데이터 사이언스와 인공 지능(AI) 상관관계

데이터  사이언스와 인공 지능은 오늘날 세계에서 가장 중요한 기술 중 하나입니다. 데이터 사이언스의 작업에 인공지능을 사용하긴 하지만, 그렇다고 데이터 사이언스가 100% 인공지능이라고 할 수는 없습니다

데이터 사이언스의 단계와 절차에는 데이터 추출, 수정, 시각화 및 데이터 유지 관리가 포함되어 미래 이벤트의 발생을 예측합니다. 데이터 사이언티스트는 머신 러닝 알고리즘에 대한 지식도 필요합니다.

이러한 머신 러닝 알고리즘은 인공지능을 일컫는 말입니다.

인공 지능과 데이터 사이언스

1) 현대 AI의 제한점

인공 지능과 데이터 사이언스는 일반적으로 동일하게 사용됩니다. 그러나 두 분야 사이에는 약간의 차이가 있습니다. 오늘날 세계에서 사용되는 현대 AI는 '인공 협소 지능'입니다. 즉 "완벽하게 인공지능"이라고 부를 수는 없다는 것입니다. 이러한 형태의 지능 하에서 컴퓨터 시스템은 인간처럼 완전한 자율성과 의식을 갖지 못합니다. 오히려 그들은 훈련을 받은 작업만 수행할 수 있습니다 .

예를 들어 , AlphaGo는 세계 1위 바둑 챔피언을 물리칠 수 있을지 모르지만 알파고 그 자신이 AlphaGo 게임을 하고 있다는 것을 알지 못할 것입니다. 즉 자율 의식을 가지고 있지는 않다는 것입니다.

2) 데이터 사이언스는 포괄적인 분야입니다

데이터 사이언스는 데이터를 분석하고 연구하는 학문입니다. 데이터 사이언티스트는 회사에 도움이 되는 결정을 내릴 책임이 있습니다 .

데이터 사이언티스트의 일상적인 역할과 책임에서 주요 요구 사항은 데이터를 사전 처리하는 것, 즉 데이터 정리 및 변환을 수행하는 것입니다.

그런 다음 그는 데이터의 패턴을 분석하고 시각화 기술을 사용하여 분석 절차에 따른 그래프를 그립니다. 그런 다음 그는 미래 사건의 발생 가능성을 찾는 예측 모델을 개발합니다.

3) 인공 지능은 데이터 과학자를 위한 도구입니다.

데이터 과학자에게 인공 지능은 하나의 도구로서 작동합니다.

예를 들어 , 여러 회사에서는 딥 러닝 과학자, 머신 러닝 엔지니어, NLP 과학자 등과 같은 순수한 AI 직위가 필요합니다.

이러한 직무의 대부분 목표는 AI를 움직이는 제품을 개발하기 위한 것입니다. 이러한 역할 중 다수는 다양한 데이터 작업을 수행하기 위해 R 및 Python과 같은 데이터 사이언스 도구 가 필요하지만 추가 컴퓨터 사이언스 전문 지식도 필요합니다.

반면에 데이터 사이언티스트는 회사와 기업이 데이터에 기반한 신중한 결정을 내릴 수 있도록 도와줍니다.

데이터 과학자는 SQL 및 NoSQL 쿼리를 사용하여 데이터를 추출하고, 데이터의 다양한 형태를 정리하고, 데이터의 패턴을 분석하고, 예측 모델을 적용하여 미래 통찰력을 생성하는 일을 담당합니다.

또한 데이터 사이언티스트는 딥 러닝 알고리즘과 같은 AI 도구를 사용하여 데이터에 대한 더 세심한 분류 및 예측을 수행합니다.

데이터 사이언스 VS 인공 지능 - 주요 차이점

  

    데이터 사이언스는 전처리, 분석, 시각화 및 예측을 포함하는 포괄적인 프로세스입니다. 반면에 AI는 미래의 사건을 예측하는 예측 모델의 구현입니다.  

    데이터 사이언스는 다양한 통계 기술로 구성되는 반면 AI는 컴퓨터 알고리즘을 사용합니다.  

    데이터 사이언스와 관련된 도구는 AI에서 사용되는 도구보다 훨씬 많습니다. 데이터 사이언스는에는 데이터를 분석하고 그로부터 통찰력을 생성하기 위한 여러 단계가 포함되기 때문입니다.  

    데이터 사이언스는 데이터에서 숨겨진 패턴을 찾는 것입니다. AI는 데이터 모델에 자율성을 부여하는 것입니다.  

    데이터 사이언스를 통해 통계적 통찰력을 사용하는 모델을 구축합니다. 반면에 AI는 인지와 인간의 이해를 모방하는 모델을 구축하기 위한 것입니다.  

    데이터 사이언스는 AI에 비해 높은 수준의 과학적 프로세싱을 가지고 있진 않습니다.   

*필자도 아직 배워나가는 중이기 때문에 정보 오류나 미흡한 점이 있을 수 있습니다. 양해 부탁드립니다.