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# Einführung

Jeder spricht darüber künstliche Intelligenz (AI) In jüngster Zeit erklären Sie sich, je nachdem, wen Sie fragen, Sie können Ihnen erklären, was KI anders ist: oft technische, quick fremdartige Begriffe und manchmal in einfachen Begriffen. Dieser Artikel soll dazu gedacht nimm die letztere Richtung, und erklären in einfachen Worten, was AI ist, seine Fähigkeiten und Grenzen und und manche Schlüsselbereiche oder Bausteine das sind heutzutage Teil von AI.

# Was ist KI? Fähigkeiten und Grenzen

KI ist ein Zweig der Informatik, der sich auf die konzentriert Entwicklung von Computersystemen, die in der Lage sind, Fähigkeiten menschlicher oder tierischer Intelligenz nachzuahmen, um ein bestimmtes Drawback oder eine bestimmte Aufgabe zu lösen. Zu den intelligenten Merkmalen, die sie abhängig vom spezifischen KI -System emulieren können, gehören das Denken, die Vorhersage zukünftiger oder unbekannter Fakten, die visuelle Wahrnehmung, die Kommunikation mit Menschen oder anderen KI -Systemen und die Interaktion mit der Umgebung, um nur einige zu nennen.

Eine herausragende Fähigkeit in den meisten modernen KI -Systemen, die praktisch alle oben genannten Fähigkeiten durchdringen, ist die Fähigkeit zu Aus Daten lernen. Genau wie ein kleines Form, das durch Beobachtung und Exposition von Beispielen für irgendetwas (Wörter, Bilder, Aktionen usw.) lernt, lernen KI -Systeme aus vielen Datenbeispielen, um komplexe Aufgaben wie Vorhersagen, Inferenz, Kommunikation in der menschlichen Sprache und vieles mehr auszuführen.

Einige könnten überrascht sein, das zu hören KI ist keine Erfindung des 21. Jahrhunderts: Tatsächlich wurde das Feld Mitte des letzten Jahrhunderts geboren. Fortschritte beim Lernen aus Daten-und dank der Entwicklungen in der Berechnung und der Datenverfügbarkeit-hat AI jedoch in den letzten anderthalb Jahren ihren größten Fortschritt erlebt, wobei generative und sprachliche Modelle wie Chatgpt klare Beispiele für die neuesten Erfolge mit hoher Affect sind.

Aber KI hat auch seine Grenzen: Es „versteht“ die Welt nicht wirklich wie Menschen (alles wird sozusagen verstanden und behandelt mathematisch! Die umfangreichen Daten und die benötigte Rechenleistung bilden auch hohe Kosten.

# Bereiche der AI

Lassen Sie uns die Hauptbereiche der KI und einige wichtige Punkte skizzieren, um ein besseres Verständnis für sie zu erlangen.

Bereiche der künstlichen Intelligenz und gemeinsame symbiotische Beziehungen zwischen ihnen | Bild des Autors

• In den ersten Jahren der KI, Wissensdarstellung und Argumentation Wir waren aktive Forschungsfächer und konzentrieren sich auf den Aufbau von Softwareprogrammen, die zu den wirklichen Tatsachen und dem Wissen, die in maschinell verständlicher Weise dargestellt werden, zu erstellen und Schlussfolgerungen zu ziehen. Ein Großteil der Logik zwischen autonomen Wirkstoffen (manchmal implementiert in Robotersysteme in der Lage, mit der realen Welt zu interagieren) stützt sich auf diese Techniken und den jüngsten Aufstieg von Agenten AI Lösungen wiederholen das Interesse an dieser Subdomain.
• Maschinelles Lernen ist derzeit der bei weitem am weitesten verbreitete Bereich der KI: Quick jedes moderne KI -System verwendet Ansätze, um aus Daten zu lernen, um eine Aufgabe wie die Klassifizierung von Bildern, die Vorhersage von Preisen oder zukünftigen Umsätzen, die Empfehlung von Produkten für Kunden und mehr zu Lösung.
• Tiefes Lernen ist wie eine „entwickelte Kind“ des maschinellen Lernens: größere und komplexere Systeme, die aus immensen Datensätzen lernen, um anspruchsvollere Aufgaben anzusprechen. Interessant, Laptop Imaginative and prescient Und Verarbeitung natürlicher Sprache Anwendungen – wie visuell erkennen Objekte und ein Gespräch mit einem Menschen – wurden in letzter Zeit überwiegend mit Deep -Lern -Systemen gelöst, daher ihre enge Beziehung.
• Additionally, wo machen die neuesten Tendencies von Generative Ai Und Sprachmodelle (LLMs) sitzen? Diese Systeme sind large Architekturen für tiefgreifende Lernen auf die nächste Ebene.

Das battle eine kurze, sanfte Einführung in das, was AI ist. Hoffe es hat dir gefallen!

