Veri bilimi ile yapay zeka arasındaki fark nedir?
Veri Bilimi ile Yapay Zeka Arasındaki Farklar
Veri bilimi ve yapay zeka, genellikle birbirleriyle ilişkili olsa da farklı alanlardır. Her iki alan da verileri işler, ancak hedefleri ve yöntemleri farklıdır.
Veri Bilimi
- Ana Hedef: Verilerden bilgi ve içgörü elde etmek.
- Yöntemler: İstatistik, veri analizi, veri madenciliği.
- Kullanım Alanları: Raporlama, veri görselleştirme, iş kararları.
Yapay Zeka
- Ana Hedef: İnsan benzeri görevleri otomatikleştirmek.
- Yöntemler: Makine öğrenimi, derin öğrenme, yapay sinir ağları.
- Kullanım Alanları: Otonom araçlar, doğal dil işleme, oyunlar.
Özetle, veri bilimi verileri analiz ederken, yapay zeka bu verileri kullanarak akıllı sistemler oluşturmayı hedefler.
Cevap yazmak için lütfen
.
Aynı kategoriden
- Veri bilimi projelerinde model overfitting sorununu önlemek için hangi yöntemler ve teknikler en etkili şekilde uygulanabilir
- Veri bilimi hangi meslekleri dönüştürecek?
- Veri analizi ile veri bilimi arasındaki fark nedir?
- Model açıklanabilirliği: SHAP ve LIME nasıl çalışır?
- Excel veri bilimi için yeterli midir?
- Veri bilimi projelerinde model doğruluğunu artırmak için hangi yöntemler ve teknikler en etkili sonuçları sağlar
- Model dağıtımı (deployment) nasıl yapılır?
- Özdeşlik ve veri eşleştirme: fuzzy matching ve record linkage
- İsim–adres gibi PII verilerini maskeleme ve sentetik veri üretimi
- Veri bilimi projelerinde veri ön işleme aşamasının model doğruluğu üzerindeki etkileri nelerdir
- Anayasa maddeleri kimler tarafından değiştirilebilir?
- Veri bilimi projelerinde veri ön işleme tekniklerinin model başarısına etkisi nasıl değerlendirilir
- Gerçek zamanlı veri analizi nasıl yapılır?
- Özellik deposu (feature store) nedir, ne işe yarar?
- DataFrame nedir ve nasıl oluşturulur?
- Model kaydı ve yaşam döngüsü yönetimi nasıl yapılır?
- Overfitting nedir ve nasıl önlenir?
- Makine learning algoritmaları hangi durumlarda kullanılır ve nasıl seçilir?
- Makine öğrenmesi modellerinde overfitting nasıl önlenir?
- Aşırı öğrenme (overfitting) ve erken durdurma (early stopping) nasıl uygulanır?