Unterschied zwischen Data Science und maschinellem Lernen

Hauptunterschied zwischen Data Science und maschinellem Lernen

• Data Science ist eine Kombination aus Algorithmen, Tools und Techniken des maschinellen Lernens, die Ihnen dabei helfen, in Rohdaten verborgene Muster zu finden. Maschinelles Lernen hingegen ist ein Zweig der Informatik, der sich mit der Systemprogrammierung befasst, um mit der Erfahrung automatisch zu lernen und sich zu verbessern.
• Data Science-AbsolventtracEs gewinnt Erkenntnisse aus riesigen Datenmengen mithilfe verschiedener wissenschaftlicher Methoden, Algorithmen und Prozesse. Maschinelles Lernen hingegen ist ein System, das durch Selbstoptimierung aus Daten lernen kann, ohne dass die Logik explizit vom Programmierer codiert wird.
• In der Datenwissenschaft kann mit manuellen Methoden gearbeitet werden, obwohl diese nicht sehr nützlich sind, während Algorithmen des maschinellen Lernens schwer manuell zu implementieren sind.
• Datenwissenschaft ist keine Teilmenge der künstlichen Intelligenz (KI), während die Technologie des maschinellen Lernens eine Teilmenge der künstlichen Intelligenz (KI) ist.
• Mithilfe von Data-Science-Techniken können Sie Erkenntnisse aus Daten gewinnen, die sich mit allen Komplexitäten der realen Welt befassen, während Sie mit der Methode des maschinellen Lernens das Ergebnis für neue Datenbankwerte vorhersagen können.

Dabei unterscheide ich zwischen Data Science und Machine Learning und gehe methodisch auf deren jeweilige Vor- und Nachteile ein.

Was ist Data Science?

Daten Wissenschaft ist das Studiengebiet, das sich mit Ex befassttracEs ermöglicht die Gewinnung von Erkenntnissen aus riesigen Datenmengen durch den Einsatz verschiedener wissenschaftlicher Methoden, Algorithmen und Prozesse. So lassen sich verborgene Muster in den Rohdaten aufdecken.

Data Science ist ein interdisziplinäres Feld, das es Ihnen ermöglicht, ...tracWissen aus strukturierten oder unstrukturierten Daten gewinnen. Diese Technologie ermöglicht es, ein Geschäftsproblem in ein Forschungsprojekt zu übersetzen und anschließend in eine praktische Lösung umzuwandeln. Der Begriff Data Science entstand aufgrund der Entwicklung mathematischer Statistik, Datenanalyse und Big Data.

Was ist maschinelles Lernen?

Maschinelles lernen ist ein System, das durch Selbstverbesserung aus Daten lernen kann, ohne dass die Logik explizit vom Programmierer codiert wird. Der Durchbruch geht auf die Idee zurück, dass eine Maschine einzeln aus einem Beispiel (z. B. Daten) lernen kann, um genaue Ergebnisse zu erzielen.

Maschinelles Lernen kombiniert Daten mit statistischen Tools, um eine Ausgabe vorherzusagen. Diese Ergebnisse werden dann von Unternehmen genutzt, um umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen. Maschinelles Lernen ist eng mit Data Mining und Bayes'scher Vorhersagemodellierung verbunden. Die Maschine empfängt Daten als Eingabe und verwendet einen Algorithmus, um Antworten zu formulieren.

Unterschied zwischen Data Science und maschinellem Lernen

Lassen Sie mich die Hauptunterschiede zwischen Data Science und maschinellem Lernen erklären:

