数据科学与人工智能的比较：它们的重叠与差异

什么是 AI？ 

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AI 是数据科学的一个子集，涉及创建能够执行通常需要人类智能或需要迭代和重新训练以完成专门任务的系统。这可以包括自动化重复性任务、从大型数据集中生成见解、进行预测和内容创作。

AI 的一些最重要的领域包括

• 机器学习： AI 的一个子集，专注于训练算法以识别模式并从数据集中学习，而无需显式地对其进行编程。这意味着机器学习系统能够通过额外的训练来改进自身。
• 深度学习： 机器学习的一个特定分支，它使用神经网络来发现大型数据集中的复杂模式。深度学习用于图像识别、语音处理和其他需要海量数据的用例。
• 自然语言处理 (NLP)： AI 的一个子集，专注于构建可以理解人类语言的系统。NLP 为聊天机器人、翻译工具和许多其他通信用例提供支持。
• 计算机视觉： 一个专注于构建可以视觉解释世界的 AI 系统的领域。这包括对象检测、面部识别和其他需要自动图像分析的用例。

AI 的类型 

AI 系统可以根据其范围大致分为不同的类型。狭义 AI 系统专注于特定任务或领域，而通用 AI 系统旨在执行跨多个领域的更广泛的任务。通用人工智能 (AGI) — 或可以像人类一样学习和思考的系统 — 仍然是一个理论概念，尚未开发出来。

然而，狭义 AI 已经应用于广泛的用例。例如，聊天机器人、推荐引擎和自动驾驶汽车都利用各种形式的 AI 来分析和响应新信息。  

AI 技术

尽管新的 AI 技术不断涌现，但以下是与上述领域相关的三个类别

• 机器学习 涉及训练算法以识别模式，而无需直接编程。监督学习使用标记数据集，以便算法可以学习预测特定输出，而无监督学习使用未标记数据集，算法自行发现模式。强化学习是一种通过在每次操作后提供反馈来迭代训练算法的方法。
• 深度学习 利用神经网络以类似于人脑的方式解释数据。循环神经网络 (RNN) 旨在按顺序解释数据，而卷积神经网络 (CNN) 使用多层来识别图像等复杂数据中的模式。这意味着 RNN 非常适合自然语言处理，而 CNN 更适合计算机视觉用例。 
• 自然语言处理 使用算法来理解和生成人类语言。例如，大型语言模型 (LLM) 利用深度学习和自然语言处理来生成类似人类的文本。

AI 工具和框架

尽管组织可以从头开始创建 AI 系统，但 TensorFlow、PyTorch 和 Keras 等开源框架和库提供了更有效地构建和部署模型的功能。OpenAI 等公司还提供可以使用 API 访问并集成到新应用程序中的预训练模型。

此外，AI 平台（包括 Google Cloud AI、Microsoft Azure AI、IBM Watson 和 Anaconda）为数据科学家、开发人员和业务用户提供了一系列预构建的功能。AI 平台 这些平台集成了用于大规模开发、测试、部署和监控 AI 解决方案的技术。

对于许多团队来说，Python 也是理想的选择，因为它是一种通用的编程语言，可用于数据科学、AI、机器学习和深度学习。Python 拥有充满活力且强大的开放科学生态系统，以及庞大的开发者社区，他们创建了使 Python 更易于使用的库和工具。

数据科学 vs AI

数据科学和 AI 是目标不同的相关领域。这意味着组织必须采用来自这两个学科的工具和技术，才能最大限度地发挥其数据的价值。

数据科学为 AI 的成功奠定了基础，因为数据科学家准备和清洗数据集，使其适合 AI 算法。在训练算法方面，特征工程帮助数据科学家识别 AI 模型的相关模式。数据科学家还使用数据探索和可视化来更好地解释 AI 输出。

AI 也正在迅速改变许多组织实践数据科学的方式。事实上，机器学习算法可以自动化一些数据分析任务，而 AI 模型可以发现传统方法可能遗漏的数据中的隐藏见解。 

数据科学在以 AI 为中心的世界中的作用

低代码和无代码工具以及 AI 的出现，让非技术业务用户更容易

执行过去需要数据科学专业知识的任务。虽然这已经

释放了可观的生产力提升，但仍然需要数据科学专业知识以及可以构建和运营数据基础设施的团队。

尽管许多组织都在采用 AI 和高级自动化，但对于需要人类认知的高级数据任务来说，数据科学家仍然是必要的。总会有复杂的问题需要创造力和人类推理来解决。数据科学领域正在快速发展，但 Anaconda 的研究 发现，大多数组织都致力于提升其数据科学和 IT 人才的技能，以适应 AI 和其他技术。

整合数据科学和 AI 的实际应用

随着公司认识到需要利用其数据来取得竞争优势，AI 和数据科学的应用几乎在每个行业都在增长。以下是一些医疗保健、金融、营销和制造领域的 现实世界中的 AI 用例。

医疗保健

• 患者护理的预测分析
• AI 驱动的诊断和治疗建议
• 基因医学

金融

• 欺诈检测和风险管理
• 算法交易和个性化金融服务
• 市场价格模拟

营销

• 客户细分和个性化营销活动
• 情感分析和客户反馈分析
• 需求预测

制造业

• 制造业的预测性维护和质量控制
• 技术产品中 AI 驱动的自动化和优化
• 数字孪生（模拟）

Anaconda 的数据科学和 AI 方法

掌握数据科学和 AI 对于在当今数据驱动的世界中取得成功至关重要。组织应考虑采用数据解决方案，使其能够保持敏捷并跟上新兴技术和行业趋势的步伐。

开源解决方案和企业级环境可以为数据团队提供他们开箱即用所需的功能，同时仍然可以自定义。这种方法确保组织可以快速部署新的数据工作流程，而不会因复杂的配置和入职流程而放慢速度。

Anaconda 是一个强大的平台，可以简化数据科学工作流程，并促进 AI 模型的构建和部署。该平台集成了 Jupyter Notebooks、JupyterLab、Spyder,

和 VS Code，这些都是广泛用于数据科学和 AI 开发的交互式环境。

此外，Anaconda 拥有用于数据科学和 AI 的综合 Python 软件包生态系统。该平台包括 NumPy、pandas、scikit-learn 和 Matplotlib 等基本数据科学库，这些库用于数据操作、分析和可视化。它还提供 TensorFlow、Keras、PyTorch 和 XGBoost 等关键 AI 库，从而能够开发机器学习和深度学习模型。

总之，这些功能使 Anaconda 成为当今数据科学和 AI 工作流程的理想选择。与代表交谈，了解 Anaconda 是否适合您今天的组织。