Hoewel de begrippen Data Science, Machine Learning en Kunstmatige Intelligentie (AI) zich in hetzelfde domein bevinden en met elkaar verweven zijn, kennen ze specifieke toepassingen en betekenissen. Soms zijn er weliswaar overlappingen tussen deze domeinen, maar elk van deze drie termen heeft unieke toepassingen.
Hier is een beknopte video die het onderscheid belicht tussen Data Science, Machine Learning en Kunstmatige Intelligentie.
Wat is datawetenschap?
Je hebt je vast afgevraagd: ‘Wat is Data Science?’. Data science is een uitgebreid vakgebied dat zich bezighoudt met datasystemen en -processen, gericht op het beheren van datasets en het afleiden van betekenis daaruit. Datawetenschappers maken gebruik van tools, toepassingen, principes en algoritmen om inzicht te krijgen in willekeurige dataclusters. Aangezien vrijwel alle soorten organisaties wereldwijd exponentiële hoeveelheden data genereren, wordt het monitoren en opslaan van deze data een uitdaging. Datawetenschap richt zich op datamodellering en opslag om de steeds groter wordende dataset bij te houden. De informatie die via data science-applicaties wordt onttrokken, wordt ingezet om bedrijfsprocessen te sturen en organisatiedoelen te bereiken.
Reikwijdte van datawetenschap
Een van de gebieden waar data science directe invloed op uitoefent, is business intelligence. Dat gezegd hebbende, hebben deze rollen elk hun specifieke functies. Datawetenschappers richten zich voornamelijk op het analyseren van enorme hoeveelheden gegevens om patronen, trends en meer te identificeren. De resulterende analyserapporten helpen bij het trekken van conclusies. Een Business Intelligence-expert gaat verder waar een datawetenschapper eindigt: deze expert gebruikt de rapporten van datawetenschap om datatrends binnen een specifiek bedrijfsgebied te begrijpen en presenteert op basis hiervan zakelijke prognoses en handelwijzen. Interessant genoeg maakt ook een gerelateerd vakgebied gebruik van datawetenschap, data-analyse en business intelligence-applicaties: Business Analyst. Een bedrijfsanalist combineert aspecten van beide om bedrijven te helpen bij het nemen van datagestuurde beslissingen.
Datawetenschappers analyseren historische gegevens volgens verschillende vereisten door verschillende modellen toe te passen, zoals:
- Voorspellende causale analyse: Dit model wordt gebruikt om bedrijfsvoorspellingen af te leiden en toont de resultaten van verschillende zakelijke acties in meetbare termen. Het is effectief voor bedrijven die de toekomst van nieuwe zakelijke stappen willen begrijpen.
- Prescriptieve analyse: Dit type analyse helpt bedrijven hun doelen te stellen door de meest kansrijke acties voor te schrijven. Het maakt gebruik van conclusies uit voorspellende modellen en stelt de beste manieren voor om die doelen te bereiken.
Datawetenschap maakt gebruik van diverse datageoriënteerde technologieën, waaronder SQL, Python, R, Hadoop, enzovoort. Het omvat ook uitgebreid statistische analyse, datavisualisatie, gedistribueerde architectuur en meer om betekenis uit datasets te halen.
Datawetenschappers zijn ervaren professionals die in staat zijn snel van rol te wisselen gedurende de levenscyclus van datawetenschapsprojecten. Ze kunnen moeiteloos werken met kunstmatige intelligentie en machine learning, en deze vaardigheden zijn essentieel voor specifieke taken, zoals:
- Machine Learning voor voorspellende rapportage: Datawetenschappers gebruiken machine learning-algoritmen om transactionele gegevens te bestuderen en waardevolle voorspellingen te doen.
- Machine Learning voor patroondetectie: Patroondetectie, cruciaal voor het instellen van parameters in datarapporten, wordt bereikt door middel van machine learning, specifiek onbegeleid leren, waarbij geen vooraf bepaalde parameters zijn. Het populairste algoritme hiervoor is Clustering.
