ความแตกต่างระหว่างวิทยาศาสตร์ข้อมูลและปัญญาประดิษฐ์คืออะไร

วิทยาศาสตร์ข้อมูลเกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อระบุหารูปแบบที่ซ่อนอยู่และจุดที่น่าสนใจสำหรับการคาดการณ์ วิทยาศาสตร์ข้อมูลประยุกต์จะใช้แบบจำลองและวิธีการที่ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูล แล้วประยุกต์ใช้สิ่งเหล่านี้กับข้อมูลใหม่ๆ ในสถานการณ์ความเป็นจริงเพื่อให้ผลลัพธ์ด้านความน่าจะเป็น ในทางตรงกันข้าม AI จะใช้เทคนิควิทยาศาสตร์ข้อมูลประยุกต์และอัลกอริทึมอื่นๆ เพื่อเขียนและเรียกใช้ระบบเชิงเครื่องจักรที่ซับซ้อนซึ่งคล้ายคลึงกับสติปัญญาของมนุษย์ 

วิทยาศาสตร์ข้อมูลยังสามารถใช้ในการใช้งานอื่นๆ นอกเหนือจาก AI และวิทยาการคอมพิวเตอร์ได้ด้วย 

เป้าหมาย

เป้าหมายของวิทยาศาสตร์ข้อมูลคือการใช้แบบจำลองและวิธีการทางสถิติและการคำนวณที่มีอยู่เดิมเพื่อทำความเข้าใจจุดที่น่าสนใจหรือรูปแบบในข้อมูลที่รวบรวมมาได้ ผลลัพธ์ถูกกำหนดไว้ล่วงหน้าและง่ายต่อการกำหนดตั้งแต่เริ่มต้น ตัวอย่างเช่น คุณสามารถใช้ข้อมูลเพื่อคาดการณ์ยอดขายในอนาคต หรือระบุว่าเครื่องจักรพร้อมสำหรับการซ่อมแซมเมื่อใด

เป้าหมายของ AI คือการใช้คอมพิวเตอร์เพื่อสร้างผลลัพธ์จากข้อมูลใหม่ที่ซับซ้อน ซึ่งคล้ายกับทักษะการให้เหตุผลอันชาญฉลาดของมนุษย์ ผลลัพธ์เป็นข้อมูลทั่วไปและกำหนดได้ยาก เช่น การสร้างข้อความเชิงสร้างสรรค์หรือการสร้างรูปภาพจากข้อความ รายละเอียดของชุดปัญหานั้นใหญ่เกินกว่าจะกำหนดได้อย่างแม่นยำ และระบบ AI จะตีความปัญหาด้วยตัวเอง

ขอบเขต

วิทยาศาสตร์ข้อมูลมีขอบเขตที่เล็กกว่า เนื่องจากมีการกำหนดผลลัพธ์ไว้ล่วงหน้า กระบวนการจะเริ่มต้นด้วยการระบุคำถามที่สามารถตอบได้จากข้อมูล ขอบเขตประกอบไปด้วย:

• การรวบรวมข้อมูลและการประมวลผลล่วงหน้า
• การใช้โมเดลและอัลกอริธึมที่เหมาะสมกับข้อมูลเพื่อตอบคำถามเหล่านี้
• การตีความผลลัพธ์

ในทางตรงกันข้าม AI มีขอบเขตที่กว้างกว่ามาก และขั้นตอนจะแตกต่างกันไปตามปัญหาที่กำลังแก้ไข กระบวนการนี้เริ่มต้นด้วยการระบุงานที่ต้องอาศัยแรงงานมนุษย์จำนวนมากหรืองานการให้เหตุผลที่ซับซ้อนซึ่งมนุษย์ดำเนินการได้สำเร็จ และเราต้องการให้เครื่องจำลองกระบวนการดังกล่าว ขอบเขตอาจรวมถึง:

• การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจ
• การแบ่งงานออกเป็นส่วนต่างๆ ของอัลกอริทึมเพื่อสร้างระบบ 
• การรวบรวมข้อมูลการทดสอบเพื่อตรวจสอบและปรับแต่งความเหมาะสมของโฟลว์เชิงตรรกะและความซับซ้อนของระบบ
• การทดสอบระบบ

