Data Science vs. maschinelles Lernen – Unterschiede zwischen ihnen

Hauptunterschied zwischen Data Science und maschinellem Lernen

  • Data Science ist eine Kombination aus Algorithmen, Werkzeugen und Techniken des maschinellen Lernens, die Ihnen hilft, häufige versteckte Muster aus den Rohdaten zu finden. Maschinelles Lernen hingegen ist ein Zweig der Informatik, der sich mit der Systemprogrammierung befasst, um mit Erfahrung automatisch zu lernen und sich zu verbessern.
  • Data Science extrahiert Erkenntnisse aus riesigen Datenmengen mithilfe verschiedener wissenschaftlicher Methoden, Algorithmen und Prozesse. Andererseits ist maschinelles Lernen ein System, das durch Selbstverbesserung aus Daten lernen kann, ohne dass die Logik explizit vom Programmierer codiert wird.
  • Data Science kann mit manuellen Methoden arbeiten, diese sind jedoch nicht sehr nützlich, während Algorithmen für maschinelles Lernen 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 der Data-Science-Technik können Sie Erkenntnisse aus Daten gewinnen, die sich mit der gesamten realen Kommunikation befassenplexities, während die Methode des maschinellen Lernens Ihnen hilft, das Ergebnis für neue Datenbankwerte vorherzusagen.
Datenwissenschaft vs. maschinelles Lernen
Datenwissenschaft vs. maschinelles Lernen

In diesem Data Science-Tutorial Was den Unterschied zwischen Data Science und maschinellem Lernen betrifft, lernen wir zunächst Folgendes:

Was ist Data Science?

Daten Wissenschaft ist der Studienbereich, bei dem es darum geht, mithilfe verschiedener wissenschaftlicher Methoden, Algorithmen und Prozesse Erkenntnisse aus riesigen Datenmengen zu gewinnen. Es hilft Ihnen, versteckte Muster aus den Rohdaten zu entdecken.

Data Science ist ein interdisziplinäres Gebiet, das es Ihnen ermöglicht, Wissen aus strukturierten oder unstrukturierten Daten zu extrahieren. Diese Technologie ermöglicht es Ihnen, ein Geschäftsproblem in ein Forschungsprojekt zu übersetzen und es dann wieder in eine praktische Lösung umzusetzen. Der Begriff Data Science ist aufgrund der Entwicklung der mathematischen Statistik, Datenanalyse und Big Data entstanden.

Daten Wissenschaft
Was ist Data Science?

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 dem Beispiel (dh den Daten) lernen kann, um genaue Ergebnisse zu erzielen.

Maschinelles Lernen kombiniert Daten mit statistischen Tools, um eine Ausgabe vorherzusagen. Diese Ergebnisse werden dann vom 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.

Maschinelles lernen

Was ist maschinelles Lernen?

Überprüfen Sie Folgendeswing Hauptunterschiede zwischen maschinellem Lernen und Data Science.

Unterschied zwischen Data Science und maschinellem Lernen

Hier sind die Hauptunterschiede zwischen Data Science und maschinellem Lernen:

Datenwissenschaft Maschinelles lernen
Data Science ist ein interdisziplinäres Gebiet, das wissenschaftliche Methoden, Algorithmen und Systeme nutzt, um Wissen aus vielen strukturellen und unstrukturierten Daten zu extrahieren. Maschinelles Lernen ist die wissenschaftliche Untersuchung von Algorithmen und statistischen Modellen. Mit dieser Methode wird eine bestimmte Aufgabe ausgeführt.
Mithilfe der Data-Science-Technik können Sie Erkenntnisse aus Daten gewinnen, die sich mit der gesamten realen Kommunikation befassenplexitäten. Die Methode des maschinellen Lernens hilft Ihnen, mithilfe mathematischer Modelle das Ergebnis neuer Datenbanken aus historischen Daten vorherzusagen.
Nahezu alle Eingabedaten werden in einem für Menschen lesbaren Format generiert, das von Menschen gelesen oder analysiert werden kann. Eingabedaten für maschinelles Lernen werden transformiert, insbesondere für die verwendeten Algorithmen.
Data Science kann auch mit manuellen Methoden arbeiten, diese sind jedoch nicht sehr nützlich. Algorithmen für maschinelles Lernen sind manuell schwer zu 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 wird viel RAM und SSD verwendet, was Ihnen hilft, I/O-Engpassprobleme zu überwinden. Beim maschinellen Lernen werden GPUs für intensive Vektoroperationen verwendet.

