Rozdíl mezi datovou vědou a strojovým učením

Klíčový rozdíl mezi datovou vědou a strojovým učením

• Data Science je kombinací algoritmů, nástrojů a technik strojového učení, které vám pomohou najít běžné skryté vzorce v nezpracovaných datech, zatímco strojové učení je odvětví počítačové vědy, které se zabývá systémovým programováním tak, aby se automaticky učilo a zlepšovalo se zkušenostmi.
• Data Science získává poznatky z obrovského množství dat pomocí různých vědeckých metod, algoritmů a procesů. Na druhou stranu je strojové učení systém, který se může učit z dat prostřednictvím sebezdokonalování a bez toho, aby byla logika explicitně kódována programátorem.
• Datová věda může pracovat s manuálními metodami, i když nejsou příliš užitečné, zatímco algoritmy strojového učení je obtížné ručně implementovat.
• Datová věda není podmnožinou umělé inteligence (AI), zatímco technologie strojového učení je podmnožinou umělé inteligence (AI).
• Technika datové vědy vám pomáhá vytvářet poznatky z dat zabývajících se všemi složitostmi reálného světa, zatímco metoda strojového učení vám pomáhá předpovídat výsledek pro nové databázové hodnoty.

Zde rozlišuji mezi datovou vědou a strojovým učením a metodicky přezkoumám jejich klady a zápory.

Co je to Data Science?

Data Science je oblast studia, která zahrnuje získávání poznatků z obrovského množství dat pomocí různých vědeckých metod, algoritmů a procesů. Pomůže vám objevit skryté vzorce v nezpracovaných datech.

Data Science je interdisciplinární obor, který vám umožňuje extrahovat znalosti ze strukturovaných nebo nestrukturovaných dat. Tato technologie vám umožňuje převést obchodní problém do výzkumného projektu a následně jej převést zpět do praktického řešení. Termín Data Science se objevil kvůli vývoji matematické statistiky, analýzy dat a velkých dat.

Co je strojové učení?

Strojové učení je systém, který se může učit z dat prostřednictvím sebezdokonalování a bez explicitního kódování logiky programátorem. Průlom přichází s myšlenkou, že stroj se může jednotlivě učit z příkladu (tj. dat), aby produkoval přesné výsledky.

Strojové učení kombinuje data se statistickými nástroji k predikci výstupu. Tento výstup pak korporace používají k vytváření praktických poznatků. Strojové učení úzce souvisí s data miningem a bayesovským prediktivním modelováním. Stroj přijímá data jako vstup a používá algoritmus k formulování odpovědí.

Rozdíl mezi datovou vědou a strojovým učením

Dovolte mi vysvětlit hlavní rozdíly mezi datovou vědou a strojovým učením:

Datová věda	Strojové učení
Datová věda je interdisciplinární obor, který využívá vědecké metody, algoritmy a systémy k získávání znalostí z mnoha strukturálních a nestrukturovaných dat.	Strojové učení je vědecké studium algoritmů a statistických modelů. Tato metoda se používá k provedení konkrétního úkolu.
Technika datové vědy vám pomáhá vytvářet poznatky z dat zabývajících se všemi složitostmi reálného světa.	Metoda strojového učení vám pomůže předpovědět výsledek nových databází z historických dat pomocí matematických modelů.
Téměř všechna vstupní data jsou generována ve formátu čitelném pro člověka, který je čten nebo analyzován lidmi.	Vstupní data pro strojové učení budou transformována, zejména pro použité algoritmy.
Datová věda může pracovat i s manuálními metodami, i když nejsou příliš užitečné.	Algoritmy strojového učení je obtížné ručně implementovat.
Data science je kompletní proces.	Strojové učení je jediným krokem v celém procesu datové vědy.
Datová věda není podmnožinou umělé inteligence (AI).	Technologie strojového učení je podmnožinou umělé inteligence (AI).
V Data Science se používají velké paměti RAM a SSD, což vám pomůže překonat problémy s úzkým hrdlem I/O.	Ve strojovém učení se GPU používají pro intenzivní vektorové operace.

Role a odpovědnosti datového vědce

Po práci v oboru vám mohu říci, že k tomu, abyste se stali datovým vědcem, jsou potřeba některé důležité dovednosti.

• Znalosti o správě nestrukturovaných dat
• Praktická zkušenost v SQL databáze kódování
• Schopnost porozumět více analytickým funkcím
• Data mining se používá pro zpracování, čištění a ověřování integrity dat používaných pro analýzu
• Získejte data a rozpoznávejte sílu
• Spolupracujte s profesionálními konzultanty DevOps, abyste zákazníkům pomohli zprovoznit modely

Role a odpovědnosti inženýrů strojového učení

Zde jsou některé důležité dovednosti, které jsem označil za nezbytné, abych se stal datovým vědcem.

