ความแตกต่างระหว่าง AI และ Data Science
AI และ Data Science เป็นคำที่ถูกพูดถึงอยู่บ่อยครั้ง แม้ทั้ง 2 เรื่อง จะมีสิ่งที่ซ้อนทับกันอยู่มาก แต่สามารถแยกความแตกต่างได้ดังนี้
1) คำจำกัดความและสิ่งที่มุ่งเน้น
🤖 AI (ปัญญาประดิษฐ์)
- เน้นการสร้างระบบอัจฉริยะที่เลียนแบบพฤติกรรมมนุษย์
- เน้นการตัดสินใจและการทำงานอัตโนมัติ
- มุ่งสร้างระบบที่ทำงานได้ด้วยตัวเอง
📊 Data Science (วิทยาศาสตร์ข้อมูล)
- เน้นการดึงข้อมูลเชิงลึก (Insights) จากข้อมูล
- เน้นการวิเคราะห์และเข้าใจรูปแบบ (Patterns)
- มุ่งสนับสนุนการตัดสินใจของมนุษย์ (Decision Support)
2) ขอบเขต
🤖 AI
- การเรียนรู้ของเครื่อง
- การประมวลผลภาษาธรรมชาติ
- การมองเห็นของคอมพิวเตอร์
- หุ่นยนต์
- ระบบผู้เชี่ยวชาญ
📊 Data Science
- สถิติ
- การวิเคราะห์ข้อมูล
- การแสดงผลข้อมูล
- การวิเคราะห์ธุรกิจ
- การสร้างแบบจำลองเพื่อการทำนาย
3) เทคนิคและเครื่องมือ
🤖 AI
- Deep Learning (การเรียนรู้เชิงลึก)
- Neural Networks (โครงข่ายประสาทเทียม)
- Reinforcement Learning (การเรียนรู้แบบเสริมกำลัง)
- Genetic Algorithms (อัลกอริทึมพันธุกรรม)
- ระบบอิงกฎ (Rule-based System)
📊 Data Science
- การวิเคราะห์เชิงสถิติ
- การทำเหมืองข้อมูล (Data Mining)
- ETL (Extract, Transform, Load)
- SQL
- เครื่องมือวิเคราะห์ธุรกิจ (Business Analysis Tools)
4) ผลลัพธ์
🤖 AI
- ระบบอัตโนมัติ
- Intelligence Applications
- Autonomous Agents
- Smart Solutions
📊 Data Science
- ข้อมูลเชิงลึกและรายงาน
- Dashboards
- การทำนาย
- ระบบแนะนำ (Recommendation System)
5) ทักษะที่จำเป็น
🤖 AI
- การเขียนโปรแกรมขั้นสูง
- การออกแบบอัลกอริทึม
- คณิตศาสตร์และตรรกะ
- พื้นฐานวิทยาการคอมพิวเตอร์
- ความเข้าใจวิทยาศาสตร์การรู้คิด
📊 Data Science
- สถิติ
- การเขียนโปรแกรม
- การจัดการข้อมูล
- ความเข้าใจธุรกิจ
- ทักษะการสื่อสาร
6) การประยุกต์ใช้
🤖 AI
- ยานยนต์ไร้คนขับ
- ผู้ช่วยเสมือน
- การเล่นเกม
- การจดจำภาพ
- การรู้จำเสียง
📊 Data Science
- การวิเคราะห์ธุรกิจ
- การวิจัยตลาด
- การวิเคราะห์ความเสี่ยง
- การแบ่งกลุ่มลูกค้า
- การตรวจจับการฉ้อโกง
7) ความต้องการด้านข้อมูล
🤖 AI
- มักต้องการข้อมูลฝึกฝนจำนวนมาก
- เน้นการจดจำรูปแบบ
- สามารถทำงานกับข้อมูลแบบ Real time
📊 Data Science
- สามารถทำงานกับข้อมูลหลายขนาด
- เน้นการวิเคราะห์ข้อมูลในอดีต
- การประมวลผลแบบ Batch เป็นเรื่องปกติ
8) เป้าหมาย
🤖 AI
- สร้างระบบอัตโนมัติ
- ทำให้งานของมนุษย์เป็นอัตโนมัติ
- พัฒนาความฉลาดของเครื่อง
- แก้ปัญหาที่ซับซ้อน
📊 Data Science
- ค้นหารูปแบบในข้อมูล (Patterns)
- สนับสนุนการตัดสินใจ (Decision Support)
- ปรับปรุงกระบวนการให้ดีที่สุด
- เข้าใจแนวโน้ม (Trends)
✍🏼 Blog นี้ เขียนร่วมกับ Claude.ai โดยใช้ Prompt
What are the differences between AI and Data Science?
