数据科学与人工智能的区别

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在当今快节奏的世界中，技术创新是主要焦点，有两个领域被认为具有重大影响。它们是：“数据科学”和“人工智能”。显然，两者都与数据概念相关，但其主要功能不同。数据科学处理从数据中寻找模式以进行推理和解决问题，而人工智能则利用这些数据来开发智能系统。

因此，让我们定义这两个概念，然后我们将比较“数据科学”和“人工智能”在基本组成部分上的差异，以了解它们是如何使用以及如何独立运行的。

什么是数据科学？

数据科学——从结构化和非结构化数据中获取和得出重要见解的过程。它帮助不同的公司和组织就其中的趋势和模式做出正确的结论。

数据科学涉及两种主要类型的数据

1. 定量数据：这是数字，例如在一个给定时期内获得的本地客户数量，例如一、二、三。

2. 定性数据：这可以是文本、图像或任何非数字值。

数据科学家的工作通常包括：

• 从不同来源收集数据，这些来源可以是纸质/在线格式或通过访谈等。
• 数据清洗和处理，使其正确。
• 应用定量分析以识别隐藏在数据中的模式。
• 分析结果以获得更清晰的理解并传达结果。
• 使用图形元素（如坐标平面、图表和报告）呈现这些见解。例如：如果零售业务销售额下降，数据科学家将调查问题是季节性的还是与客户趋势变化有关。

示例 1：分析销售数据

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# Sample data
data = {
    'Month': ['Jan', 'Feb', 'Mar', 'Apr', 'May', 'Jun', 'Jul', 'Aug', 'Sep', 'Oct', 'Nov', 'Dec'],
    'Sales': [1200, 1500, 1700, 1600, 1800, 1900, 2000, 2100, 2200, 2300, 2400, 2500]
}

# Create DataFrame
df = pd.DataFrame(data)

# Plotting sales data
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(df['Month'], df['Sales'], marker='o', linestyle='-', color='b')
plt.title('Monthly Sales Data')
plt.xlabel('Month')
plt.ylabel('Sales ($)')
plt.grid(True)
plt.xticks(rotation=45)
plt.tight_layout()
plt.show()

输出

显示全年销售趋势的折线图。

示例 2：客户细分

import pandas as pd
from sklearn.cluster import KMeans

# Sample data
data = {
    'CustomerID': [1, 2, 3, 4, 5],
    'TotalSpend': [500, 1500, 3000, 2500, 4000],
    'Frequency': [10, 20, 30, 25, 35]
}

# Create DataFrame
df = pd.DataFrame(data)

# KMeans clustering
kmeans = KMeans(n_clusters=2, random_state=0).fit(df[['TotalSpend', 'Frequency']])
df['Cluster'] = kmeans.labels_

print(df)

输出

具有显示客户细分的附加集群列的数据框。

   CustomerID  TotalSpend  Frequency  Cluster
0           1         500         10        1
1           2        1500         20        1
2           3        3000         30        0
3           4        2500         25        0
4           5        4000         35        0

什么是人工智能？

人工智能是关于设计复杂的机器或系统，这些机器或系统可以执行如果完成则需要智力才能完成的任务。例如，这些任务可能是：语音识别或图像识别或决策。

这种风格被称为"机器学习 (ML)"，它以 AI 为中心，并且随着设备的实施不断从提供给机器的数据中学习，它具有提高机器速度的能力。深度学习是 AI 的一个更发达的分支，它试图利用神经网络来模拟人脑的工作方式，以识别来自海量数据的相当复杂的模式。

应用

AI 的一些常见应用包括：

• 智能助手：例如“Siri”或Alexa设备，这些设备可以听到人们的声音并做出回应。
• 安全系统：人脸检测算法或在最受欢迎的社交应用程序中。
• 自动驾驶汽车：可以仅基于相对便宜的人工智能进行导航，以便能够当场做出真实的决策。

