อะไรคือความแตกต่างระหว่างวิทยาศาสตร์ข้อมูลและปัญญาประดิษฐ์?
ทั้งวิทยาศาสตร์ข้อมูลและปัญญาประดิษฐ์ (AI) เป็นหลักการทั่วไปสำหรับวิธีการและเทคนิคที่เกี่ยวข้องกับการทำความเข้าใจและการใช้งานข้อมูลดิจิทัล องค์กรสมัยใหม่รวบรวมข้อมูลจากระบบออนไลน์และระบบทางกายภาพในทุกแง่มุมของชีวิตมนุษย์ เรามีข้อมูลในรูปแบบข้อความ เสียง วิดีโอ และรูปภาพปริมาณมาก วิทยาศาสตร์ข้อมูล รวบรวมเครื่องมือทางสถิติ วิธีการและเทคโนโลยีเพื่อสร้างความหมายจากข้อมูล ปัญญาประดิษฐ์ ก้าวไปอีกขั้นและยังใช้ข้อมูลเพื่อแก้ปัญหาที่เกี่ยวข้องกับสติปัญญาของมนุษย์ เช่น การเรียนรู้ รูปแบบการจดจำ และการแสดงออกที่คล้ายกับมนุษย์ เป็นคอลเลกชันของอัลกอริทึมที่ซับซ้อนที่จะ “เรียนรู้” และทำให้การแก้ปัญหาได้ดีขึ้นเมื่อเวลาผ่านไป
ความคล้ายคลึงกันระหว่างวิทยาศาสตร์ข้อมูลและปัญญาประดิษฐ์
ทั้ง AI และวิทยาศาสตร์ข้อมูลมีทั้งเครื่องมือ เทคนิค และอัลกอริธึมในการวิเคราะห์และใช้ข้อมูลปริมาณมาก ต่อไปนี้คือสิ่งที่คล้ายคลึงกัน
การใช้งานเชิงคาดการณ์
ทั้งเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์และวิทยาศาสตร์ข้อมูลจะทำการคาดการณ์โดยอาศัยข้อมูลใหม่ ซึ่งเป็นผลมาจากการใช้โมเดลและวิธีการที่เรียนรู้ในการวิเคราะห์ข้อมูลก่อนหน้านี้ ตัวอย่างเช่น การทำนายยอดขายรวมรายเดือนในอนาคตโดยอิงจากข้อมูลของปีก่อนๆ เป็นตัวอย่างหนึ่งของการวิเคราะห์ข้อมูลอนุกรมเวลาภายในวิทยาศาสตร์ข้อมูล
ในทำนองเดียวกัน รถยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วยตนเองเป็นตัวอย่างของระบบปัญญาประดิษฐ์เชิงคาดการณ์ เมื่อมีรถยนต์ไร้คนขับอยู่บนถนน ระบบจะคำนวณระยะทางถึงรถคันหน้าและความเร็วของรถทั้งสองคัน โดยจะรักษาความเร็วให้อยู่ในอัตราที่สามารถหลีกเลี่ยงการชนได้ โดยอาศัยการคาดการณ์การเบรกกะทันหันของรถคันหน้า
ข้อกำหนดด้านคุณภาพข้อมูล
ทั้งเทคโนโลยี AI และวิทยาศาสตร์ข้อมูลจะให้ผลลัพธ์ที่แม่นยำน้อยลง หากข้อมูลการฝึกที่ไม่สอดคล้องกัน มีอคติ หรือไม่สมบูรณ์ ตัวอย่างเช่น วิทยาศาสตร์ข้อมูลและอัลกอริทึม AI อาจ:
- กรองข้อมูลใหม่ออกหากเป็นข้อมูลใหม่ทั้งหมดและไม่ได้อยู่ในชุดข้อมูลเดิม
- จัดลำดับความสำคัญของแอตทริบิวต์เฉพาะในชุดข้อมูลเหนือแอตทริบิวต์อื่นๆ ทั้งหมด หากข้อมูลอินพุตขาดความแปรผัน
- สร้างข้อมูลที่ไม่มีอยู่จริงหรือข้อมูลสมมติเนื่องจากข้อมูลอินพุตเป็นเท็จ
แมชชีนเลิร์นนิง