Datawetenschapsvaardigheden
Verscheidene vaardigheden in Data Science omvatten:
- Programmeren: R, Python, SQL, SAS, MATLAB, STATA
- Data-beheer: het opruimen, manipuleren en verkennen van gegevens
- Data-visualisatie: het creëren van grafieken en diagrammen om gegevens te visualiseren
- Data-analyse: het uitvoeren van statistische analyses op gegevens
- Machine Learning: het bouwen van algoritmen om te leren van gegevens
Wat is kunstmatige intelligentie?
AI, een nogal versleten term in de technologiewereld die vaak wordt gebruikt in onze populaire cultuur, wordt vaak geassocieerd met futuristisch ogende robots en een wereld gedomineerd door machines. In werkelijkheid is kunstmatige intelligentie echter veel meer dan dat.
In eenvoudige bewoordingen heeft kunstmatige intelligentie als doel machines in staat te stellen redeneringen uit te voeren door menselijke intelligentie na te bootsen. Omdat het hoofddoel van AI-processen is om machines te laten leren uit ervaring, is het van cruciaal belang om de juiste informatie te voeden en zelfcorrectie toe te passen. AI-experts maken gebruik van diep leren en natuurlijke taalverwerking om machines te helpen patronen en conclusies te identificeren.
Reikwijdte van kunstmatige intelligentie
Automatisering wordt vereenvoudigd door AI: AI maakt het mogelijk om repetitieve taken met een hoog volume te automatiseren door betrouwbare systemen op te zetten waarop frequente toepassingen worden uitgevoerd.
Slimme producten: AI kan conventionele producten transformeren tot intelligente grondstoffen. In combinatie met conversatieplatforms, bots en andere intelligente machines kunnen AI-toepassingen technologieën verbeteren.
Continu leren: AI-algoritmen kunnen machines trainen om diverse gewenste functies uit te voeren. Deze algoritmen fungeren als voorspellers en classificatoren.
Gegevensanalyse: Aangezien machines leren van de ingevoerde gegevens, wordt het analyseren en identificeren van de juiste dataset van groot belang. Neurale netwerken vergemakkelijken het trainen van machines.
Vaardigheden op het gebied van kunstmatige intelligentie
Vaardigheden op het gebied van kunstmatige intelligentie omvatten onder andere:
- Data-analyse
- Patroonherkenning
- Machine learning
- Natuurlijke taalverwerking
- Robotica
- Voorspellende modellering
- Computer vision
- Expertsystemen
- Neurale netwerken
Wat is machinaal leren?
Machine Learning vormt een integraal onderdeel van kunstmatige intelligentie, waarbij we doelen op apparaten waarmee systemen automatisch kunnen leren en verbeteren op basis van ervaringen. Deze specifieke tak van AI heeft als doel machines uit te rusten met zelfstandige leertechnieken, waardoor ze niet handmatig hoeven te worden geprogrammeerd. Dit vormt het onderscheid tussen AI en Machine Learning.
Machine Learning omvat het observeren en bestuderen van gegevens of ervaringen om patronen te identificeren en een redeneersysteem op te bouwen op basis van deze bevindingen. De verschillende onderdelen van machine learning zijn onder andere:
Supervised Machine Learning: Dit model maakt gebruik van historische gegevens om gedrag te begrijpen en toekomstige voorspellingen te formuleren. Het leeralgoritme analyseert elke set trainingsgegevens om conclusies te trekken die kunnen worden toegepast op uitvoerwaarden. Parameters voor begeleid leren zijn van essentieel belang bij het koppelen van input-outputparen.
Unsupervised Machine Learning: Dit ML-algoritme maakt geen gebruik van geclassificeerde of gelabelde parameters en richt zich op het ontdekken van verborgen structuren uit niet-gelabelde gegevens om systemen te helpen een functie correct af te leiden. Algoritmen voor onbewaakt leren kunnen zowel generatieve leermodellen als een op retrieval gebaseerde aanpak gebruiken.
Semi-supervised Machine Learning: Dit model combineert elementen van begeleid en onbegeleid leren, waarbij geen van beide exclusief wordt gebruikt. Het werkt door zowel gelabelde als ongelabelde gegevens te benutten om de leernauwkeurigheid te verbeteren. Semi-begeleid leren kan kosteneffectief zijn wanneer het labelen van gegevens duur is.
Reinforcement Learning: Bij deze vorm van leren wordt geen specifieke antwoordsleutel gebruikt om de uitvoering van een functie te sturen. Het gebrek aan trainingsgegevens resulteert in het leren van ervaringen, waarbij het proces van vallen en opstaan uiteindelijk leidt tot beloningen op de lange termijn.
