В чем разница между анализом данных и искусственным интеллектом

Приложения: анализ данных в сравнении с искусственным интеллектом

Специалисты по работе с данными обладают навыками практического применения статистических и алгоритмических методов для оценки и анализа данных, позволяющих получать актуальную информацию. Для специалистов по работе с данными требуются знания в области статистической математики и информатики, а также владение применимыми инструментами.

Цель искусственного интеллекта – с помощью компьютерных вычислений получить на основе сложных новых данных такие результаты, которые неотличимы от произведенных человеческим мозгом. Результаты здесь имеют обобщенный характер и их довольно трудно определить. Например, это может быть создание креативного текста или изображения на основе текста. Набор задач и данных слишком разнообразен, чтобы их можно было точно определить, и по сути система искусственного интеллекта сама выбирает для себя задачу.

Анализ данных использует широкий спектр методов для моделирования данных. Выбор правильного метода зависит от данных и поставленного вопроса. Сюда относятся линейная регрессия, логистическая регрессия, обнаружение аномалий, бинарная классификация, кластеризация методом k-средних, анализ главных компонентов и многое другое. Неправильный выбор метода статистического анализа приводит к неожиданным результатам.

Решения в области машинного обучения требуют набора данных из нескольких сотен точек данных для обучения, а также достаточной вычислительной мощности для работы. В зависимости от приложения и сценариев использования может быть достаточно одного инстанса сервера или небольшого кластера серверов.

Машинное обучение – это особая отрасль искусственного интеллекта (ИИ). Машинное обучение имеет ограниченную область применения и направленность по сравнению с искусственным интеллектом. Искусственный интеллект включает несколько стратегий и технологий, выходящих за рамки машинного обучения.

Область применения искусственного интеллекта включает в себя множество методов, используемых для решения различных проблем. Эти методы охватывают генетические алгоритмы, нейронные сети, глубокое обучение, алгоритмы поиска, системы, основанные на правилах, и само машинное обучение.

В чем разница между анализом данных и искусственным интеллектом?

Анализ данных и искусственный интеллект (ИИ) – это обобщенные термины, которые объединяют любые методы и приемы, нацеленные на понимание и использование цифровых данных. Современные организации собирают информацию по всем аспектам человеческой жизни из множества сетевых и физических систем. Накопились уже огромные объемы текстовых, аудио-, видео- и графических данных. Анализ данных подразумевает использование статистических инструментов, методов и технологий для получения осмысленных выводов на основе данных. Искусственный интеллект – это более высокий уровень, на котором данные применяются для решения когнитивных задач, традиционно относившихся к человеческому интеллекту: обучение, распознавание тенденций и самовыражение. Это набор сложных алгоритмов, которые «учатся» по ходу дела и постепенно решают задачи все лучше и лучше.

Если вы хотите использовать искусственный интеллект или машинное обучение, начните с определения проблем, которые вы хотите решить, или исследовательских вопросов, которые хотите изучить. Зная проблемное пространство, вы сможете определить подходящую технологию искусственного интеллекта или машинного обучения для ее решения. Перед началом обучения важно учитывать тип и размер доступных обучающих данных и предварительно обработать их.

Другие интеллектуальные системы могут предъявлять различные требования к инфраструктуре, которые зависят от задачи, которую вы хотите выполнить, и используемой методологии вычислительного анализа. Варианты использования высокопроизводительных вычислений требуют совместной работы нескольких тысяч машин для достижения сложных целей.

Искусственный интеллект (ИИ) – это общий термин для различных стратегий и методов, используемых для того, чтобы сделать машины более похожими на людей. ИИ включает в себя все, от умных помощников, таких как Alexa, до роботов-пылесосов и беспилотных автомобилей. Машинное обучение – одна из многих других отраслей искусственного интеллекта. Машинное обучение – это наука о разработке алгоритмов и статистических моделей, которые компьютерные системы используют для выполнения сложных задач без четких инструкций. Вместо этого системы полагаются на закономерности и выводы. Компьютерные системы используют алгоритмы машинного обучения для обработки больших объемов статистических данных и выявления шаблонов данных. Хотя машинное обучение – это ИИ, не все действия ИИ можно назвать машинным обучением.

