Apa perbedaan antara ilmu data dan kecerdasan buatan?
Baik ilmu data maupun kecerdasan buatan (AI) adalah istilah umum untuk metode dan teknik yang terkait dengan pemahaman dan penggunaan data digital. Organisasi modern mengumpulkan informasi dari berbagai sistem online dan fisik tentang setiap aspek kehidupan manusia. Kami memiliki data teks, audio, video, dan gambar yang tersedia dalam jumlah yang besar. Ilmu data menggabungkan alat statistik, metode, dan teknologi untuk menghasilkan makna dari data. Kecerdasan buatan mengambil satu langkah lebih jauh dan menggunakan data untuk memecahkan masalah kognitif yang umumnya terkait dengan kecerdasan manusia, seperti pembelajaran, pengenalan pola, dan ekspresi yang mirip manusia. Kecerdasan buatan adalah kumpulan algoritma kompleks yang “belajar” seiring berjalannya waktu, menjadi lebih baik dalam memecahkan masalah dari waktu ke waktu.
Kesamaan antara ilmu data dan kecerdasan buatan
Baik AI maupun ilmu data mencakup alat, teknik, dan algoritma untuk menganalisis dan memanfaatkan volume data yang besar. Berikut ini adalah beberapa kesamaan.
Aplikasi prediktif
Baik teknologi kecerdasan buatan maupun ilmu data membuat prediksi berdasarkan data baru, sebagai hasil dari penerapan model dan metode yang dipelajari dalam menganalisis data sebelumnya. Misalnya, memprediksi penjualan payung bulanan pada masa mendatang berdasarkan data tahun-tahun sebelumnya adalah contoh analisis data deret waktu dalam ilmu data.
Demikian pula, mobil otonom adalah contoh dari sistem kecerdasan buatan prediktif. Ketika mobil otonom berada di jalan, ia menghitung jarak ke mobil di depan dan kecepatan kedua mobil. Hal itu menjaga kecepatannya pada tingkat yang akan menghindari tabrakan, berdasarkan prediksi pengereman tiba-tiba mobil di depan.
Persyaratan kualitas data
Baik teknologi AI maupun ilmu data memberikan hasil yang kurang akurat jika data pelatihan tidak konsisten, bias, atau tidak lengkap. Misalnya, ilmu data dan algoritma AI dapat:
- Filter data baru jika itu benar-benar baru dan tidak dalam set data aslinya.
- Prioritaskan atribut tertentu dalam set data dibandingkan dengan yang lain jika data input tidak memiliki variasi.
- Buat informasi yang tidak ada atau fiksi karena data input salah.
Machine learning
Machine learning (ML) dianggap sebagai subtipe dari ilmu data dan AI. Ini berarti semua model ML dianggap sebagai model ilmu data dan semua algoritma ML juga dianggap sebagai algoritma AI. Ada kesalahpahaman umum bahwa semua AI menggunakan ML, tetapi tidak selalu seperti itu. ML tidak selalu diperlukan dalam solusi AI yang kompleks. Demikian pula, tidak semua solusi ilmu data melibatkan ML.
Perbedaan utama: ilmu data dibandingkan dengan kecerdasan buatan
Ilmu data melibatkan analisis data untuk menentukan pola yang mendasari dan hal-hal menarik untuk membuat prediksi. Ilmu data terapan mengambil model dan metode yang digunakan dalam analisis data dan menerapkannya pada data baru dalam situasi dunia nyata untuk memberikan output probabilistik. Sebaliknya, AI menggunakan teknik ilmu data terapan dan algoritma lain untuk menyusun dan menjalankan sistem berbasis mesin yang kompleks yang mendekati kecerdasan manusia.
Ilmu data juga dapat digunakan dalam aplikasi selain AI dan ilmu komputer.
Tujuan
Tujuan dari ilmu data adalah menerapkan model dan metode statistik dan komputasi yang ada untuk memahami hal-hal yang menarik atau pola dalam data yang dikumpulkan. Hasil sudah ditentukan sebelumnya dan mudah ditentukan sejak awal. Misalnya, Anda dapat menggunakan data untuk memprediksi penjualan pada masa mendatang atau mengidentifikasi kapan bagian mesin siap untuk diperbaiki.
Tujuan AI adalah menggunakan komputer untuk mengeluarkan hasil dari data baru yang kompleks dan tidak dapat dibedakan dari penalaran manusia yang cerdas. Hasilnya bersifat umum dan sulit ditentukan—misalnya, menghasilkan teks kreatif atau menghasilkan gambar dari teks. Detail set masalah terlalu besar untuk ditentukan secara akurat dan sistem AI menafsirkan masalah dengan sendirinya.
