資料科學與人工智慧的區別

---

在當今快節奏的世界中，技術創新是主要焦點，有兩個領域被認為具有重大影響。它們是：“資料科學”和“人工智慧”。顯然，兩者都與資料概念相關，但其主要功能不同。資料科學處理從資料中尋找模式以進行推理和解決問題，而人工智慧則利用這些資料來開發智慧系統。

因此，讓我們定義這兩個概念，然後我們將比較“資料科學”和“人工智慧”在基本組成部分上的差異，以瞭解它們是如何使用以及如何獨立執行的。

什麼是資料科學？

資料科學——從結構化和非結構化資料中獲取和得出重要見解的過程。它幫助不同的公司和組織就其中的趨勢和模式做出正確的結論。

資料科學涉及兩種主要型別的資料

1. 定量資料：這是數字，例如在一個給定時期內獲得的本地客戶數量，例如一、二、三。

2. 定性資料：這可以是文字、影像或任何非數字值。

資料科學家的工作通常包括：

• 從不同來源收集資料，這些來源可以是紙質/線上格式或透過訪談等。
• 資料清洗和處理，使其正確。
• 應用定量分析以識別隱藏在資料中的模式。
• 分析結果以獲得更清晰的理解並傳達結果。
• 使用圖形元素（如座標平面、圖表和報告）呈現這些見解。例如：如果零售業務銷售額下降，資料科學家將調查問題是季節性的還是與客戶趨勢變化有關。

示例 1：分析銷售資料

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()

輸出

顯示全年銷售趨勢的折線圖。

示例 2：客戶細分

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)

輸出

具有顯示客戶細分的附加叢集列的資料框。

   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

什麼是人工智慧？

人工智慧是關於設計複雜的機器或系統，這些機器或系統可以執行如果完成則需要智力才能完成的任務。例如，這些任務可能是：語音識別或影像識別或決策。

這種風格被稱為"機器學習 (ML)"，它以 AI 為中心，並且隨著裝置的實施不斷從提供給機器的資料中學習，它具有提高機器速度的能力。深度學習是 AI 的一個更發達的分支，它試圖利用神經網路來模擬人腦的工作方式，以識別來自海量資料的相當複雜的模式。

應用

AI 的一些常見應用包括：

• 智慧助手：例如“Siri”或Alexa裝置，這些裝置可以聽到人們的聲音並做出回應。
• 安全系統：人臉檢測演算法或在最受歡迎的社交應用程式中。
• 自動駕駛汽車：可以僅基於相對便宜的人工智慧進行導航，以便能夠當場做出真實的決策。

示例 1：簡單線性迴歸

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}")

輸出

2600 平方英尺房屋的預測價格。

Predicted price for 2600 sqft house: $473,353.91

示例 2：使用預訓練模型進行影像分類

以下 Python 程式中使用的影像

圖片來源：pixelbay

Python 程式

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}")

輸出

提供的影像的分類，包括機率和標籤。

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

資料科學與人工智慧的區別

下表突出顯示了資料科學和人工智慧之間的主要區別

方面	資料科學	人工智慧
目的	檢查資訊以理解或回答問題	開發像人類一樣執行任務的系統
重點	專注於理解資料中的“什麼”和“為什麼”	專注於如何在沒有人為干預的情況下執行任務
使用的技術	計算分析、資料表示、預測、結果管理	機器學習、深度學習、神經網路
資料利用	透過分析定性和定量資料來輔助決策的核心	使用資料幫助機器學習和改進任務效能
實際應用	識別模式和趨勢，用於戰略決策和預測	程式化營銷、自動駕駛汽車和智慧系統

結論

然而，資料科學和人工智慧這兩個最相似的學科，因為它們都使用（資料），卻面向不同的目標。資料科學可以描述為對資料的分析，其具體目的是協助組織內部的決策。另一方面，人工智慧可以理解為自行設計和工程機器/系統以在沒有人為幫助的情況下完成任務的過程。總而言之，所有這些領域共同改變了當今商業環境的面貌，因此在當今圍繞技術旋轉的世界中具有相關性。

關於資料科學與人工智慧的常見問題

1. 資料科學和人工智慧可以攜手合作嗎？

答：當然！資料科學利用資料，而人工智慧則將它們應用於例如決策和執行工作。

2. 資料科學還是人工智慧提供更好的職業前景？

答：兩者都是非常搶手的職位，但是，從事人工智慧工作往往更多地涉及大量自動化，而從事資料科學工作則更多地涉及資料處理。這取決於你的職業目標和最感興趣的內容。

3. 機器學習是資料科學還是人工智慧的一部分？

答：機器學習歸類於人工智慧。但是，通常的做法是在資料科學中應用它，以便根據資料中發現的模式來預測某些未來的結果。

4. 資料科學和人工智慧是否需要相同的技能？

是的，也不是。程式設計對於這兩個領域都是強制性的，但是，資料科學在某種程度上更多地是關於統計和分析，而人工智慧則更多地依賴於演算法和自動化。

5. 哪些行業使用資料科學和人工智慧？

這兩者對醫療保健或金融、零售和科技等活動領域尤為重要。資料科學需要評估資料模式，而人工智慧則增強了對話系統、自動駕駛汽車和推薦系統。