วิธีการ

วิทยาศาสตร์ข้อมูลมีเทคนิคมากมายสำหรับการสร้างโมเดลข้อมูล การเลือกเทคนิคที่ถูกต้องจะขึ้นอยู่กับข้อมูลและคำถามที่ถาม ซึ่งรวมถึง รีเกรสชันเชิงเส้น รีเกรสชันทางโลจิสติก การตรวจหาสิ่งผิดปกติ การจำแนกประเภทแบบไบนารี การแบ่งกลุ่มข้อมูลแบบเคมีน การวิเคราะห์องค์ประกอบหลัก และอีกมาก การวิเคราะห์ทางสถิติที่ใช้ไม่ถูกต้องจะทำให้เกิดผลลัพธ์ที่ไม่คาดคิด

โดยทั่วไป แอปพลิเคชัน AI จะขึ้นอยู่กับส่วนประกอบที่ผลิตขึ้นมาล่วงหน้าที่ซับซ้อน สิ่งเหล่านี้อาจรวมถึง การจดจำใบหน้า การประมวลผลภาษาธรรมชาติ การเรียนรู้แบบเสริมกำลัง กราฟความรู้ ปัญญาประดิษฐ์ที่ใช้ในการสร้างข้อมูลและภาพ (AI ช่วยสร้าง) และอื่นๆ อีกมาก

จุดมุ่งเน้นหลักของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลโดยทั่วไปแล้วอยู่ในด้านเทคนิค โดยทำงานกับข้อมูลอย่างลึกซึเ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลอาจทำงานโดยรวบรวมและประมวลผลข้อมูล เลือกแบบจำลองที่เหมาะสำหรับข้อมูล และตีความผลลัพธ์เพื่อให้คำแนะนำ งานอาจเกิดขึ้นภายในซอฟต์แวร์หรือระบบใดระบบหนึ่ง หรืออาจแม้แต่สร้างระบบด้วยตัวเอง 

ประเภทของบทบาท

งานด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล ได้แก่ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล นักวิเคราะห์ข้อมูล วิศวกรข้อมูล วิศวกรแมชชีนเลิร์นนิง นักวิทยาศาสตร์วิจัย ผู้เชี่ยวชาญด้านการสร้างภาพข้อมูล ตำแหน่งนักวิเคราะห์เฉพาะสาขา และอื่นๆ ซึ่ง AI ครอบคลุมบทบาทเหล่านี้ทั้งหมด แต่เนื่องจากขอบเขตของสาขานั้นกว้างมาก จึงยังมีบทบาทที่เกี่ยวข้องและแขนงที่มุ่งเน้นของงานอีกมากมาย เช่น นักพัฒนาซอฟต์แวร์ ผู้จัดการผลิตภัณฑ์ ผู้เชี่ยวชาญด้านการตลาด นักทดสอบ AI วิศวกร AI และอื่นๆ

ชุดทักษะ

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลมีทักษะในการประยุกต์ใช้วิธีการทางสถิติและอัลกอริทึมในทางปฏิบัติ เพื่อตรวจสอบคุณสมบัติและวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อค้นหาข้อมูลเชิงลึกที่เกี่ยวข้อง นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจำเป็นมีภูมิหลังในด้านคณิตศาสตร์สถิติ วิทยาการคอมพิวเตอร์ และความชำนาญในเครื่องมือที่เกี่ยวข้อง

ชุดทักษะที่จำเป็นอาจใช้ทักษะทางเทคนิคสูงหรือลักษณะอุปนิสัย (Soft Skill) มากกว่า ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับบทบาทใน AI ในบางบทบาทอาจไม่จำเป็นต้องมีประสบการณ์ทางเทคนิค ตัวอย่างเช่น นักพัฒนาซอฟต์แวร์ AI จำเป็นต้องมีความรู้เชิงปฏิบัติด้านภาษาในการเขียนโปรแกรม ไลบรารี และเครื่องมือที่เกี่ยวข้อง ส่วนผู้ทดสอบ AI ของเครื่องมือ AI ช่วยสร้าง จำเป็นต้องใช้ทักษะทางภาษา ความคิดเชิวสร้างสรรค์ และความเข้าใจว่าผู้ใช้ควรโต้ตอบกับระบบอย่างไร

