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.
Сходство между анализом данных и искусственным интеллектом
Как искусственный интеллект, так и анализ данных основаны на инструментах, методах и алгоритмах анализа и использования больших объемов данных. Ниже перечислены некоторые сходства.
Прогнозные приложения
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.
Аналогичным образом, беспилотный автомобиль является примером системы прогнозного искусственного интеллекта. На дороге беспилотный автомобиль постоянно вычисляет рассчитывает расстояние до впереди идущего автомобиля и скорость обоих автомобилей. Он поддерживает скорость на таком уровне, который позволяет избежать столкновения, с учетом вероятности внезапного торможения идущего впереди автомобиля.
Требования к качеству данных
Технологии искусственного интеллекта и анализа данных дают менее точные результаты, если обучающие данные противоречивы, неполны или содержат систематические ошибки. Например, анализ данных и алгоритмы искусственного интеллекта могут:
- исключать из анализа совершенно новые данные, которые отсутствуют в исходном наборе данных;
- отдавать предпочтение определенным атрибутам в наборе данных в ущерб всем остальным, если в наборе данных низкая вариативность;
- создавать несуществующую или вымышленную информацию, если входные данные были ложными.
Машинное обучение
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.
Ключевые различия между анализом данных и искусственным интеллектом
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.
Анализ данных может применяться не только в искусственном интеллекте и информатике, но и в других приложениях.
Цели
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.
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.
Охват
Анализ данных применяется в меньшем масштабе, на котором результат можно считать предопределенным. Процесс начинается с определения вопросов, на которые можно получить ответ на основе данных. Область применения включает следующее:
- сбор и предварительную обработку данных;
- применение подходящих моделей и алгоритмов к данным для ответа на поставленные вопросы;
- интерпретация результатов.
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:
- исследовательский анализ данных;
- разделение задачи на алгоритмические компоненты для формирования системы;
- сбор тестовых данных для проверки и уточнения пригодности логического потока и сложности системы;
- тестирование системы.
Methods
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.
Приложения искусственного интеллекта обычно основаны на сложных, заранее подготовленных и стандартизированных компонентах. Сюда может относиться распознавание лиц, обработка естественного языка, обучение с подкреплением, графы знаний, генеративный искусственный интеллект и многое другое.
Приложения: анализ данных в сравнении с искусственным интеллектом
Анализ данных можно применять везде, где есть достаточно качественных данных и хотя бы одна модель, которая может отвечать на конкретный вопрос. Вот лишь некоторые из сфер применения:
- Прогнозирование спроса.
- Выявление мошенничества.
- Спортивные коэффициенты.
- Оценка риска.
- Прогнозирование потребления энергии.
- Оптимизация доходов.
- Процессы отбора кандидатов.
Приложения искусственного интеллекта почти не имеют ограничений. Вот несколько популярных направлений:
- Роботизированные производственные линии.
- Чат-боты.
- Системы биометрического распознавания.
- Анализ медицинских изображений.
- Профилактическое обслуживание.
- Градостроительство.
- Персонализация маркетинга.
Сравнение карьерных перспектив в анализе данных и искусственном интеллекте
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.
Типы ролей
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.
Набор навыков
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.
В зависимости от роли в работе с искусственным интеллектом требуемый набор навыков может включать больше технических знаний или навыков межличностного общения. На некоторых должностях технический опыт вовсе не требуется. Например, разработчику программного обеспечения для искусственного интеллекта потребуется практическое знание языков программирования, библиотек и инструментов. Но тестировщику генеративного искусственного интеллекта важнее иметь лингвистические навыки, творческое мышление и хорошее понимание того, как пользователи будут взаимодействовать с системой.
Карьерный рост
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.
Краткое описание различий между анализом данных и искусственным интеллектом
| Анализ данных |
Искусственный интеллект |
|
| Что это |
Использование статистического и алгоритмического моделирования для получения полезной информации из данных. |
Широкий термин, обозначающий машинные приложения, имитирующие человеческий интеллект. |
| Лучше всего подходит для |
Ответ на вопрос по набору данных. |
Эффективное выполнение сложных человеческих задач. |
| Methods |
Линейная регрессия, логистическая регрессия, обнаружение аномалий, бинарная классификация, кластеризация методом k-средних, анализ главных компонентов и многое другое. |
Распознавание лиц, обработка естественного языка, обучение с подкреплением, графы знаний, генеративный искусственный интеллект и многое другое. |
| Охват |
Заранее определенные вопросы, на которые можно найти ответ в наборе данных. |
Широкий и сложно определяемый, основанный на задачах. |
| Реализация |
Использует ряд инструментов для сбора, очистки, моделирования, анализа данных и составления отчетов по ним. |
Зависит от задачи. Обычно использует сложные, заранее подготовленные и стандартизированные компоненты. |
Как AWS поможет удовлетворить ваши требования к анализу данных и искусственному интеллекту?
AWS предлагает полный спектр продуктов и сервисов для анализа данных и искусственного интеллекта, которые помогут вам укрепить и развить корпоративную или персональную систему бизнес-аналитики и анализа данных.
Сюда входят модели искусственного интеллекта и анализа данных на основе API для структурированных и неструктурированных данных, а также полностью управляемые среды, поддерживающие все процессы создания и развертывания решений для анализа данных и искусственного интеллекта.
- Студия Amazon SageMaker – это интегрированная среда разработки (IDE), предоставляющая специализированный набор инструментов для разработки решений на основе анализа данных и машинного обучения.
- Amazon Lex помогает создавать собственные чат-боты с диалоговым ИИ.
- Amazon Rekognition предлагает возможности предварительно обученного и настраиваемого машинного зрения (CV), которое позволяет извлекать полезную информацию из ваших изображений и видеозаписей.
- Amazon Comprehend помогает извлекать и анализировать ценную информацию из текста в документах.
- Amazon Personalize использует машинное обучение для персонализации обслуживания клиентов.
- Amazon Forecast помогает выполнять прогнозирование временных рядов.
- Amazon Fraud Detector помогает создавать, развертывать модели обнаружения мошенничества и управлять ими.
AWS также предлагает и постоянно пополняет набор решений мирового генеративного искусственного интеллекта, которые позволяют создавать новый контент и идеи в формате бесед, историй, изображений, видео и музыки. Решения для генеративного искусственного интеллекта:
- Amazon Bedrock помогает организациям создавать и масштабировать решения на основе генеративного искусственного интеллекта.
- AWS Trainium помогает быстрее обучать модели генеративного искусственного интеллекта.
- Amazon Q Developer — это помощник по разработке программного обеспечения на базе генеративного искусственного интеллекта.
Начните использовать анализ данных и искусственный интеллект на AWS, создав аккаунт прямо сейчас.
