Tìm hiểu sự khác biệt Khoa học dữ liệu và Trí tuệ nhân tạo
- Giải pháp đào tạo nhân sự doanh nghiệp trong kỷ nguyên AI
- Trí tuệ nhân tạo là gì? Ứng dụng của trí tuệ nhân tạo trong các ngành
- Trợ lý AI cho marketing - công cụ hiệu quả cho các nhà tiếp thị
- Tìm hiểu khoá học tool AI cho marketing tại FUNiX
- Khoá học AI Marketing FUNiX - Cơ hội cho tương lai của nhà tiếp thị
Table of Contents
Trong thế giới công nghệ phát triển nhanh chóng, hai thuật ngữ đã trở nên phổ biến và hấp dẫn vô cùng: khoa học dữ liệu và Trí tuệ nhân tạo (AI). Cả hai lĩnh vực này đã và đang chuyển đổi các ngành công nghiệp khác nhau và định hình tương lai về cách chúng ta tương tác với máy móc và dữ liệu.
Trong bài viết này chúng ta sẽ đi sâu vào những điểm phức tạp của khoa học dữ liệu và AI, nêu bật những điểm khác biệt chính của chúng và khám phá mức lương dành cho các chuyên gia làm việc trong các lĩnh vực này.
1. Khoa học dữ liệu là gì?
Khoa học dữ liệu là một lĩnh vực liên ngành kết hợp chuyên môn từ thống kê, khoa học máy tính và kiến thức miền để trích xuất những hiểu biết và kiến thức có giá trị từ dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc. Nó bao gồm một loạt các kỹ thuật, bao gồm làm sạch dữ liệu, tiền xử lý dữ liệu, trực quan hóa dữ liệu và thuật toán máy học. Các nhà khoa học dữ liệu đóng vai trò then chốt trong việc hiểu các mẫu dữ liệu phức tạp, đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu và dự đoán xu hướng trong tương lai.
2. Trí tuệ nhân tạo là gì?
Trí tuệ nhân tạo, ngược lại, đề cập đến sự mô phỏng trí thông minh của con người trong máy móc. Các hệ thống AI có thể học hỏi kinh nghiệm, thích ứng với đầu vào mới và thực hiện các tác vụ thường yêu cầu trí thông minh của con người, như nhận dạng giọng nói, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và ra quyết định. AI có thể được phân thành hai loại: AI hẹp và AI chung.
AI thu hẹp tập trung vào việc thực hiện các tác vụ cụ thể với độ chính xác và độ chính xác cao. Ví dụ bao gồm các trợ lý ảo như Siri và Alexa, hệ thống khuyến nghị và xe tự hành. AI nói chung, vẫn là một khái niệm lý thuyết, sẽ có thể hiểu, học và áp dụng kiến thức trên nhiều lĩnh vực khác nhau, giống như con người.
>>> Xem thêm bài viết: Làm thế nào AI ngành bán lẻ được tối ưu hóa
3. Khoa học dữ liệu và Trí tuệ nhân tạo có giống nhau không?
Mặc dù khoa học dữ liệu và AI có liên quan chặt chẽ và thường được sử dụng cùng nhau, nhưng chúng không giống nhau. Khoa học dữ liệu là một lĩnh vực rộng lớn hơn liên quan đến việc trích xuất thông tin chi tiết từ dữ liệu bằng các kỹ thuật khác nhau, bao gồm cả AI. Mặt khác, Trí tuệ nhân tạo (AI) là một lĩnh vực chuyên biệt trong khoa học máy tính dành riêng cho việc phát triển các loại máy có khả năng thực hiện các tác vụ thường cần đến trí thông minh của con người.
Nói một cách đơn giản, khoa học dữ liệu tập trung vào quá trình trích xuất, làm sạch và phân tích dữ liệu để thu được những hiểu biết có giá trị, ngược lại, AI liên quan đến việc tạo ra các hệ thống thông minh có thể thực hiện các nhiệm vụ một cách tự động, học hỏi kinh nghiệm và nâng cao hiệu suất khi đạt được nhiều kiến thức hơn theo thời gian.
4. Sự khác biệt chính giữa Khoa học dữ liệu và Trí tuệ nhân tạo
Tiêu chí |
Khoa học dữ liệu |
Trí tuệ nhân tạo |
Phạm vi và Trọng tâm |
Liên quan đến toàn bộ vòng đời dữ liệu, từ thu thập đến phân tích |
Chủ yếu quan tâm đến việc xây dựng hệ thống thông minh |
Mục tiêu |
Khám phá các mẫu và thông tin chi tiết từ dữ liệu |
Phát triển các hệ thống có khả năng ra quyết định tự trị |
kỹ thuật được sử dụng |
Phương pháp thống kê, phân tích và thuật toán học máy |
Mạng lưới thần kinh, NLP, hệ thống chuyên gia, v.v. |
Các ứng dụng |
Phân tích kinh doanh, chăm sóc sức khỏe, tài chính, tiếp thị,… |
Trợ lý ảo, xe tự hành, hệ thống khuyến nghị,… |
Mức độ tự động hóa |
Liên quan đến một số tự động hóa nhưng thường cần sự can thiệp của con người |
Nhằm mục đích tự động hóa hoàn toàn với sự can thiệp tối thiểu của con người |
>>> Đăng ký tìm hiểu chi tiết các khóa học CNTT của FUNiX tại đây:
Tham khảo chuỗi bài viết liên quan:
5 Điểm đáng chú ý tại khóa học lập trình trực tuyến FPT – FUNiX
Từ A-Z chương trình học FUNiX – Mô hình đào tạo lập trình trực tuyến số 1 Việt Nam
Lý do phổ biến khiến học viên nước ngoài chọn FUNiX
5 Ứng dụng của machine learning quan trọng trong công cuộc chuyển đổi số
9 Xu hướng học máy hàng đầu tính đến 2025
Nguyễn Cúc
Nguồn tham khảo: simplilearn
Bình luận (0
)