Rollen und Verantwortlichkeiten eines Datenwissenschaftlers

Hier sind einige wichtige Fähigkeiten aufgeführt, die erforderlich sind, um Data Scientist zu werden

  • Kenntnisse über unstrukturiertes Datenmanagement
  • Praktische Erfahrung in der SQL-Datenbankcodierung
  • 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 wichtige Fähigkeiten erforderlich, um Ingenieure für maschinelles Lernen zu werden

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

Herausforderungen der Data-Science-Technologie

Hier liegen wichtige Herausforderungen der Data Science-Technologie

  • Für eine genaue Analyse ist eine große Vielfalt an Informationen und Daten erforderlich
  • Es ist kein ausreichender Talentpool für Datenwissenschaft verfügbar
  • Das Management leistet keine finanzielle Unterstützung für ein Data-Science-Team.
  • Nichtverfügbarkeit/schwieriger Zugriff auf Daten
  • Data-Science-Ergebnisse 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

Hier sind die Hauptherausforderungen der Methode des maschinellen Lernens:

  • 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 Informationen extrahieren kann, 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

Hier finden Sie die Anwendung von Daten Wissenschaft

Internetsuche

Die Google-Suche nutzt datenwissenschaftliche Technologie, um innerhalb eines Sekundenbruchteils nach einem bestimmten Ergebnis zu suchen

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 Assistant und Alexa basieren auf der Technik der Datenwissenschaft. Darüber hinaus erkennt Facebook Ihren Freund, wenn Sie ein Foto mit ihm hochladen.

Gaming-Welt

EA Sports, Sony und Nintendo nutzen datenwissenschaftliche 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

Hier finden Sie Anwendungen des maschinellen Lernens:

Automation

Maschinelles Lernen, das in jedem Bereich völlig autonom funktioniert, ohne dass ein menschliches Eingreifen erforderlich ist. Zum Beispiel Roboter, die in Produktionsanlagen die wesentlichen Prozessschritte durchführen.

Finanzindustrie

Maschinelles Lernen ist großartigwing in der Finanzbranche immer beliebter. Banken nutzen ML hauptsächlich, 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 mit massiver Gesichtserkennung. Die Regierung nutzt Künstliche Intelligenz um Jaywalker zu verhindern.

Gesundheitsindustrie

Das Gesundheitswesen war eine der ersten Branchen, die maschinelles Lernen mit Bilderkennung einsetzte.

Data Science oder maschinelles Lernen – Was ist besser?

Der Maschinelles Lernen Die Methode eignet sich ideal zum Analysieren, Verstehen und Identifizieren eines Musters in den Daten. Mit diesem Modell können Sie einer Maschine beibringen, Aufgaben zu automatisieren, die für einen Menschen erschöpfend oder unmöglich wären. Darüber hinaus kann maschinelles Lernen Entscheidungen mit minimalem menschlichen Eingriff treffen.

Andererseits kann Ihnen die Datenwissenschaft mithilfe fortschrittlicher Algorithmen für maschinelles Lernen dabei helfen, Betrug zu erkennen. Es hilft Ihnen auch, erhebliche finanzielle Verluste zu vermeiden. Es hilft Ihnen, Stimmungsanalysen durchzuführen, um die Markentreue Ihrer Kunden zu messen.