Mặc dù Khoa học dữ liệu sử dụng Trí tuệ nhân tạo trong những hoạt động giải trí của mình nhưng chắc như đinh không bao hàm AI. Bài viết này sẽ mang đến góc nhìn bao quát về khái niệm Data Science và AI .
Qua đó, bài viết sẽ mang đến hiểu biết sơ bộ về cách những nhà nghiên cứu trên khắp quốc tế đang tăng trưởng AI văn minh .
Data Science và AI (Trí tuệ nhân tạo – Artificial Intelligence) thường bị đánh tráo khái niệm. Mặc dù Khoa học dữ liệu có thể đóng góp vào một số khía cạnh của AI nhưng lại không phản ảnh tất cả về AI.
Trong khi Khoa học dữ liệu đã trở nên thông dụng trên toàn thế giới, Trí tuệ nhân tạo vẫn còn khá mơ hồ với nhiều người, thậm chí còn còn bị nhầm lẫn khái niệm với Khoa học dữ liệu. Để phân biệt đúng chuẩn hai khái niệm về công nghệ tiên tiến này, hãy cùng tìm hiểu thêm bài viết nhé !
Định nghĩa AI (Trí tuệ nhân tạo – Artificial Intelligence) là gì?
AI (Trí tuệ nhân tạo) là “trí thông minh”, hay khả năng tư duy theo lập trình của một khối máy móc. Nó được mô phỏng theo mô hình tư duy của con người hay động vật nói chung.
Trí tuệ nhân tạo biến những thuật toán thành chuỗi hành vi trong môi trường tự nhiên thực tiễn do máy móc thao tác. Những thao tác có chủ đích được máy móc lập đi lập lại chuẩn xác và tỷ suất thành công xuất sắc cao .
Nhiều thuật toán AI truyền thống lịch sử được dùng cho tiềm năng rõ ràng và khá đơn thuần ví dụ như thuật toán tìm đường dẫn như A *. Với sự tăng trưởng và yên cầu cao về công nghệ tiên tiến, những thuật toán AI tân tiến như Deep Learning ( một trong những kĩ thuật của Machine Learning ) và Word Embedding ( một nhóm những kỹ thuật đặc biệt quan trọng trong giải quyết và xử lý ngôn từ tự nhiên ) sinh ra để Giao hàng cho nhu yếu phức tạp hơn .
Ngoài ra, AI cũng sử dụng cho một số ít kỹ thuật ứng dụng chủ chốt để trở thành giải pháp cho những yếu tố sản xuất hiện tại .
Gần đây, nhiều “ gã khổng lồ ” về công nghệ tiên tiến như Google, Amazon và Facebook đang sử dụng AI ( Trí tuệ nhân tạo ) nâng cao để tăng trưởng những mạng lưới hệ thống tự động hóa của mình. Ví dụ nổi tiếng nhất là AlphaGo của Google .
Chương trình chơi cờ vây bằng AI này đã vượt mặt Ke Jie, một tuyển thủ cờ vây AlphaGo số 1 quốc tế. AlphaGo đã sử dụng Mạng nơ-ron nhân tạo được mô phỏng theo những nơ-ron con người khám phá thông tin theo thời hạn và triển khai những hành vi .
Data Science và AI (Trí tuệ nhân tạo) khác biệt như thế nào?
Một vài điểm khác biệt rất cơ bản giữa Data Science và AI giúp chúng hình dung rõ hơn về 2 khía cạnh này, cùng với cơ chế hình thành – hoạt động của nó.
- Những giới hạn bắt buộc của AI
Data Science và AI thường bị nhầm lẫn, tuy nhiên, bạn trọn vẹn hoàn toàn có thể phân biệt 2 khái niệm này qua những yếu tố bắt buộc phải có trong AI. AI đương đại được sử dụng trên quốc tế ngày này là “ Narrow AI ” .
Bằng cách nhận diện hình ảnh, phân loại trên hệ thống dữ liệu, hệ thống máy tính có quyền điều khiển nhất định nhưng không giống cơ chế ý thức của con người hoàn toàn.
Thay vào đó, máy móc chỉ triển khai thao tác đã được lập trình. Ví dụ, AlphaGo hoàn toàn có thể vượt mặt nhà vô địch cờ vây số 1 quốc tế nhưng nó trọn vẹn không có kế hoạch để thắng, chỉ đơn thuần nó đã được lập trình để chơi game cờ vây này thôi .
