Điểm khác biệt giữa khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo là gì?
Cả khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo (AI) đều là thuật ngữ chung cho các phương pháp và kỹ thuật liên quan đến việc hiểu và sử dụng dữ liệu kỹ thuật số. Các tổ chức hiện đại thu thập thông tin từ một loạt các hệ thống trực tuyến và vật lý về mọi khía cạnh trong cuộc sống của chúng ta. Chúng ta có sẵn khối lượng lớn dữ liệu dưới dạng văn bản, âm thanh, video và hình ảnh. Khoa học dữ liệu kết hợp các công cụ, phương pháp và công nghệ thống kê để tạo ra ý nghĩa từ dữ liệu. Trí tuệ nhân tạo phát triển hơn nữa và sử dụng dữ liệu để giải quyết các vấn đề nhận thức thường liên quan đến trí tuệ con người, chẳng hạn như học tập, nhận dạng mẫu và biểu hiện giống con người. Trí tuệ nhân tạo là một tập hợp các thuật toán phức tạp “học tập” trong quá trình phát triển, qua đó giải quyết vấn đề hiệu quả hơn theo thời gian.
Điểm tương đồng giữa khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo
Cả AI và khoa học dữ liệu đều bao gồm các công cụ, kỹ thuật và thuật toán để phân tích và sử dụng khối lượng lớn dữ liệu. Sau đây là một số điểm tương đồng.
Ứng dụng dự đoán
Cả hai công nghệ trí tuệ nhân tạo và khoa học dữ liệu đều đưa ra dự đoán dựa trên dữ liệu mới thu được từ việc áp dụng các mô hình và phương pháp học được khi phân tích dữ liệu trước đó. Ví dụ: dự đoán doanh số chung hàng tháng trong tương lai dựa trên dữ liệu của những năm trước là một ví dụ về phân tích dữ liệu chuỗi thời gian trong khoa học dữ liệu.
Tương tự, một chiếc xe tự lái là ví dụ về hệ thống trí tuệ nhân tạo dự đoán. Khi chạy trên đường, xe tự lái tính khoảng cách đến chiếc xe phía trước và tốc độ của cả hai xe. Xe tự lái duy trì ở tốc độ có thể tránh va chạm dựa trên dự đoán xe phía trước sẽ phanh đột ngột.
Yêu cầu về chất lượng dữ liệu
Cả hai công nghệ AI và khoa học dữ liệu đều cho kết quả kém chính xác hơn nếu dữ liệu đào tạo không nhất quán, sai lệch hoặc không đầy đủ. Ví dụ: khoa học dữ liệu và thuật toán AI có thể:
- Lọc ra dữ liệu mới nếu dữ liệu đó hoàn toàn mới và không có trong tập dữ liệu ban đầu.
- Ưu tiên các thuộc tính cụ thể trong tập dữ liệu hơn so với tất cả các thuộc tính còn lại nếu dữ liệu đầu vào thiếu biến thể.
- Tạo thông tin không tồn tại hoặc hư cấu vì dữ liệu đầu vào sai.
Máy học
Máy học (ML) được coi là một loại phụ của cả khoa học dữ liệu và AI. Điều này có nghĩa là tất cả các mô hình ML được coi là mô hình khoa học dữ liệu và tất cả các thuật toán ML cũng được coi là thuật toán AI. Mọi người thường có quan niệm sai lầm là tất cả AI đều sử dụng ML nhưng thực ra không phải như vậy. Không phải lúc nào cũng cần ML trong các giải pháp AI phức tạp. Tương tự, không phải tất cả các giải pháp khoa học dữ liệu đều liên quan đến ML.
