Məlumat analitiki / məlumat alimi olmaq üçün nəyi və necə öyrənməliyəm? İkisi arasında fərq varmı?


cavab 1:

Xüsusilə məlumat məqsədləri, maşın öyrənmə və AI kimi marketinq məqsədlərinə çatmaq üçün istifadə edilmiş, həddən artıq istifadə edilmiş və bəzən hiper kimi texnologiyalara aiddir. Bu sahələrin üst-üstə düşdüyünü, lakin bir-birini əvəz etmədiyini başa düşmək vacibdir.

Sadə dildə desək: məlumat elmləri fikir yaradır, maşın öyrənməsi isə proqnozlar verir. AI, əksinə, hərəkətlər yaradır.

Məlumat elminə fikir verin

Məlumat fənni müxtəlif növ anlayışlar əldə etmək üçün ən yaxşı fənlərdən biridir - təsviri, kəşfiyyatçı, təsirsiz, təsadüfi, proqnozlaşdırıcı və mexanik. Məlumat elminə statistik nəticə, təcrübə planlaşdırması, proqram təminatı, məlumat vizuallaşdırılması, xüsusi sahə biliyi və effektiv rabitə daxildir.

Məlumat elmini maşın öyrənməsi və AI kimi əlaqəli sahələrdən ayıran şey, insanı döngəyə cəlb etmək ehtiyacıdır. Anlayışları anlamaq, qrafika və rəqəmləri anlamaq və onlardan əldə edilən anlayışlara əsaslanaraq qəti qərarlar qəbul etmək həmişə lazımdır.

Etibarlı maşın öyrənmə proqnozları

Dəzgahda öyrənmə, çox sayda toplanmış məlumatdan gələn proqnozların mümkün qədər dəqiq olmasını təmin edir. Məlumat elmləri və maşın öyrənməsi güclü bir şəkildə üst-üstə düşür. Məsələn, logistik reqress həm məlumat elmində, həm də maşın öyrənməsində istifadə olunur. Bununla birlikdə, məlumat elmində, maşın öyrənməsində proqnozlar təqdim edərkən, müxtəlif amillər arasındakı münasibətlər haqqında məlumat əldə etmək üçün istifadə olunur.

Sənaye mütəxəssisləri tez-tez iki fənni keçirlər və məlumat alimləri tez-tez maşın öyrənməsindən istifadə edirlər. Məsələn, elektron təlim tətbiqetməsində, müştərilərin müəyyən bir məhsulu axtara biləcəyini müəyyən etmək üçün trafik məlumatları modelləşdirilə bilər. Bu maşın öyrənməsinin tətbiqidir. Xülasə və vizual görüntülər yol hərəkəti əsasında yaradıldıqda, məlumat elminin tətbiqidir.

Süni intellekt ilə hərəkətləri avtomatlaşdırın

AI-də kompüterlərdə insana bənzər idrak zəkası tədris olunur. Alqoritmlərdən istifadə edərək bir tapşırıq və ya hərəkəti ağıllı şəkildə yerinə yetirən hər hansı bir maşın AI istifadə etməlidir. AI və digər iki fənlər arasındakı əhəmiyyətli bir fərq "hərəkətə gətirilən hadisə" hissəsidir. AI robototexnika, idarəetmə nəzəriyyəsi, oyun alqoritmləri, botlar və möhkəmləndirmə təlimlərində geniş istifadə olunur.

Müəyyən bir məhsul üçün müştəri məlumatlarının təhlilini nəzərdən keçirək. Müəyyən müştərilərin digərlərindən daha çox şey alma ehtimalını güman edin (fikir). Menecerlərə proqnoz vermək və / və ya nəticə çıxarmaq imkanı verən ədədi və qrafik nəticələr əldə edilir. Ancaq konkret bir hərəkətə səbəb olmamalıdır. Bu, maşın öyrənməsinin qarışığı ilə məlumat elminin tətbiqi olacaq, lakin AI deyil.

Məlumat elmi, maşın öyrənməsi və AI birləşməsi

Özünü tənzimləmə funksiyaları olan bir termostatın qurulduğunu düşünün. Bundan sonra üç texnologiya aşağıdakı kimi istifadə edilə bilər:

  1. Maşın öyrənməsi: İstədiyiniz temperatur aralığını proqnozlaşdıran və sabit bir dəyərə səbəb olan bir alqoritm hazırlamaq üçün geniş məlumat ekoloji dəyərlər toplusu. Süni intellekt: Müəyyən bir ətraf mühit şərti yerinə yetirildikdən sonra termostat avtomatlaşdırılmış bir hərəkət - müvafiq ərazidən sabit bir temperatur dəyərinə uyğunlaşma həyata keçirir.

Məlumat Elmi: Termostatla edilən testlər bəzən temperaturun, xüsusən də səhər tezdən evlərindəki insanlar üçün uyğun olmadığını tapır. Test məlumatlarını araşdırdıqdan sonra fərqli bədən istiliyinin nəzərə alınmadığı bilinir. Buna görə bədən istiliyi məlumatlarını ehtiva edən daha yaxşı bir məlumat dəsti yaratmağa ehtiyac var. Bundan sonra bütün proses təkrarlanır.

Maraqlananlar üçün [email protected] elektron poçtuna göndərə bilərəm