Réponse 1:

Voyons la différence entre l'intelligence artificielle vs l'apprentissage machine vs la science des données

SCIENCE DES DONNÉES-

La science des données est un domaine qui vise à extraire des informations des données en utilisant des méthodes et des algorithmes scientifiques pour que les entreprises puissent en bénéficier. La science des données utilise ML pour analyser les données et faire des prédictions. Il se concentre sur la résolution de problèmes du monde réel et implique toujours un humain. Comme dans le schéma. il a beaucoup en commun avec tous les ML, Deep Learning et AI.

APPRENTISSAGE MACHINE-

ML donne aux machines la possibilité d'apprendre en formant des algorithmes avec d'énormes quantités de données. C'est idéal pour faire des prédictions. Voyons un exemple intéressant: le site Web thispersondoesnotexist.com. Il utilise l'algorithme d'apprentissage générique (GAN) Generative Adversarial Network pour créer des images de personnes qui n'existent pas, il affiche une nouvelle image en 1024 x 1024 chaque fois que vous actualisez le site Web, et il le fait en haute résolution.

INTELLIGENCE ARTIFICIELLE-

L'intelligence artificielle est l'intelligence que les machines peuvent représenter, elles peuvent penser et agir comme des humains. Ils peuvent effectuer un raisonnement logique et une auto-correction. L'intelligence artificielle peut faire des prédictions et prendre des décisions. Voyons un exemple peut être la technologie de reconnaissance faciale de Facebook. La reconnaissance des visages est la seule chose qu'elle fait, et elle le fait bien. Notez également que les capteurs IOT fournissent des données qui entraînent des algorithmes d'apprentissage automatique et améliorent finalement l'intelligence artificielle. Cela profite à l'adoption de l'IOT en retour.

Sophia, robot social humanoïde par Hanson Robotics; le premier robot à recevoir la citoyenneté d'un pays.

  • Réponse de Rinu Gour à Quelles seront les principales tendances de la science des données en 2019? Réponse de Rinu Gour à Quel est l'avenir de la science des données et de l'apprentissage automatique?

J'espère que vous aimez.

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Réponse 2:

Salut Tushar,

Merci pour A2A!

Tout simplement:

L'intelligence artificielle est le concept plus large de machines capables d'exécuter des tâches d'une manière que nous considérons comme «intelligente».

Le Machine Learning est une application actuelle de l'IA basée sur l'idée que nous devrions vraiment pouvoir donner aux machines un accès aux données et les laisser apprendre par elles-mêmes.

La science des données est un terme large pour désigner une variété de modèles et de méthodes permettant d'obtenir des informations.

L'apprentissage automatique est un sous-ensemble de l'intelligence artificielle.

Explication détaillée:

L'apprentissage automatique est une sorte d'intelligence artificielle qui est chargée de fournir aux ordinateurs la possibilité de découvrir de nouveaux ensembles de données sans être programmés via une source explicite. Il se concentre principalement sur le développement de plusieurs programmes informatiques qui peuvent se transformer s'ils sont exposés à de nouveaux ensembles de données. L'apprentissage automatique suit la méthode d'analyse des données qui est chargée d'automatiser la construction du modèle de manière analytique. Il utilise des algorithmes qui acquièrent de manière itérative des connaissances à partir des données et dans ce processus; il permet aux ordinateurs de trouver les informations apparemment cachées sans l'aide d'un programme externe. Afin d'obtenir les meilleurs résultats de l'exploration de données, des algorithmes complexes sont associés aux bons processus et outils.

L'intelligence artificielle fait référence à l'intelligence démontrée par les machines. L'IA implique des machines capables d'effectuer des tâches caractéristiques de l'intelligence humaine. Bien que cela soit plutôt général, cela comprend des choses comme la planification, la compréhension du langage, la reconnaissance des objets et des sons, l'apprentissage et la résolution de problèmes.

Nous pouvons classer l'IA en deux catégories, générale et étroite. L'IA générale aurait toutes les caractéristiques de l'intelligence humaine, y compris les capacités mentionnées ci-dessus. L'IA étroite présente certaines facettes de l'intelligence humaine et peut très bien faire cette facette, mais elle fait défaut dans d'autres domaines. Une machine capable de reconnaître les images, mais rien d'autre, serait un exemple d'IA étroite.

La science des données est un terme large pour désigner une variété de modèles et de méthodes permettant d'obtenir des informations à partir des mégadonnées.