แมชชีนเลิร์นนิง (ML) ถือเป็นหมวดหมู่ย่อยของทั้งวิทยาศาสตร์ข้อมูลและ AI ซึ่งหมายความว่าโมเดล ML ทั้งหมดถือเป็นโมเดลวิทยาศาสตร์ข้อมูล และอัลกอริธึม ML ทั้งหมดก็ถือเป็นอัลกอริธึม AI เช่นกัน มีความเข้าใจผิดที่พบบ่อยว่า AI ทั้งหมดใช้ ML แต่ที่จริงไม่เป็นเช่นนั้น ML ไม่จำเป็นเสมอไปในโซลูชัน AI ที่ซับซ้อน ในทำนองเดียวกัน ก็ไม่ใช่ว่าโซลูชันด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลทั้งหมดจะเกี่ยวข้องกับ ML
ความแตกต่างที่สำคัญ: วิทยาศาสตร์ข้อมูลเทียบกับปัญญาประดิษฐ์
วิทยาศาสตร์ข้อมูลเกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อระบุหารูปแบบที่ซ่อนอยู่และจุดที่น่าสนใจสำหรับการคาดการณ์ วิทยาศาสตร์ข้อมูลประยุกต์จะใช้แบบจำลองและวิธีการที่ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูล แล้วประยุกต์ใช้สิ่งเหล่านี้กับข้อมูลใหม่ๆ ในสถานการณ์ความเป็นจริงเพื่อให้ผลลัพธ์ด้านความน่าจะเป็น ในทางตรงกันข้าม AI จะใช้เทคนิควิทยาศาสตร์ข้อมูลประยุกต์และอัลกอริทึมอื่นๆ เพื่อเขียนและเรียกใช้ระบบเชิงเครื่องจักรที่ซับซ้อนซึ่งคล้ายคลึงกับสติปัญญาของมนุษย์
วิทยาศาสตร์ข้อมูลยังสามารถใช้ในการใช้งานอื่นๆ นอกเหนือจาก AI และวิทยาการคอมพิวเตอร์ได้ด้วย
เป้าหมาย
เป้าหมายของวิทยาศาสตร์ข้อมูลคือการใช้แบบจำลองและวิธีการทางสถิติและการคำนวณที่มีอยู่เดิมเพื่อทำความเข้าใจจุดที่น่าสนใจหรือรูปแบบในข้อมูลที่รวบรวมมาได้ ผลลัพธ์ถูกกำหนดไว้ล่วงหน้าและง่ายต่อการกำหนดตั้งแต่เริ่มต้น ตัวอย่างเช่น คุณสามารถใช้ข้อมูลเพื่อคาดการณ์ยอดขายในอนาคต หรือระบุว่าเครื่องจักรพร้อมสำหรับการซ่อมแซมเมื่อใด
เป้าหมายของ AI คือการใช้คอมพิวเตอร์เพื่อสร้างผลลัพธ์จากข้อมูลใหม่ที่ซับซ้อน ซึ่งคล้ายกับทักษะการให้เหตุผลอันชาญฉลาดของมนุษย์ ผลลัพธ์เป็นข้อมูลทั่วไปและกำหนดได้ยาก เช่น การสร้างข้อความเชิงสร้างสรรค์หรือการสร้างรูปภาพจากข้อความ รายละเอียดของชุดปัญหานั้นใหญ่เกินกว่าจะกำหนดได้อย่างแม่นยำ และระบบ AI จะตีความปัญหาด้วยตัวเอง
ขอบเขต
วิทยาศาสตร์ข้อมูลมีขอบเขตที่เล็กกว่า เนื่องจากมีการกำหนดผลลัพธ์ไว้ล่วงหน้า กระบวนการจะเริ่มต้นด้วยการระบุคำถามที่สามารถตอบได้จากข้อมูล ขอบเขตประกอบไปด้วย:
- การรวบรวมข้อมูลและการประมวลผลล่วงหน้า
- การใช้โมเดลและอัลกอริธึมที่เหมาะสมกับข้อมูลเพื่อตอบคำถามเหล่านี้
- การตีความผลลัพธ์
ในทางตรงกันข้าม AI มีขอบเขตที่กว้างกว่ามาก และขั้นตอนจะแตกต่างกันไปตามปัญหาที่กำลังแก้ไข กระบวนการนี้เริ่มต้นด้วยการระบุงานที่ต้องอาศัยแรงงานมนุษย์จำนวนมากหรืองานการให้เหตุผลที่ซับซ้อนซึ่งมนุษย์ดำเนินการได้สำเร็จ และเราต้องการให้เครื่องจำลองกระบวนการดังกล่าว ขอบเขตอาจรวมถึง:
- การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจ
- การแบ่งงานออกเป็นส่วนต่างๆ ของอัลกอริทึมเพื่อสร้างระบบ
