Gervigreind eða gagnavísindi: hvor leiðin hentar þér?
Uppfært September 17, 20265 mínútna lestur
Ímyndaðu þér tvö atvinnutilboð sem lenda í pósthólfinu þínu sömu vikuna. Annað er fyrir gagnafræðing hjá tryggingafélagi í Reykjavík, hitt fyrir gervigreindarverkfræðing hjá sprotafyrirtæki í Kópavogi. Bæði líta spennandi út, bæði borga vel, og þú átt erfitt með að segja hver munurinn er í raun. Þessi grein leysir úr þeirri spurningu: gervigreind eða gagnavísindi — hvor leiðin hentar þér og hvernig þær tengjast.
Hvernig tengjast gagnavísindi og gervigreind?
Þetta eru ekki tvö aðskilin svið sem keppa hvort við annað. Þau skarast mikið, en áherslan er ólík.
Gagnavísindi snúast um að draga skilning og ákvarðanir út úr gögnum. Gagnafræðingur safnar gögnum, hreinsar þau, greinir mynstur og setur niðurstöður fram þannig að stjórnendur skilji þær. Stór hluti vinnunnar er tölfræði, gagnasýn og samskipti við fólk sem tekur ákvarðanir.
Gervigreind er undirmengi sem beinist að því að byggja kerfi sem læra af gögnum og bregðast við sjálf. Vélnám (machine learning) er kjarninn þar. Í stað þess að greina bara hvað gerðist í fortíðinni byggja gervigreindarfólk líkön sem spá fyrir um framtíðina eða taka ákvörðun sjálfkrafa.
Einfalt dæmi: hugsaðu þér sundlaug í Laugardal sem vill vita hvenær aðsókn er mest. Gagnafræðingur myndi skoða söguleg gögn, finna að álagið er mest á laugardagsmorgnum og skila skýrslu með myndrænni framsetningu. Gervigreindarnálgun tæki sömu gögn, byggði líkan sem spáir fyrir um aðsókn næstu viku út frá veðri og fríum, og sendi sjálfkrafa vaktatillögu til stjórnanda. Sömu gögn, ólíkur útgangspunktur.
Hvernig er gervigreind notuð í gagnavísindum?
Í daglegri vinnu gagnafræðings er gervigreind orðin verkfæri frekar en fjarlægt hugtak. Vélnámslíkön flokka viðskiptavini eftir hegðun, spá fyrir um hvaða vörur seljast og finna óeðlileg mynstur sem gætu bent til svika. Málvinnsla (NLP) les í gegnum þúsundir umsagna og dregur saman hvað fólki finnst.
Stór mállíkön hafa líka breytt vinnuflæðinu sjálfu. Gagnafræðingur getur beðið gervigreind um að skrifa fyrstu drög að Python-kóða, útskýra flókna villu eða stinga upp á aðferð til að hreinsa gögn. Það sparar tíma, en kemur ekki í staðinn fyrir að skilja hvað er verið að gera. Líkanið getur haft rangt fyrir sér með fullvissu, og einhver þarf að þekkja gögnin nógu vel til að grípa það.
Mun gervigreind taka yfir störf gagnafræðinga?
Stutta svarið er nei, en starfið breytist. Verkfærin sjálfvirknivæða leiðinlegustu hlutina - endurtekna gagnahreinsun, staðlaðar skýrslur, fyrstu drög að kóða. Það sem eftir stendur krefst dómgreindar: að velja réttu spurninguna, skilja samhengi íslensks markaðar, meta hvort líkan sé sanngjarnt og útskýra niðurstöður fyrir fólki sem er ekki tæknilegt.
Fólk sem kann bara að keyra staðlaðar greiningar mun finna fyrir samkeppni. Fólk sem kann að nota gervigreind sem verkfæri og bætir við eigin dómgreind verður eftirsóttara. Þess vegna er þess virði að læra hvort tveggja saman frekar en að velja hlið.
Hvor er betri: gervigreind eða gagnavísindi?
Þessi spurning er svolítið eins og að spyrja hvort sé betra, að vera smiður eða arkitekt. Þau vinna saman og valið fer eftir því hvað þér finnst gaman að gera.
| Gagnavísindi | Gervigreind / vélnám | |
|---|---|---|
| Aðaláhersla | Skilningur og ákvarðanir úr gögnum | Kerfi sem læra og spá sjálf |
| Dæmigert verkefni | Greining, skýrslur, gagnasýn | Líkanagerð, sjálfvirkni, spár |
| Hentar þér ef | Þú hefur gaman af tölfræði og að segja sögu úr gögnum | Þú vilt byggja kerfi og forrita líkön |
| Lykiltól | Python, SQL, Power BI, Excel | Python, PyTorch, TensorFlow, scikit-learn |
| Meira af | Samskiptum og túlkun | Forritun og stærðfræði |
Í reynd byrja flestir á sama grunni. Þú lærir Python og SQL, tölfræði og hvernig á að meðhöndla gögn. Þaðan geturðu hallað þér í átt að greiningu eða líkanagerð eftir smekk. Sá grunnur er sá sami í námi í gagnavísindum og gervigreind hjá Code Labs Academy, þar sem báðar áttir eru kenndar í samhengi.
Hvernig lítur ferillinn út á Íslandi?
Íslenskur markaður er lítill en eftirspurnin eftir gagnafólki er raunveruleg. Bankar, tryggingafélög, orkufyrirtæki, ferðaþjónusta og opinberar stofnanir safna öll gífurlegu magni gagna og vantar fólk sem kann að nýta þau. Titlar sem þú sérð í atvinnuauglýsingum hér eru meðal annars gagnafræðingur (data scientist), gagnasérfræðingur (data analyst), vélnámsverkfræðingur og BI-sérfræðingur.
Kostur við lítinn markað er að þú kemst oft nær ákvörðunum. Í minni fyrirtækjum getur sami einstaklingurinn bæði greint gögnin og byggt líkanið, sem gerir blandaða færni sérstaklega verðmæta. Þess vegna borgar sig að læra bæði greiningarhliðina og gervigreindarhliðina í stað þess að þrengja sig of snemma.
Hvað þarftu að kunna til að byrja?
Þú þarft ekki að vera stærðfræðisnillingur eða fyrrverandi forritari. Grunnur í rökhugsun, þolinmæði við að leysa vandamál og áhugi á að skilja hvernig hlutir virka dugar langt. Restina lærirðu skref fyrir skref.
Dæmigerð leið byrjar á Python og gagnavinnslu, heldur áfram í tölfræði og gagnasýn, og endar í vélnámi og gervigreind. Ef þú vilt læra á þínum eigin hraða meðfram vinnu er gagnavísindanám á sjálfstýrðum hraða sveigjanlegur kostur, en ef þú lærir betur með jafningjahópi og reglulegri endurgjöf hentar samhangandi námið betur.
Svo - hvor leiðin?
Ef þú hefur gaman af því að segja sögu úr tölum, tala við fólk og hafa áhrif á ákvarðanir, hallastu að gagnavísindum. Ef þú vilt byggja kerfi, forrita líkön og láta vélina gera vinnuna, hallastu að gervigreind. Báðar leiðir deila sama grunni, og að læra þær saman gefur þér mest svigrúm þegar þú kemur út á markaðinn.
Besta ráðið er einfalt: byrjaðu á grunninum og láttu áhugann leiða þig. Skoðaðu námsleiðir Code Labs Academy til að sjá hvernig þú kemst af stað með gagnavísindi og gervigreind á Íslandi.
