1.Objetivo

En este blog, discutiremos Data Science vs Artificial Intelligence vs Machine Learning vs Deep Learning. Además, discutirá cada uno de estos individualmente para una mejor comprensión.

2. Comparación entre Data Science vs Artificial Intelligence vs Machine Learning vs Deep Learning

a. ¿Qué es Data Science?

R La ciencia de los datos incluye el análisis de datos. Es un componente importante del conjunto de habilidades requerido para muchos trabajos en esta área. Pero no es la única habilidad necesaria. Juegan roles activos en el trabajo de diseño e implementación de cuatro áreas relacionadas:

Arquitectura de datos

En la adquisición de datos

Análisis de los datos

En el archivo de datos

segundo. ¿Qué es el aprendizaje automático?

En general, hay 3 tipos de algoritmo de aprendizaje:

a. Algoritmos supervisados ​​de aprendizaje automático

Para hacer predicciones usamos este algoritmo de aprendizaje automático. Además, este algoritmo busca patrones dentro de las etiquetas de valores. Eso fue asignado a los puntos de datos.

segundo. Algoritmos de aprendizaje automático no supervisados

No hay etiquetas asociadas con los puntos de datos. Además, estos algoritmos de aprendizaje automático organizan los datos en un grupo de clústeres. Además, necesita describir su estructura. Además, para hacer que los datos complejos parezcan simples y organizados para el análisis.

do. Algoritmos de Aprendizaje Automático de Refuerzos

Usamos estos algoritmos para elegir una acción. Además, podemos ver que está basado en cada punto de datos. Además, después de algún tiempo, el algoritmo cambia su estrategia para aprender mejor. Además, logra la mejor recompensa.

do. Qué es Deep Learning

Como Machine learning se enfoca solo en resolver problemas del mundo real. Además, requiere pocas ideas de inteligencia artificial. Además, el aprendizaje automático lo hace a través de las redes neuronales. Que están diseñados para imitar las capacidades humanas de toma de decisiones.

Las herramientas y técnicas de Machine Learning son los dos subconjuntos estrechos clave. Eso solo se enfoca más en el aprendizaje profundo. Además, debemos aplicarlo para resolver cualquier problema. Eso requiere pensamiento, humano o artificial.

Cualquier red neuronal profunda constará de tres tipos de capas:

La capa de entrada

La capa oculta

La capa de salida

re. Qué es la Inteligencia Artificial

Básicamente, la inteligencia artificial es un término muy amplio. Además, es un intento de hacer que las computadoras piensen como seres humanos. Además, cualquier técnica, código o algoritmo que permita desarrollar máquinas. Además, los comportamientos se incluyen en esta categoría.

Como debemos ser conscientes de que un sistema de inteligencia artificial puede ser tan simple como un software que juega al ajedrez. No importa cuán complejo sea el sistema, la inteligencia artificial solo se encuentra en sus etapas iniciales.

3. ¿Cómo se relacionan las ciencias de la información con AI, ML y DL?

La ciencia de datos es un campo interdisciplinario que tiene habilidades utilizadas en varios campos, como estadísticas, aprendizaje automático, visualización, etc. Es un proceso y método general que analiza y manipula los datos. Además, permite encontrar el significado y la información adecuada a partir de grandes volúmenes de datos. Esto nos permite utilizar los datos para tomar decisiones clave en los negocios, la ciencia, la tecnología e incluso la política.

4. Conclusión

Como resultado, hemos estudiado brevemente Data Science vs Artificial Intelligence vs Machine Learning vs Deep Learning. Además, aprenderemos claramente para qué se especifica cada idioma.