Iván Palomares Carrascosa ist ein Führer, Schriftsteller, Sprecher und Berater in KI, maschinellem Lernen, Deep Studying & LLMs. Er trainiert und führt andere darin, KI in der realen Welt zu nutzen.

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# Einführung

„Information Science“, „Information Scientist“, „datengesteuerte Systeme und Prozesse“ und so weiter …

Daten sind überall und sind in jeder Branche und in jedem Unternehmen sowie in unserem Leben zu einem Schlüsselelement geworden. Bei so vielen datenbezogenen Begriffen und Schlagworten ist es jedoch leicht, sich zu verlieren und den Überblick zu verlieren, was genau jeder bedeutet, insbesondere eines der breitesten Konzepte: Datenwissenschaft. Dieser Artikel soll in einfachen Worten erklären, was die Datenwissenschaft ist (und was nicht), welche Wissensbereiche es beinhalten, gemeinsame Datenwissenschaftsprozesse in der realen Welt und ihre Auswirkungen.

# Was ist Information Science?

Die Information Science wird am besten als eine gemischte Disziplin beschrieben, die mehrere Wissensbereiche kombiniert (in Kürze erläutert). Der Hauptaugenmerk liegt auf Verwenden und Nutzung von Daten, um Muster anzuzeigen, Fragen zu beantworten und Entscheidungen zu unterstützen – Drei kritische Aspekte, die heute in praktisch jedem Unternehmen und jeder Organisation benötigt werden.

Nimm a EinzelhandelsunternehmenZum Beispiel: Information Science kann ihnen helfen, Bestseller-Produkte zu bestimmten Jahreszeiten zu finden (Muster), erklären Sie, warum bestimmte Kunden für Wettbewerber abreisen (Fragen) und wie viel Inventar für den nächsten Winter zu Lagerbestand (Entscheidungen). Da Daten in jedem Datenwissenschaftsprozess der Kerninteressium sind, ist es wichtig, die relevanten Datenquellen zu identifizieren. In diesem Einzelhandelsbeispiel könnten diese Quellen Kaufhistorien, Kundenverhalten und -käufe sowie Verkaufszahlen im Laufe der Zeit umfassen.

Datenwissenschaftsbeispiel für den Einzelhandel | Bild erzeugt von OpenAI und teilweise vom Autor modifiziert

Was sind die drei Schlüsselbereiche, die, wenn sie miteinander vermischt sind, den Umfang der Datenwissenschaft bilden?

1. Mathematik und Statistikum die Haupteigenschaften der Daten zu analysieren, zu messen und zu verstehen
2. Informatikum große Datensätze effizient und effektiv durch Software program -Implementierungen mathematischer und statistischer Methoden zu verwalten und zu verarbeiten
3. Domänenwissenum die „reale Übersetzung“ der angewandten Prozesse zu erleichtern, die Anforderungen zu verstehen und Erkenntnisse für den spezifischen Anwendungsbereich gewonnen zu haben: Geschäft, Gesundheit, Sport usw.

Information Science ist eine gemischte Disziplin, die mehrere Wissensbereiche kombiniert.

# Umfang, Prozesse und Auswirkungen der realen Welt

Bei so vielen verwandten Bereichen wie Datenanalyse, Datenvisualisierung, Analyse und sogar künstlicher Intelligenz (KI) ist es wichtig, zu entmystifizieren, was Datenwissenschaft nicht ist. Die Information Science ist nicht darauf beschränkt, Daten in Datenbanken zu sammeln, zu speichern und zu verwalten oder flache Analysen durchzuführen, noch ist es ein magischer Zauberstab, der Antworten ohne Domänenwissen und Kontext liefert. Es ist weder dasselbe wie künstliche Intelligenz noch seine am meisten datenbezogene Subdomain: maschinelles Lernen.

Während sich KI und maschinelles Lernen auf den Aufbau von Systemen konzentrieren, die die Intelligenz durch Lernen aus Daten imitieren, Information Science umfasst den umfassenden Prozess des Sammelns, Reinigens, Erforschens und Interpretierens von Daten, um Erkenntnisse zu erhalten und die Entscheidungsfindung zu leiten. In einfachen Worten besteht die Essenz von Datenwissenschaftsprozessen darin, Daten tief zu analysieren und zu verstehen, um sie mit dem vorliegenden realen Drawback zu verbinden.

Diese Aktivitäten werden oft als Teil von a gerahmt Information Science Lifecycle: Ein strukturierter, zyklischer Workflow, der sich typischerweise vom Verständnis des Geschäftsproblems zum Sammeln und Vorbereiten von Daten, der Analyse und Modellierung sowie dem Bereitstellungs- und Überwachungslösungen bewegt. Dies stellt sicher, dass datengesteuerte Projekte praktisch bleiben, auf die realen Bedürfnisse ausgerichtet und kontinuierlich verbessert werden.

