数据之间的差异分析,机器学习和人工智能

我们生活在一个快速科技进步的时代。计算能力一直呈几何级数增长,这意味着我们可以利用这种处理能力更加复杂的任务。三个字段出现在这个快速增长的数据分析,机器学习和人工智能。但这三个技术密切相关的区别?

以及采取看看这些主题重叠,我们还将探索是什么让他们独一无二的。我们会检查每个主题之间的主要差异,以及一些他们可能导致的职业,每一个所需的技能。

数据分析是什么?

让我们开始通过观察每个术语的含义,从一个数据分析的定义。在其核心,数据分析是分析数据集的科学发现趋势,回答问题,并得出结论。这是一个多样的、复杂的领域,往往依赖于专业软件,算法和自动化。

数据分析的原则可以应用在任何行业。组织各种各样的使用数据分析师,帮助他们作出明智的和数据驱动决策的不同区域业务。通常情况下,分析了现有的数据从过去的事件,这意味着现有的趋势可以被识别。

有几种不同类型的数据分析,其中包括描述性分析、诊断分析、预测分析、规范的分析。

数据科学与数据分析

这两项是有时不正确,交替使用。数据分析的重点是检查数据集的识别和解释的趋势。数据科学看起来更在数据建模和生产流程,创建算法和预测模型。

有两个学科之间的交换,然而。数据科学的意义与更广泛的领域,专注于发现大量的数据。范围内,数据分析,更集中区域,看着检查现有的信息提供的见解。

什么是人工智能?

人工智能(AI)是一个概念,已经存在了一段时间。然而,只是在最近几年,我们实际上真正有处理能力使它成为现实。在其最简单的术语中,人工智能是能够使计算机能够复制人类智能。

通过创建计算机有能力学习,可以教他们从经验。这样的人工智能系统有三个品质;意向性、情报和适应性。这些品质给他们做决定的能力,通常需要一个人类的经验和专业知识水平。

机器学习是什么?

我们已经覆盖了机器学习的更多细节在一个单独的文章。这个领域是人工智能的一个子集,即计算机程序自动学习。这些电脑可以给人类以类似的方式,提高他们学习他们遇到额外的数据。

的机器学习的重点是创建程序和软件,可以学习做出预测和决策不直接编程。这项技术可以用于各种各样的目的,从推动搜索引擎来诊断疾病。

机器学习和深入学习

深入了解机器学习的主题,我们有深度学习的子集。机器学习算法建立的层,形成复杂的网络,模拟人类大脑的结构。这些人工神经网络可以学会做出明智的决策没有额外的人工输入。

你常常会发现,最“人形”人工智能系统是由深度学习。这是因为他们可以处理非结构化数据(数据没有明确的标签)。相比之下,其他类型的机器学习主要集中在结构化数据(pre-labelled)。

他们重叠在哪里?

所以,我们有三个不同的领域的专业知识我们在那里了。每一种都有其自己的应用程序中,子集,及专业,使他们非常不同的领域。然而,正如你可能已经注意到的,当然有一些地方重叠。

下面,我们列出了一些机器学习的方式,数据分析,和AI重叠。

• 数据驱动的。这些地区依赖分析大量的数据。可用的更多信息,更有效的在生产的结果。它通常需要很大的计算机处理能力来管理这样的大型数据集。
• 的见解。数据分析、人工智能和机器学习都可以用于生产在特定地区详细的见解。通过检查数据,每个可以识别模式,突出的趋势,并提供有价值的和可操作的结果。
• 预测模型。这些技术也可以帮助创建基于现有数据预测和预测。再一次,这个过程可以帮助各种组织未来的计划和做出明智的决定。

其他关键字段

当然,许多其他地区联系密切的AI,毫升,数据分析。等跨领域统计、数学、计算机科学和信息科学,有重叠所使用的技巧和技术。一些其他的,专业化的领域包括:密切相关

• 机器人。建设和编程的机器人操作在实际情况下被视为人工智能的圣杯。机器学习中起着特别重要的作用,使计算机能够对视觉和语音提示并采取相应措施。
• 数据挖掘和统计分析。数据挖掘处理大规模和复杂的数据集。一些机器学习的基础是用来深入研究这些信息形成结论和预测。
• 云计算。机器学习和人工智能等技术往往需要大量的处理能力。云计算的过程,通过互联网提供随需应变的计算服务,可以贡献力量。
• 大数据。许多这些领域核心的概念大数据。这个词指的是大的结构化和非结构化数据集,用传统方法很难处理。

机器学习和人工智能之间的区别是什么?

经常问的一个问题就是人工智能和机器学习的区别。然而,这并不意味着有一种人工智能和机器学习的二分法。事实上,它更像是一个机器学习是人工智能的一个应用程序。

虽然这两个术语有时被交替使用,有一些值得注意的差异。其中大部分集中在目的、目标和范围的每个字段:

	人工智能	机器学习
目的	技术,允许电脑或机器模仿人类的行为。	人工智能的一个类型,允许电脑或机器自动学习数据未经专门设定的。
目标	创建智能人形电脑系统,可以解决复杂的问题。	创建的计算机系统可以不断地从数据中学习,使他们能够执行一个特定任务,给一个精确的输出。
范围	人工智能范围广泛,可以应用于各种各样的任务。	毫升范围窄,通常是应用于非常具体的任务。

这些差异意味着应用程序每个字段略有不同。然而,许多先进的人工智能系统使用机器或深度学习的一些元素。

不同的工作在机器学习中,数据分析和人工智能

如果你感兴趣对这些数据驱动的感兴趣的领域,你可能会考虑一个相关的职业道路。但什么样的工作在不同的领域吗?我们挑选了几个例子:

