Разлика между Data Science и Machine Learning

Ключова разлика между Data Science и Machine Learning

• Науката за данни е комбинация от алгоритми, инструменти и техники за машинно обучение, които ви помагат да намерите често срещани скрити модели в необработените данни, докато машинното обучение е клон на компютърната наука, който се занимава със системно програмиране за автоматично учене и подобряване с натрупания опит.
• Data Science извлича прозрения от огромни количества данни чрез използването на различни научни методи, алгоритми и процеси. От друга страна, машинното обучение е система, която може да се учи от данни чрез самоусъвършенстване и без логиката да бъде изрично кодирана от програмиста.
• Науката за данни може да работи с ръчни методи, въпреки че те не са много полезни, докато алгоритмите за машинно обучение са трудни за прилагане ръчно.
• Науката за данни не е подгрупа на изкуствения интелект (AI), докато технологията за машинно обучение е подгрупа на изкуствения интелект (AI).
• Техниката за наука за данни ви помага да създавате прозрения от данни, занимаващи се с всички сложности от реалния свят, докато методът за машинно обучение ви помага да предвидите резултата за нови стойности на базата данни.

Тук правя разлика между наука за данни и машинно обучение и методично ще прегледам съответните им плюсове и минуси.

Какво е наука за данни?

Science Data е областта на изследване, която включва извличане на прозрения от огромни количества данни чрез използването на различни научни методи, алгоритми и процеси. Помага ви да откриете скрити модели в необработените данни.

Data Science е интердисциплинарна област, която ви позволява да извличате знания от структурирани или неструктурирани данни. Тази технология ви позволява да преведете бизнес проблем в изследователски проект и след това да го преведете обратно в практическо решение. Терминът Data Science се появи поради еволюцията на математическата статистика, анализа на данни и големите данни.

Какво е машинно обучение?

Machine Learning е система, която може да се учи от данни чрез самоусъвършенстване и без логиката да бъде изрично кодирана от програмиста. Пробивът идва с идеята, че една машина може самостоятелно да се учи от пример (т.е. данни), за да произвежда точни резултати.

Машинното обучение комбинира данни със статистически инструменти, за да предскаже резултат. Този изход след това се използва от корпорациите, за да направят приложими прозрения. машина обучение е тясно свързано с извличането на данни и байесовото прогнозно моделиране. Машината получава данни като вход и използва алгоритъм за формулиране на отговори.

Разлика между Data Science срещу Machine Learning

Нека обясня основните разлики между науката за данни и машинното обучение:

Наука за данните	Machine Learning
Науката за данни е интердисциплинарна област, която използва научни методи, алгоритми и системи за извличане на знания от много структурни и неструктурирани данни.	Машинното обучение е научно изследване на алгоритми и статистически модели. Този метод се използва за изпълнение на конкретна задача.
Техниката за наука за данни ви помага да създавате прозрения от данни, занимаващи се с всички сложности в реалния свят.	Методът на машинно обучение ви помага да предвидите резултата от нови бази данни от исторически данни с помощта на математически модели.
Почти всички входни данни се генерират в четим от хора формат, който се чете или анализира от хората.	Входните данни за машинно обучение ще бъдат трансформирани, особено за използваните алгоритми.
Науката за данни може да работи и с ръчни методи, въпреки че те не са много полезни.	Алгоритмите за машинно обучение са трудни за внедряване ръчно.
Науката за данни е цялостен процес.	Машинното обучение е една стъпка в целия процес на наука за данни.
Науката за данни не е подгрупа на изкуствения интелект (AI).	Технологията за машинно обучение е подгрупа на изкуствения интелект (AI).
В Data Science се използват големи RAM и SSD дискове, което ви помага да преодолеете проблемите с I/O тесните места.	В машинното обучение графичните процесори се използват за интензивни векторни операции.

Роли и отговорности на специалист по данни

След като съм работил в областта, мога да ви кажа, че има някои важни умения, необходими, за да станете учен по данни.

• Познания за управление на неструктурирани данни
• Практически опит в SQL база данни кодиране
• Способен да разбира множество аналитични функции
• Извличането на данни се използва за обработка, почистване и проверка на целостта на данните, използвани за анализ
• Получете данни и разпознайте силата
• Работете с професионални DevOps консултанти, за да помогнете на клиентите да приведат в действие моделите

Роля и отговорности на инженерите по машинно обучение

Ето някои важни умения, които идентифицирах като необходими, за да стана учен по данни.

