क्या हैं अंतर डाटा साइंस और एआई में ?

  हमारा सामान्य जीवन कई तेज और कार्यक्षम बनाने वाली प्रौद्योगिकियों से भरा पड़ा है।  कई तकनीकों में कुछ समानताएँ होती हैं, हालाँकि उनका मकसद खास होता है।  इसलिए हमें उनकी आवश्यकता और अवधारणाओं को जानना होगा।  आइये  डेटा साइंस और एआई की ओर नज़र डालते हैं।

   डेटा साइंस और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस ऐसी तकनीक है जो इस क्षेत्र को फिर से तैयार कर सकती है।  जबकि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस पावर तकनीकी जानकारी के संचालन को नियंत्रित करता है, तकनीकी जानकारी को रिकॉर्ड करता है कि यह पूरी तरह से एआई पर निर्भर नहीं है।

डेटा साइंस चौथी औद्योगिक क्रांति है।  इस तकनीक ने देखा कि हर दिन मानव द्वारा बड़ी मात्रा में डेटा उत्पन्न किया जा रहा है और तकनीकी जानकारी को रिकॉर्ड करता है कि कंपनियों के पास डेटा होने के लिए इसे भुनाने का एक तरीका है।  हमारा समाज अब इतना रिकॉर्ड-संचालित हो गया है कि प्रत्येक महत्वपूर्ण निर्णय एक सूचना-सब्सिडी वाला गणनात्मक कदम है।  डेटा साइंस गणित, रिकॉर्ड और प्रोग्रामिंग का एक समुच्चय है।  यह रिकॉर्ड वैज्ञानिकों को हजारों तथ्यों में पैटर्न चुनने में मदद करता है।

एक सांख्यिकी वैज्ञानिक भविष्य की गतिविधियों की घटना की भविष्यवाणी करने के लिए जानकारी निकालने, नियंत्रित करने, कल्पना करने और रखने के लिए सही क्षमताओं का आह्वान करता है।  डेटा तकनीकी जानकारी के लिए गैजेट मास्टरिंग एल्गोरिदम की भी आवश्यकता होती है, जिसके परिणामस्वरूप निर्भरता होती है।

जबकि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मशीनों को चतुर बनाता है।  युग मनुष्यों की हर्बल बुद्धि से प्रेरित है और कम्प्यूटरीकृत क्रियाओं को अंजाम देने वाले एल्गोरिदम पर चलता है।  ये कार्य मानव आचरण को दर्शाते हैं और परियोजना को समाप्त करते हैं।

    प्रमुख अंतर...

🤔 आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और रिकॉर्ड तकनीकी जानकारी एक दूसरे के लिए विशेषता हो सकती है।  लेकिन वर्तमान एआई या सिंथेटिक संकीर्ण बुद्धि जो इन दिनों अंतर्राष्ट्रीय में उपयोग की जाती है, उसके पास मनुष्यों की तरह पूर्ण स्वायत्तता और फोकस नहीं है।

🤔 डेटा प्रौद्योगिकी सूचना का विश्लेषण और जांच है और एक तथ्य वैज्ञानिक को अंतर्दृष्टि निकालने के लिए चार्ज किया जाता है जो कंपनियों को चयन करने में सहायता करता है।  परिभाषा के अनुसार, AI वैज्ञानिक और रिकॉर्ड वैज्ञानिक की स्थिति भिन्न होती है।

🤔 डेटा वैज्ञानिकों के लिए, एआई एक ऐसा उपकरण है जो उन्हें तथ्यों का मूल्यांकन करने में सक्षम बनाता है।  उद्यम की आवश्यकताओं के आधार पर, AI की आवश्यकता भिन्न होती है।  डेटा प्रौद्योगिकी नौकरियों में विविध डेटा संचालन और लैपटॉप विज्ञान की जानकारी करने के लिए आर और पायथन जैसी एमएल भाषाओं की जानकारी की आवश्यकता होती है।

🤔 डेटा तकनीक एआई के अलावा अधिक गियर का उपयोग करती है।  यह इस तथ्य के कारण है कि तकनीकी जानकारी में आंकड़ों की जांच करने और अंतर्दृष्टि उत्पन्न करने के लिए कई कदम शामिल हैं।

🤔 डेटा तकनीकी जानकारी के मॉडल सांख्यिकीय अंतर्दृष्टि के लिए बनाए जाते हैं जबकि एआई का उपयोग ऐसे फैशन के निर्माण के लिए किया जाता है जो अनुभूति और मानव विशेषज्ञता की नकल करते हैं।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एक बड़ा क्षेत्र है, फिर भी यह अपनी प्रारंभिक अवस्था में है।  जबकि कुछ डेटा विज्ञान क्षमताओं के लिए डिवाइस मास्टरिंग और डीप लर्निंग तकनीक का उपयोग किया जाता है, सांख्यिकी तकनीकी ज्ञान की गतिविधि का दायरा एआई इंजीनियर या वैज्ञानिक से काफी भिन्न होता है।  डेटा तकनीकी जानकारी की तुलना में एआई को अत्यधिक नैदानिक ​​प्रसंस्करण की आवश्यकता होती है।

  Google, Amazon और Facebook जैसे प्रमुख टेक दिग्गज AI को बिजली से स्वतंत्र सिस्टम विकसित करने के लिए प्रतिस्पर्धा कर रहे हैं।  Google का AlphaGo इसका सबसे प्रसिद्ध उदाहरण है।  आज के उद्योगों को तथ्य तकनीकी ज्ञान और कृत्रिम बुद्धि दोनों की आवश्यकता है।  डेटा साइंस उन्हें आवश्यक सूचना-संचालित निर्णय लेने और बाजार में उनके प्रदर्शन की जांच करने में मदद करेगा, जबकि सिंथेटिक इंटेलिजेंस उद्योगों को काम के बोझ को कम करने और नवाचार में सुधार के लिए सभी तकनीकों को अनुकूलित करने की दृष्टि से स्मार्ट गैजेट्स और सॉफ्टवेयर प्रोग्राम के साथ काम करने में सहायता करेगा।