数据分析工作

• 数据分析师。数据分析师关注的角色处理原始数据来创建有意义的见解。他们识别趋势和目前的工作在一个有意义的和易于理解的方式。
• BI分析。商业智能分析师工作提供数据的见解,可以通知业务决策。他们使用各种技术和技术允许组织支持的数据能做出明智的选择。

人工智能的工作

• 机器人工程师。这个角色专注于机器自动化的设计和建设工作。当涉及到机器人和人工智能,后者需要在创建机器人来执行复杂的任务。
• AI程序员。一个人工智能程序员工作用于人工智能应用程序的开发软件。这是一个角色非常关注软件开发的角度来看。

机器学习的工作

• 机器学习工程师。这个角色,软件工程和数据科学元素重叠。机器学习工程师创建自动算法和程序帮助电脑学习。
• NLP的科学家。自然语言处理(NLP)技术用于帮助计算机理解自然的人类语言。NLP科学家创建算法,帮助理解人类语言的过程。

平均薪资的差异

如您所料的高度技术性这些角色,平均薪资往往是相当高的。然而,值得知道如何比较不同专业和彼此。我们已经挑出一些下面的相关数据。

数据分析的薪水

我们用数据分析师的角色作为一个例子。我们可以看到,英国平均工资约£37000据reed.co.uk,根据£27300PayScale。在美国,事实上估计这个平均约为75000美元。

人工智能的薪水

根据它工作看、专业人员的平均年薪技能AI£60000的6个月2021年1月。Glassdoor网站估计的平均基本工资在美国同样的技能是每年114000美元左右。

机器学习的薪水

在英国,机器学习工程师平均工资大约是每年£50000,据PayScale。确实的估计是类似的,将图每年£56000。对美国来说,他们的基本工资估计是每年150000美元。

不同的技能

正如我们所看到的,有一些相似点和不同点在数据分析、机器学习和人工智能。如您所料,许多进步所需的技能在每个遵循类似的模式。我们已经挑出一些的软硬技能在这些行业往往需要工作。

常见的技能

当涉及到的技能类型是有用的在机器学习、数据分析和人工智能,有几个。其中一些是特定于行业的能力,而另一些则普遍有用的可转移技能吧:

• 编程。你工作在哪个类型的角色,你可能需要知道一些编程语言的基础知识。Python,C + +,Java,和其他人可以帮助许多不同的方面。
• 数据分析和数据建模。如您所料,有数据分析的工作知识和创建数据模型是一个必须在这些行业工作。
• 沟通。在这些领域的许多角色需要你解释你的推理,发现非专家。你还需要工作在各种各样的组织和团队。因此,有效的沟通是至关重要的。
• 团队合作。专业人员在数据科学、ML和AI往往与他人协作产生的结果。团队合作和领导能力因为这个原因非常可取的素质。

数据分析技巧

具体数据分析的工作,下面的一些技能可以派上用场:

• SQL。结构化查询语言(SQL)用于管理和存储大量的数据。这是一个受欢迎的技能的原因很多,在数据分析特别有用。
• 数据可视化。理解和解释数据,一个至关重要的技能是能够以一种可读的格式。数据可视化在许多领域中是越来越受欢迎。
• 批判性思维。的能力批判性的思考和分析是另一个有价值的资产。它允许您使用正确的工具和方法来达到你的目标。

人工智能技术

当涉及到人工智能的类型技能需要,有几个重要的有:

• 应用数学。高等数学技能往往是人工智能的核心项目。的工作知识线性代数,微积分和概率是一个很好的起点。
• Python。的Python编程语言通常是一个必备的工作领域的人工智能。经常使用的是一个相对简单的人工智能模型的构建方法。
• 创造力。能够创造性地解决问题可以在人工智能的世界大有好处。创造性地解决问题是一种技巧,许多雇主寻找。

机器学习技术

• 算法。机器学习的核心算法计算机指令的集合,跟进。理解它们是如何工作的以及如何创建将在ML必不可少的工作。
• 分布式计算。这种技术使用多台计算机来执行任务和功能齐全。系统,如Hadoop和火花值得了解。
• 自主学习。机器学习领域的快速发展和变化的。能够跟上并理解这些变化是至关重要的。

在哪里开始

如果你有兴趣进入机器学习,数据分析或人工智能,你可以有几个路线。通常情况下,您将需要一个相结合的教育,经验和自学的知识。

你要开始关注一些数据,人工智能,机器学习硬技能,如数学和计算机编程。科目如线性代数、微积分、Python、SQL和Java是特别有用的地方开始。

在FutureLearn,我们有几个在线课程和机遇,可以帮助你开电子竞技公开赛始在这些领域取得进展。这里有一些机器学习,数据分析,和人工智能课程能让你在正确的路径:

• 人工智能与微软Azure ExpertTrack设计和工程。使用机器学习的发展你的事业在人工智能的基础工程。
• 数据分析使用Python ExpertTrack。与Python发展你的实际数据分析技能。
• 微软Azure ExpertTrack数据科学基础。发展你的技能在微软Azure的基础科学数据。
• 数据科学使用Python编程ExpertTrack微软Azure。学习数据分析在微软Azure作品使用Python。
• 深度学习和Python编程与微软Azure ExpertTrack AI。探索在机器学习和人工智能的重要概念。
• 运用创造性的机器学习课程。了解机器学习的创造性使用各种各样的实际例子。

最终的想法

我们已经看到有相似之处以及差异数据分析,机器学习和人工智能。尽管字段在许多方面是密切联系的,每个都有自己的特定的应用程序,范围和专业化的领域。

与无尽的职业机会在这些领域,我们相信你会找到满足你的目标和匹配你的技能和兴趣。现在你已经学会最基本的人工智能,ML和分析,是时候获得经验在这些令人兴奋的和快速发展的技术。