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
- Kullanıcı segmentasyonu için gözetimsiz öğrenme akışı
- Transfer öğrenme: ResNet, EfficientNet gibi modeller nasıl uyarlanır?
- Hadoop nedir?
- Farklı veri kaynaklarını birleştirme: entity resolution ve keys
- Ürün ölçümleme: kuzey yıldızı metriği (NSM) ve huni analizi
- Zaman serisi analizi nedir?
- Zaman serisi çapraz doğrulama: purged k-fold ve embargo
- Python veri bilimi için neden popülerdir?
- Deney izleme: MLflow ile deney, parametre ve metrik kaydı
- Python ile grafik nasıl çizilir?
- CRISP-DM nedir?
- Train-test split nasıl yapılır?
- Model değerlendirme metrikleri: accuracy, precision, recall ve F1
- Feature store nedir?
- Makine learning algoritmaları hangi durumlarda kullanılır ve nasıl seçilir?
- Kümeleme: K-Means, DBSCAN ve HDBSCAN karşılaştırması
- dbt ile dönüşüm katmanı: modelleme ve test yazımı
- Deney platformları: feature flag ve sequential testing riskleri
- Makine öğrenmesinde kullanılan en yaygın algoritmalar hangileridir?
- Aktif öğrenme (active learning) ile etiketleme maliyetini düşürmek