VBD 
Trong thời đại số, khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo (AI) là hai lĩnh vực đang dẫn dắt thị trường công nghệ, và có sức ảnh hưởng lớn, cách mạng hóa nhiều ngành công nghiệp khác nhau. Để hiểu rõ mối quan hệ phức tạp giữa hai khái niệm này, bài viết sẽ đi vào so sánh chi tiết điểm tương đồng, khác biệt và sự tác động qua lại giữa khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo.
1. Tổng quan về khoa học dữ liệu
Khoa học dữ liệu là một lĩnh vực liên ngành kết hợp các phương pháp khoa học, quy trình, thuật toán và hệ thống để trích xuất kiến thức và hiểu biết từ dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc.
Khoa học dữ liệu sử dụng các kỹ thuật khác nhau từ toán học, thống kê, khoa học máy tính và kiến thức chuyên môn trong từng lĩnh vực cụ thể để khám phá các đặc trưng, xu hướng và mối tương quan từ dữ liệu.
Các nhà khoa học dữ liệu sử dụng các ngôn ngữ lập trình như Python hoặc R, cùng với các thuật toán học máy và mô hình thống kê, để phân tích các tập dữ liệu lớn và trích xuất thông tin hữu ích. Công việc của họ bao gồm:
- Làm sạch dữ liệu
- Trực quan hóa dữ liệu
- Phát triển các mô hình dự đoán để hỗ trợ ra quyết định.
Tóm lại, Khoa học dữ liệu là một lĩnh vực liên ngành kết hợp các phương pháp khoa học, kỹ năng lập trình và kiến thức thống kê để trích xuất thông tin từ dữ liệu.
2. Tổng quan về trí tuệ nhân tạo
Trí tuệ Nhân tạo (AI) là một nhánh của ngành khoa học máy tính, tập trung vào việc tạo ra các hệ thống thông minh có khả năng thực hiện các nhiệm vụ thường đòi hỏi trí tuệ của con người. Quá trình này liên quan đến việc phát triển các thuật toán máy tính có thể phân tích, hiểu và diễn giải dữ liệu phức tạp, đưa ra dự đoán hoặc quyết định, và học hỏi từ kinh nghiệm.
AI có thể được phân loại thêm thành hai nhóm: AI hẹp (weak AI) và AI rộng (strong AI). AI hẹp được thiết kế để thực hiện các tác vụ cụ thể, chẳng hạn như nhận dạng khuôn mặt hoặc hệ thống đề xuất.
Mặt khác, AI rộng hướng đến phát triển các hệ thống máy tính sở hữu trí thông minh tương tự con người, có khả năng suy nghĩ và lập luận.
3. Phân biệt khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo
3.1. Tương đồng
Cả khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo 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.
3.1.1.Khả năng dự đoán
Cả công nghệ trí tuệ nhân tạo và khoa học dữ liệu đều đưa ra dự đoán dựa trên dữ liệu mới. Đây là kết quả của việc áp dụng các mô hình và phương pháp đã học trong quá trình phân tích dữ liệu trước đó. Chẳng hạn: dự đoán doanh số bán ô tô 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, ô tô tự lái là một ví dụ về hệ thống trí tuệ nhân tạo có khả năng dự đoán. Khi một chiếc xe tự lái chạy trên đường, nó sẽ tính toán khoảng cách với xe phía trước và tốc độ của cả hai xe. Nó giữ tốc độ ở mức có thể tránh được va chạm, dựa trên việc dự đoán xe phía trước sẽ phanh gấp.
3.1.2. Yêu cầu về chất lượng dữ liệu
Cả khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo 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 hoàn toàn và không có trong tập dữ liệu gốc.
- Ưu tiên các thuộc tính cụ thể trong tập dữ liệu hơn tất cả các thuộc tính khác nếu dữ liệu đầu vào thiếu đa dạng.
- Tạo thông tin không tồn tại hoặc hư cấu vì dữ liệu đầu vào sai.
3.1.3. Sử dụng Học máy
Học máy (ML) được coi là một nhánh con của cả khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo. Điều này có nghĩa là tất cả các mô hình ML đều được coi là mô hình khoa học dữ liệu và tất cả các thuật toán ML cũng được coi là thuật toán AI. Có một quan niệm sai lầm phổ biến rằng tất cả AI đều sử dụng ML, nhưng thực tế không phải vậy. ML không phải lúc nào cũng được yêu cầu 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.