Datenwissenschaft	Maschinelles lernen
Data Science ist ein interdisziplinäres Feld, das wissenschaftliche Methoden, Algorithmen und Systeme nutzt, um …tract Wissen aus vielen strukturierten und unstrukturierten Daten.	Maschinelles Lernen ist die wissenschaftliche Untersuchung von Algorithmen und statistischen Modellen. Diese Methode wird verwendet, um eine bestimmte Aufgabe auszuführen.
Mithilfe von Data-Science-Techniken können Sie aus Daten Erkenntnisse gewinnen, die sich mit allen Komplexitäten der realen Welt befassen.	Mithilfe der Methode des maschinellen Lernens können Sie mithilfe mathematischer Modelle das Ergebnis neuer Datenbanken anhand historischer Daten vorhersagen.
Fast alle Eingabedaten werden in einem für Menschen lesbaren Format generiert, das von Menschen gelesen oder analysiert werden kann.	Eingabedaten für Maschinelles Lernen werden speziell für die verwendeten Algorithmen transformiert.
Data Science kann auch mit manuellen Methoden arbeiten, diese sind jedoch nicht sehr nützlich.	Algorithmen für maschinelles Lernen lassen sich nur schwer manuell implementieren.
Data Science ist ein vollständiger Prozess.	Maschinelles Lernen ist ein einzelner Schritt im gesamten Data-Science-Prozess.
Datenwissenschaft ist keine Teilmenge der künstlichen Intelligenz (KI).	Maschinelle Lerntechnologie ist eine Teilmenge der künstlichen Intelligenz (KI).
In Data Science werden viel RAM und SSDs verwendet, was Ihnen hilft, I/O-Engpassprobleme zu überwinden.	Beim maschinellen Lernen werden GPUs für intensive Vektoroperationen verwendet.

Rollen und Verantwortlichkeiten eines Datenwissenschaftlers

Da ich in diesem Bereich gearbeitet habe, kann ich Ihnen sagen, dass einige wichtige Fähigkeiten erforderlich sind, um ein Datenwissenschaftler zu werden.

• Kenntnisse über unstrukturiertes Datenmanagement
• Praktische Erfahrung in SQL-Datenbank Verschlüsselung
• Kann mehrere analytische Funktionen verstehen
• Data Mining dient der Verarbeitung, Bereinigung und Überprüfung der Integrität der für die Analyse verwendeten Daten
• Erhalten Sie Daten und erkennen Sie die Stärke
• Arbeiten Sie mit professionellen DevOps-Beratern zusammen, um Kunden bei der Operationalisierung von Modellen zu unterstützen

Rolle und Verantwortlichkeiten von Ingenieuren für maschinelles Lernen

Hier sind einige wichtige Fähigkeiten, die ich als notwendig erachtet habe, um Datenwissenschaftler zu werden.

• Kenntnisse in Datenentwicklung und statistischer Modellierung
• Verständnis und Anwendung von Algorithmen
• Verarbeitung natürlicher Sprache
• Entwurf der Datenarchitektur
• Techniken zur Textdarstellung
• Fundierte Kenntnisse in Programmierkenntnissen
• Kenntnisse in Wahrscheinlichkeit und Statistik
• Entwerfen Sie maschinelle Lernsysteme und verfügen Sie über Kenntnisse der Deep-Learning-Technologie
• Implementieren Sie geeignete Algorithmen und Tools für maschinelles Lernen

Herausforderungen der Data-Science-Technologie

Wie ich gelernt habe, sind hier einige wichtige Fähigkeiten, die Sie beherrschen müssen, um Datenwissenschaftler zu werden.

• Die große Vielfalt an Informationen und Daten, die für eine genaue Analyse erforderlich sind
• Es ist kein ausreichender Talentpool für Datenwissenschaft verfügbar
• Das Management leistet keine finanzielle Unterstützung für ein Data-Science-Team.
• Nichtverfügbarkeit/schwieriger Zugriff auf Daten
• Die Ergebnisse der Datenwissenschaft werden von Entscheidungsträgern in der Wirtschaft nicht effektiv genutzt
• Es ist schwierig, anderen die Datenwissenschaft zu erklären.
• Datenschutzprobleme
• Mangel an bedeutendem Fachexperten
• Wenn eine Organisation sehr klein ist, kann sie kein Data-Science-Team haben.

