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.
Phương pháp
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.
Bài viết trên FSB đã phân tích điểm giống và khác biệt giữa khóa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo. Nếu bạn đang có nhu cầu tham gia khóa học trí tuệ nhân tạo online tại FPT thì liên hệ ngay với chúng tôi tại: https://fpub.fsb.edu.vn/ hoặc Hotline: 0904.92.2211 (Hà Nội) - 0904.95.9393 (TP.HCM)