Veri Bilimi ve Yapay Zeka arasındaki fark nedir?
Hem veri bilimi hem de yapay zeka (AI), dijital verilerin anlaşılıp kullanılmasıyla ilgili yöntem ve teknikler için kapsayıcı terimlerdir. Modern kuruluşlar, insan yaşamının her yönüne dair bir dizi çevrimiçi ve fiziksel sistemden bilgi toplar. Büyük miktarda metin, ses, video ve görüntü verilerine sahibiz. Veri bilimi, verilerden anlam çıkarmak için istatistiksel araçları, yöntemleri ve teknolojiyi bir araya getirir. Yapay Zeka bunu bir adım daha ileri götürerek verileri; öğrenme, örüntü tanıma ve insan benzeri ifade gibi genellikle insan zekasıyla ilişkilendirilen bilişsel sorunları çözmek için kullanır. Bu, zaman içinde "öğrenen" ve problemleri çözmede iyileşen, karmaşık algoritmaların bir koleksiyonudur.
Veri bilimi ve yapay zeka arasındaki benzerlikler
Hem AI hem de veri bilimi, büyük hacimli verileri analiz etmek ve kullanmak için araçlar, teknikler ve algoritmalar içerir. Aşağıda bazı benzerlikler verilmiştir.
Tahmine dayalı uygulamalar
Hem AI hem de veri bilimi teknolojileri, önceki verilerin analizinde öğrenilen model ve yöntemlerin uygulanması sonucunda elde edilen yeni verilere dayalı tahminler yapar. Örneğin, önceki yılların verilerine dayanarak gelecekteki aylık şemsiye satışlarını tahmin etmek, veri bilimindeki zaman serisi veri analizine bir örnektir.
Benzer şekilde sürücüsüz bir araba, tahmine dayalı bir yapay zeka sistemine bir örnektir. Kendi kendine giden bir arabanın öndeki araçla olan mesafesini ve her iki arabanın hızını hesaplar. Öndeki aracın ani fren yapmasını tahmin etmeye dayanarak hızını çarpmayı önleyecek şekilde ayarlar.
Veri kalitesi gereksinimleri
Eğitim verileri tutarsız, ön yargılı veya eksikse hem AI hem de veri bilimi teknolojileri daha az doğru sonuçlar verir. Örneğin, veri bilimi ve yapay zeka algoritmaları şunları yapabilir:
- Tamamen yeniyse ve orijinal veri kümesinde değilse yeni verileri filtreleme.
- Giriş verilerinde varyasyon yoksa veri kümesindeki belirli niteliklere diğerlerine göre öncelik verme.
- Giriş verileri yanlış olduğu için var olmayan veya kurgusal bilgiler oluşturma.
Makine öğrenimi
Makine öğrenimi (ML), hem veri biliminin hem de yapay zekanın bir alt türü olarak kabul edilir. Bu, tüm ML modellerinin veri bilimi modelleri olarak kabul edildiği ve tüm ML algoritmalarının da AI algoritmaları olarak kabul edildiği anlamına gelir. Tüm AI'nin ML kullandığına dair yaygın bir yanılgı olsa da durum böyle değildir. Karmaşık AI çözümlerinde ML her zaman gerekli değildir. Benzer şekilde, tüm veri bilimi çözümleri ML içermez.
Temel farklılıklar: veri bilimi ve yapay zeka karşılaştırması
Veri bilimi, tahminlerde bulunmak için temel kalıpları ve ilgi noktalarını belirlemek için verileri analiz etmeyi içerir. Uygulamalı veri bilimi, veri analizinde kullanılan modelleri ve yöntemleri alıp olasılıksal çıktılar sağlamak için bunları gerçek dünyadaki durumlardaki yeni verilere uygular. Buna karşılık AI, insan zekasına yaklaşan karmaşık makine tabanlı sistemleri oluşturmak ve çalıştırmak için uygulamalı veri bilimi tekniklerini ve diğer algoritmaları kullanır.
Veri bilimi, AI ve bilgisayar bilimi dışındaki uygulamalarda da kullanılabilir.
Hedefler
Veri biliminin amacı, toplanan verilerdeki ilgi noktalarını veya kalıpları anlamak için mevcut istatistiksel ve hesaplamalı modeller ile yöntemleri uygulamaktır. Sonuçlar önceden belirlenir ve başlangıçtan itibaren tanımlamak kolaydır. Örneğin, gelecekteki satışları tahmin etmek veya bir makine parçasının tamir için ne zaman hazır olduğunu belirlemek için verileri kullanabilirsiniz.
AI'nin amacı, akıllı insan muhakemesinden ayırt edilemeyen karmaşık yeni verilerden bir sonuç üretmek için bilgisayarları kullanmaktır. Sonuçlar, yaratıcı metin oluşturmak veya metinden görüntüler oluşturmak örneklerindeki gibi jeneriktir ve tanımlama açısından zordur. Sorun kümesinin ayrıntıları doğru bir şekilde tanımlanamayacak kadar büyüktür ve AI sistemi sorunu kendi başına yorumlar.