Herausforderungen des maschinellen Lernens

Meiner Erfahrung nach sind dies die größten Herausforderungen maschineller Lernmethoden:

• Es fehlen Daten oder Diversität im Datensatz.
• Die Maschine kann nicht lernen, wenn keine Daten verfügbar sind. Außerdem macht ein Datensatz mit mangelnder Diversität der Maschine zu schaffen.
• Eine Maschine muss über Heterogenität verfügen, um aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen.
• Es ist unwahrscheinlich, dass ein Algorithmus extracInformationen, wenn es keine oder nur wenige Variationen gibt.
• Es wird empfohlen, mindestens 20 Beobachtungen pro Gruppe durchzuführen, um das maschinelle Lernen zu unterstützen.
• Diese Einschränkung kann zu einer schlechten Bewertung und Vorhersage führen.

Anwendungen der Datenwissenschaft

Aus meiner Erfahrung sind dies die Anwendungen von Daten Wissenschaft.

• Internetsuche: Google Die Suche nutzt Datenwissenschaftstechnologie, um innerhalb eines Bruchteils einer Sekunde ein bestimmtes Ergebnis zu finden.
• Empfehlungssysteme: So erstellen Sie ein Empfehlungssystem. Zum Beispiel „Vorgeschlagene Freunde“ auf Facebook oder „Vorgeschlagene Videos“ auf YouTube, alles wird mit Hilfe von Data Science erledigt.
• Bild- und Spracherkennung: Spracherkennungssysteme wie Siri, Google Google Assistant und Alexa basieren auf Methoden der Datenanalyse. Außerdem erkennt Facebook Ihre Freunde, wenn Sie ein Foto mit ihnen hochladen.
• Gaming-Welt: EA Sports, Sony und Nintendo nutzen Data-Science-Technologie. Dies verbessert Ihr Spielerlebnis. Spiele werden heute mithilfe von Techniken des maschinellen Lernens entwickelt. Es kann sich selbst aktualisieren, wenn Sie zu höheren Ebenen wechseln.
• Online-Preisvergleich: PriceRunner, Junglee und Shopzilla arbeiten am Data-Science-Mechanismus. Dabei werden Daten mithilfe von APIs von den entsprechenden Websites abgerufen.

Anwendungen des maschinellen Lernens

Nach meinem Wissen sind hier die Anwendungen des maschinellen Lernens:

• Automation: Maschinelles Lernen, das in jedem Bereich völlig autonom funktioniert, ohne dass ein menschliches Eingreifen erforderlich ist; Beispielsweise übernehmen Roboter in Produktionsanlagen die wesentlichen Prozessschritte.
• Finanzbranche: Maschinelles Lernen erfreut sich in der Finanzbranche wachsender Beliebtheit. Banken nutzen ML vor allem, um Muster in den Daten zu finden, aber auch, um Betrug zu verhindern.
• Regierungsorganisation: Die Regierung nutzt ML, um die öffentliche Sicherheit und Versorgungseinrichtungen zu verwalten. Nehmen Sie das Beispiel China, das über eine enorme Gesichtserkennung verfügt. Die Regierung nutzt Künstliche Intelligenz um Jaywalker zu verhindern.
• Gesundheitsindustrie: Das Gesundheitswesen war eine der ersten Branchen, die maschinelles Lernen zur Bilderkennung einsetzte.

So wählen Sie zwischen Data Science und maschinellem Lernen

Mit diesem Modell habe ich Maschinen trainiert, Aufgaben zu automatisieren, die für Menschen erschöpfend oder unmöglich wären. Darüber hinaus kann maschinelles Lernen Entscheidungen treffen, ohne dass ein menschliches Eingreifen erforderlich ist.

Andererseits kann Ihnen die Datenwissenschaft dabei helfen, Betrug mithilfe fortschrittlicher Algorithmen des maschinellen Lernens aufzudecken. Sie hilft Ihnen auch dabei, erhebliche finanzielle Verluste zu vermeiden. Sie unterstützt Sie bei der Durchführung einer Stimmungsanalyse, um die Markentreue der Kunden zu messen.