هوش مصنوعی (AI)، یادگیری ماشینی (ML) و علم داده (Data Science) چه تفاوت هایی دارند؟

هوش مصنوعی (AI)، یادگیری ماشینی (ML) و علم داده (Data Science) حوزه های مهم در علوم کامپیوتر و فناوری اطلاعات هستند که امروزه به شدت توسعه یافته‌اند و فرصت های شغلی زیادی را برای توسعه به دنبال خود داشته اند. هر یک از این حوزه ها ارتباطات عمیقی با یکدیگر دارند و فرآیند های توسعه آنها با ترکیبی از مفاهیم و تکنیک‌های مشابه تعریف می‌شود. آنها اغلب به گونه‌ای با هم ترکیب می‌شوند که تفکیک کردن هز یک از آنها در پروژه ها کار سختی است با این حال، تفاوت های مهمی بین علم داده و هوش مصنوعی وجود دارد که در این پست به تفصیل بررسی می‌شوند.

در ابتدا به تعریف هر یک از این حوزه ها خواهیم پرداخت تا با آشنایی نسبت به وظایف و کاربرد های هر یک از این حوزه ها بتوانیم درک درستی برای تفکیک این حوزه ها از یکدیگر داشته باشیم و بتوانیم به بررسی تفاوت میان آنها بپردازیم. سپس در ادامه مطلب به بررسی تفاوت علم داده و هوش مصنوعی میپردازیم.

تعریف کوتاه ازهوش مصنوعی (AI)، یادگیری ماشینی (ML) و علم داده (Data Science)

• هوش مصنوعی – AI مفهوم گسترده‌ای است که به توسعه ماشین‌ها که می‌توانند تفکر، استدلال و رفتار انسان را شبیه‌سازی کنند، اشاره دارد.
• یادگیری ماشینی – ML یک زیرمجموعه از AI است که در آن سیستم‌های کامپیوتری از محیط یاد می‌گیرند و سپس از این یادگیری‌ها برای بهبود تجارب و فرآیندها استفاده می‌کنند. تمام یادگیری ماشینی جزء AI است، اما همه AI به معنای یادگیری ماشینی نیست.
• یادگیری عمیق – DL بخشی از یک خانواده گسترده از روش‌های یادگیری ماشین مبتنی بر شبکه‌های عصبی مصنوعی است. DL از چندین لایه برای استخراج به تدریج ویژگی‌های سطح بالاتر از ورودی خام استفاده می‌کند.
• علم داده – Data Science پردازش، تجزیه و تحلیل و استخراج فرضیات مرتبط از داده‌ها است. در مورد یافتن الگوهای پنهان در داده‌ها است. یک داده‌شناس از یادگیری ماشینی استفاده می‌کند تا رویدادهای آینده را پیش‌بینی کند.

این نمودار به وضوح چگونگی تداخل این رشته‌ها با یکدیگر را نشان می دهد

شباهت‌ علم داده و هوش مصنوعی

1. استفاده از داده: در همه این حوزه‌ها، داده مورد استفاده قرار می‌گیرد. در AI و ML، داده‌ها برای آموزش ماشین‌ها و الگوریتم‌ها استفاده می‌شوند. در علم داده، داده‌ها برای تجزیه و تحلیل و استخراج اطلاعات استفاده می‌شوند.
2. استفاده از الگوریتم‌ها: همه این حوزه‌ها از الگوریتم‌ها و تکنیک‌های متنوعی برای پردازش داده‌ها و انجام وظایف خود استفاده می‌کنند. در AI و ML، الگوریتم‌های یادگیری ماشینی برای تصمیم‌گیری و پیش‌بینی استفاده می‌شوند. در علم داده، الگوریتم‌های متنوعی برای تجزیه و تحلیل داده‌ها و استخراج اطلاعات استفاده می‌شوند.
3. هدف تصمیم‌گیری: هدف اصلی در همه این حوزه‌ها تصمیم‌گیری بهتر و پیش‌بینی دقیق‌تر براساس داده‌ها و اطلاعات است.