• Познания за развитието на данните и статистическото моделиране
• Разбиране и прилагане на алгоритми
• Обработка на естествен език
• Проектиране на архитектура на данни
• Техники за представяне на текст
• Задълбочени познания по програмиране
• Познаване на вероятностите и статистиката
• Проектирайте системи за машинно обучение и имате познания за технологията за дълбоко обучение
• Внедрете подходящи алгоритми и инструменти за машинно обучение

Предизвикателства на технологиите за наука за данни

Както научих, ето някои жизненоважни умения, които трябва да овладеете, за да станете учен по данни.

• Голямото разнообразие от информация и данни, необходими за точен анализ
• Няма наличен адекватен набор от таланти в областта на науката за данни
• Ръководството не предоставя финансова подкрепа за екип за наука за данни.
• Липса на/труден достъп до данни
• Резултатите от науката за данните не се използват ефективно от лицата, вземащи бизнес решения
• Обясняването на науката за данните на другите е трудно.
• Проблеми с поверителността
• Липса на значим експерт в областта
• Ако една организация е много малка, тя не може да има екип за наука за данни.

Предизвикателства на машинното обучение

Според моя опит това са основните предизвикателства на методите за машинно обучение:

• Липсват данни или разнообразие в набора от данни.
• Машината не може да се учи, ако няма налични данни. Освен това набор от данни с липса на разнообразие затруднява машината.
• Една машина трябва да има хетерогенност, за да научи смислено прозрение.
• Малко вероятно е алгоритъмът да може да извлече информация, когато няма или има малко варианти.
• Препоръчително е да имате поне 20 наблюдения на група, за да помогнете на машината да се учи.
• Това ограничение може да доведе до лоша оценка и прогноза.

Приложения на Data Science

От моя опит това са приложенията на Science Data.

• Търсене в интернет: Търсенето с Google използва технология за наука за данни, за да търси конкретен резултат в рамките на част от секундата
• Системи за препоръки: Да се ​​създаде система за препоръки. Например „предложени приятели“ във Facebook или предложени видеоклипове“ на YouTube, всичко се прави с помощта на Data Science.
• Разпознаване на изображения и реч: Системи за разпознаване на реч като Siri, Google Assistant и Alexa работят върху техниката на науката за данни. Освен това Facebook разпознава вашите приятели, когато качите снимка с тях.
• Светът на игрите: EA Sports, Sony и Nintendo използват технология за наука за данни. Това подобрява вашето игрово изживяване. Сега игрите се разработват с помощта на техники за машинно обучение. Може да се актуализира, когато преминете към по-високи нива.
• Онлайн сравнение на цените: PriceRunner, Junglee и Shopzilla работят върху механизма за наука за данни. Тук данните се извличат от съответните уебсайтове с помощта на API.

Приложения на машинното обучение

Въз основа на моите познания, ето приложенията на машинното обучение:

• Автоматизация: Машинно обучение, което работи напълно автономно във всяка област, без да е необходима човешка намеса; например роботите изпълняват основните етапи на процеса в производствените предприятия.
• Финансова индустрия: Машинното обучение става все по-популярно във финансовата индустрия. Банките използват главно машинно обучение, за да намерят модели в данните, но също така и за предотвратяване на измами.
• Правителствена организация: Правителството използва ML за управление на обществената безопасност и комунални услуги. Вземете пример от Китай, който има масово разпознаване на лица. Правителството използва Изкуствен интелект за да предотврати Jaywalker.
• Здравна индустрия: Здравеопазването беше една от първите индустрии, които използваха машинно обучение за откриване на изображения.

Как да избирате между Data Science и Machine Learning

С този модел съм обучил машини да автоматизират задачи, които биха били изчерпателни или невъзможни за хората. Освен това машинното обучение може да взема решения с почти никаква нужда от човешка намеса.

От друга страна, науката за данните може да ви помогне да откриете измами с помощта на усъвършенствани алгоритми за машинно обучение. Освен това ви помага да предотвратите значителни парични загуби. Помага ви да извършвате анализ на настроенията, за да прецените лоялността на клиентите към марката.