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 görselleştirme tasarımı: doğru grafik seçimi ve algı hataları
- Accuracy nedir?
- Sınıflandırma algoritmaları nelerdir?
- Veri bilimi projelerinde veri ön işleme aşamasının model performansına etkisi nasıl analiz edilir
- KNN algoritması nasıl çalışır?
- Lojistik regresyon nedir ve hangi durumlarda kullanılır?
- Veri mimarisi nasıl tasarlanır?
- Decision tree nedir?
- Varyans ne işe yarar?
- Veri bilimi mi yapay zeka mı daha kazançlıdır?
- Veri bilimi projelerinde model overfitting sorununu önlemek için hangi yöntemler ve teknikler en etkili şekilde uygulanabilir
- Özellik seçimi: filtre, sarmalayıcı ve gömülü yöntemler
- Korelasyon matrisi nedir?
- Veri bilimi projelerinde veri ön işleme adımlarının model başarısına etkisi nasıl açıklanabilir
- Makine learning algoritmaları hangi durumlarda kullanılır ve nasıl seçilir?
- Overfitting nedir?
- Veri ön işleme aşamasında eksik verilerin farklı yöntemlerle tamamlanmasının model başarısı üzerindeki etkileri nasıl karşılaştırılır
- Etiket gürültüsü (label noise) ile baş etme stratejileri
- Train-test split nasıl yapılır?
- Yapay zekada önyargı (bias) nedir?