В чем разница между анализом данных и искусственным интеллектом

Цели

По мере того как инструменты и рабочие процессы для анализа данных становятся все более автоматизированными и стандартизированными, уменьшается количество ролей, имеющих отношение только к анализу данных. Сейчас специалисты по анализу данных, которые хотят сохранять узкую специализацию, ищут работу в научной среде или в разработке новейших технологий. Но те роли, на которых нужен специалист по анализу данных для управления соответствующими инструментами, остаются актуальными. Специалисты по анализу данных могут начать карьеру с младших позиций, переходят на более высокие должности, могут менять специализацию на управление проектами или персоналом, а некоторым даже достается должность директора по обработке данных.

Можно ожидать, что карьерный рост зависит от направленности основной роли в работе с искусственным интеллектом. Вы можете развиваться в сторону технического директора, директора по маркетингу, директора по продуктам и так далее. Критическое осмысление того, какие рабочие места будут автоматизированы в ближайшие десять лет, поможет правильно выбрать направление развития карьеры.

Машинное обучение считается подмножеством, объединяющим анализ данных и искусственный интеллект. Это означает, что все модели машинного обучения считаются моделями анализа данных, а все алгоритмы машинного обучения считаются алгоритмами искусственного интеллекта. Существует распространенное заблуждение, что любой искусственный интеллект использует машинное обучение, но это не так. Машинное обучение не всегда применяется в сложных решениях на основе искусственного интеллекта. Аналогичным образом, не все решения для анализа данных используют машинное обучение.

Машинное обучение (далее МО) — подход к анализу данных, который позволяет аналитической системе обучаться в процессе решения множества подобных задач. В ходе обучения используются большие объемы данных (как структурированных, так и неструктурированных), на основе которых ИИ выявляет закономерности и паттерны. МО является важным компонентом искусственного интеллекта, так как позволяет ему максимально адаптироваться к новым ситуациям, совершенствовать свои навыки и решать сложные задачи. При этом МО делает это не напрямую, а благодаря опыту выполнения предыдущих похожих заданий.

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 сфере анализа данных выделяют такие специализации, как специалист по обработке данных, аналитик данных, инженер данных, инженер по машинному обучению, ученый-исследователь, специалист по визуализации данных, профильный аналитик и многие другие. Искусственный интеллект играет важную роль для всех этих ролей. Но сфера этой деятельности очень широка, поэтому существует множество дополнительных ролей и направлений, таких как разработчик программного обеспечения, менеджер по продуктам, специалист по маркетингу, тестировщик искусственного интеллекта, инженер по искусственному интеллекту и так далее.

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:

Определение ML как метода AI

Data Science (наука о данных) изучает проблемы анализа, обработки и представления данных, сочетая в себе математику, статистику, расширенную аналитику, искусственный интеллект и машинное обучение. Задача специалиста в Data Science (его еще называют дата-саентистом) — извлекать из больших наборов данных полезную информацию, которую можно использовать для улучшения результатов в бизнесе, науке и других сферах.

Считается, что «разумность» искусственного интеллекта может быть разной: сильной или слабой. Различия между сильным и слабым ИИ заключаются в том, что первый понимает смысл информации, с которой работает (как в тесте Тьюринга) и не ограничен в спектре решаемых задач, а второй способен решать лишь конкретную задачу (играет в шахматы, распознает лица на изображениях).

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.

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.

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.

Цель анализа данных заключается в применении существующих статистических и вычислительных моделей и методов для понимания интересных моментов или закономерностей в собранных данных. Результаты заранее понятны и их легко описать в самом начале работы. Например, можно на основе данных прогнозировать объемы продаж или потребности в ремонте оборудования.

Анализ данных используется для определения основных закономерностей и точек, представляющих интерес для прогнозирования. Прикладной анализ данных применяет модели и методы анализа данных для получения вероятностных результатов по новым данным в реальных ситуациях. Искусственный интеллект, в свою очередь, использует прикладные методы обработки данных и другие алгоритмы для создания и запуска сложных машинных систем, приближенных по возможностям к человеческому интеллекту.

Данные стали основой, базовым фундаментом всего, что происходит в современном мире. Данные приносят бизнесу прибыль, помогают спасать жизни и выполнять множество других важных задач. Но мало иметь большие объемы данных: необходимо правильно их интерпретировать, чтобы получить реальную пользу. В этом как раз и помогает искусственный интеллект (AI, Artificial Intelligence), машинное обучение (ML, Machine Learning) и, конечно, наука о данных (DS, Data Science). Вместе они стали движущей силой, которая преобразует практически все сферы нашей жизни и открывает массу новых возможностей. Что стоит за каждым из этих трех терминов и как они формируют наше будущее — эта статья.