هوش مصنوعی و علم داده شباهت ها، تفاوت ها - دنیار

با افزایش حجم داده ها و پیچیدگی های موجود در تحلیل آن ها، علم داده به یاری هوش مصنوعی در حال توسعه روش های نوینی برای پردازش، تحلیل و استخراج بینش های ارزشمند است. الگوریتم های یادگیری ماشین، شبکه های عصبی و مدل های پیش بینی نماینده، نقش اساسی در پردازش داده های حجیم و غیرساختار یافته دارند. این تعامل نزدیک بین هوش مصنوعی و علم داده، آینده ای را ترسیم می نماید که در آن تصمیم گیری های هوشمند و اتوماتیک، جایگزین روش های سنتی می گردد و امکان بهره برداری بهینه از داده ها را فراهم می آورد.

شباهت بین علم داده و هوش مصنوعی

اشتراک بین علم داده و هوش مصنوعی چه مفهومی است؟ درک این موضوع مستلزم آنالیز نقش هر دو حوزه در پردازش و تحلیل داده ها است. علم داده و هوش مصنوعی هر دو بر پایه کار با داده ها بنا شده اند و هدف آن ها استخراج دانش و الگوهای مفید از مجموعه های اطلاعاتی است. در واقع، هوش مصنوعی برای انجام بسیاری از وظایف خود، به داده های پردازش شده به وسیله علم داده متکی است، در حالی که علم داده نیز از الگوریتم ها و مدل های هوش مصنوعی برای تحلیل پیشرفته تر داده ها بهره می برد.

• یکی از شباهت های کلیدی این دو حوزه، استفاده از یادگیری ماشین (Machine Learning) است که در هر دو نقش محوری دارد. در علم داده، یادگیری ماشین به تحلیل داده ها و ساخت مدل های پیش بینی یاری می نماید، در حالی که در هوش مصنوعی، از این مدل ها برای اتوماتیکسازی فرآیندهای تصمیم گیری و بهینه سازی سیستم ها استفاده می گردد.
• علاوه بر این، هر دو حوزه از الگوریتم های داده کاوی، پردازش زبان طبیعی (NLP) و تحلیل آماری برای استخراج دانش از داده ها و بهبود عملکرد مدل ها استفاده می نمایند. این همپوشانی نشان می دهد که مرز بین علم داده و هوش مصنوعی بسیار باریک است و این دو حوزه به طور مکمل یکدیگر را تقویت می نمایند.

تفاوت علم داده و هوش مصنوعی

با وجود اشتراکات زیاد بین علم داده و هوش مصنوعی، این دو حوزه تفاوت های اساسی با یکدیگر دارند. علم داده (Data Science) بیشتر بر تحلیل، پردازش و تفسیر داده ها متمرکز است، در حالی که هوش مصنوعی (Artificial Intelligence) با استفاده از داده ها، سیستم هایی را توسعه می دهد که قادر به یادگیری و تصمیم گیری اتوماتیک باشند. در ادامه، بعضی از تفاوت های کلیدی این دو حوزه آنالیز می گردد.

1. هدف و کاربرد

• علم داده با هدف استخراج دانش و بینش از داده ها، از تکنیک های آماری، یادگیری ماشین و پردازش داده برای تحلیل روندها و الگوها استفاده می نماید. این حوزه معمولاً برای فراوری گزارش های تحلیلی، پیش بینی های آماری و کشف ارتباطات در داده ها کاربرد دارد.
• هوش مصنوعی بر ایجاد سیستم های اتوماتیک و هوشمند تمرکز دارد که بتوانند مانند انسان تصمیم گیری نمایند. هدف اصلی آن توسعه الگوریتم هایی است که بتوانند وظایف پیچیده را بدون دخالت مستقیم انسان انجام دهند.

