Sự khác biệt giữa AI, Machine Learning và Data Science

Data science: tạo ra giá trị từ dữ liệu
Machine learning: học hỏi từ dữ liệu
Artificial intelligence: đưa ra hành động từ dữ liệu

Data Science - Khoa học dữ liệu được phân biệt với hai lĩnh vực còn lại vì mục tiêu của nó rất nhân văn: thu thập và thấu hiểu insight dữ liệu. Định nghĩa về Data Science ở đây nhấn mạnh:

• Suy luận thống kê
• Hình dung dữ liệu
• Thiết kế thử nghiệm
• Kiến thức chuyên môn
• Giao tiếp

Các nhà khoa học dữ liệu có thể sử dụng các công cự đơn giản khi phân tích dữ liệu: họ có thể báo cáo tỷ lệ phần trăm và tạo biểu đồ đường dựa trên các truy vấn SQL. Họ cũng có thể sử dụng các phương pháp rất phức tạp như làm việc với các kho dữ liệu phân tán để phân tích hàng nghìn tỷ hồ sơ, phát triển các kỹ thuật thống kê tiên tiến và xây dựng các hình ảnh tương tác. Cho dù cách sử dụng như thế nào, thì mục tiêu chính vẫn là để hiểu rõ hơn về dữ liệu của họ.

Machine Learning - Máy học tạo ra các dự đoán

Máy học như là lĩnh vực dự đoán: "ví dụ X với các tính năng đặc biệt, dự đoán Y về nó". Những dự đoán này có thể là về tương lai ("dự đoán bệnh nhân này có bị nhiễm trùng hay không"), nhưng chúng cũng có thể là về các phẩm chất không rõ ràng ngay lập tức đối với máy tính ("dự đoán hình ảnh này có con chim trong đó hay không"). Hầu như tất cả các cuộc thi Kaggle đều là những vấn đề về học máy: chúng cung cấp một số dữ liệu huấn luyện và sau đó xem liệu các đối thủ cạnh tranh có thể đưa ra dự đoán chính xác về các ví dụ mới hay không.

Có rất nhiều sự đan xen giữa Data Science và Machine Learning. Ví dụ, sự logic có thể được sử dụng để rút ra những hiểu biết sâu sắc về các mối quan hệ ("người dùng càng giàu càng có nhiều khả năng họ sẽ mua sản phẩm của chúng tôi, vì vậy chúng ta nên thay đổi chiến lược tiếp thị") và đưa ra các dự đoán (" %cơ hội khách hàng mua sản phẩm, vì vậy nên đề xuất với công ty ").

Trí tuệ nhân tạo tạo ra hành động

AI là trí tuệ được biểu diễn bởi bất cứ một hệ thống nhân tạo nào. Nó là tương lai, là khoa học viễn tưởng, và là một phần trong cuộc sống hàng ngày của chúng ta. AI ra đời từ rất lâu và được công nhận rộng rãi, phổ biến nhất trong giới lập trình, và do đó khá khó khăn để hiểu hết về lĩnh vực này.

• Các thuật toán chơi game (Deep Blue, AIphaGo)
• Lý thuyết về robot và kiểm soát (lập kế hoạch chuyển động, đi bộ bằng một robot bipedAI)
• Tối ưu hóa (Google Maps chọn tuyến đường)
• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (bots2)
• Học tăng cường, cấp tốc

Một lần nữa, chúng ta có thể thấy sự đan xen hợp tác lẫn nhau giữa AI, Machine Learning và Data Science khi tạo ra một sản phẩm, Deep learning (Một kỹ thuật bổ sung cho máy học), Deep learning đã và đang là một chủ đề AI được bàn luận rất sôi nổi. Đây là một thuật toán dựa trên ý tưởng từ bộ não của con người tới việc tiếp thu nhiều tầng biểu đạt. Nó đã thúc đẩy tiến bộ trong các lĩnh vực đa dạng như nhận thức, dịch tự động, nhận diện giọng nói….

Nhưng cũng có những khác biệt, nếu tôi phân tích một số dữ liệu bán hàng và phát hiện ra rằng các khách hàng đến từ các ngành công nghiệp cụ thể có khả năng chốt hợp đồng hơn các khách hàng khác , bạn có thể đưa ra một con số và đồ thị chứ không phải là một hành động cụ thể. Các nhà quản lý có thể sử dụng những kết luận đó để thay đổi chiến lược bán hàng, nhưng hàng động này không phải một cách tự động. Điều này có nghĩa tôi sẽ mô tả công việc của tôi như là một lập trình viên khoa học dữ liệu .

