Tabulation
- Qu’est-ce que la science des données ?
- Qu’est-ce que l’intelligence artificielle ?
- La science de l’information contre l’intelligence artificielle : Ressemblances et distinctions secrètes
La science de l’information et le système expert (IA) sont deux technologies complémentaires dans l’environnement technologique contemporain. La science de l’information organise et traite les grands ensembles de données, généralement structurés de manière variable, qui alimentent souvent les algorithmes d’IA. Les outils d’IA peuvent également être utilisés dans la procédure de science de l’information.
Comme VentureBeat l’a en fait décrit, « la science des données est l’application de stratégies cliniques et de mathématiques pour prendre des décisions organisationnelles. Plus précisément, cela a fini par être connu pour les processus d’exploration de données, d’intelligence artificielle (ML) et de système expert (IA) de plus en plus utilisés pour des ensembles très volumineux (« gros ») et souvent hétérogènes d’ensembles de données semi-structurés et désorganisés ».
Et, alors que l’IA « a pour objectif de former l’innovation pour imiter avec précision ou – dans de nombreux cas – surpasser les capacités des humains », elle dépend aujourd’hui d’un « apprentissage » quelque peu brutal à partir d’ensembles de données très volumineux qu’un chercheur en information ou un expert similaire a réellement organisé, et écrit ou assisté par des algorithmes, à appliquer à une application relativement étroite.
Un chercheur en information peut être responsable de l’intégration des flux de données en temps réel sur l’environnement financier et physique, et des flux de croyances des clients des médias sociaux, avec des données sur les besoins fonctionnels, l’expédition, l’approvisionnement et la production. Un chercheur de données peut également écrire et utiliser des algorithmes d’apprentissage automatique (ML) d’IA pour améliorer et anticiper la réponse de l’entreprise à ces différents facteurs.
Qu’est-ce que la science des données ?
Les sciences de l’information gèrent de gros volumes de données, intégrant des outils tels que les mathématiques et les données, et des méthodes modernes telles que la programmation spécialisée, l’analyse avancée et le ML pour trouver des modèles et en tirer des informations précieuses qui guident la prise de décision, la planification stratégique et d’autres processus.
La discipline applique le ML aux nombres, images, audio, vidéo, texte, etc. pour produire des résultats prédictifs et faisant autorité.
Le cycle de vie de la science des données comprend plusieurs phases :
Acquisition d’informations : cela inclut la collecte de données brutes, structurées et désorganisées, complètes de données client, fichiers journaux, vidéo, audio, images, le Web des objets (IoT), réseaux sociaux et bien plus encore. Les données peuvent être extraites d’une myriade de sources pertinentes à l’aide de diverses méthodes, telles que le grattage Web, la saisie manuelle et les données en temps réel diffusées à partir de systèmes et d’appareils.
Traitement et stockage des données : cela inclut le nettoyage, la modification et l’organisation des informations à l’aide de conceptions ETL (extraire, modifier, charger) ou d’autres méthodes d’intégration de données. Les équipes de gestion de l’information ont établi des processus et des structures de stockage, en réfléchissant aux différents formats d’information disponibles. Les informations sont préparées pour s’assurer que des informations de qualité sont remplies dans des lacs d’informations, des installations de stockage de données ou d’autres référentiels à utiliser dans des conceptions d’analyse, de ML et de connaissances approfondies.
Analyse de données : C’est là que les chercheurs de données examinent les informations prêtes pour les modèles, les plages, les distributions de valeur et les prédispositions afin de déterminer leur pertinence pour l’analyse prédictive et le ML. Le modèle produit peut être responsable de fournir des informations précises qui aident les entreprises à prendre des décisions efficaces pour atteindre l’évolutivité.
Communication : dans cette dernière étape, des outils de visualisation de données sont utilisés pour présenter les pistes d’analyse. aux types de graphiques, de diagrammes, de rapports et d’autres formats compréhensibles qui facilitent une compréhension simple. La compréhension de ces analyses favorise l’intelligence économique.
Qu’est-ce qu’un système expert ?