Điểm khác biệt chính: khoa học dữ liệu so với trí tuệ nhân tạo
Khoa học dữ liệu bao gồm phân tích dữ liệu để xác định các mẫu cơ bản và điểm quan tâm để đưa ra dự đoán. Khoa học dữ liệu ứng dụng lấy các mô hình và phương pháp được sử dụng trong phân tích dữ liệu và áp dụng cho dữ liệu mới trong các tình huống thực tế để đưa ra kết quả xác suất. Ngược lại, AI sử dụng các kỹ thuật khoa học dữ liệu ứng dụng và các thuật toán khác để soạn và chạy các hệ thống dựa trên máy phức tạp gần đúng với trí tuệ của con người.
Khoa học dữ liệu cũng có thể được sử dụng trong các ứng dụng khác ngoài AI và khoa học máy tính.
Mục tiêu
Mục tiêu của khoa học dữ liệu là áp dụng các mô hình và phương pháp thống kê và điện toán hiện có để hiểu các điểm quan tâm hoặc mẫu trong dữ liệu thu thập được. Kết quả được xác định trước và dễ xác định ngay từ đầu. Ví dụ: bạn có thể sử dụng dữ liệu để dự đoán doanh số trong tương lai hoặc xác định thời điểm cần sửa chữa một bộ phận máy móc.
Mục tiêu của AI là sử dụng máy tính để tạo ra kết quả từ dữ liệu mới phức tạp mà giống hệt với suy luận thông minh của con người. Kết quả có tính tổng quát và khó xác định, ví dụ như tạo văn bản sáng tạo hoặc tạo hình ảnh từ văn bản. Các chi tiết của tập vấn đề quá lớn để xác định chính xác và hệ thống AI tự diễn giải vấn đề.
Phạm vi
Khoa học dữ liệu có phạm vi nhỏ hơn vì kết quả được xác định trước. Quy trình bắt đầu bằng cách xác định các câu hỏi có thể trả lời từ dữ liệu. Phạm vi bao gồm:
- Thu thập và xử lý sơ bộ dữ liệu.
- Áp dụng các mô hình và thuật toán thích hợp cho dữ liệu để trả lời những câu hỏi này.
- Diễn giải kết quả.
Ngược lại, AI có phạm vi rộng hơn nhiều và các bước khác nhau dựa trên vấn đề đang được giải quyết. Quá trình bắt đầu bằng cách xác định một nhiệm vụ thủ công tốn nhiều công sức hoặc nhiệm vụ suy luận phức tạp mà con người thực hiện thành công và chúng ta muốn máy sao chép. Phạm vi có thể bao gồm:
- Phân tích dữ liệu thăm dò.
- Chia nhiệm vụ thành các thành phần thuật toán để tạo thành một hệ thống.
- Thu thập dữ liệu kiểm thử để đánh giá và tinh chỉnh mức độ phù hợp của phân luồng hợp lý và độ phức tạp của hệ thống.
- Kiểm thử hệ thống.
Methods
Khoa học dữ liệu có một loạt các kỹ thuật đa dạng để lập mô hình dữ liệu. Việc lựa chọn kỹ thuật phù hợp phụ thuộc vào dữ liệu và vấn đề được đặt ra. Các kỹ thuật này bao gồm hồi quy tuyến tính, hồi quy logistic, phát hiện bất thường, phân lớp nhị phân, phân cụm k-mean, phân tích thành phần chính và nhiều kỹ thuật khác. Phân tích thống kê được áp dụng không chính xác sẽ tạo ra kết quả không mong muốn.
Các ứng dụng AI thường dựa vào các thành phần được sản xuất, phức tạp và được tạo sẵn. Các ứng dụng này có thể bao gồm nhận dạng khuôn mặt, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, học tăng cường, đồ thị kiến thức, trí tuệ nhân tạo tạo sinh (AI tạo sinh) và ứng dụng khác.
Ứng dụng: khoa học dữ liệu so với trí tuệ nhân tạo
Khoa học dữ liệu có thể được áp dụng ở bất cứ nơi nào có đủ dữ liệu chất lượng và mô hình để hỗ trợ trả lời một câu hỏi cụ thể. Các ứng dụng bao gồm:
- Dự báo nhu cầu bán hàng.
- Phát hiện lừa đảo.
