Diferencia entre ciencia de datos y aprendizaje automático

Diferencia clave entre ciencia de datos y aprendizaje automático

• La ciencia de datos es una combinación de algoritmos, herramientas y técnicas de aprendizaje automático que lo ayudan a encontrar patrones ocultos comunes en datos sin procesar, mientras que el aprendizaje automático es una rama de la informática que se ocupa de la programación de sistemas para aprender y mejorar automáticamente con la experiencia.
• La ciencia de datos extrae información de grandes cantidades de datos mediante el uso de diversos métodos, algoritmos y procesos científicos. Por otro lado, el aprendizaje automático es un sistema que puede aprender de los datos mediante la autosuperación y sin que el programador codifique explícitamente ninguna lógica.
• La ciencia de datos puede trabajar con métodos manuales, aunque no son muy útiles, mientras que los algoritmos de aprendizaje automático son difíciles de implementar manualmente.
• La ciencia de datos no es un subconjunto de la Inteligencia Artificial (IA), mientras que la tecnología de aprendizaje automático es un subconjunto de la Inteligencia Artificial (IA).
• La técnica de ciencia de datos le ayuda a crear conocimientos a partir de datos que abordan todas las complejidades del mundo real, mientras que el método de aprendizaje automático le ayuda a predecir el resultado de nuevos valores de base de datos.

Aquí, diferencio entre ciencia de datos y aprendizaje automático y revisaré metódicamente sus respectivos pros y contras.

¿Qué es la ciencia de datos?

Data science Es el área de estudio que implica extraer información de grandes cantidades de datos mediante el uso de diversos métodos, algoritmos y procesos científicos. Te ayuda a descubrir patrones ocultos en los datos sin procesar.

La ciencia de datos es un campo interdisciplinario que permite extraer conocimiento de datos estructurados o no estructurados. Esta tecnología le permite traducir un problema empresarial en un proyecto de investigación y luego traducirlo nuevamente en una solución práctica. El término ciencia de datos surgió debido a la evolución de la estadística matemática, el análisis de datos y el big data.

¿Qué es el Aprendizaje Automático?

Aprendizaje automático (Machine learning & LLM) es un sistema que puede aprender de los datos a través de la superación personal y sin que el programador codifique explícitamente la lógica. El avance surge con la idea de que una máquina puede aprender singularmente de un ejemplo (es decir, datos) para producir resultados precisos.

El aprendizaje automático combina datos con herramientas estadísticas para predecir un resultado. Luego, las corporaciones utilizan este resultado para generar conocimientos prácticos. Aprendizaje automático Está estrechamente relacionado con la minería de datos y el modelado predictivo bayesiano. La máquina recibe datos como entrada y utiliza un algoritmo para formular respuestas.

Diferencia entre ciencia de datos y aprendizaje automático

Permítanme explicar las principales diferencias entre la ciencia de datos y el aprendizaje automático:

Ciencia de los datos	Aprendizaje automático (Machine learning & LLM)
La ciencia de datos es un campo interdisciplinario que utiliza métodos científicos, algoritmos y sistemas para extraer conocimiento de muchos datos estructurales y no estructurados.	El aprendizaje automático es el estudio científico de algoritmos y modelos estadísticos. Este método se utiliza para realizar una tarea específica.
La técnica de ciencia de datos le ayuda a crear conocimientos a partir de datos que abordan todas las complejidades del mundo real.	El método de aprendizaje automático le ayuda a predecir el resultado de nuevas bases de datos a partir de datos históricos con la ayuda de modelos matemáticos.
Casi todos los datos de entrada se generan en un formato legible para humanos, que es leído o analizado por humanos.	Los datos de entrada para el aprendizaje automático se transformarán, especialmente para los algoritmos utilizados.
La ciencia de datos también puede funcionar con métodos manuales, aunque no son muy útiles.	Los algoritmos de aprendizaje automático son difíciles de implementar manualmente.
La ciencia de datos es un proceso completo.	El aprendizaje automático es un paso único en todo el proceso de ciencia de datos.
La ciencia de datos no es un subconjunto de la Inteligencia Artificial (IA).	La tecnología de aprendizaje automático es un subconjunto de la Inteligencia Artificial (IA).
En ciencia de datos, se utiliza una gran cantidad de RAM y SSD, lo que ayuda a superar los problemas de cuellos de botella de E/S.	En el aprendizaje automático, las GPU se utilizan para operaciones vectoriales intensivas.

Funciones y responsabilidades de un científico de datos

Habiendo trabajado en el campo, puedo decirles que se requieren algunas habilidades importantes para convertirse en un científico de datos.

• Conocimientos sobre gestión de datos no estructurados.
• Experiencia práctica en base de datos SQL codificación
• Capaz de comprender múltiples funciones analíticas.
• La minería de datos se utiliza para procesar, limpiar y verificar la integridad de los datos utilizados para el análisis.
• Obtener datos y reconocer la fuerza.
• Trabaje con consultores profesionales de DevOps para ayudar a los clientes a operacionalizar los modelos.