Information Science wirkt sich auf verschiedene Weise auf reale Prozesse in Unternehmen und Organisationen aus:

• Entdecken Sie Muster in komplexen Datensätzen, zum Beispiel, das Verhalten und die Vorlieben des Kunden gegenüber Produkten
• Verbesserung der betrieblichen und strategischen Entscheidungen mit Erkenntnissen, die von Daten gesteuert werden, um Prozesse zu optimieren, die Kosten zu senken usw.
• Vorhersage von Tendencies oder Ereignissen, z. B. zukünftiger Nachfrage (die Verwendung von Techniken für maschinelles Lernen als Teil von Datenwissenschaftsprozessen ist für diesen Zweck üblich)
• Personalisierung der Benutzererfahrung durch Produkte, Inhalte und Dienste und die Anpassung an ihre Vorlieben oder Bedürfnisse

Um das Bild zu erweitern, finden Sie hier ein paar andere Area -Beispiele:

• Gesundheitspflege: Vorhersage der Rückübernahmeraten der Patienten, Ermittlung von Krankheitsausbrüchen aus Daten im Bereich der öffentlichen Gesundheit oder Unterstützung der Arzneimittelentdeckung durch die Analyse genetischer Sequenzen
• Finanzen: Erkennung betrügerischer Kreditkartentransaktionen in Echtzeit- oder Gebäudemodellen zur Beurteilung des Kreditrisikos und der Kreditwürdigkeit

# Klärung der verwandten Rollen

Anfänger finden es oft verwirrend, zwischen den vielen Rollen im Datenraum zu unterscheiden. Während Information Science breit ist, finden Sie hier eine einfache Aufschlüsselung einiger der häufigsten Rollen, denen Sie begegnen:

• Datenanalyst: Konzentriert sich darauf, die Vergangenheit und Gegenwart zu beschreiben, oft durch Berichte, Dashboards und beschreibende Statistiken zur Beantwortung von Geschäftsfragen
• Datenwissenschaftler: Arbeiten zu Vorhersage und Schluss
• Maschinenlerningenieur: Spezialisiert auf die von Datenwissenschaftlern erstellten Modelle und die Einführung in Produktion, um sicherzustellen, dass sie zuverlässig und im Maßstab laufen

Rolle	Fokus	Schlüsselaktivitäten
Datenanalyst	Vergangenheit und Gegenwart beschreiben	Erstellt Berichte und Dashboards, verwendet beschreibende Statistiken und beantwortet Geschäftsfragen mit Visualisierungen.
Datenwissenschaftler	Vorhersage und Inferenz	Erstellt Modelle für maschinelles Lernen, Experimente mit Daten, prognostiziert zukünftige Ergebnisse und deckt versteckte Erkenntnisse auf.
Maschinenlerningenieur	Bereitstellung und Skalierungsmodelle	Verwandelt Modelle in produktionsbereite Systeme, sorgt für Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit und überwacht die Modellleistung im Laufe der Zeit.

Das Verständnis dieser Unterscheidungen hilft dabei, die Schlagworte zu durchschneiden, und erleichtert es, zu sehen, wie die Teile zusammenpassen.

# Werkzeuge des Handels

Wie machen Datenwissenschaftler ihre Arbeit tatsächlich? Ein wesentlicher Bestandteil der Geschichte ist das Toolkit, auf das sie sich verlassen, um ihre Aufgaben zu erfüllen.

Datenwissenschaftler verwenden häufig Programmiersprachen wie Python Und R. Beliebte Bibliotheken für Python (zum Beispiel) umfassen:

• Pandas Für Datenmanipulation
• Matplotlib Und Seeborn zur Visualisierung
• Scikit-Study oder Pytorch zum Erstellen von Modellen für maschinelles Lernen

Diese Instruments senken die Eintrittsbarriere und ermöglichen es, sich schnell von Rohdaten zu umsetzbaren Erkenntnissen zu bewegen, ohne sich darauf zu konzentrieren, Ihre eigenen Instruments von Grund auf neu zu erstellen.

# Abschluss

Information Science ist ein gemischtes, multidisziplinäres Gebiet, das Mathematik-, Informatik- und Area -Experience kombiniert, um Muster zu enthüllen, Fragen zu beantworten und Entscheidungen zu steuern. Es ist nicht dasselbe wie KI oder maschinelles Lernen, obwohl diese oft eine Rolle spielen. Stattdessen ist es die strukturierte, praktische Anwendung von Daten zur Lösung realer Probleme und die Auswirkung.

Vom Einzelhandel über das Gesundheitswesen bis zur Finanzierung sind die Anwendungen überall. Egal, ob Sie gerade erst anfangen oder die Schlagworte klären, das Verständnis des Umfangs, der Prozesse und der Rollen in der Datenwissenschaft bietet einen klaren ersten Schritt in dieses aufregende Bereich.

Ich hoffe, Sie haben diese kurze, sanfte Einführung genossen!

Iván Palomares Carrascosa ist ein Führer, Schriftsteller, Sprecher und Berater in KI, maschinellem Lernen, Deep Studying & LLMs. Er trainiert und führt andere darin, KI in der realen Welt zu nutzen.