ความก้าวหน้าในอาชีพ

เมื่อเครื่องมือวิทยาศาสตร์ข้อมูลและเวิร์กโฟลว์กลายเป็นระบบอัตโนมัติและมีความเป็นสินค้ามากขึ้น จำนวนบทบาทวิทยาศาสตร์ข้อมูลบริสุทธิ์ก็จะลดลง ผู้เชี่ยวชาญด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่แสวงหาบทบาทวิทยาศาสตร์ข้อมูลบริสุทธิ์มีแนวโน้มที่จะนำความรู้ไปใช้ในเชิงวิชาการและนวัตกรรม บทบาทนักวิเคราะห์ที่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นผู้ควบคุมเครื่องมือก็ยังมีความสำคัญอยู่ จากบทบาทเจ้าหน้าที่ชั้นต้น นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจะได้รับตำแหน่งเจ้าหน้าที่อาวุโสมากขึ้น หรือย้ายฝ่ายบริหารจัดการผู้คนหรือโครงการ หรือแม้กระทั่งก้าวหน้าไปเป็นหัวหน้าเจ้าหน้าที่ฝ่ายข้อมูล 

คุณสามารถคาดหวังความก้าวหน้าในอาชีพในทำนองเดียวกันนี้ได้ โดยขึ้นอยู่กับจุดมุ่งเน้นของบทบาทของ AI คุณสามารถก้าวหน้าเป็นหัวหน้าเจ้าหน้าที่ฝ่ายเทคโนโลยี หัวหน้าเจ้าหน้าที่ฝ่ายการตลาด หัวหน้าเจ้าหน้าที่ฝ่ายผลิตภัณฑ์ และอีกมากมาย การคิดวิเคราะห์ว่าอาชีพที่จะกลายเป็นระบบอัตโนมัติในอีกสิบปีข้างหน้าจะสามารถช่วยคุณสร้างความมั่นคงทางอาาชีพในอนาคตได้

AWS มีผลิตภัณฑ์และบริการด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลและ AI ครบวงจรที่ออกแบบมาเพื่อช่วยให้คุณเสริมสร้างและพัฒนาการวิเคราะห์ข้อมูลขององค์กรและความสามารถของแต่ละบุคคลของคุณ

ซึ่งรวมถึงวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ใช้ API และโมเดล AI สำหรับข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง และสภาพแวดล้อมที่มีการจัดการอย่างเต็มรูปแบบ ซึ่งให้การสร้างและการปรับใช้วิทยาศาสตร์ข้อมูลและโซลูชัน AI

• Amazon SageMaker Studio คือสภาพแวดล้อมการพัฒนาแบบผสานรวม (IDE) ซึ่งรวมถึงชุดเครื่องมือที่สร้างขึ้นโดยเฉพาะสำหรับการพัฒนาวิทยาศาสตร์ข้อมูลและโซลูชัน ML
• Amazon Lex ช่วยให้คุณสร้าง Chatbot ของคุณเองด้วย AI เชิงสนทนา
• Amazon Rekognition มอบความสามารถด้านคอมพิวเตอร์วิชัน (CV) ที่มีความในการดึงข้อมูลและแยกข้อมูลเชิงลึกออกจากภาพและวิดีโอของคุณ
• Amazon Comprehend ช่วยในการรับและเข้าใจข้อมูลเชิงลึกจากข้อความที่อยู่ภายในเอกสาร
• Amazon Personalize ใช้ประโยชน์จาก ML เพื่อช่วยให้คุณปรับแต่งประสบการณ์ของลูกค้า
• Amazon Forecast ช่วยในการพยากรณ์อนุกรมเวลา
• Amazon Fraud Detector ช่วยคุณในการสร้าง ปรับใช้ และจัดการโมเดลการตรวจจับการฉ้อโกง

AWS ยังนำเสนอโซลูชัน AI ช่วยสร้างระดับโลกที่มีจำนวนเพิ่มขึ้นเรื่อย ๆ ซึ่งสามารถสร้างเนื้อหาและแนวคิดใหม่ ๆ รวมถึงการสนทนา เรื่องราว รูปภาพ วิดีโอ และเพลง โซลูชัน AI ช่วยสร้าง ได้แก่:

• Amazon Bedrock ช่วยให้องค์กรสร้างและปรับขนาดโซลูชัน AI ช่วยสร้าง
• AWS Trainium ช่วยฝึกโมเดล AI ช่วยสร้างได้เร็วขึ้น 
• Amazon Q Developer เป็นตัวช่วยที่ขับเคลื่อนด้วย AI ช่วยสร้างสำหรับการพัฒนาซอฟต์แวร์

เริ่มต้นใช้งานวิทยาศาสตร์ข้อมูลและปัญญาประดิษฐ์บน AWS ได้โดยการ สร้างบัญชี วันนี้