2. تمرکز روی داده در مقابل تمرکز روی اتوماسیون

• در علم داده، بخش بزرگی از فرآیند شامل جمع آوری، پردازش، تمیزسازی و تجزیه وتحلیل داده ها است. متخصصان علم داده کوشش می نمایند تا از داده ها برای پاسخ به سؤالات تجاری و حل مسائل پیچیده استفاده نمایند.
• در هوش مصنوعی، تمرکز اصلی روی ایجاد مدل هایی است که بتوانند از داده ها یاد بگیرند و به طور اتوماتیک تصمیم گیری نمایند. هوش مصنوعی بیشتر در پی بهینه سازی فرآیندها و افزایش کارایی سیستم ها است.

3. ابزارها و تکنیک ها

• علم داده از ابزارهایی مانند SQL، Pandas، NumPy، Matplotlib، Power BI و Tableau برای جمع آوری، پردازش و مصورسازی داده ها استفاده می نماید. بعلاوه از الگوریتم های آماری و یادگیری ماشین مانند رگرسیون، تحلیل سری های زمانی و الگوریتم های خوشه بندی بهره می برد.
• هوش مصنوعی به تکنیک هایی مانند شبکه های عصبی مصنوعی (Neural Networks)، یادگیری عمیق (Deep Learning) و پردازش زبان طبیعی (NLP) متکی است. ابزارهای پرکاربرد در این حوزه شامل TensorFlow، PyTorch و Keras هستند.

4. وابستگی به داده ها

• علم داده بدون داده بی معنا است؛ زیرا کل فرآیند آن بر اساس تحلیل داده ها انجام می گردد. بدون مجموعه داده های مناسب، علم داده نمی تواند ارزش افزوده ای ایجاد کند.
• هوش مصنوعی می تواند علاوه بر داده های خام، از شبیه سازی ها و تجربیات گذشته نیز یاد بگیرد. بعضی از سیستم های هوش مصنوعی می توانند حتی با داده های محدود یا شبیه سازی شده نیز عملکرد مناسبی داشته باشند.

5. خروجی نهایی

• علم داده معمولاً گزارش ها، نمودارها و مدل های تحلیلی را ارائه می دهد که به سازمان ها در تصمیم گیری یاری می نماید. نتایج معمولاً به شکل بینش های آماری یا پیش بینی های عددی بیان می شوند.
• هوش مصنوعی خروجی هایی ایجاد می نماید که قابلیت اجرا دارند، مانند سیستم های توصیه گر، ربات های هوشمند، تشخیص چهره و خودروهای خودران. این سیستم ها به صورت مستقل عمل نموده و می توانند تصمیم گیری نمایند.

ترکیب هوش مصنوعی و علم داده

ترکیب هوش مصنوعی (AI) و علم داده (Data Science) یکی از مهم ترین روندهای فناوری در دنیای امروز است که باعث بهبود تحلیل داده ها، تصمیم گیری های هوشمند و اتوماتیکسازی فرآیندها شده است. در حالی که علم داده بر استخراج دانش از داده ها تمرکز دارد، هوش مصنوعی این دانش را برای ایجاد سیستم های هوشمند و خودآموز به کار می گیرد. این ترکیب در بسیاری از صنایع، از پزشکی و تجارت الکترونیک گرفته تا امور مالی و فراوری، تأثیرات شگرفی داشته است.

چگونه هوش مصنوعی و علم داده یکدیگر را تکمیل می نمایند؟

علم داده و هوش مصنوعی دارای رابطه ای دو طرفه هستند که در آن هر یک، نقاط قوت دیگری را تقویت می نماید:

1. استفاده از علم داده در آموزش مدل های هوش مصنوعی:
   • مدل های هوش مصنوعی برای یادگیری و پیش بینی احتیاج به داده های باکیفیت دارند. علم داده مسئول جمع آوری، پاک سازی و پردازش داده ها برای آماده سازی آن ها جهت استفاده در الگوریتم های هوش مصنوعی است.
   • مثال: در یک سیستم تشخیص بیماری، داده های پزشکی بیماران به وسیله متخصصان علم داده تحلیل شده و سپس برای آموزش یک مدل هوش مصنوعی جهت تشخیص بیماری های مختلف استفاده می گردد.
2. استفاده از هوش مصنوعی در بهبود تحلیل داده ها:
   • الگوریتم های هوش مصنوعی به اتوماتیکسازی فرآیندهای علم داده یاری می نمایند، به ویژه در تحلیل داده های حجیم که پردازش آن ها به صورت دستی سخت است.
   • مثال: در تحلیل احساسات کاربران در شبکه های اجتماعی، مدل های NLP (پردازش زبان طبیعی) که با استفاده از هوش مصنوعی پیشرفته اند، قادرند حجم عظیمی از نظرات کاربران را به سرعت تحلیل نموده و الگوهای رفتاری را شناسایی نمایند.
3. توسعه سیستم های پیشرفته به وسیله ترکیب این دو حوزه:
   • ترکیب این دو فناوری امکان ایجاد مدل های پیش بینی نماینده، سیستم های توصیه گر، تشخیص چهره، تحلیل تصاویر پزشکی و بهینه سازی فرآیندهای صنعتی را فراهم نموده است.
   • مثال: در صنعت مالی، تحلیل داده های معاملاتی به وسیله علم داده اجرا شده و سپس هوش مصنوعی از این تحلیل ها برای پیش بینی روندهای بازار و شناسایی فرصت های سرمایه گذاری استفاده می نماید.

آیا هوش مصنوعی می تواند جایگزین دانشمندان علم داده گردد؟

با پیشرفت فناوری های هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML)، این سؤال مطرح می گردد که آیا هوش مصنوعی می تواند جایگزین دانشمندان علم داده (Data Scientists) گردد یا خیر؟ در حالی که هوش مصنوعی قابلیت هایی برای اتوماتیکسازی بسیاری از وظایف علم داده دارد، اما همچنان محدودیت هایی دارد که باعث می گردد جایگزینی کامل آن با متخصصان علم داده بعید باشد.

چرا هوش مصنوعی نمی تواند کاملاً جایگزین دانشمندان علم داده گردد؟

• درک زمینه کسب وکار و تحلیل انتقادی: هوش مصنوعی قادر به درک اهداف کسب وکار و تحلیل مسائل از دیدگاه استراتژیک نیست. دانشمندان علم داده، علاوه بر مهارت های فنی، دارای توانایی های تفکر انتقادی و درک احتیاجهای سازمانی هستند.
• تفسیر و توضیح نتایج: بسیاری از مدل های هوش مصنوعی، به ویژه مدل های یادگیری عمیق، مانند یک جعبه سیاه عمل می نمایند. دانشمندان علم داده وظیفه دارند نتایج مدل را آنالیز، تحلیل و برای مدیران و تصمیم گیران توضیح دهند.
• خلاقیت و نوآوری در تحلیل داده ها: دانشمندان علم داده راهکارهای تازهی برای حل مسائل داده محور ارائه می دهند که هوش مصنوعی قادر به ابداع آن ها نیست. انتخاب ویژگی های مهم داده ها و طراحی آزمایش های تحلیلی همچنان به تفکر انسانی احتیاج دارد.
• مدیریت داده های پیچیده و بدون ساختار: هرچند هوش مصنوعی در پردازش داده ها پیشرفت زیادی نموده است، اما همچنان در مواجهه با داده های نامرتب، ناقص و مبهم دچار مشکل می گردد.

فرصت های شغلی در حوزه هوش مصنوعی و علم داده

با رشد سریع فناوری های هوش مصنوعی (AI) و علم داده (Data Science)، تقاضا برای متخصصان این دو حوزه در سراسر دنیا افزایش یافته است. شرکت ها در پی افرادی هستند که بتوانند داده ها را تحلیل نمایند، مدل های هوش مصنوعی بسازند و راهکارهای هوشمند برای کسب وکارها ارائه دهند. در این بخش، بعضی از مهم ترین فرصت های شغلی مرتبط با این دو حوزه آنالیز می گردد.