Machine Learning levert nauwkeurige resultaten op door de analyse van omvangrijke datasets. Het toepassen van AI-cognitieve technologieën op ML-systemen kan resulteren in de effectieve verwerking van gegevens en informatie. Maar wat zijn nu de cruciale verschillen tussen Data Science en Machine Learning, en tussen AI en ML? Lees verder voor meer inzicht. Je kunt ook overwegen een cursus Python for Machine Learning te volgen om je begrip van dit concept te vergroten.
Bekijk meer nieuws over ChatGPT en KI
Machine learning-vaardigheden
Enkele vaardigheden binnen machine learning omvatten:
- Het vermogen om patronen in gegevens te herkennen.
- Het vermogen om modellen te ontwikkelen voor voorspellende analyses.
- De bekwaamheid om modelparameters af te stemmen om de prestaties te maximaliseren.
- De mogelijkheid om modellen te beoordelen op nauwkeurigheid.
- De capaciteit om met omvangrijke datasets te werken.
Verschil tussen AI en machinaal leren
| Kunstmatige intelligentie | Machinaal leren |
|---|---|
| AI heeft tot doel een intelligent computersysteem te laten werken als mensen om complexe problemen op te lossen. | Met ML kunnen machines leren van gegevens, zodat ze nauwkeurige uitvoer kunnen leveren |
| Op basis van mogelijkheden kan AI worden onderverdeeld in Zwakke AI, Algemene AI en Sterke AI | ML kan worden onderverdeeld in begeleid leren, onbewaakt leren en versterkend leren |
| AI-systemen houden zich bezig met het maximaliseren van de kansen op succes | Machine Learning houdt zich vooral bezig met nauwkeurigheid en patronen |
| AI zorgt ervoor dat een machine menselijk gedrag kan nabootsen | Machine Learning is een subset van AI |
| Houdt zich voornamelijk bezig met gestructureerde, semi-gestructureerde en ongestructureerde data | Houdt zich bezig met gestructureerde en semi-gestructureerde gegevens |
| Sommige toepassingen van AI zijn virtuele assistenten zoals Siri, chatbots, intelligente mensachtige robots, enz. | Toepassingen van ML zijn aanbevelingssystemen, zoekalgoritmen, Facebook-systemen voor het automatisch taggen van vrienden, enz. |
Verschil tussen DS en ML
| Datawetenschap | Machinaal leren |
|---|---|
| Data Science helpt bij het creëren van inzichten uit gegevens die te maken hebben met de complexiteit van de echte wereld | Machine Learning helpt bij het nauwkeurig voorspellen of classificeren van resultaten voor nieuwe datapunten door patronen uit historische gegevens te leren |
| Voorkeursvaardigheden: – domeinexpertise – sterke SQL – ETL en dataprofilering – NoSQL-systemen, standaardrapportage, visualisatie | Voorkeursvaardigheden: – Programmeren in Python/R – Sterke kennis van wiskunde – Gegevensverwerking – SQL-modelspecifieke visualisatie |
| Horizontaal schaalbare systemen verwerkten bij voorkeur enorme hoeveelheden data | GPU’s hebben de voorkeur voor intensieve vectorbewerkingen |
| Componenten voor het verwerken van ongestructureerde onbewerkte gegevens | Aanzienlijke complexiteit zit in de algoritmen en wiskundige concepten die erachter schuilgaan. |
| De meeste invoergegevens bevinden zich in een door mensen te consumeren vorm | Invoergegevens worden specifiek getransformeerd voor het type algoritme dat wordt gebruikt |
Relatie tussen datawetenschap, kunstmatige intelligentie en machinaal leren
Hoewel de begrippen Data Science versus Machine Learning versus Kunstmatige Intelligentie onderling gerelateerd en verbonden kunnen zijn, hebben ze elk hun unieke kenmerken en worden ze voor verschillende doeleinden gebruikt. Data Science is een brede term waar Machine Learning onder valt. Hier ligt het essentiële onderscheid tussen deze termen.