Cakupan
Ilmu data memiliki ruang lingkup yang lebih kecil karena hasilnya sudah ditentukan sebelumnya. Proses dimulai dengan mengidentifikasi pertanyaan yang dapat dijawab dari data. Ruang lingkup tersebut meliputi:
- Pengumpulan data dan prapemrosesan.
- Menerapkan model dan algoritma yang tepat ke data untuk menjawab pertanyaan-pertanyaan ini.
- Menafsirkan hasil.
Sebaliknya, AI memiliki ruang lingkup yang jauh lebih luas dan langkah-langkah yang bervariasi berdasarkan masalah yang sedang dipecahkan. Prosesnya dimulai dengan mengidentifikasi tugas manual padat karya atau tugas penalaran kompleks yang sukses dilakukan manusia dan kami ingin mesin mereplikasinya. Ruang lingkup dapat meliputi:
- Analisis data eksplorasi.
- Membagi tugas menjadi komponen algoritmik untuk membentuk sistem.
- Mengumpulkan data uji untuk meninjau dan menyempurnakan kesesuaian aliran logis dan kompleksitas sistem.
- Menguji sistem.
Methods
Ilmu data memiliki berbagai teknik untuk memodelkan data. Memilih teknik yang benar tergantung pada data dan pertanyaan yang diajukan. Hal ini termasuk regresi linier, regresi logistik, deteksi anomali, klasifikasi binari, melakukan klaster pada k-mean, analisis komponen pengguna utama, dan banyak lagi. Analisis statistik yang diterapkan secara tidak benar akan mengeluarkan hasil yang tidak terduga.
Aplikasi AI biasanya bergantung pada komponen yang kompleks, telah dibuat sebelumnya, dan diproduksi. Hal ini mungkin meliputi pengenalan wajah, pemrosesan bahasa alami, pembelajaran penguatan, grafik pengetahuan, kecerdasan buatan generatif (AI generatif), dan banyak lagi.
Aplikasi: ilmu data dibandingkan dengan kecerdasan buatan
Ilmu data dapat diterapkan di mana sajaasalkan terdapat data yang cukup berkualitas dan model yang dapat membantu menjawab pertanyaan tertentu. Aplikasi meliputi:
- Prakiraan permintaan penjualan.
- Deteksi penipuan.
- Peluang olahraga.
- Penilaian risiko.
- Prakiraan konsumsi energi.
- Optimisasi pendapatan.
- Proses skrining kandidat.
Aplikasi AI hampir tidak ada habisnya. Aplikasi populer meliputi:
- Lini produksi robot.
- Chatbot.
- Sistem pengenalan biometrik.
- Analisis pencitraan medis.
- Pemeliharaan prediktif.
- Tata ruang kota.
- Personalisasi pemasaran.
Karier: ilmu data dibandingkan dengan kecerdasan buatan
Fokus utama seorang ilmuwan data biasanya bersifat teknis, yaitu bekerja lebih dalam pada data. Ilmuwan data dapat mengerjakan pengumpulan dan pemrosesan data, memilih model yang tepat untuk data, dan menginterpretasikan hasil untuk membuat rekomendasi. Pekerjaan dapat dilakukan di dalam perangkat lunak atau sistem tertentu, atau bahkan saat membangun sistem itu sendiri.
Tipe peran
Pekerjaan ilmu data meliputi ilmuwan data, analis data, rekayasawan data, rekayasawan machine learning, ilmuwan riset, spesialis visualisasi data, peran analis bidang tertentu, dan banyak lagi. AI juga mencakup semua peran ini. Namun, karena cakupan bidang ini sangat luas, terdapat banyak peran dan area fokus pekerjaan tambahan, seperti developer perangkat lunak, manajer produk, spesialis pemasaran, penguji AI, rekayasawan AI, dan banyak lagi.
Set keterampilan
Ilmuwan data dapat menerapkan metode statistik dan algoritmik secara praktis sehingga dapat mengelompokkan dan menganalisis data untuk menemukan wawasan yang relevan. Ilmuwan data harus memiliki latar belakang matematika statistik dan ilmu komputer serta kemahiran dalam menggunakan alat yang sesuai.
Berdasarkan peran dalam AI, keahlian yang dibutuhkan mungkin lebih bersifat teknis atau berbasis soft skill. Dalam beberapa posisi, pengalaman teknis mungkin tidak diperlukan. Sebagai contoh, developer perangkat lunak AI harus memiliki pengetahuan praktis tentang bahasa pemrograman, pustaka, dan alat yang relevan. Sebaliknya, penguji AI untuk alat AI generatif harus memiliki kemampuan linguistik, pemikiran kreatif, dan pemahaman tentang cara pengguna berinteraksi dengan sistem.
