、MATLAB、R、SAS、SQL を使用します。

  • AIに大きく依存しています。

人工知能

  • データ サイエンスに関する一般的な理解が必要です。

  • C++ と Java も使用します。

  • 最終的にはほとんどの仕事の一部となるでしょう。

意欲的なデータサイエンティストには、統計とコンピュータープログラミングに関する広範なトレーニングが必要です。 データ サイエンティストは、調査結果を伝えるための優れたライティングとスピーキングのスキルからも恩恵を受けます。 データ サイエンティストが使用するツールと手法には、Python、MATLAB、R、SAS、SQL、データ視覚化、予測因果分析、規範的分析などがあります。

AI エンジニアは、一般的なデータ サイエンスのスキルに加えて、C++ や Java などのプログラミング言語に慣れている必要があります。 データ サイエンスと同様に、この分野にも AI 研究、機械学習エンジニアリング、AI アーキテクチャなどの専門分野があります。

他の多くの職業でも、データ分析から顧客サービスに至るまで、さまざまな目的で AI を使用しています。 誰もが AI の専門家である必要はありませんが、データ サイエンスを追求する人はテクノロジーに慣れている必要があります。

最終評決

AI には提供されるデータの精度に依存するため、明らかに限界があります。 そのため、人間のデータサイエンティストは今後も常に必要となりますが、彼らの仕事はAIのおかげで変わりつつあります。

よくある質問

  • ChatGPTはAIですか?

    AI は人間の心を模倣しようとしますが、ChatGPT は既存の情報から学習したことしか使用できません。 私たちは AI を独自のアイデアを持つ全知の存在であると考えがちですが、そのレベルの洗練度にはまだ達していません。 上にリンクされている記事では、ChatGPT について詳しく説明しています。

  • 機械学習とは何ですか?

    機械学習はアルゴリズムを使用して一連のデータを取得し、そのデータを同様の種類の情報に分類します。 このテクノロジーの一般的な用途は、写真ライブラリで犬や木を検索するときに携帯電話で使用されます。

  • アルゴリズムとは何ですか?

    最も単純化した形式では、アルゴリズムは一連の命令です。 コンピューターは通常、命令を非常に迅速に実行できるため、非常に単純なアルゴリズムでも結果が瞬時に表示されるように高速に処理できます。