3.2. Khác biệt
Trong lĩnh vực công nghệ, hai thuật ngữ thường được nhắc đến là Khoa học Dữ liệu và Trí tuệ Nhân tạo (AI). Mặc dù cả hai đều xử lý dữ liệu và liên quan đến các kỹ thuật học máy, nhưng chúng lại có những trọng tâm và mục tiêu khác nhau. Hãy cùng xem xét kỹ hơn những điểm khác biệt giữa hai khái niệm này.
| Tiêu chí | Khoa học dữ liệu | Trí tuệ nhân tạo |
| Khái niệm | Việc sử dụng mô hình thống kê và thuật toán để thu thập thông tin chuyên sâu từ dữ liệu. | Một thuật ngữ phổ rộng cho các ứng dụng dựa trên hệ thống máy tính bắt chước trí thông minh của con người. |
| Nhiệm vụ chính | Trả lời câu hỏi từ một tập hợp dữ liệu. | Hoàn thành tác vụ phức tạp một cách hiệu quả như con người |
| Mục đích |
|
|
| Phạm vi | Phạm vi nhỏ hơn. Quy trình bắt đầu bằng việc xác định các câu hỏi có thể được trả lời từ dữ liệu. Phạm vi của Khoa học Dữ liệu bao gồm:
|
Phạm vi rộng hơn, khó xác định trước, thay đổi tùy theo bài toán cần giải quyết. Quy trình bắt đầu bằng việc xác định một tác vụ hoặc suy luận mà bạn muốn máy tính có thể thực hiện. Phạm vi của AI có thể bao gồm:
|
| Phương pháp | Khoa học dữ liệu có rất nhiều kỹ thuật để mô hình hóa dữ liệu. Việc lựa chọn kỹ thuật chính xác phụ thuộc vào dữ liệu và câu hỏi được đặt ra. Chúng bao gồm linear regression, logistic regression, anomaly detection, binary classification, k-means clustering, principal component analysis v.v. Việc áp dụng không chính xác phương pháp phân tích thống kê sẽ tạo ra kết quả không mong muốn. | Các ứng dụng AI thường dựa vào nhiều công nghệ phức tạp đã được nghiên cứu và phát triển trước như nhận dạng khuôn mặt, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, học tăng cường, AI tạo sinh,…. |
| Ứng dụng | Khoa học dữ liệu có thể được áp dụng ở bất cứ lĩnh vực nào, chỉ cần có đủ dữ liệu chất lượng và mô hình để hỗ trợ trả lời một câu hỏi cụ thể. Các ứng dụng bao gồm:
|
Các ứng dụng của AI gần như vô tận, chẳng hạn:
|
| Triển khai | Sử dụng nhiều công cụ khác nhau để thu thập, làm sạch, lập mô hình, phân tích và báo cáo dữ liệu. | Tùy thuộc vào tác vụ. Thường dựa vào các thành phần phức tạp, được xây dựng sẵn. |
4. Khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo kết hợp với nhau như thế nào?
4.1. Khoa học dữ liệu thúc đẩy sự phát triển của AI
Khoa học dữ liệu đóng vai trò là nền tảng quan trọng cho AI. Bằng cách tận dụng các thuật toán học máy và phân tích thống kê nâng cao, các nhà khoa học dữ liệu có thể khám phá các mẫu, xây dựng mô hình dự đoán và tạo ra những hiểu biết sâu sắc từ dữ liệu.
Những hiểu biết này sau đó được đưa vào hệ thống AI, cho phép chúng tìm hiểu và đưa ra dự đoán chính xác. Vòng phản hồi liên tục giữa khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo đảm bảo sự tinh chỉnh và cải tiến của cả hai lĩnh vực.
Sở hữu cơ sở dữ liệu quy mô lớn, mang đặc trưng của người Việt, với năng lực xử lý, phân tích, tính toán chuyên sâu, VinBigdata phát triển các giải pháp ứng dụng công nghệ AI tiên tiến, là vũ khí giúp doanh nghiệp số hóa toàn diện và bứt đà tăng trưởng.
4.2. AI hỗ trợ phân tích và diễn giải dữ liệu
AI tăng cường hiệu quả phân tích và diễn giải dữ liệu bằng cách tự động hóa quá trình trích xuất thông tin có giá trị từ dữ liệu thô. Các thuật toán AI có thể phân tích các tập dữ liệu phức tạp ở quy mô và tốc độ chưa từng có, khám phá các đặc trưng tiềm ẩn và rút ra thông tin hữu ích.
Sự kết hợp này giúp các tổ chức có hiểu biết sâu sắc, giá trị từ dữ liệu, từ đó thúc đẩy việc ra quyết định và lập kế hoạch chiến lược tốt hơn.
Kết luận
Khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo là hai lĩnh vực có mối liên kết chặt chẽ, mỗi lĩnh vực củng cố và tạo điều kiện cho những tiến bộ trong lĩnh vực còn lại. Khoa học dữ liệu cung cấp nền tảng và công cụ để khai thác những hiểu biết giá trị từ dữ liệu, trong khi AI tận dụng những hiểu biết này để học hỏi và đưa ra các quyết định thông minh.
Sự phát triển không ngừng của việc tích hợp khoa học dữ liệu và AI sẽ tạo đà cách mạng hóa, thúc đẩy đổi mới và định hình tương lai của nhiều ngành công nghiệp.
Liên hệ với VinBigdata để tìm hiểu chiến lược ứng dụng khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo:
- Fanpage: VinBigdata
- LinkedIn: VinBigData
- Email: info@vinbigdata.com
- Hotline: (024) 3 208 8208