• Znalost evoluce dat a statistického modelování
• Pochopení a aplikace algoritmů
• Zpracování přirozeného jazyka
• Návrh datové architektury
• Techniky reprezentace textu
• Hluboké znalosti programátorských dovedností
• Znalost pravděpodobnosti a statistiky
• Navrhujte systémy strojového učení a mějte znalosti o technologii hlubokého učení
• Implementujte vhodné algoritmy a nástroje strojového učení

Výzvy technologie Data Science

Jak jsem se dozvěděl, zde jsou některé životně důležité dovednosti, které musíte zvládnout, abyste se stali datovými vědci.

• Široká škála informací a dat potřebných pro přesnou analýzu
• Není k dispozici dostatečný počet talentů pro datovou vědu
• Vedení neposkytuje finanční podporu týmu pro vědu o datech.
• Nedostupnost/obtížný přístup k datům
• Výsledky datové vědy nejsou efektivně využívány osobami s rozhodovací pravomocí
• Vysvětlit datovou vědu ostatním je obtížné.
• Problémy se soukromím
• Nedostatek významného doménového experta
• Pokud je organizace velmi malá, nemůže mít tým vědy o datech.

Výzvy strojového učení

Podle mých zkušeností jsou toto hlavní výzvy metod strojového učení:

• Chybí data nebo rozmanitost v datové sadě.
• Stroj se nemůže učit, pokud nejsou k dispozici žádná data. Kromě toho datová sada s nedostatkem rozmanitosti dává stroji potíže.
• Aby se stroj naučil smysluplný náhled, musí mít heterogenitu.
• Je nepravděpodobné, že by algoritmus mohl extrahovat informace, když neexistují žádné nebo jen málo variací.
• Doporučuje se mít alespoň 20 pozorování na skupinu, aby se stroj naučil.
• Toto omezení může vést ke špatnému hodnocení a předpovědi.

Aplikace datové vědy

Z mé zkušenosti se jedná o aplikace Data Science.

• Vyhledávání na internetu: Vyhledávání Google využívá technologii datové vědy k vyhledání konkrétního výsledku během zlomku sekundy
• Systémy doporučení: Vytvořit systém doporučení. Například „doporučení přátelé“ na Facebooku nebo navrhovaná videa na YouTube, vše se děje s pomocí Data Science.
• Rozpoznávání obrazu a řeči: Systémy rozpoznávající řeč jako Siri, Google Assistant a Alexa fungují na technice datové vědy. Facebook navíc rozpozná vaše přátele, když s nimi nahrajete fotografii.
• Herní svět: EA Sports, Sony a Nintendo využívají technologii datové vědy. To vylepší váš herní zážitek. Hry jsou nyní vyvíjeny pomocí technik strojového učení. Může se sám aktualizovat, když přejdete na vyšší úrovně.
• Online srovnání cen: PriceRunner, Junglee a Shopzilla pracují na mechanismu datové vědy. Zde jsou data načítána z příslušných webových stránek pomocí API.

Aplikace strojového učení

Na základě mých znalostí jsou zde aplikace strojového učení:

• Automatizace: Strojové učení, které funguje zcela autonomně v jakékoli oblasti bez nutnosti jakéhokoli lidského zásahu; roboti například provádějí základní procesní kroky ve výrobních závodech.
• Finanční průmysl: Strojové učení je ve finančním průmyslu stále oblíbenější. Banky používají ML hlavně k nalezení vzorců v datech, ale také k prevenci podvodů.
• Vládní organizace: Vláda využívá ML k řízení veřejné bezpečnosti a veřejných služeb. Vezměte si příklad z Číny, která má masivní rozpoznávání obličejů. Vláda používá Umělá inteligence aby zabránil Jaywalkerovi.
• Zdravotnický průmysl: Zdravotnictví bylo jedním z prvních odvětví, které využívalo strojové učení pro detekci obrazu.

Jak si vybrat mezi datovou vědou a strojovým učením

S tímto modelem jsem vycvičil stroje na automatizaci úkolů, které by byly pro člověka vyčerpávající nebo nemožné. Kromě toho může strojové učení činit rozhodnutí bez nutnosti zásahu člověka.

Na druhou stranu vám datová věda může pomoci odhalit podvody pomocí pokročilých algoritmů strojového učení. Pomůže vám také zabránit jakýmkoli významným finančním ztrátám. Pomáhá vám provádět analýzu sentimentu, abyste změřili loajalitu zákazníků ke značce.