Cả AI và khoa học dữ liệu đều bao gồm các công cụ, kỹ thuật và thuật toán để phân tích và sử dụng khối lượng lớn dữ liệu. Sau đây là một số điểm tương đồng.
Ứng dụng dự đoán
Cả hai công nghệ trí tuệ nhân tạo và khoa học dữ liệu đều đưa ra dự đoán dựa trên dữ liệu mới thu được từ việc áp dụng các mô hình và phương pháp học được khi phân tích dữ liệu trước đó. Ví dụ: dự đoán doanh số chung hàng tháng trong tương lai dựa trên dữ liệu của những năm trước là một ví dụ về phân tích dữ liệu chuỗi thời gian trong khoa học dữ liệu.
Tương tự, một chiếc xe tự lái là ví dụ về hệ thống trí tuệ nhân tạo dự đoán. Khi chạy trên đường, xe tự lái tính khoảng cách đến chiếc xe phía trước và tốc độ của cả hai xe. Xe tự lái duy trì ở tốc độ có thể tránh va chạm dựa trên dự đoán xe phía trước sẽ phanh đột ngột.
Yêu cầu về chất lượng dữ liệu
Cả hai công nghệ AI và khoa học dữ liệu đều cho kết quả kém chính xác hơn nếu dữ liệu đào tạo không nhất quán, sai lệch hoặc không đầy đủ. Ví dụ: khoa học dữ liệu và thuật toán AI có thể:
- Lọc ra dữ liệu mới nếu dữ liệu đó hoàn toàn mới và không có trong tập dữ liệu ban đầu.
- Ưu tiên các thuộc tính cụ thể trong tập dữ liệu hơn so với tất cả các thuộc tính còn lại nếu dữ liệu đầu vào thiếu biến thể.
- Tạo thông tin không tồn tại hoặc hư cấu vì dữ liệu đầu vào sai.
Máy học
Máy học (ML) được coi là một loại phụ của cả khoa học dữ liệu và AI. Điều này có nghĩa là tất cả các mô hình ML được coi là mô hình khoa học dữ liệu và tất cả các thuật toán ML cũng được coi là thuật toán AI. Mọi người thường có quan niệm sai lầm là tất cả AI đều sử dụng ML nhưng thực ra không phải như vậy. Không phải lúc nào cũng cần ML trong các giải pháp AI phức tạp. Tương tự, không phải tất cả các giải pháp khoa học dữ liệu đều liên quan đến ML.