تفاوت علم داده و هوش مصنوعی

1. هدف اصلی:
   • در هوش مصنوعی، هدف ایجاد ماشین‌ها و سیستم‌هایی است که توانایی انجام وظایف هوشی شبیه به انسان را دارند، مانند تشخیص تصویر، پردازش زبان طبیعی و انجام تصمیم‌گیری‌های پیچیده.
   • در یادگیری ماشینی، هدف ایجاد ماشین‌هایی است که از طریق آموزش از داده‌ها، توانایی پیش‌بینی و تصمیم‌گیری در مورد داده‌های جدید را داشته باشند.
   • در علم داده، هدف اصلی تجزیه و تحلیل داده‌ها به منظور استخراج اطلاعات از آن‌ها و ارائه راهکارها و تصمیمات مبتنی بر داده است.
2. مهارت‌های مورد نیاز:
   • هوش مصنوعی نیاز به تخصص در مسائل هوش مصنوعی و تئوری اصولی آن دارد.
   • یادگیری ماشینی نیاز به تخصص در الگوریتم‌ها و تکنیک‌های یادگیری ماشینی دارد.
   • علم داده نیاز به تخصص در آمار، تجزیه و تحلیل داده‌ها، و ابزارهای متنوع برای تجزیه و تحلیل داده‌ها دارد.
3. محدوده کاربرد:
   • هوش مصنوعی عمدتاً در توسعه سیستم‌های هوش مصنوعی و مسائل تئوریک مورد استفاده قرار می‌گیرد.
   • یادگیری ماشینی در بسیاری از حوزه‌های کاربردی مانند تشخیص صدا و تصویر، پیش‌بینی مالی، خودروهای خودران و غیره مورد استفاده قرار می‌گیرد.
   • علم داده به عنوان یک ابزار برای بهبود تصمیم‌گیری در موارد مختلف مانند بازاریابی، بهداشت عمومی، علوم اجتماعی و غیره استفاده می‌شود.

در کل، هوش مصنوعی به عنوان یک حوزه علمی گسترده‌تر، یادگیری ماشینی به عنوان یک زیرمجموعه ویژه‌تر و علم داده به عنوان یک حوزه کاربردی برای تجزیه و تحلیل داده‌ها مطرح می‌شوند.

در آمد متخصصان این حوزه چقدر است؟

درآمد متخصصان در زمینه هوش مصنوعی (AI)، یادگیری ماشینی (ML) و علم داده (Data Science) بسیار متنوع است و به عوامل متعددی بستگی دارد، از جمله مکان جغرافیایی، تجربه، مهارت‌ها، شرکت کارفرما و صنعت مورد نظر. اما در یک نگاه کلی می توان متوسط ​​درآمد متخصصان این زمینه‌ها را بر اساس گزارش وبسای های کاریابی اینطور بیان کرد:

درآمد متوسط در حوزه هوش مصنوعی (AI):

• ایالات متحده آمریکا: میانگین درآمد متخصصان AI در ایالات متحده معمولاً بین ۱۰۰,۰۰۰ تا ۲۰۰,۰۰۰ دلار یا حتی بیشتر است.
• کانادا: درآمد متوسط در کانادا می‌تواند بین ۸۰,۰۰۰ تا ۱۵۰,۰۰۰ دلار کانادایی در سال باشد.
• اتحادیه اروپا: در اکثر کشورهای اتحادیه اروپا، درآمد متوسط متخصصان AI معمولاً بین ۵۰,۰۰۰ تا ۱۰۰,۰۰۰ یورو در سال است.
• چین: در چین، درآمد متوسط برای متخصصان AI ممکن است بین ۴۰,۰۰۰ تا ۱۰۰,۰۰۰ دلار در سال باشد.
• هند: درآمد در هند به طور معمول پایین‌تر است و بستگی به تجربه و مهارت دارد. متخصصان با تجربه ممکن است بیشتر از ۲۰,۰۰۰ دلار در سال کسب کنند.

درآمد متوسط در حوزه یادگیری ماشینی (ML):

• میانگین درآمد متخصصان یادگیری ماشینی ممکن است در ایالات متحده بین ۱۱۰,۰۰۰ تا ۲۲۰,۰۰۰ دلار در سال باشد.
• در کانادا، درآمد متوسط ممکن است بین ۹۰,۰۰۰ تا ۱۶۰,۰۰۰ دلار کانادایی در سال باشد.
• در اتحادیه اروپا، درآمد متوسط برای متخصصان ML می‌تواند بین ۶۰,۰۰۰ تا ۱۲۰,۰۰۰ یورو در سال باشد.
• در چین، درآمد متوسط برای متخصصان ML ممکن است بین ۵۰,۰۰۰ تا ۱۰۰,۰۰۰ دلار در سال باشد.
• در هند، درآمد متوسط متخصصان ML معمولاً پایین‌تر از کشورهای غربی است و بستگی به تجربه دارد.

درآمد متوسط در حوزه علم داده (Data Science):

• درآمد متوسط متخصصان علم داده در ایالات متحده ممکن است بین ۹۰,۰۰۰ تا ۱۸۰,۰۰۰ دلار در سال باشد.
• در کانادا، درآمد متوسط ممکن است بین ۸۰,۰۰۰ تا ۱۴۰,۰۰۰ دلار کانادایی در سال باشد.
• در اتحادیه اروپا، درآمد متوسط برای متخصصان علم داده می‌تواند بین ۵۰,۰۰۰ تا ۱۰۰,۰۰۰ یورو در سال باشد.
• در چین، درآمد متوسط ممکن است بین ۴۰,۰۰۰ تا ۹۰,۰۰۰ دلار در سال باشد.
• در هند، درآمد متوسط معمولاً پایین‌تر از کشورهای غربی است و بستگی به تجربه دارد.