| Kunstmatige intelligentie | Machinaal leren | Datawetenschap |
|---|---|---|
| Inclusief machinaal leren. | Subset van kunstmatige intelligentie. | Inclusief verschillende gegevensbewerkingen. |
| Kunstmatige intelligentie combineert grote hoeveelheden gegevens door middel van iteratieve verwerking en intelligente algoritmen om computers automatisch te laten leren. | Machine Learning maakt gebruik van efficiënte programma’s die data kunnen gebruiken zonder dat dit expliciet wordt opgedragen. | Data Science werkt door het verzamelen, opschonen en verwerken van gegevens om er betekenis uit te halen voor analytische doeleinden. |
Enkele populaire tools die worden gebruikt binnen AI zijn:
- TensorFlow
- Scikit Leer
- Keras
Machine Learning maakt gebruik van bekende tools zoals:
- Amazon Lex
- IBM Watson Studio
- Microsoft AzureML Studio
En enkele veelgebruikte tools binnen Data Science zijn:
- SAS
- Tableau
- Apache Spark
- MATLAB
Kunstmatige intelligentie maakt gebruik van logica en beslisbomen, terwijl Machine Learning vertrouwt op statistische modellen. Data Science richt zich op gestructureerde en ongestructureerde data.
Voorbeelden van populaire toepassingen binnen AI zijn chatbots en stemassistenten. Machine Learning vindt toepassing in aanbevelingssystemen zoals Spotify en gezichtsherkenning. Data Science wordt vaak ingezet voor fraudedetectie en gezondheidszorganalyse.
Ontdek alle gratis cursussen van de Great Learning Academy, ontvang gratis machine learning-certificaten en ontwikkel veelgevraagde vaardigheden.
Banen op het gebied van datawetenschap, kunstmatige intelligentie en machinaal leren
Data Science, Kunstmatige Intelligentie en Machine Learning zijn allemaal veelbelovende carrièremogelijkheden. In werkelijkheid sluiten geen van deze vakgebieden elkaar uit; er bestaat vaak overlap in de vereiste vaardigheden voor functies binnen deze domeinen.
Beroepen in Data Science, zoals Data Analist, Data Science Engineer en Data Scientist, genieten al geruime tijd van populariteit. Deze functies bieden aantrekkelijke salarissen en volop kansen voor professionele groei.
Enkele vereisten voor met Data Science geassocieerde rollen
Kennis van programmeren
Datavisualisatie en rapportage
Statistische analyse en wiskunde
Risicoanalyse
Technieken voor machinaal leren
Datawarehousing en structuur
Of het nu gaat om het samenstellen van rapporten of het delen van deze verslagen met andere belanghebbenden, een rol op dit gebied beperkt zich niet tot enkel programmeren of datamining. Iedere functie binnen dit vakgebied fungeert als een verbindingspunt tussen technische en operationele afdelingen. Naast technische expertise dienen professionals te beschikken over uitstekende interpersoonlijke vaardigheden.
Op dezelfde wijze absorberen posities binnen kunstmatige intelligentie en machinaal leren een aanzienlijk deel van het talent op de arbeidsmarkt. Functies zoals Machine Learning Engineer, Artificial Intelligence Architect, AI Research Specialist en vergelijkbare posities vallen onder dit domein.
Technische vaardigheden vereist voor AI-ML-rollen
Kennis van programmeertalen zoals Python, C++, en Java is van essentieel belang. Gegevensmodellering en evaluatie, evenals waarschijnlijkheid en statistieken, vormen cruciale aspecten van dit vakgebied. Gedistribueerd computergebruik is ook een belangrijk onderdeel, samen met machine learning-algoritmen.
Hoewel de vereiste vaardigheden voor zowel data science als AI en machine learning elkaar overlappen, tonen cursussen vaak aan dat ze basiskennis van beide domeinen omvatten. Dit gebeurt naast de nadruk op de respectieve specialisaties van elk vakgebied.
Ondanks de overlappingen tussen data science, machine learning en kunstmatige intelligentie, vertonen ze specifieke functionaliteiten en hebben ze verschillende toepassingsgebieden. De data science-markt heeft diverse diensten- en productindustrieën geopend, waardoor er kansen ontstaan voor experts in dit domein.
Verken alle gratis cursussen bij Great Learning Academy, ontvang gratis certificaten en verwerf veelgevraagde vaardigheden.