- Data Science là một khái niệm mang tính toàn diện
Data Science (Khoa học dữ liệu) là phân tích và nghiên cứu dữ liệu. Một nhà khoa học dữ liệu chịu trách nhiệm đưa ra quyết định có lợi cho các công ty. Hơn nữa, vai trò của nhà khoa học dữ liệu thay đổi theo ngành công nghiệp.
Trong những vai trò và nghĩa vụ và trách nhiệm hàng ngày của một nhà khoa học dữ liệu, nhu yếu chính là giải quyết và xử lý trước dữ liệu, nghĩa là triển khai việc lọc và quy đổi dữ liệu .
Sau đó, ông nghiên cứu và phân tích những mẫu trong dữ liệu và sử dụng những kỹ thuật trực quan để vẽ những biểu đồ gạch chân những quy trình tiến độ nghiên cứu và phân tích. Sau đó, ông tăng trưởng những quy mô Dự kiến năng lực xảy ra những sự kiện trong tương lai .
- AI là một trong các công cụ cho Data Scientist
Đối với một Data Scientist, AI là một công cụ hay chiêu thức nghiên cứu và phân tích dữ liệu khởi đầu để đạt tác dụng mong ước. Áp dụng quy mô Tháp nhu yếu Maslow, mỗi phần của tháp đại diện thay mặt cho một hoạt động giải trí dữ liệu được triển khai bởi Data Scientist .
Mỗi doanh nghiệp sẽ nhìn nhận tầm quan trọng, cũng như tỷ trọng sử dụng Data Science và AI khác nhau. Ví dụ, một số ít công ty nhu yếu những vị trí nhân viên AI thuần túy như Deep Learning Scientist, Machine Learning Engineering, NLP Scientist, v.v … để Giao hàng quy trình sản xuất mẫu sản phẩm .
Ở những vị trí này, nhà tuyển dụng được nhu yếu dùng những công cụ Khoa học dữ liệu như R và Python dùng để triển khai những hoạt động giải trí tương quan đến dữ liệu khác nhau nhưng cũng nhu yếu trình độ về khoa học máy tính .
Mặt khác, một Data Scientist sẽ giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định hành động dựa trên dữ liệu sẵn có. Họ có nghĩa vụ và trách nhiệm trích xuất dữ liệu bằng những truy vấn SQL và NoQuery, xử lý những không bình thường khác nhau trong dữ liệu, nghiên cứu và phân tích những mẫu trong dữ liệu và vận dụng những quy mô Dự kiến để tạo ra những hiểu biết trong tương lai .
Hơn nữa, dựa trên những nhu yếu, Data Scientist cũng sử dụng những công cụ AI như thuật toán Deep Learning thực thi phân loại và Dự kiến đúng mực bằng dữ liệu .
Kết luận
- Data Science là một quá trình bao quát từ giai đoạn tiền xử lý, phân tích, trực quan hóa và dự đoán. Mặt khác, AI đòi hỏi ứng dụng một mô hình dự đoán để dự báo tương lai.
- Data Science bao gồm các kỹ thuật thống kê khác nhau trong khi AI sử dụng thuật toán máy tính.
- Các công cụ liên quan đến Data Science nhiều hơn AI. Nguyên nhân bắt nguồn từ Data Science đòi hỏi phân tích dữ liệu qua nhiều bước hơn.
- Data Science là về việc tìm ra các tập hợp bên trong dữ liệu. AI là về việc truyền quyền tự chủ cho mô hình dữ liệu.
- Với Data Science, chúng ta sẽ xây dựng các mô hình khai thác thông tin qua thống kê. Mặt khác, AI ra đời trên nền tảng mô phỏng nhận thức và tư duy của con người.
- Data Science không đề cập đến mức độ xử lý và phản ứng với thông tin cao so với AI.
Tóm lại, AI (Trí tuệ nhân tạo) là vùng đất rộng lớn chứa nhiều điều cần khám phá. Trong khi đó, Data Science là một lĩnh vực sử dụng AI để tạo dự đoán nhưng cũng tập trung vào việc chuyển đổi dữ liệu để phân tích và trực quan hóa.
Mặc dù Data Science là việc làm thực thi nghiên cứu và phân tích dữ liệu, AI vẫn là một công cụ thiết yếu để tạo ra những mẫu sản phẩm tốt hơn và truyền đạt chúng bằng cách thao tác được mã hóa tự động hóa .
Nguồn : Data Flair