示例 1：简单线性回归

from sklearn.linear_model import LinearRegression
import numpy as np

# Sample data
X = np.array([[1500], [1800], [2200], [2500], [2700]])
y = np.array([300000, 350000, 400000, 450000, 500000])

# Create and train the model
model = LinearRegression().fit(X, y)

# Predict house price for a new size
new_size = np.array([[2600]])
predicted_price = model.predict(new_size)

print(f"Predicted price for 2600 sqft house: ${predicted_price[0]:,.2f}")

输出

2600 平方英尺房屋的预测价格。

Predicted price for 2600 sqft house: $473,353.91

示例 2：使用预训练模型进行图像分类

以下 Python 程序中使用的图像

图片来源：pixelbay

Python 程序

from tensorflow.keras.applications import VGG16
from tensorflow.keras.preprocessing import image
from tensorflow.keras.applications.vgg16 import preprocess_input, decode_predictions
import numpy as np

# Load pre-trained VGG16 model
model = VGG16(weights='imagenet')

# Load and preprocess an image
img_path = 'path_to_image.jpg'  # Replace with your image path
img = image.load_img(img_path, target_size=(224, 224))
img_array = image.img_to_array(img)
img_array = np.expand_dims(img_array, axis=0)
img_array = preprocess_input(img_array)

# Predict the class
predictions = model.predict(img_array)
decoded_predictions = decode_predictions(predictions, top=3)[0]

print(f"Predictions: {decoded_predictions}")

输出

提供的图像的分类，包括概率和标签。

Predictions: [('n02123159', 'tiger_cat', 0.35890165), ('n02124075', 'Egyptian_cat', 0.29482183), ('n02123045', 'tabby', 0.2883259)]

数据科学与人工智能的区别

下表突出显示了数据科学和人工智能之间的主要区别

方面	数据科学	人工智能
目的	检查信息以理解或回答问题	开发像人类一样执行任务的系统
重点	专注于理解数据中的“什么”和“为什么”	专注于如何在没有人为干预的情况下执行任务
使用的技术	计算分析、数据表示、预测、结果管理	机器学习、深度学习、神经网络
数据利用	通过分析定性和定量数据来辅助决策的核心	使用数据帮助机器学习和改进任务性能
实际应用	识别模式和趋势，用于战略决策和预测	程序化营销、自动驾驶汽车和智能系统

结论

然而，数据科学和人工智能这两个最相似的学科，因为它们都使用（数据），却面向不同的目标。数据科学可以描述为对数据的分析，其具体目的是协助组织内部的决策。另一方面，人工智能可以理解为自行设计和工程机器/系统以在没有人为帮助的情况下完成任务的过程。总而言之，所有这些领域共同改变了当今商业环境的面貌，因此在当今围绕技术旋转的世界中具有相关性。

关于数据科学与人工智能的常见问题

1. 数据科学和人工智能可以携手合作吗？

答：当然！数据科学利用数据，而人工智能则将它们应用于例如决策和执行工作。

2. 数据科学还是人工智能提供更好的职业前景？

答：两者都是非常抢手的职位，但是，从事人工智能工作往往更多地涉及大量自动化，而从事数据科学工作则更多地涉及数据处理。这取决于你的职业目标和最感兴趣的内容。

3. 机器学习是数据科学还是人工智能的一部分？

答：机器学习归类于人工智能。但是，通常的做法是在数据科学中应用它，以便根据数据中发现的模式来预测某些未来的结果。

4. 数据科学和人工智能是否需要相同的技能？

是的，也不是。编程对于这两个领域都是强制性的，但是，数据科学在某种程度上更多地是关于统计和分析，而人工智能则更多地依赖于算法和自动化。

5. 哪些行业使用数据科学和人工智能？

这两者对医疗保健或金融、零售和科技等活动领域尤为重要。数据科学需要评估数据模式，而人工智能则增强了对话系统、自动驾驶汽车和推荐系统。