- การรวบรวมข้อมูลการทดสอบเพื่อตรวจสอบและปรับแต่งความเหมาะสมของโฟลว์เชิงตรรกะและความซับซ้อนของระบบ
- การทดสอบระบบ
วิธีการ
วิทยาศาสตร์ข้อมูลมีเทคนิคมากมายสำหรับการสร้างโมเดลข้อมูล การเลือกเทคนิคที่ถูกต้องจะขึ้นอยู่กับข้อมูลและคำถามที่ถาม ซึ่งรวมถึง รีเกรสชันเชิงเส้น รีเกรสชันทางโลจิสติก การตรวจหาสิ่งผิดปกติ การจำแนกประเภทแบบไบนารี การแบ่งกลุ่มข้อมูลแบบเคมีน การวิเคราะห์องค์ประกอบหลัก และอีกมาก การวิเคราะห์ทางสถิติที่ใช้ไม่ถูกต้องจะทำให้เกิดผลลัพธ์ที่ไม่คาดคิด
โดยทั่วไป แอปพลิเคชัน AI จะขึ้นอยู่กับส่วนประกอบที่ผลิตขึ้นมาล่วงหน้าที่ซับซ้อน สิ่งเหล่านี้อาจรวมถึง การจดจำใบหน้า การประมวลผลภาษาธรรมชาติ การเรียนรู้แบบเสริมกำลัง กราฟความรู้ ปัญญาประดิษฐ์ที่ใช้ในการสร้างข้อมูลและภาพ (AI ช่วยสร้าง) และอื่นๆ อีกมาก
การใช้งาน: วิทยาศาสตร์ข้อมูลเมื่อเทียบกับปัญญาประดิษฐ์
วิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถนำไปประยุกต์ใช้ได้ในทุกที่ที่มีข้อมูลเชิงคุณภาพเพียงพอ และมีแบบจำลองเพื่อช่วยในการตอบคำถามเฉพาะเจาะจง การใช้งานประกอบไปด้วย:
- การคาดการณ์อุปสงค์การขาย
- การตรวจจับการฉ้อโกง
- โอกาสชนะในการแข่งกีฬา
- การประเมินความเสี่ยง
- การคาดการณ์การใช้พลังงาน
- การเพิ่มประสิทธิภาพรายได้
- กระบวนการคัดกรองผู้สมัคร
การประยุกต์ใช้งาน AI นั้นแทบไม่มีที่สิ้นสุด การใช้งานยอดนิยมประกอบไปด้วย:
- สายการผลิตหุ่นยนต์
- แชตบอต
- ระบบจดจำไบโอเมตริก
- การวิเคราะห์การถ่ายภาพทางการแพทย์
- การบำรุงรักษาแบบใช้ข้อมูลคาดการณ์
- การวางผังเมือง
- การปรับการตลาดให้เหมาะกับแต่ละบุคคล
อาชีพ: วิทยาศาสตร์ข้อมูลเมื่อเทียบกับปัญญาประดิษฐ์
จุดมุ่งเน้นหลักของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลโดยทั่วไปแล้วอยู่ในด้านเทคนิค โดยทำงานกับข้อมูลอย่างลึกซึเ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลอาจทำงานโดยรวบรวมและประมวลผลข้อมูล เลือกแบบจำลองที่เหมาะสำหรับข้อมูล และตีความผลลัพธ์เพื่อให้คำแนะนำ งานอาจเกิดขึ้นภายในซอฟต์แวร์หรือระบบใดระบบหนึ่ง หรืออาจแม้แต่สร้างระบบด้วยตัวเอง
ประเภทของบทบาท
งานด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล ได้แก่ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล นักวิเคราะห์ข้อมูล วิศวกรข้อมูล วิศวกรแมชชีนเลิร์นนิง นักวิทยาศาสตร์วิจัย ผู้เชี่ยวชาญด้านการสร้างภาพข้อมูล ตำแหน่งนักวิเคราะห์เฉพาะสาขา และอื่นๆ ซึ่ง AI ครอบคลุมบทบาทเหล่านี้ทั้งหมด แต่เนื่องจากขอบเขตของสาขานั้นกว้างมาก จึงยังมีบทบาทที่เกี่ยวข้องและแขนงที่มุ่งเน้นของงานอีกมากมาย เช่น นักพัฒนาซอฟต์แวร์ ผู้จัดการผลิตภัณฑ์ ผู้เชี่ยวชาญด้านการตลาด นักทดสอบ AI วิศวกร AI และอื่นๆ