- Tỷ lệ cược thể thao.
- Đánh giá rủi ro.
- Dự báo mức tiêu thụ năng lượng.
- Tối ưu hóa doanh thu.
- Quy trình sàng lọc ứng viên.
Các ứng dụng AI gần như vô tận. Các ứng dụng phổ biến bao gồm:
- Dây chuyền sản xuất robot.
- Chatbot.
- Hệ thống nhận dạng sinh trắc học.
- Phân tích hình ảnh y tế.
- Bảo trì dự đoán.
- Quy hoạch thành phố.
- Cá nhân hóa tiếp thị.
Nghề nghiệp: khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo
Trọng tâm chính của một nhà khoa học dữ liệu thường là kỹ thuật, xử lý sâu dữ liệu. Các nhà khoa học dữ liệu có thể tiến hành thu thập và xử lý dữ liệu, chọn mô hình phù hợp cho dữ liệu và diễn giải kết quả để đưa ra các đề xuất. Công việc này có thể diễn ra trong phần mềm hoặc hệ thống cụ thể hoặc thậm chí xây dựng các chính hệ thống.
Các loại vai trò
Các công việc trong ngành khoa học dữ liệu bao gồm nhà khoa học dữ liệu, nhà phân tích dữ liệu, kỹ sư dữ liệu, kỹ sư máy học, nhà khoa học nghiên cứu, chuyên gia trực quan hóa dữ liệu, vai trò phân tích theo từng lĩnh vực cụ thể, v.v. AI cũng bao gồm tất cả các vai trò này. Tuy nhiên, vì phạm vi của lĩnh vực này rất rộng nên có nhiều vai trò có liên quan và lĩnh vực trọng tâm công việc khác như nhà phát triển phần mềm, quản lý sản phẩm, chuyên gia tiếp thị, người kiểm thử AI, kỹ sư AI, v.v.
Bộ kỹ năng
Các nhà khoa học dữ liệu có kỹ năng ứng dụng thực tế các phương pháp thống kê và thuật toán để đủ điều kiện và phân tích dữ liệu để thông tin chuyên sâu tương ứng. Các nhà khoa học dữ liệu cần có kiến thức nền tảng về toán học thống kê và khoa học máy tính, đồng thời sử dụng thành thạo các công cụ có liên quan.
Tùy thuộc vào vai trò trong AI, bộ kỹ năng cần thiết có thể thiên về kỹ thuật hoặc kỹ năng mềm. Một số vai trò có thể không yêu cầu kinh nghiệm kỹ thuật. Ví dụ: một nhà phát triển phần mềm AI sẽ cần kiến thức thực tế về các ngôn ngữ lập trình, thư viện và công cụ có liên quan. Tuy nhiên, người kiểm thử AI cho một công cụ AI tạo sinh sẽ cần có kỹ năng ngôn ngữ, tư duy sáng tạo và hiểu cách người dùng nên tương tác với hệ thống.
Phát triển sự nghiệp
Khi các công cụ và quy trình làm việc trong ngành khoa học dữ liệu trở nên tự động hóa và phát triển hơn, số lượng vai trò khoa học dữ liệu thuần túy sẽ giảm xuống. Các chuyên gia khoa học dữ liệu tìm kiếm vai trò khoa học dữ liệu thuần túy thường hướng đến các ứng dụng học thuật và tiên tiến. Khi nhà khoa học dữ liệu chịu trách nhiệm về hoạt động của các công cụ thì nhà phân tích vẫn giữ nguyên vai trò phù hợp. Vai trò của các nhà khoa học dữ liệu ngày càng trở nên quan trọng hơn, chuyển sang quản lý con người hoặc dự án và thậm chí tiến lên giám đốc dữ liệu.
Tùy thuộc vào trọng tâm của chính vai trò AI, có thể dự kiến sự phát triển nghề nghiệp tương tự. Bạn có thể được thăng lên chức giám đốc công nghệ, giám đốc tiếp thị, giám đốc sản phẩm, v.v. Suy nghĩ nghiêm túc về công việc sẽ được tự động hóa trong mười năm tới có thể giúp bạn định hướng nghề nghiệp trong tương lai.