В 1956 году Джон Маккарти впервые в истории ввёл в оборот термин «искусственный интеллект» (англ. artificial intelligence ). Год спустя Аллен Ньюэлл, Герберт Саймон и Клиффорд Шоу разработали первую программу, попавшую в эту категорию. Она предназначалась для игры в шахматы и в отличие от предыдущих основывалась на эвристике, то есть не имела точных теоретических оснований. В 1960 году ими же была разработана программа для решения головоломок, основанная на тех же принципах [3] .

Искусственный интеллект находит применение во всех отраслях. Искусственный интеллект можно использовать для оптимизации цепочек поставок, прогнозирования спортивных результатов, улучшения сельскохозяйственных результатов и персонализации рекомендаций по уходу за кожей.

Охват

Сфера же применения искусственного интеллекта гораздо шире, и шаги могут быть очень разными в зависимости от решаемой проблемы. Процесс начинается с определения трудоемкой ручной задачи или сложной задачи по рассуждению, которую успешно выполняют люди и которую мы хотим поручить компьютеру. Область применения может включать:

Конечная цель практически всех исследований в области искусственного интеллекта — получить ИИ уровня, сопоставимого с человеческим интеллектом. В методах достижения этой цели единства у исследователей нет: кто-то считает, что это достижимо в обозримом будущем с применением существующих технологий и подходов путём увеличения вычислительной и запоминающей мощности несущих ИИ-устройств, а кто-то — что сроки загадывать невозможно, так как существующие подходы к созданию искусственного интеллекта требуют переработки или даже полной замены другими [1] .

Специалист по работе с данными обычно уделяет основное внимание техническим вопросам и глубокому изучению данных. Специалисты по работе с данными могут заниматься сбором и обработкой данных, выбором наиболее подходящих моделей данных и интерпретацией результатов для выработки рекомендаций. Работа может происходить в специализированном программном обеспечении или даже в самостоятельно созданных системах.

Технологии искусственного интеллекта и анализа данных позволяют получать прогнозы на основе новых данных путем применения моделей и методов, разработанных при анализе заранее собранных данных. Например, прогнозирование ежемесячных объемов продаж зонтиков на основе данных за прошлые периоды является типичным примером анализа данных на основе временных рядов.

В 1960-х годах Стив Кук, Ричард Карп и другие учёные разработали теорию NP-полных задач, которые в теории решаемы, но время, необходимое на решение таких задач зависит от сложности задачи экспоненциально. При этом люди способны решать подобные задачи зачастую за гораздо меньшее время [1] . К началу 1970-х годов наука об искусственном интеллекте признала приоритет программирования систем над построением их материальной части в деле создания ИИ [6] . Примерно в это же время, начался резкий вал критики в отношении идей создания искусственного интеллекта, вылившийся в сокращение финансирования. В первую очередь это было связано с небольшими вычислительными мощностями существовавших тогда компьютеров, не позволявшими запустить сложную многоуровневую программу, из-за чего все практические образцы ИИ оставались на уровне «игрушек» (наибольшего успеха достигли программы для игры в шахматы).

Искусственный интеллект (ИИ, англ. artificial intelligence, AI ) — свойство искусственных вычислительно-интеллектуальных систем выполнять задачи, традиционно считающиеся прерогативой человека, в первую очередь творческого характера, а также наука и технология создания интеллектуальных машин, особенно интеллектуальных компьютерных программ. Не следует путать искусственный интеллект с искусственным сознанием. Искусственные интеллекты, существующие на настоящий момент — весьма узкоспециализированные и чаще всего некомпетентны за пределами своей основной задачи.