ชุดทักษะ
นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลมีทักษะในการประยุกต์ใช้วิธีการทางสถิติและอัลกอริทึมในทางปฏิบัติ เพื่อตรวจสอบคุณสมบัติและวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อค้นหาข้อมูลเชิงลึกที่เกี่ยวข้อง นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจำเป็นมีภูมิหลังในด้านคณิตศาสตร์สถิติ วิทยาการคอมพิวเตอร์ และความชำนาญในเครื่องมือที่เกี่ยวข้อง
ชุดทักษะที่จำเป็นอาจใช้ทักษะทางเทคนิคสูงหรือลักษณะอุปนิสัย (Soft Skill) มากกว่า ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับบทบาทใน AI ในบางบทบาทอาจไม่จำเป็นต้องมีประสบการณ์ทางเทคนิค ตัวอย่างเช่น นักพัฒนาซอฟต์แวร์ AI จำเป็นต้องมีความรู้เชิงปฏิบัติด้านภาษาในการเขียนโปรแกรม ไลบรารี และเครื่องมือที่เกี่ยวข้อง ส่วนผู้ทดสอบ AI ของเครื่องมือ AI ช่วยสร้าง จำเป็นต้องใช้ทักษะทางภาษา ความคิดเชิวสร้างสรรค์ และความเข้าใจว่าผู้ใช้ควรโต้ตอบกับระบบอย่างไร
ความก้าวหน้าในอาชีพ
เมื่อเครื่องมือวิทยาศาสตร์ข้อมูลและเวิร์กโฟลว์กลายเป็นระบบอัตโนมัติและมีความเป็นสินค้ามากขึ้น จำนวนบทบาทวิทยาศาสตร์ข้อมูลบริสุทธิ์ก็จะลดลง ผู้เชี่ยวชาญด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่แสวงหาบทบาทวิทยาศาสตร์ข้อมูลบริสุทธิ์มีแนวโน้มที่จะนำความรู้ไปใช้ในเชิงวิชาการและนวัตกรรม บทบาทนักวิเคราะห์ที่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นผู้ควบคุมเครื่องมือก็ยังมีความสำคัญอยู่ จากบทบาทเจ้าหน้าที่ชั้นต้น นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจะได้รับตำแหน่งเจ้าหน้าที่อาวุโสมากขึ้น หรือย้ายฝ่ายบริหารจัดการผู้คนหรือโครงการ หรือแม้กระทั่งก้าวหน้าไปเป็นหัวหน้าเจ้าหน้าที่ฝ่ายข้อมูล
คุณสามารถคาดหวังความก้าวหน้าในอาชีพในทำนองเดียวกันนี้ได้ โดยขึ้นอยู่กับจุดมุ่งเน้นของบทบาทของ AI คุณสามารถก้าวหน้าเป็นหัวหน้าเจ้าหน้าที่ฝ่ายเทคโนโลยี หัวหน้าเจ้าหน้าที่ฝ่ายการตลาด หัวหน้าเจ้าหน้าที่ฝ่ายผลิตภัณฑ์ และอีกมากมาย การคิดวิเคราะห์ว่าอาชีพที่จะกลายเป็นระบบอัตโนมัติในอีกสิบปีข้างหน้าจะสามารถช่วยคุณสร้างความมั่นคงทางอาาชีพในอนาคตได้
สรุปความแตกต่างระหว่างวิทยาศาสตร์ข้อมูลเมื่อกับปัญญาประดิษฐ์
| วิทยาศาสตร์ข้อมูล |
ปัญญาประดิษฐ์ |
|
| คืออะไร |
การใช้การทำแบบจำลองทางสถิติและอัลกอริทึมเพื่อรับข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูล |
เป็นคำกว้างๆ สำหรับหมายความถึงการใช้งานที่อาศัยเครื่องจักรซึ่งเลียนแบบสติปัญญาของมนุษย์ |