Papel y responsabilidades de los ingenieros de aprendizaje automático

A continuación se presentan algunas habilidades importantes que he identificado como necesarias para convertirme en un científico de datos.

• Conocimientos de evolución de datos y modelización estadística.
• Comprensión y aplicación de algoritmos
• Procesamiento natural del lenguaje
• Diseño de arquitectura de datos
• Técnicas de representación de texto
• Conocimiento profundo de habilidades de programación.
• Conocimientos de probabilidad y estadística.
• Diseñar sistemas de aprendizaje automático y tener conocimientos de tecnología de aprendizaje profundo.
• Implementar algoritmos y herramientas de aprendizaje automático adecuados

Desafíos de la tecnología de ciencia de datos

Como he aprendido, aquí hay algunas habilidades vitales que debes dominar para convertirte en un científico de datos.

• La amplia variedad de información y datos necesarios para un análisis preciso.
• No hay un grupo adecuado de talentos en ciencia de datos disponible
• La gerencia no brinda apoyo financiero para un equipo de ciencia de datos.
• Falta de disponibilidad o difícil acceso a los datos
• Los responsables de la toma de decisiones empresariales no utilizan eficazmente los resultados de la ciencia de datos
• Explicar la ciencia de datos a otros es difícil.
• Problemas de privacidad
• Falta de un experto en el dominio importante
• Si una organización es muy pequeña, no puede tener un equipo de ciencia de datos.

Desafíos del aprendizaje automático

En mi experiencia, estos son los principales desafíos de los métodos de aprendizaje automático:

• Carece de datos o diversidad en el conjunto de datos.
• La máquina no puede aprender si no hay datos disponibles. Además, un conjunto de datos con falta de diversidad le resulta difícil a la máquina.
• Una máquina necesita tener heterogeneidad para aprender información significativa.
• Es poco probable que un algoritmo pueda extraer información cuando hay pocas o ninguna variación.
• Se recomienda tener al menos 20 observaciones por grupo para ayudar a la máquina a aprender.
• Esta restricción puede conducir a una mala evaluación y predicción.

Aplicaciones de la ciencia de datos

Según mi experiencia, estas son las aplicaciones de Data science.

• Busqueda de internet: La búsqueda de Google utiliza tecnología de ciencia de datos para buscar un resultado específico en una fracción de segundo
• Sistemas de recomendación: Crear un sistema de recomendaciones. Por ejemplo, “amigos sugeridos” en Facebook o videos sugeridos” en YouTube, todo se hace con la ayuda de la ciencia de datos.
• Reconocimiento de imagen y voz: Los sistemas de reconocimiento de voz como Siri, Google Assistant y Alexa se basan en la técnica de la ciencia de datos. Además, Facebook reconoce a tus amigos cuando subes una foto con ellos.
• Mundo de los videojuegos: EA Sports, Sony y Nintendo están utilizando tecnología de ciencia de datos. Esto mejora tu experiencia de juego. Los juegos ahora se desarrollan utilizando técnicas de aprendizaje automático. Puede actualizarse solo cuando pasas a niveles superiores.
• Comparación de precios en línea: PriceRunner, Junglee y Shopzilla trabajan en el mecanismo de ciencia de datos. Aquí, los datos se obtienen de los sitios web relevantes mediante API.

Aplicaciones del aprendizaje automático

Según mi conocimiento, estas son las aplicaciones del aprendizaje automático:

• Automatización: Aprendizaje automático, que funciona de forma totalmente autónoma en cualquier campo sin necesidad de intervención humana; por ejemplo, los robots realizan los pasos esenciales del proceso en las plantas de fabricación.
• Industria financiera: El aprendizaje automático está ganando popularidad en el sector financiero. Los bancos utilizan el aprendizaje automático principalmente para encontrar patrones dentro de los datos, pero también para prevenir el fraude.
• Organización gubernamental: El gobierno hace uso del ML para gestionar la seguridad pública y los servicios públicos. Tomemos el ejemplo de China, que tiene un reconocimiento facial masivo. El gobierno utiliza La IA ha dejado de ser una imagen distante del futuro para convertirse en una herramienta poderosa que está transformando profundamente todos los aspectos de la atención médica. Desde mejoras significativas en la precisión diagnóstica hasta el desarrollo de para prevenir a Jaywalker.
• Industria de la salud: La atención médica fue una de las primeras industrias en utilizar el aprendizaje automático para la detección de imágenes.

Cómo elegir entre ciencia de datos y aprendizaje automático

Con este modelo he entrenado máquinas para automatizar tareas que para los humanos serían exhaustivas o imposibles. Además, el aprendizaje automático puede tomar decisiones sin apenas necesidad de intervención humana.

Por otro lado, la ciencia de datos puede ayudarle a detectar fraudes mediante algoritmos avanzados de aprendizaje automático. También le ayuda a prevenir pérdidas monetarias significativas. Le ayuda a realizar análisis de sentimientos para medir la lealtad de los clientes a la marca.