Tóm tắt điểm khác biệt: khoa học dữ liệu so với trí tuệ nhân tạo
| Khoa học dữ liệu |
Trí tuệ nhân tạo |
|
| Đó là gì? |
Lập mô hình thống kê và thuật toán để có được thông tin chi tiết từ dữ liệu. |
Thuật ngữ rộng cho các ứng dụng dựa trên máy móc mô phỏng trí tuệ của con người. |
| Trường hợp sử dụng phù hợp nhất |
Trả lời câu hỏi từ một tập hợp dữ liệu. |
Hoàn thành một tác vụ phức tạp của con người một cách hiệu quả. |
| Methods |
Hồi quy tuyến tính, hồi quy logistic, phát hiện bất thường, phân lớp nhị phân, phân cụm k-mean, phân tích thành phần chính, v.v. |
Nhận dạng khuôn mặt, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, học tăng cường, đồ thị kiến thức, AI tạo sinh, v.v. |
| Phạm vi |
Các câu hỏi được xác định trước có thể trả lời từ dữ liệu. |
Rộng và khó xác định, dựa trên nhiệm vụ. |
| Thực hiện |
Sử dụng một loạt các công cụ khác nhau để thu thập, làm sạch, lập mô hình, phân tích và báo cáo dựa trên dữ liệu. |
Phụ thuộc vào tác vụ. Thường dựa vào các thành phần được sản xuất, phức tạp và được tạo sẵn. |
AWS có thể hỗ trợ các yêu cầu về khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo của bạn như thế nào?
AWS có đầy đủ các sản phẩm và dịch vụ khoa học dữ liệu và AI được thiết kế để giúp bạn tăng cường và phát triển khả năng phân tích dữ liệu và dữ liệu thông minh của cá nhân và tổ chức.
Trong đó bao gồm mô hình AI và khoa học dữ liệu dựa trên API cho dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc và các môi trường được quản lý toàn phần hỗ trợ cho việc tạo và triển khai toàn diện các giải pháp khoa học dữ liệu và AI.
- Studio Amazon SageMaker là một môi trường phát triển tích hợp (IDE) bao gồm một ngăn xếp công cụ được xây dựng cho mục đích nhất định để phát triển các giải pháp khoa học dữ liệu và ML.
- Amazon Lex giúp bạn xây dựng chatbot riêng với AI giao tiếp.
- Amazon Rekognition cung cấp tính năng thị giác máy tính (CV) có thể tùy chỉnh và được đào tạo trước để trích xuất thông tin và chi tiết từ hình ảnh cũng như video của bạn.
- Amazon Comprehend giúp bạn trích xuất và hiểu những thông tin chi tiết có giá trị từ văn bản trong tài liệu.
- Amazon Personalize tận dụng ML để giúp bạn cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng.
- Amazon Forecast giúp thực hiện dự báo chuỗi thời gian.
- Trình phát hiện gian lận của Amazon giúp bạn xây dựng, triển khai và quản lý các mô hình phát hiện gian lận.
AWS cũng cung cấp một danh sách các giải pháp AI tạo sinh đẳng cấp thế giới ngày càng tăng. Các giải pháp này có thể tạo nội dung và ý tưởng mới, bao gồm các cuộc trò chuyện, câu chuyện, hình ảnh, video và âm nhạc. Các giải pháp AI tạo sinh bao gồm:
- Amazon Bedrock giúp các tổ chức xây dựng và điều chỉnh quy mô giải pháp AI tạo sinh.
- AWS Trainium giúp đào tạo các mô hình AI tạo sinh nhanh hơn.
- Amazon CodeWhisperer là trợ lý mã hóa AI tạo sinh miễn phí.
Hãy bắt đầu sử dụng khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo trên AWS bằng cách tạo tài khoản ngay hôm nay.