• فرصت های شغلی در حوزه علم داده

• دانشمند علم داده (Data Scientist)
• تحلیل گر داده (Data Analyst)
• مهندس داده (Data Engineer)

2. فرصت های شغلی در حوزه هوش مصنوعی

• مهندس یادگیری ماشین (Machine Learning Engineer)
• مهندس هوش مصنوعی (AI Engineer)
• متخصص پردازش زبان طبیعی (NLP Engineer)
• محقق هوش مصنوعی (AI Research Scientist)

3. فرصت های شغلی ترکیبی در هوش مصنوعی و علم داده

مهندس داده مبتنی بر هوش مصنوعی (AI Data Engineer)

ترکیبی از مهارت های مهندسی داده و هوش مصنوعی برای مدیریت داده های حجیم و آماده سازی آن ها برای الگوریتم های یادگیری ماشین.

تحلیل گر داده های هوشمند (AI Data Analyst)

تحلیل داده ها با استفاده از مدل های هوش مصنوعی برای ارائه گزارش های پیشرفته و تصمیم گیری های بهتر.

مهندس سیستم های توصیه گر (Recommendation System Engineer)

طراحی الگوریتم های توصیه گر برای پیشنهاد محصولات، مقالات، فیلم ها و سایر محتواهای دیجیتال.

4. آینده شغلی و مقدار تقاضا

با توجه به رشد سریع بیگ دیتا، هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، تقاضا برای این شغل ها به طور مداوم در حال افزایش است. طبق گزارش ها، شغل های دانشمند علم داده و مهندس یادگیری ماشین جزو پردرآمدترین و پرتقاضاترین شغل های فناوری در سال های آینده خواهند بود.

چگونه وارد این حوزه شویم؟

• یادگیری زبان های برنامه نویسی مانند Python، R و SQL
• آشنایی با ابزارهای یادگیری ماشین مانند TensorFlow و Scikit-learn
• مطالعه الگوریتم های هوش مصنوعی و تحلیل داده ها
• گذراندن دوره های آنلاین معتبر مانند Coursera، Udacity و edX
• انجام پروژه های عملی و همکاری با تیم های داده محور

هوش مصنوعی یا علم داده: کدام یک بهتر است؟

پاسخ به این سوال بستگی به اهداف حرفه ای شما، علاقه ها و مهارت های فردی دارد. هر دو حوزه، یعنی هوش مصنوعی (AI) و علم داده (Data Science)، بسیار مهم و پرتقاضا هستند، اما تفاوت های عمده ای در نحوه کاربرد و زمینه های شغلی دارند. در اینجا به مقایسه این دو حوزه پرداخته می گردد تا به شما یاری کند انتخاب مناسبی داشته باشید.

1. حوزه علم داده

• علم داده بیشتر بر روی تحلیل داده ها و استخراج بینش های ارزشمند از داده ها تمرکز دارد.
• متخصصان علم داده مسئول جمع آوری، تمیز کردن، تحلیل، و تفسیر داده ها برای استخراج الگوها و اطلاعاتی هستند که می توانند به تصمیم گیری های استراتژیک یاری نمایند.
• این حوزه به ابزارهایی مانند آمار، تحلیل های تصویری، یادگیری ماشین (برای مدل سازی) و پایگاه های داده متکی است.

مهارت های مورد احتیاج

• آمار و ریاضیات
• برنامه نویسی Python، R، SQL
• پایگاه های داده و ابزارهای پردازش داده ها مثل Excel، Tableau، Power BI
• یادگیری ماشین برای تحلیل و مدل سازی داده ها

فرصت های شغلی

• دانشمند علم داده
• تحلیل گر داده
• مهندس داده
• مشاور تحلیل داده

چه کسانی باید به علم داده بپردازند؟

• افرادی که علاقه مند به تحلیل داده ها و کشف الگوهای موجود در داده ها هستند.
• کسانی که می خواهند در تصمیم گیری های داده محور و استراتژی های تجاری نقش داشته باشند.
• علاقه مندان به کار در تیم های مختلف با داده های مختلف از صنایع گوناگون.

2. حوزه هوش مصنوعی

ویژگی ها و تمرکز

• هوش مصنوعی در پی توسعه سیستم های خودآموز و هوشمند است که می توانند وظایف مختلف را شبیه به انسان ها انجام دهند.
• در این حوزه، الگوریتم های پیچیده یادگیری ماشین و یادگیری عمیق برای آموزش سیستم ها به نحوی استفاده می گردد که بتوانند تصمیم گیری، پیش بینی، و انجام کارهای اتوماتیک را انجام دهند.
• هوش مصنوعی به توسعه مدل های خودآموز و بهبود عملکرد آن ها به وسیله داده ها و تجربیات تازه متمرکز است.