Perkembangan karier
Seiring dengan makin otomatis dan produktifnya alat dan alur kerja ilmu data, jumlah peran ilmu data murni menjadi berkurang. Para profesional ilmu data yang mencari peran ilmu data murni cenderung mengarah ke aplikasi akademis dan terkini. Peran analis saat ilmuwan data mengoperasikan alat tersebut tetap relevan. Berawal dari posisi junior, ilmuwan data bisa mendapatkan posisi yang lebih senior, berpindah ke manajemen sumber daya manusia atau proyek, dan bahkan naik jabatan menjadi kepala bagian data.
Bergantung pada fokus peran AI itu sendiri, perkembangan karier juga dapat diharapkan. Anda dapat naik jabatan menjadi kepala bagian teknologi, kepala bagian pemasaran, kepala bagian produk, dan seterusnya. Memikirkan secara kritis tentang pekerjaan apa saja yang akan diotomatiskan dalam sepuluh tahun ke depan dapat membantu menentukan arah karier pada masa mendatang.
Ringkasan perbedaan: ilmu data dibandingkan dengan kecerdasan buatan
| Ilmu data |
Kecerdasan buatan |
|
| Apa itu? |
Penggunaan pemodelan statistik dan algoritmik untuk mendapatkan wawasan dari data. |
Istilah spektrum luas untuk aplikasi berbasis mesin yang meniru kecerdasan manusia. |
| Paling cocok untuk |
Menjawab pertanyaan dari set data. |
Menyelesaikan tugas manusia yang kompleks secara efisien. |
| Methods |
Regresi linier, regresi logistik, deteksi anomali, klasifikasi binari, pengklasteran k-mean, analisis komponen pengguna utama, dan banyak lagi. |
Pengenalan wajah, pemrosesan bahasa alami, pembelajaran penguatan, grafik pengetahuan, AI generatif, dan banyak lagi. |
| Cakupan |
Pertanyaan yang telah ditentukan sebelumnya yang dapat dijawab melalui data. |
Luas dan sulit didefinisikan—berbasis tugas. |
| Implementasi |
Menggunakan berbagai alat yang berbeda untuk menangkap, membersihkan, memodelkan, menganalisis, dan melaporkan data. |
Tergantung tugas. Biasanya bergantung pada komponen yang kompleks, dibuat sebelumnya, dan diproduksi. |
Bagaimana AWS dapat membantu kebutuhan ilmu data dan kecerdasan buatan Anda?
AWS memiliki rangkaian lengkap produk dan layanan ilmu data dan AI yang dirancang untuk membantu Anda memperkuat dan mengembangkan analitik dan kecerdasan data organisasi dan individu Anda.
Hal ini termasuk ilmu data berbasis API dan model AI untuk data terstruktur dan tidak terstruktur serta lingkungan terkelola penuh yang menyediakan pembuatan dan deployment ilmu data dan solusi AI secara menyeluruh.
- Amazon SageMaker Studio adalah lingkungan pengembangan terintegrasi (IDE) yang mencakup tumpukan alat yang dibuat khusus untuk mengembangkan ilmu data dan solusi ML.
- Amazon Lex membantu Anda membangun chatbot Anda sendiri dengan AI percakapan.
- Amazon Rekognition menawarkan kemampuan penglihatan komputer (CV) yang dapat disesuaikan dan dilatih sebelumnya untuk mengekstraksi informasi dan wawasan dari gambar dan video Anda.
- Amazon Comprehend membantu Anda memperoleh dan memahami wawasan berharga dari teks di dalam dokumen.
- Amazon Personalize memanfaatkan ML untuk membantu Anda mempersonalisasi pengalaman pelanggan.
- Amazon Forecast membantu melakukan prakiraan deret waktu.
- Amazon Fraud Detector membantu Anda membangun, melakukan deployment, dan mengelola model deteksi penipuan.
AWS juga menawarkan daftar solusi AI generatif kelas dunia yang terus berkembang yang dapat menciptakan konten dan ide baru, termasuk percakapan, cerita, gambar, video, dan musik. Solusi AI generatif meliputi:
- Amazon Bedrock membantu organisasi membangun dan menskalakan solusi AI generatif.
- AWS Trainium membantu melatih model AI generatif lebih cepat.
- Amazon Q Developer adalah asisten yang didukung AI generatif untuk pengembangan perangkat lunak.
Mulai ilmu data dan kecerdasan buatan di AWS dengan membuat akun sekarang juga.