Sous l'égide de la science des données se trouvent la méthode scientifique, les mathématiques, les statistiques et d'autres outils utilisés pour analyser et manipuler les données. S'il s'agit d'un outil ou d'un processus utilisé pour analyser des données ou en extraire des informations, il relève probablement de la science des données. La science des données est utilisée pour obtenir des informations.

Les scientifiques des données sont chargés de proposer des produits et des applications centrés sur les données qui gèrent les données d'une manière que les systèmes conventionnels ne peuvent pas. Le processus de science des données est beaucoup plus axé sur les capacités techniques de traitement de tout type de données. Contrairement à l'exploration de données et à l'apprentissage automatique des données, il est chargé d'évaluer l'impact des données dans un produit ou une organisation spécifique.

La science des données se concentre sur la science des données. Il traite du processus de découverte de nouveaux modèles dans des ensembles de données volumineux. Il pourrait être similaire à l'apprentissage automatique, car il catégorise les algorithmes. Cependant, contrairement à l'apprentissage automatique, les algorithmes ne sont qu'une partie de l'exploration de données. Dans l'apprentissage automatique, des algorithmes sont utilisés pour acquérir des connaissances à partir d'ensembles de données. Cependant, dans les algorithmes d'exploration de données, ils ne sont combinés que dans le cadre d'un processus. Contrairement à l'apprentissage automatique, il ne se concentre pas entièrement sur les algorithmes.

J'espère que cela clarifie!


Réponse 3:

Salut Tushar,

Merci pour A2A!

Tout simplement:

L'intelligence artificielle est le concept plus large de machines capables d'exécuter des tâches d'une manière que nous considérons comme «intelligente».

Le Machine Learning est une application actuelle de l'IA basée sur l'idée que nous devrions vraiment pouvoir donner aux machines un accès aux données et les laisser apprendre par elles-mêmes.

La science des données est un terme large pour désigner une variété de modèles et de méthodes permettant d'obtenir des informations.

L'apprentissage automatique est un sous-ensemble de l'intelligence artificielle.

Explication détaillée:

L'apprentissage automatique est une sorte d'intelligence artificielle qui est chargée de fournir aux ordinateurs la possibilité de découvrir de nouveaux ensembles de données sans être programmés via une source explicite. Il se concentre principalement sur le développement de plusieurs programmes informatiques qui peuvent se transformer s'ils sont exposés à de nouveaux ensembles de données. L'apprentissage automatique suit la méthode d'analyse des données qui est chargée d'automatiser la construction du modèle de manière analytique. Il utilise des algorithmes qui acquièrent de manière itérative des connaissances à partir des données et dans ce processus; il permet aux ordinateurs de trouver les informations apparemment cachées sans l'aide d'un programme externe. Afin d'obtenir les meilleurs résultats de l'exploration de données, des algorithmes complexes sont associés aux bons processus et outils.

L'intelligence artificielle fait référence à l'intelligence démontrée par les machines. L'IA implique des machines capables d'effectuer des tâches caractéristiques de l'intelligence humaine. Bien que cela soit plutôt général, cela comprend des choses comme la planification, la compréhension du langage, la reconnaissance des objets et des sons, l'apprentissage et la résolution de problèmes.

Nous pouvons classer l'IA en deux catégories, générale et étroite. L'IA générale aurait toutes les caractéristiques de l'intelligence humaine, y compris les capacités mentionnées ci-dessus. L'IA étroite présente certaines facettes de l'intelligence humaine et peut très bien faire cette facette, mais elle fait défaut dans d'autres domaines. Une machine capable de reconnaître les images, mais rien d'autre, serait un exemple d'IA étroite.

La science des données est un terme large pour désigner une variété de modèles et de méthodes permettant d'obtenir des informations à partir des mégadonnées.

Sous l'égide de la science des données se trouvent la méthode scientifique, les mathématiques, les statistiques et d'autres outils utilisés pour analyser et manipuler les données. S'il s'agit d'un outil ou d'un processus utilisé pour analyser des données ou en extraire des informations, il relève probablement de la science des données. La science des données est utilisée pour obtenir des informations.

Les scientifiques des données sont chargés de proposer des produits et des applications centrés sur les données qui gèrent les données d'une manière que les systèmes conventionnels ne peuvent pas. Le processus de science des données est beaucoup plus axé sur les capacités techniques de traitement de tout type de données. Contrairement à l'exploration de données et à l'apprentissage automatique des données, il est chargé d'évaluer l'impact des données dans un produit ou une organisation spécifique.

