هل تعلم الفرق بين علم البيانات والذكاء الاصطناعي؟ بينما يُستخدم علم البيانات في التفسير والتصور واستخلاص الأفكار الرئيسية، يهدف الذكاء الاصطناعي إلى إنشاء أنظمة ذكية مشابهة للبشر. يقدم علم البيانات رؤى قوية ومدعومة بالبيانات لاتخاذ القرار، بينما يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع في العديد من المجالات.
اقرأ ايضا : مصاريف كليات الحاسبات والمعلومات والذكاء الاصطناعي في الجامعات 2024
كما يستخدم علم البيانات الأساليب الإحصائية لاستخلاص الأفكار بينما يستخدم الذكاء الاصطناعي الشبكات العصبية لتدريب وإنشاء نماذج الذكاء الاصطناعي ذات الأغراض العامة.
في حين أن علم البيانات يرتبط ارتباطًا وثيقًا بمجال الذكاء الاصطناعي، إلا أن هناك العديد من الاختلافات بين التخصصين. الاختلافات في الغالب من حيث نطاقها ومنهجياتها وأهدافها. هناك أيضًا تطبيقات مختلفة لعلوم البيانات والذكاء الاصطناعي. لذا، لاستكشاف الاختلافات بين المجالين، دعونا نستعرض في السطور التالية هذه المقارنة بين علم البيانات والذكاء الاصطناعي.
اقرأ ايضا : إطلاق «مركز الذكاء الاصطناعي لأجل الاستدامة» 2024
ماهو علم البيانات؟
يرتبط علم البيانات Data Science بالتخصص الذي يقوم بتحليل البيانات باستخدام تقنيات إحصائية مختلفة لاستخلاص الأفكار والمعرفة. ويتضمن ذلك بعض العمليات مثل:
- هيكلة البيانات وتنظيفها.
- تشغيل تحليل البيانات.
- إنشاء تصور لتوصيل الأفكار بشكل أفضل.
- بناء نماذج تنبؤية بناءً على البيانات المقدمة.
يستخدم علماء البيانات أيضًا لغات برمجة مختلفة مثل:
- لغة بايثون Pythion.
- ولغة R.
- لغة SQL والتي تعتبر أساسية للحوسبة الإحصائية.
ليس هذا فقط، بالنسبة للنمذجة التنبؤية، يستخدم علماء البيانات أيضًا تقنيات التعلم العميق التي تجعلها مرتبطة ارتباطًا وثيقًا بالذكاء الاصطناعي. بدءًا من التنبؤ باتجاهات المبيعات وحتى تحليل المشاعر، حيث يُستخدم التعلم العميق على نطاق واسع في علوم البيانات.
في الأساس، الهدف من علم البيانات هو العثور على الارتباطات والأنماط المخفية والاتجاهات والشذوذات التي يمكن أن تساعد في اتخاذ قرارات قوية ومدعومة بالبيانات. يتم تطبيقه في مجالات مختلفة مثل التسويق والتمويل والرعاية الصحية والعلوم الاجتماعية.
ما هو الذكاء الاصطناعي Artificial Intelligence؟
الذكاء الاصطناعي (AI) هو مصطلح واسع، وهو عبارة عن مجموعة فرعية من التعلم الآلي. يتعلق الذكاء الاصطناعي ببناء نماذج ذكية يمكنها أداء مهام مشابهة للبشر الذين يظهرون ذكاءً معقولاً. لا يتم تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي ذات الأغراض العامة على البيانات المنظمة فحسب، بل أيضًا على النصوص والصور ومقاطع الفيديو والتعليمات البرمجية .
يتيح ذلك لنماذج الذكاء الاصطناعي Artificial Intelligence أداء العديد من مهام اللغة الطبيعية واستنتاج المعنى من البيانات، بما يتجاوز مجرد تحليل البيانات.
لا يتم تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي على تحليل البيانات فحسب، بل يمكنها أيضًا التفكير بالبيانات واستخلاص الأفكار الأساسية، تمامًا مثل البشر. لقد تم تدريبه على البيانات الضخمة في الشبكة العصبية لإنشاء نظام ذكي.
وفي سياق تحليل البيانات، يمكن أيضًا استخدام نماذج الذكاء الاصطناعي Artificial Intelligence لاستخلاص الأفكار والمعرفة في العديد من المجالات. لكن الاختلاف يكمن في منهجياتهم وأهدافهم.
الفرق بين علم البيانات والذكاء الاصطناعي
- كما أشرنا سابقًا، يستخدم علم البيانات Data Science الأساليب الإحصائية لتحليل البيانات واستنتاج الأفكار. تعد طرق مثل تحليل الانحدار واختبار الفرضيات والإحصائيات التنبؤية من بين التقنيات الإحصائية الشائعة. وهذا يؤدي إلى قرارات وتوقعات تعتمد على البيانات.
- يهدف الذكاء الاصطناعي إلى إنشاء نموذج ذكي، يحاكي الذكاء البشري الذي يمكن استخدامه لاستخلاص الأفكار من البيانات المنظمة وغير المنظمة.
- يتم تدريب الذكاء الاصطناعي باستخدام شبكات عصبية واسعة النطاق، ولا يقتصر على تحليل البيانات.
- يعمل باحثو تعلم الآلة مع أطر عمل مثل TensorFlow وPyTorch وKeras وما إلى ذلك لتدريب النموذج.
- بصرف النظر عن ذلك، من حيث الأهداف، يقتصر نطاق علم البيانات على تفسير البيانات وتصور البيانات، مما يؤدي إلى اتخاذ قرارات أفضل. من ناحية أخرى، يهدف نظام الذكاء الاصطناعي إلى إنشاء نموذج ذكي شامل يمكنه التعلم والتفكير بالبيانات واتخاذ القرارات.
اقرأ ايضا : بودكاست مع إسلام كودزيلا | البرمجة والسفر لأوروبا والذكاء الاصطناعي ولماذا لا يحب إيلون
تعرف ايضا : تعلم سوفت وير الاندوريد وعمل روت