| เหมาะที่สุดสำหรับ |
การตอบคำถามจากชุดข้อมูล |
การทำงานซับซ้อนอย่างมนุษย์โดยมีประสิทธิภาพ |
| วิธีการ |
รีเกรสชันเชิงเส้น รีเกรสชันทางโลจิสติกส์ การตรวจจับความผิดปกติ การจำแนกแบบไบนารี การคลัสเตอร์แบบ K-Mean การวิเคราะห์องค์ประกอบหลัก และอื่นๆ |
การจดจำใบหน้า การประมวลผลภาษาธรรมชาติ การเรียนรู้แบบเสริมกำลัง กราฟความรู้ AI ช่วยสร้าง และอื่นๆ |
| ขอบเขต |
คำถามที่กำหนดไว้ล่วงหน้าที่สามารถตอบจากข้อมูลได้ |
กว้างและยากที่จะกำหนด—ตามงาน |
| การปรับใช้ |
ใช้เครื่องมือที่แตกต่างกันในการจับภาพ ทำความสะอาด ทำแบบจำลอง วิเคราะห์ และรายงานข้อมูล |
ขึ้นอยู่กับงาน โดยทั่วไปจะขึ้นอยู่กับส่วนประกอบที่ผลิตขึ้นมาล่วงหน้าที่ซับซ้อน |
AWS สามารถช่วยแก้ไขในเรื่องวิทยาศาสตร์ข้อมูลและปัญญาประดิษฐ์ของคุณได้อย่างไร?
AWS มีผลิตภัณฑ์และบริการด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลและ AI ครบวงจรที่ออกแบบมาเพื่อช่วยให้คุณเสริมสร้างและพัฒนาการวิเคราะห์ข้อมูลขององค์กรและความสามารถของแต่ละบุคคลของคุณ
ซึ่งรวมถึงวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ใช้ API และโมเดล AI สำหรับข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง และสภาพแวดล้อมที่มีการจัดการอย่างเต็มรูปแบบ ซึ่งให้การสร้างและการปรับใช้วิทยาศาสตร์ข้อมูลและโซลูชัน AI
- Amazon SageMaker Studio คือสภาพแวดล้อมการพัฒนาแบบผสานรวม (IDE) ซึ่งรวมถึงชุดเครื่องมือที่สร้างขึ้นโดยเฉพาะสำหรับการพัฒนาวิทยาศาสตร์ข้อมูลและโซลูชัน ML
- Amazon Lex ช่วยให้คุณสร้าง Chatbot ของคุณเองด้วย AI แบบสนทนา
- Amazon Rekognition มอบความสามารถด้านคอมพิวเตอร์วิชัน (CV) ที่มีความในการดึงข้อมูลและแยกข้อมูลเชิงลึกออกจากภาพและวิดีโอของคุณ
- Amazon Comprehend ช่วยในการรับและเข้าใจข้อมูลเชิงลึกจากข้อความที่อยู่ภายในเอกสาร
- Amazon Personalize ใช้ประโยชน์จาก ML เพื่อช่วยให้คุณปรับแต่งประสบการณ์ของลูกค้า
- Amazon Forecast ช่วยในการพยากรณ์อนุกรมเวลา
- Amazon Fraud Detector ช่วยคุณในการสร้าง ปรับใช้ และจัดการโมเดลการตรวจจับการฉ้อโกง
AWS ยังนำเสนอรายการระดับโลกที่เพิ่มขึ้น โซลูชัน AI ช่วยสร้าง ซึ่งสามารถสร้างเนื้อหาและแนวคิดใหม่ ๆ รวมถึงการสนทนา เรื่องราว รูปภาพ วิดีโอ และเพลง โซลูชัน AI ช่วยสร้าง ได้แก่:
- Amazon Bedrock ช่วยให้องค์กรสร้างและปรับขนาดโซลูชัน AI ช่วยสร้าง
- AWS Trainium ช่วยฝึกโมเดล AI ช่วยสร้างได้เร็วขึ้น
- Amazon CodeWhisperer เป็นผู้ช่วยเขียนโค้ด AI ช่วยสร้างฟรี
เริ่มต้นใช้งานวิทยาศาสตร์ข้อมูลและปัญญาประดิษฐ์บน AWS ได้โดยการ สร้างบัญชี วันนี้
