Data Science và AI là hai lĩnh vực đang phát triển nhanh chóng hiện nay. Mặc dù liên quan đến nhau khi làm việc trên dữ liệu, nhưng chúng lại không hề giống nhau và gây ra sự nhầm lẫn. Hãy cùng phân biệt hai thuật ngữ này.
Data Science
Data Science (Khoa học dữ liệu) đề cập đến việc trích xuất những insight từ dữ liệu. Dữ liệu có thể là bất cứ thứ gì (giá cổ phiếu, bản ghi âm giọng nói, dữ liệu cảm biến từ máy đo lượng mưa, hình ảnh vệ tinh,…) Insight là những thông tin có ý nghĩa và giá trị, là các mẫu, xu hướng, mối tương quan, hay cấu trúc ẩn trong dữ liệu mà giúp ích vào việc ra quyết định, giải quyết vấn đề hay để hiểu sâu sắc về một hiện tượng cụ thể.
Data Science giống như một thám tử có nhiệm vụ phát hiện ra các manh mối quan trọng có trong dữ liệu.
Ví dụ, khi Netflix đề xuất phim dựa trên lịch sử xem của người dùng, họ dùng các kỹ thuật Data Science để phân tích và tìm ra điểm chung giữa những bộ phim được yêu thích bởi người dùng, từ đó gợi ý những bộ phim khác có tiềm năng phù hợp.
AI – Trí tuệ nhân tạo
AI (Trí tuệ nhân tạo) đề cập đến sự mô phỏng trí thông minh của con người vào trong máy móc. Với AI, máy móc có thể thực hiện các tác vụ vốn dĩ thuộc về con người như hiểu ngôn ngữ, phát hiện lời nói, hay nhận dạng đối tượng từ ảnh. Hầu hết, những kỹ năng này được bộ não học một cách tự nhiên khi con người lớn lên và tương tác với thế giới xung quanh, sau đó được hoàn thiện và nâng cao dần lên theo thời gian. Nhưng những tác vụ này lại là thách thức cho máy tính. Các hệ thống AI hiện đại ngày nay cần được học từ dữ liệu, sử dụng các thuật toán/mô hình để nắm bắt được các mẫu, quy tắc, cấu trúc có trong dữ liệu, từ đó có khả năng tự động dự đoán hay ra quyết định chính xác.
AI giống như bộ não đứng đằng sau các hệ thống thông minh.
Ví dụ, các trợ lý giọng nói như Siri hay Google Assistant sử dụng thuật toán AI để hiểu và phản hồi các yêu cầu của người dùng.
AI có cần Data Science không?
Khi huấn luyện các mô hình AI dựa trên dữ liệu, Data Science giúp làm sạch, trích xuất những thành phần quan trọng từ dữ liệu và cung cấp cho các thuật toán huấn luyện. Việc này giúp AI chỉ cần tập trung vào một tập con có ích của dữ liệu, bỏ qua những yếu tố nhiễu, không cần thiết, do đó nâng cao chất lượng học và hiệu suất mô hình được học.
Tuy nhiên, ngày nay, các mô hình AI hiện đại có sức mạnh tính toán lớn, nó có thể sàng lọc khối lượng lớn dữ liệu mà không cần qua bước tiền xử lý hoặc chỉ cần tiền xử lý ở mức tối thiểu. Nghĩa là, các mô hình AI hiện đại không nhất thiết phải bắt buộc cần Data Science.
Data Science có cần AI không?
Chỉ riêng Data Science đã có thể được sử dụng để hiểu, giải thích và truyền đạt những insight về dữ liệu. Ví dụ, khi phân tích dữ liệu lượng mưa để kiểm tra xu hướng tăng hay giảm của nó, điều này có thể được thực hiện chỉ bằng phân tích thống kê, không yêu cầu AI nâng cao.
Tuy nhiên, với dữ liệu phức tạp hơn, như ảnh, video, âm thanh phải cần tới các mô hình AI nâng cao để tìm ra những insight mà mà các kỹ thuật Data Science cổ điển không thể nhìn thấy.
AI và Data Science có vai trò bổ trợ cho nhau, và cả hai đều cần thiết cho cho các doanh nghiệp nhằm tận dụng sức mạnh dữ liệu phù hợp với năng lực xử lý của chính của mình. Data Science giúp hiểu và phân tích dữ liệu, trong khi AI cung cấp các công cụ và mô hình để tự động hóa quá trình này.
Nguồn: Data Science and You