Kapsam
Sonuç önceden belirlendiği için veri bilimi daha küçük bir kapsama sahiptir. Süreç, verilerden cevaplanabilecek soruları belirleyerek başlar. Kapsam, şunları içerir:
- Veri toplama ve ön işleme.
- Bu soruları cevaplamak için verilere uygun model ve algoritmalar uygulama.
- Sonuçları yorumlama.
Buna karşılık, AI çok daha geniş bir kapsama sahiptir ve adımlar çözülmekte olan soruna göre değişir. Süreç, insanların başarılı bir şekilde gerçekleştirdiği ve makinenin çoğaltmasını istediğimiz yoğun emek gerektiren bir manuel görevi veya karmaşık akıl yürütme görevini tanımlayarak başlar. Kapsam, şunları içerebilir:
- Keşif amaçlı veri analizi.
- Bir sistem oluşturmak için görevi algoritmik bileşenlere ayırma.
- Mantıksal akışın uygunluğunu ve sistemin karmaşıklığını gözden geçirmek ve iyileştirmek için test verileri toplama.
- Sistemi test etme.
Methods
Veri bilimi, verileri modellemek için çeşitli tekniklere sahiptir. Doğru tekniği seçmek, verilere ve sorulan soruya bağlıdır. Bunlar arasında doğrusal regresyon, lojistik regresyon, anormallik algılama, ikili sınıflandırma, k-means kümeleme, ana bileşen analizi ve çok daha fazlasın bulunur. Yanlış uygulanan istatistiksel analiz, beklenmedik sonuçlar verecektir.
Yapay zeka uygulamaları tipik olarak karmaşık, önceden oluşturulmuş, üretilmiş bileşenlere dayanır. Bunlar arasında yüz tanıma, doğal dil işleme, pekiştirmeli öğrenme, bilgi grafikleri, üretici yapay zeka (üretici üretici yapay zeka) ve daha fazlası bulunabilir.
Uygulama alanları: veri bilimi ile yapay zeka karşılaştırması
Veri bilimi, yeterli kalitede veri ve belirli bir soruyu cevaplamaya yardımcı olacak bir modelin olduğu her yerde uygulanabilir. Uygulama alanları şunları içerir:
- Satış talebi tahmini.
- Dolandırıcılık algılama.
- Spor oranları.
- Risk değerlendirmesi.
- Enerji tüketimi tahmini.
- Gelir optimizasyonu.
- Aday tarama süreçleri.
AI uygulamaları neredeyse sonsuzdur. Popüler uygulamalar arasında şunlar vardır:
- Robotik üretim hatları.
- Sohbet robotları.
- Biyometri tanıma sistemleri.
- Tıbbi görüntüleme analizi.
- Tahmine dayalı bakım.
- Şehir planlaması.
- Pazarlama kişiselleştirme.
Kariyer: veri bilimi ile yapay zeka karşılaştırması
Bir veri bilimcisinin ana odak noktası tipik olarak tekniktir ve detaylı olarak verilerle çalışmaktır. Veri bilimcileri, verilerin toplanması ve işlenmesi, veriler için doğru modelleri seçmek ve önerilerde bulunmak için sonuçları yorumlama üzerinde çalışabilir. İş, belirli yazılım veya sistemler içinde, hatta bina sistemlerinin içinde gerçekleşebilir.
Rol türleri
Veri bilimi işleri veri bilimcisi, veri analisti, veri mühendisi, makine öğrenimi mühendisi, araştırma bilimcisi, veri görselleştirme uzmanı, alana özgü analist rolleri ve daha fazlasını içerir. AI ayrıca tüm bu rolleri kapsar. Bununla birlikte, alanın kapsamı çok geniş olduğundan yazılım geliştiricisi, ürün yöneticisi, pazarlama uzmanı, AI test sorumlusu, AI mühendisi ve daha fazlası gibi birçok ek ilişkili rol ve iş odak alanı vardır.
Beceri seti
Veri bilimcileri, ilgili öngörüleri bulmak için verileri nitelendirmek ve analiz etmek üzere istatistiksel ve algoritmik yöntemlerin pratik uygulaması konusunda becerilere sahiptir. Veri bilimcilerinin istatistiksel matematik ve bilgisayar bilimlerinde deneyimli ve uygulanabilir araçlarda yeterlilik sahibi olması gerekir.
Yapay zekadaki role bağlı olarak gereken beceri seti, daha teknik veya kolay becerilere dayalı olabilir. Bazı rollerde teknik deneyim gerekli olmayabilir. Örneğin, bir AI yazılımı geliştiricisinin ilgili programlama dilleri, kütüphaneler ve araçlar hakkında pratik bilgiye ihtiyacı olacaktır. Bununla birlikte, bir üretici yapay zeka aracı AI test sorumlusunun dil becerisine, yaratıcı düşünceye ve kullanıcıların sistemle nasıl etkileşime girmesi gerektiğini bilmesine ihtiyacı olacaktır.