Sự khác biệt giữa AI và Data Science

- Khoa học dữ liệu là một quá trình toàn diện bao gồm tiền xử lý, phân tích, trực quan hóa và dự đoán. Mặt khác, AI là việc thực hiện một mô hình tiên đoán để dự báo các sự kiện trong tương lai.
- Khoa học dữ liệu bao gồm các kỹ thuật thống kê khác nhau trong khi AI sử dụng các thuật toán máy tính.
- Các công cụ liên quan đến Khoa học dữ liệu còn nhiều hơn những công cụ được sử dụng trong AI. Điều này là do Khoa học dữ liệu bao gồm nhiều bước để phân tích dữ liệu và tạo ra thông tin chi tiết từ nó.
- Khoa học dữ liệu là về việc tìm kiếm các mẫu ẩn trong dữ liệu. AI là truyền đạt quyền tự chủ cho mô hình dữ liệu.
Với Khoa học dữ liệu, chúng tôi xây dựng các mô hình sử dụng thông tin chi tiết về thống kê. Mặt khác, AI là để xây dựng các mô hình mô phỏng nhận thức và hiểu biết của con người. Khoa học dữ liệu không liên quan đến mức độ xử lý khoa học cao so với AI.

Những giới hạn bắt buộc của AI
Data Science và AI thường bị nhầm lẫn, tuy nhiên, bạn hoàn toàn có thể phân biệt 2 khái niệm này qua những yếu tố bắt buộc phải có trong AI. AI đương đại được sử dụng trên thế giới ngày nay là "Narrow AI".

Bằng cách nhận diện hình ảnh, phân loại trên hệ thống dữ liệu, hệ thống máy tính có quyền điều khiển nhất định nhưng không giống cơ chế ý thức của con người hoàn toàn.

Thay vào đó, máy móc chỉ thực hiện thao tác đã được lập trình. Ví dụ, AlphaGo có thể đánh bại nhà vô địch cờ vây số 1 thế giới nhưng nó hoàn toàn không có chiến lược để thắng, chỉ đơn giản nó đã được lập trình để chơi game cờ vây này thôi.

Data Science là một khái niệm mang tính toàn diện
Data Science (Khoa học dữ liệu) là phân tích và nghiên cứu dữ liệu. Một nhà khoa học dữ liệu chịu trách nhiệm đưa ra quyết định có lợi cho các công ty. Hơn nữa, vai trò của nhà khoa học dữ liệu thay đổi theo ngành công nghiệp.

Trong các vai trò và trách nhiệm hàng ngày của một nhà khoa học dữ liệu, yêu cầu chính là xử lý trước dữ liệu, nghĩa là thực hiện việc lọc và chuyển đổi dữ liệu.

Sau đó, ông phân tích các mẫu trong dữ liệu và sử dụng các kỹ thuật trực quan để vẽ các biểu đồ gạch chân các quy trình phân tích. Sau đó, ông phát triển các mô hình dự đoán khả năng xảy ra các sự kiện trong tương lai.

AI là một trong các công cụ cho Data Scientist
Đối với một Data Scientist, AI là một công cụ hay phương pháp phân tích dữ liệu ban đầu để đạt kết quả mong muốn. Áp dụng mô hình Tháp nhu cầu Maslow, mỗi phần của tháp đại diện cho một hoạt động dữ liệu được thực hiện bởi Data Scientist.

Mỗi doanh nghiệp sẽ đánh giá tầm quan trọng, cũng như tỷ trọng sử dụng Data Science và AI khác nhau. Ví dụ, một số công ty yêu cầu các vị trí chuyên viên AI thuần túy như Deep Learning Scientist, Machine Learning Engineering, NLP Scientist, v.v… để phục vụ công đoạn sản xuất sản phẩm.

Ở các vị trí này, nhà tuyển dụng được yêu cầu dùng các công cụ Khoa học dữ liệu như R và Python dùng để thực hiện các hoạt động liên quan đến dữ liệu khác nhau nhưng cũng yêu cầu chuyên môn về khoa học máy tính.

Mặt khác, một Data Scientist sẽ giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu sẵn có. Họ có trách nhiệm trích xuất dữ liệu bằng các truy vấn SQL và NoQuery, giải quyết các bất thường khác nhau trong dữ liệu, phân tích các mẫu trong dữ liệu và áp dụng các mô hình dự đoán để tạo ra những hiểu biết trong tương lai.

Hơn nữa, dựa trên các yêu cầu, Data Scientist cũng sử dụng các công cụ AI như thuật toán Deep Learning thực hiện phân loại và dự đoán chính xác bằng dữ liệu.

Tóm lại, Tóm lại, AI (Trí tuệ nhân tạo) là vùng đất rộng lớn chứa nhiều điều cần khám phá. Trong khi đó, Data Science là một lĩnh vực sử dụng AI để tạo dự đoán nhưng cũng tập trung vào việc chuyển đổi dữ liệu để phân tích và trực quan hóa. Mặc dù Data Science là công việc thực hiện phân tích dữ liệu, AI vẫn là một công cụ cần thiết để tạo ra các sản phẩm tốt hơn và truyền đạt chúng bằng cách thao tác được mã hóa tự động.