La science des données se concentre sur la science des données. Il traite du processus de découverte de nouveaux modèles dans des ensembles de données volumineux. Il pourrait être similaire à l'apprentissage automatique, car il catégorise les algorithmes. Cependant, contrairement à l'apprentissage automatique, les algorithmes ne sont qu'une partie de l'exploration de données. Dans l'apprentissage automatique, des algorithmes sont utilisés pour acquérir des connaissances à partir d'ensembles de données. Cependant, dans les algorithmes d'exploration de données, ils ne sont combinés que dans le cadre d'un processus. Contrairement à l'apprentissage automatique, il ne se concentre pas entièrement sur les algorithmes.

J'espère que cela clarifie!


Réponse 4:

Salut Tushar,

Merci pour A2A!

Tout simplement:

L'intelligence artificielle est le concept plus large de machines capables d'exécuter des tâches d'une manière que nous considérons comme «intelligente».

Le Machine Learning est une application actuelle de l'IA basée sur l'idée que nous devrions vraiment pouvoir donner aux machines un accès aux données et les laisser apprendre par elles-mêmes.

La science des données est un terme large pour désigner une variété de modèles et de méthodes permettant d'obtenir des informations.

L'apprentissage automatique est un sous-ensemble de l'intelligence artificielle.

Explication détaillée:

L'apprentissage automatique est une sorte d'intelligence artificielle qui est chargée de fournir aux ordinateurs la possibilité de découvrir de nouveaux ensembles de données sans être programmés via une source explicite. Il se concentre principalement sur le développement de plusieurs programmes informatiques qui peuvent se transformer s'ils sont exposés à de nouveaux ensembles de données. L'apprentissage automatique suit la méthode d'analyse des données qui est chargée d'automatiser la construction du modèle de manière analytique. Il utilise des algorithmes qui acquièrent de manière itérative des connaissances à partir des données et dans ce processus; il permet aux ordinateurs de trouver les informations apparemment cachées sans l'aide d'un programme externe. Afin d'obtenir les meilleurs résultats de l'exploration de données, des algorithmes complexes sont associés aux bons processus et outils.

L'intelligence artificielle fait référence à l'intelligence démontrée par les machines. L'IA implique des machines capables d'effectuer des tâches caractéristiques de l'intelligence humaine. Bien que cela soit plutôt général, cela comprend des choses comme la planification, la compréhension du langage, la reconnaissance des objets et des sons, l'apprentissage et la résolution de problèmes.

Nous pouvons classer l'IA en deux catégories, générale et étroite. L'IA générale aurait toutes les caractéristiques de l'intelligence humaine, y compris les capacités mentionnées ci-dessus. L'IA étroite présente certaines facettes de l'intelligence humaine et peut très bien faire cette facette, mais elle fait défaut dans d'autres domaines. Une machine capable de reconnaître les images, mais rien d'autre, serait un exemple d'IA étroite.

La science des données est un terme large pour désigner une variété de modèles et de méthodes permettant d'obtenir des informations à partir des mégadonnées.

Sous l'égide de la science des données se trouvent la méthode scientifique, les mathématiques, les statistiques et d'autres outils utilisés pour analyser et manipuler les données. S'il s'agit d'un outil ou d'un processus utilisé pour analyser des données ou en extraire des informations, il relève probablement de la science des données. La science des données est utilisée pour obtenir des informations.

Les scientifiques des données sont chargés de proposer des produits et des applications centrés sur les données qui gèrent les données d'une manière que les systèmes conventionnels ne peuvent pas. Le processus de science des données est beaucoup plus axé sur les capacités techniques de traitement de tout type de données. Contrairement à l'exploration de données et à l'apprentissage automatique des données, il est chargé d'évaluer l'impact des données dans un produit ou une organisation spécifique.

La science des données se concentre sur la science des données. Il traite du processus de découverte de nouveaux modèles dans des ensembles de données volumineux. Il pourrait être similaire à l'apprentissage automatique, car il catégorise les algorithmes. Cependant, contrairement à l'apprentissage automatique, les algorithmes ne sont qu'une partie de l'exploration de données. Dans l'apprentissage automatique, des algorithmes sont utilisés pour acquérir des connaissances à partir d'ensembles de données. Cependant, dans les algorithmes d'exploration de données, ils ne sont combinés que dans le cadre d'un processus. Contrairement à l'apprentissage automatique, il ne se concentre pas entièrement sur les algorithmes.

J'espère que cela clarifie!