Kariyer gelişimi
Veri bilimi araçları ve iş akışları daha otomatik hale geldikçe ve üretkenleştikçe saf veri bilimi rollerinin sayısı azalır. Saf veri bilimi rolleri arayan veri bilimi uzmanları, akademik ve son teknoloji uygulamalara yönelir. Veri bilimcisinin araçların işleyişini anladığı analist rollerine ihtiyaç devam eder. Veri bilimcileri, küçük bir rolden daha üst düzey bir pozisyona yükseltir, insan veya proje yönetimine geçer ve hatta baş veri sorumlusu olur.
Yapay zeka rolünün odağına bağlı olarak, kariyer gelişimi de benzer şekilde gerçekleşir. Baş teknoloji sorumlusu, pazarlama müdürü, baş ürün sorumlusu vb. olabilirsiniz. Önümüzdeki on yıl içinde hangi işlerin otomatikleştirileceği konusunda eleştirel düşünmek, kariyerinize yön vermenize yardımcı olabilir.
Farklılıkların özeti: veri bilimi ve yapay zeka karşılaştırması
| Veri bilimi |
Yapay zeka |
|
| Bu nedir? |
Verilerden öngörü elde etmek için istatistiksel ve algoritmik modellemenin kullanılması. |
Yapay zeka, insan zekasını taklit eden makine tabanlı uygulamalara yönelik geniş kapsamlı bir terimdir. |
| En uygun olduğu alanlar: |
Bir veri kümesindeki bir soruyu cevaplamak. |
Yapay zeka, karmaşık bir insan görevini verimli bir şekilde tamamlamanın en iyi yoludur. |
| Methods |
Doğrusal regresyon, lojistik regresyon, anormallik tespiti, ikili sınıflandırma, k-means kümeleme, ana bileşen analizi ve daha fazlası. |
Yüz tanıma, doğal dil işleme, pekiştirmeli öğrenme, bilgi grafikleri, üretici yapay zeka ve daha fazlası. |
| Kapsam |
Verilerden cevaplanabilecek önceden tanımlanmış sorular. |
Geniş ve tanımlanması zor; görev tabanlı. |
| Uygulama |
Verileri yakalamak, temizlemek, modellemek, analiz etmek ve raporlamak için bir dizi farklı araç kullanır. |
Göreve bağlı. Tipik olarak karmaşık, önceden oluşturulmuş, üretilmiş bileşenlere dayanır. |
AWS, veri bilimi ve yapay zeka gereksinimlerinize nasıl yardımcı olur?
AWS, hem kurumsal hem de bireysel veri analitiğinizi ve zekanızı güçlendirip geliştirmenize yardımcı olmak için tasarlanmış, eksiksiz bir veri bilimi ve yapay zeka ürünleri ile hizmetlerine sahiptir.
Buna, hem yapılandırılmış hem de yapılandırılmamış veriler için API tabanlı veri bilimi ve yapay zeka çözümleri ile veri biliminin uçtan uca oluşturulmasını veya dağıtılmasını sağlayan tam yönetilen ortamlar dahildir.
- Amazon SageMaker Stüdyosu, veri bilimi ve makine öğrenimi çözümleri geliştirmek için amaca yönelik bir araç yığını içeren bir entegre geliştirme ortamıdır (IDE).
- Amazon Lex, etkileşimli yapay zeka ile kendi sohbet robotlarınızı oluşturmanıza yardımcı olur.
- Amazon Rekognition, görüntülerinizden ve videolarınızdan hem bilgi hem de öngörüler elde etmek için önceden eğitilmiş ve özelleştirilebilir bilgisayarlı görü (CV) özellikleri sunar.
- Amazon Comprehend, belgelerdeki metinlerden değerli bilgiler elde edip anlamanıza yardımcı olur.
- Amazon Personalize, müşteri deneyimini kişiselleştirmenize yardımcı olmak üzere makine öğrenimini kullanır.
- Amazon Forecast, zaman serisi tahminlerinin gerçekleştirilmesine yardımcı olur.
- Amazon Dolandırıcılık Algılayıcı, dolandırıcılık algılama modelleri oluşturmanıza, dağıtmanıza ve yönetmenize yardımcı olur.
AWS ayrıca görüşme, hikaye, görüntü, video ve müzik dahil olmak üzere yeni içerik ve fikirler oluşturabilen, dünya standartlarında üretici yapay zeka çözümlerinin giderek büyüyen bir listesini sunar. Üretici Yapay Zeka çözümleri şunları içerir:
- Amazon Bedrock, kuruluşların üretici yapay zeka çözümleri oluşturmasına ve ölçeklendirmesine yardımcı olur.
- AWS Trainium, üretici yapay zeka modellerinin daha hızlı eğitilmesine yardımcı olur.
- Amazon Q Developer, yazılım geliştirme için üretici yapay zekâ destekli bir yardımcıdır.
Hemen bir hesap oluşturarak AWS'de veri bilimi ve yapay zekayı kullanmaya başlayın.