مهارت های مورد احتیاج

• یادگیری ماشین و یادگیری عمیق
• برنامه نویسی (Python، C++)
• آمار و ریاضیات پیشرفته
• معماری و طراحی مدل های هوش مصنوعی (TensorFlow، PyTorch)

فرصت های شغلی

• مهندس یادگیری ماشین
• مهندس هوش مصنوعی
• محقق هوش مصنوعی
• مهندس پردازش زبان طبیعی (NLP)
• توسعه دهنده رباتیک

چه کسانی باید به هوش مصنوعی بپردازند؟

• افرادی که علاقه مند به ایجاد سیستم های هوشمند و حل مسائل پیچیده با استفاده از الگوریتم های یادگیری ماشین هستند.
• کسانی که می خواهند در توسعه ربات ها، خودروهای خودران، تشخیص تصویر، و سیستم های خودآموز نقش داشته باشند.
• افرادی که علاقه مند به حل مسائل مهندسی و فنی پیچیده و نوآوری در فناوری های پیشرفته هستند.

در نهایت، انتخاب بین هوش مصنوعی و علم داده به اهداف شغلی و علایق شخصی شما بستگی دارد:

• اگر شما علاقه مند به تحلیل داده ها و استخراج اطلاعات از داده های خام و استفاده از آن ها برای تصمیم گیری های استراتژیک هستید، علم داده ممکن است انتخاب بهتری برای شما باشد.
• اگر تمایل دارید سیستم های هوشمند بسازید و علاقه دارید که به دنیای فناوری های پیشرفته و نوآورانه وارد شوید، هوش مصنوعی انتخاب بهتری خواهد بود.

در هر صورت، این دو حوزه به شدت در هم تنیده هستند و بسیاری از مهارت های مشترک در این دو زمینه وجود دارند. بنابراین، اگر شما تصمیم به یادگیری یکی از این حوزه ها بگیرید، می توانید در آینده به راحتی در هر دو زمینه فعالیت کنید.

مرحله بعد از پیش بینی در هوش مصنوعی

بعد از پیش بینی در هوش مصنوعی (AI)، مرحله بعدی معمولاً شامل ارزیابی و بهینه سازی مدل است. پیش بینی در هوش مصنوعی معمولاً مرحله ای از فرآیند یادگیری ماشین یا مدل سازی است که در آن مدل آموزش دیده، به پیش بینی ها یا تصمیمات بر اساس داده های تازه می پردازد. پس از آن، باید ارزیابی هایی برای آنالیز دقت مدل، بهینه سازی آن و پیاده سازی در محیط های واقعی انجام گردد. این مراحل به طور کلی به توضیح زیر هستند:

1. ارزیابی مدل (Model Evaluation)

پس از انجام پیش بینی ها، لازم است که عملکرد مدل ارزیابی گردد تا مشخص گردد که آیا پیش بینی های مدل دقیق و مؤثر هستند یا خیر.

2. بهینه سازی مدل (Model Optimization)

پس از ارزیابی مدل، اگر مدل احتیاج به بهبود دارد، باید بهینه سازی گردد. این مرحله شامل کوشش برای کاهش خطاها و افزایش دقت است.

3. تست مدل در دنیای واقعی (Deployment)

پس از ارزیابی و بهینه سازی، مدل باید در محیط واقعی پیاده سازی گردد تا عملکرد آن در شرایط عملی مورد آزمایش قرار گیرد. این مرحله شامل چندین بخش است:

4. به روز رسانی و نگهداری مدل (Model Maintenance)

مدل های هوش مصنوعی به طور مداوم باید به روزرسانی شوند زیرا داده ها و شرایط محیطی می توانند تغییر نمایند. در این مرحله، مدل ها باید به طور مداوم مورد بازآموزی و نگهداری قرار گیرند تا بتوانند برترین پیش بینی ها را انجام دهند.