L’IA est une branche de l’informatique concernée par la simulation des procédures d’intelligence humaine par des machines intelligentes programmées pour penser comme les gens et imiter leurs actions.
Cela ne s’étend pas seulement au ML, mais également aux fonctionnalités de compréhension des fabricants telles que la vue, l’ouïe, le toucher et d’autres capacités de détection des capacités humaines et au-delà. Par exemple, les applications des systèmes d’IA incluent le ML, la reconnaissance vocale, le traitement du langage naturel (NLP) et la vision de l’appareil.
La programmation de l’IA comprend trois capacités cognitives : la connaissance, le raisonnement et l’autocorrection.
Apprentissage : cette partie de la programmation de l’IA se concentre sur l’obtention d’informations et la production d’algorithmes ou de règles qu’elle utilise pour obtenir des informations exploitables à partir des données. Les règles vont droit au but, avec des instructions détaillées pour effectuer des tâches particulières.
Réflexion : cet élément de la programmation de l’IA consiste à choisir le meilleur algorithme pour un résultat prédéterminé particulier. .
Auto-correction : Cet élément de l’IA montre qu’il améliore et développe continuellement les algorithmes existants pour s’assurer que leurs résultats sont aussi précis que possible.
Expert Le système est également largement divisé en IA faible et IA forte.
IA faible : ceci est également appelé IA étroite ou intelligence étroite synthétique (ANI). Ce type d’IA est formé pour effectuer des tâches spécifiques. L’IA établie à ce jour relève de cette catégorie, entraînant le développement d’applications telles que des assistants numériques, comme Siri et Alexa, et des camions autonomes.
Une IA forte : l’intelligence artificielle de base (AGI) et l’intelligence artificielle artificielle (ASI). L’AGI impliquerait un fabricant ayant une intelligence équivalente à celle des humains, avec une conscience de soi et la conscience de résoudre les problèmes, de découvrir et de préparer l’avenir. L’ASI vise à aller au-delà de l’intelligence et des capacités du cerveau humain. L’IA forte est encore totalement théorique et peut-être peu susceptible d’être réalisée, sauf par mimétisme avancé ou une sorte de fusion biologique.
Science des données contre système expert : principales similitudes et distinctions
Les similitudes et les différences entre la science de l’information et l’IA sont mieux comprises grâce à la clarté de 2 idées cruciales :
Interdépendance typique : La science des données utilise généralement l’IA dans ses opérations, et vice versa, ce qui est pourquoi les idées sont généralement utilisées de manière interchangeable. La présomption qu’ils sont identiques est incorrecte, car la science des données ne représente pas l’intelligence synthétique.
Définition fondamentale : la science de l’information moderne comprend la collecte, l’organisation et l’analyse prédictive ou prescriptive des informations basée sur le ML, tandis que l’IA englobe cette analyse ou les capacités sophistiquées de perception des appareils susceptibles de fournir des informations. pour un système d’IA.
- Processus : l’IA implique un traitement complexe et de haut niveau, visant à prévoir les événements futurs à l’aide d’une conception prédictive ; la science des données implique le prétraitement de l’information, l’analyse, la visualisation et la prédiction.
- Techniques : l’IA utilise des stratégies d’intelligence artificielle en utilisant des algorithmes informatiques ; la science de l’information utilise des outils d’analyse de données et des techniques de données et de mathématiques pour effectuer des tâches.
- Objectif : l’objectif principal du système expert est d’accomplir l’automatisation et de réaliser un fonctionnement indépendant, en se débarrassant de la nécessité de l’intervention humaine. Pour la science des données, il s’agit de découvrir les modèles cachés dans les données.
- Conceptions : les conceptions de systèmes experts sont développées dans le but d’imiter la compréhension et la cognition humaines. En science des données, les conceptions sont conçues pour produire des informations statistiques nécessaires à la prise de décision.
La mission de VentureBeat est d’être une place publique numérique pour décideurs techniques pour mieux comprendre l’innovation et les transactions commerciales transformatrices. Découvrez nos Rundowns.
.
Toute l’actualité en temps réel, est sur L’Entrepreneur
