AI와 데이터 과학: 동전의 양면

AI와 데이터 과학은 컴퓨터 과학 및 엔지니어링 분야에서 널리 알려진 트렌드이자 변혁을 일으키는 주제입니다. 의료, 금융, 마케팅, 교육 등 다양한 학제 간 분야에서 AI 및 데이터 과학 전문가에 대한 수요가 지속적으로 증가하고 있습니다.

인공지능(AI)과 데이터 과학은 다양한 산업을 변화시키고 빠르게 성장하는 두 가지 분야입니다. 두 분야 모두 대량의 데이터를 다루는 작업이 포함되지만 목표와 접근 방식이 다릅니다. 이 글에서는 AI와 데이터 사이언스의 기초를 살펴보고 전문성과 직무 프로필의 관점에서 유사점, 차이점, 상호 관계를 강조하겠습니다.

'AI'라는 용어는 1956년에 만들어졌으며 기계에서 인간 지능을 시뮬레이션하는 것을 목표로 하는 광범위한 기술을 포함합니다. AI 시스템을 구축하려면 방대한 양의 지식을 식별, 획득, 저장 및 처리해야 합니다. 반면, "데이터 과학"이라는 용어는 20세기 후반에 등장했으며 대규모 데이터 세트에서 귀중한 정보를 추출하기 위한 모델과 기술을 구축하는 것과 관련됩니다. 데이터 과학자는 통계 및 기계 학습 도구를 적용하기 전에 통계 분석, 가설 테스트 및 패턴 식별을 활용하여 복잡한 시스템 뒤에 있는 과학을 이해합니다.

통계학자들은 날씨, 시장, 건강, 비즈니스 등의 분야에서 예측 분석을 위해 회귀, 분류, 클러스터링과 같은 기계 학습 알고리즘을 오랫동안 사용해 왔습니다. 그러나 당시 사용 가능한 제한된 데이터와 컴퓨팅 능력으로 인해 이러한 분석의 범위가 제한되었습니다. 최근 몇 년 동안 디지털 데이터와 고성능 컴퓨팅 기능(예: 멀티 코어 CPU, GPU 및 대용량 RAM)의 급증으로 인해 데이터 과학자는 고급 기계를 사용하여 더 빠르고 안정적이며 정확한 예측 및 결정 시스템을 구축할 수 있게 되었습니다. 모델을 학습합니다.

디지털 데이터의 가용성, 높은 컴퓨팅 성능, 빅 데이터에 대한 기계 학습 모델의 뛰어난 성능은 AI 개발자가 명시적으로 패턴을 식별하거나 규칙을 형성하거나 모호성을 처리할 필요가 없는 학습 모델을 만들도록 영감을 주었습니다. 상황적 지식. 대신 시스템은 대규모 데이터 세트에서 훈련된 기계 학습 모델을 통해 자체적으로 학습합니다. 이러한 자가 학습 비유는 종종 어린 아이들이 반복되는 패턴을 관찰하고 들음으로써 학습하는 방식에 비유됩니다.

반대로, 데이터 과학자는 가설을 세우고, 분석을 위해 데이터를 수집, 구성, 구조화하고, 고위 경영진의 질문에 답변하고 조직이 정보에 근거한 결정을 내릴 수 있도록 지원하는 알고리즘과 모델을 개발합니다. AI 시스템 개발자와 데이터 과학자 모두 지능형 시스템을 구축하거나 대규모 데이터 세트에 포함된 정보를 추출하는 데 기여하여 두 분야 간의 격차를 해소합니다.

내 관점에서는 데이터 사이언스에서 사용되는 도구와 기술이 AI 시스템 개발을 지원하고, 이러한 AI 시스템이 데이터 사이언스의 의사 결정을 지원한다고 생각합니다. 그러나 우리의 비판적 사고 능력, 혁신, 원하는 목표 달성을 위한 열정으로 인해 두 분야 모두에서 인간의 참여는 여전히 중요합니다.

숙련된 AI 및 데이터 과학 전문가에 대한 수요는 취업 시장에서 분명하게 나타납니다. Microsoft, Google, Amazon, Apple, Nvidia, Uber 및 Cruise와 같은 모든 주요 회사뿐만 아니라 Numerator, Databricks, Unified, Teradata, Algorithmia 등과 같은 신생 회사에는 규모에 따라 크거나 작은 데이터 과학 팀이 있습니다. 조직의 규모. 대부분의 대기업에도 AI 제품 관리자, AI 윤리학자, 로봇 공학 엔지니어, AI 컨설턴트 등 AI 직무가 있습니다. 많은 회사에서 이러한 팀은 긴밀하게 협력하여 완전한 시스템을 구축합니다.

예를 들어, 무인 자동차를 개발하는 회사는 자동차가 주변을 독립적으로 인식하고 이해하고 탐색할 수 있는 인공 지능 시스템을 설계하고 구현하는 AI 전문가 팀을 고용합니다. 또한 기계 학습 모델을 사용하여 센서에서 수집한 데이터를 정제하고 분석하는 데이터 과학자 팀을 보유하고 있어 전체 시스템의 안전성과 신뢰성을 보장합니다.

저는 경력 전반에 걸쳐 기계 번역 시스템을 비롯한 여러 AI 프로젝트에 참여할 기회를 가졌습니다. 1994년에 IIT Kanpur에서 우리는 영어를 힌디어로 번역하는 것을 목표로 하는 AnglaBharti 시스템이라는 프로젝트에 참여했습니다. 이 규칙 기반 시스템에는 처음부터 영어-힌디어 사전을 만들고, 영어 문장을 구문(예: 명사구, 동사구, 준비구)으로 구문 분석하기 위한 규칙을 형성하고, 구문 분석된 구조를 힌디어에 따라 변환하는 작업이 포함되었습니다. 힌디어 버전의 문장을 생성합니다.

이러한 모든 모듈을 개발하기 위해 우리는 힌디어 및 영어 전문가, 데이터 입력 운영자, AI 전문가, AI 언어에 대한 지식을 갖춘 프로그래머, 수석 학자 및 AI 연구원으로 구성된 팀을 구성했습니다. 초기 목표는 영어에서 힌디어까지의 일반적인 번역 시스템을 개발하는 것이었지만, 결국 의료 영역에 적용 가능한 시스템을 만드는 데 성공했습니다.

그러나 2010년 이후 연구자들은 언어의 복잡성이나 번역 과정을 자세히 이해할 필요 없이 LLM을 활용하여 고품질 번역 시스템을 개발할 수 있게 되었습니다.

AI는 학습에 중점을 두고 데이터 과학은 기존 데이터에서 지식을 추출하는 것을 목표로 하므로 AI와 데이터 과학은 서로 다른 두 가지 분야이지만 동전의 양면처럼 보입니다.

위 내용은 AI와 데이터 과학: 동전의 양면의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!