5. تحلیل نتایج و اقدام بر اساس پیش بینی ها

پس از مرحله پیش بینی، داده های پیش بینی شده باید تحلیل شوند تا بتوان از آن ها اقدام عملی انجام داد. این شامل ارزیابی ریسک ها، پیشنهادات برای بهبود عملکرد و یا تغییرات استراتژیک است. مدل های پیش بینی می توانند به مدیران یاری نمایند تا تصمیمات آگاهانه تری بگیرند.

مهم ترین ورودی برای استفاده از هوش مصنوعی

مهم ترین ورودی ها برای استفاده از هوش مصنوعی (AI)، شامل داده ها و منابع محاسباتی هستند که مدل های هوش مصنوعی برای یادگیری و انجام پیش بینی ها به آن ها احتیاج دارند. این ورودی ها به شکل های مختلفی در فرآیندهای مختلف هوش مصنوعی مورد استفاده قرار می گیرند. در اینجا به بعضی از مهم ترین ورودی ها اشاره می گردد:

1. داده ها (Data)

داده ها مهم ترین ورودی برای هوش مصنوعی هستند. هر مدل هوش مصنوعی برای یادگیری و انجام پیش بینی ها احتیاج به داده های باکیفیت و مرتبط دارد. این داده ها ممکن است از منابع مختلفی جمع آوری شوند و می توانند شامل انواع مختلفی باشند:

2. ویژگی ها و متغیرها (Features and Variables)

در فرآیند یادگیری ماشین، ویژگی ها (یا متغیرها) به اطلاعاتی گفته می گردد که مدل برای پیش بینی خروجی از آن ها استفاده می نماید. برای نمونه، در یک مدل پیش بینی قیمت خانه، ویژگی ها ممکن است شامل مساحت، تعداد اتاق ها، سال ساخت و موقعیت جغرافیایی باشند.

3. الگوریتم ها و مدل ها (Algorithms and Models)

مدل های هوش مصنوعی به الگوریتم هایی احتیاج دارند که به آن ها این امکان را می دهند که از داده ها یاد بگیرند و الگوها و روابط موجود در آن ها را شناسایی نمایند. این الگوریتم ها می توانند شامل یادگیری ماشین (Machine Learning)، یادگیری عمیق (Deep Learning)، شبکه های عصبی مصنوعی (Artificial Neural Networks) و دیگر تکنیک ها باشند.

4. منابع محاسباتی (Computational Resources)

مدل های هوش مصنوعی معمولاً به منابع محاسباتی قدرتمند احتیاج دارند تا بتوانند حجم بالای داده ها را پردازش نموده و مدل های پیچیده را آموزش دهند. این منابع ممکن است شامل پردازنده های گرافیکی (GPUs)، پردازنده های چند هسته ای (CPUs) و فضای ذخیره سازی باشند.

5. هدف یا مسأله (Problem Definition or Goal)

قبل از استفاده از هوش مصنوعی، باید مسئله ای که قرار است با یاری مدل های هوش مصنوعی حل گردد، به وضوح تعریف گردد. اینکه هدف پیش بینی چیست یا چه مسأله ای باید حل گردد، به مشخص نوع داده ها، ویژگی ها و الگوریتم های مناسب یاری می نماید.

6. تجربه و دانش تخصصی (Expertise and Knowledge)

استفاده مؤثر از هوش مصنوعی احتیاجمند آگاهی و تخصص در زمینه هایی همانند یادگیری ماشین، پردازش داده و بهینه سازی مدل ها است. علاوه بر این، درک عمیق از دامنه مسئله (مثلاً پزشکی، مالی یا صنعت) به طراحی دقیق تر مدل و انتخاب ورودی های مناسب یاری می نماید.

7. ابزارها و نرم افزارها (Tools and Software)

برای ایجاد، آموزش، و ارزیابی مدل های هوش مصنوعی به نرم افزارهای خاص احتیاج است. این ابزارها شامل کتابخانه های یادگیری ماشین مانند TensorFlow، PyTorch، Scikit-learn، Keras و غیره می شوند که فرایند طراحی مدل را تسهیل می نمایند.

امتیاز بدهید