Ciencia de datos versus aprendizaje automático: diferencia entre ellos

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 le ayudan a encontrar patrones ocultos comunes a partir de los 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 conocimientos 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 a través de la superación personal y sin que el programador codifique explícitamente la lógica.
  • La ciencia de datos puede funcionar 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 relacionados con todas las comunicaciones del mundo real.plexidades, mientras que el método de aprendizaje automático le ayuda a predecir el resultado de nuevos valores de la base de datos.
Ciencia de datos versus aprendizaje automático
Ciencia de datos versus aprendizaje automático

En este Tutorial de ciencia de datos de diferencia entre ciencia de datos y aprendizaje automático. Primero aprendamos:

¿Qué es la ciencia de datos?

Data science es el área de estudio que implica extraer conocimientos de grandes cantidades de datos mediante el uso de diversos métodos, algoritmos y procesos científicos. Le ayuda a descubrir patrones ocultos a partir de 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.

Data science
¿Qué es la ciencia de datos?

¿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 del ejemplo (es decir, de los datos) para producir resultados precisos.

El aprendizaje automático combina datos con herramientas estadísticas para predecir un resultado. Luego, la empresa utiliza este resultado para generar información útil. El 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.

Aprendizaje automático (Machine learning & LLM)

¿Qué es el Aprendizaje Automático?

Mira el siguientewing Diferencias clave entre aprendizaje automático y ciencia de datos.

Diferencia entre ciencia de datos y aprendizaje automático

Estas son 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, algoritmos y sistemas científicos 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 relacionados con todas las comunicaciones del mundo real.plexdades. El método de aprendizaje automático le ayuda a predecir los resultados 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 por humanos, que los humanos leen o analizan. 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. Algoritmos de aprendizaje automático 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 le ayuda a superar los problemas de cuellos de botella de E/S. En Machine Learning, las GPU se utilizan para operaciones vectoriales intensivas.

Funciones y responsabilidades de un científico de datos

A continuación, se muestran algunas habilidades importantes necesarias para convertirse en científico de datos.

  • Conocimientos sobre gestión de datos no estructurados.
  • Experiencia práctica en codificación de bases de datos SQL.
  • Capaz de comprender múltiples funciones analíticas.
  • Minería de datos utilizada 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 poner en funcionamiento los modelos.

Papel y responsabilidades de los ingenieros de aprendizaje automático

Aquí hay una habilidad importante necesaria para convertirse en ingenieros de aprendizaje automático.

  • Conocimientos de evolución de datos y modelización estadística.
  • Comprensión y aplicación de algoritmos.
  • Procesamiento natural del lenguaje
  • Datos archidiseño de textura
  • Técnicas de representación de texto
  • Conocimiento profundo de habilidades de programación.
  • Conocimientos de probabilidad y estadística.
  • Diseñar sistemas de aprendizaje automático y conocimiento de la tecnología de aprendizaje profundo.
  • Implementar algoritmos y herramientas de aprendizaje automático apropiados.

Desafíos de la tecnología de ciencia de datos

Aquí se presentan importantes desafíos de la tecnología de ciencia de datos.

  • Se necesita una amplia variedad de información y datos 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 resultados de la ciencia de datos no son utilizados eficazmente por los tomadores de decisiones empresariales
  • 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

Estos son los principales desafíos del método 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 que la Máquina aprenda.
  • Esta restricción puede conducir a una mala evaluación y predicción.

Aplicaciones de la ciencia de datos

A continuación se muestran las aplicaciones de Data science

Búsqueda en 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

El habla reconoce sistemas como Siri, Google Assistant y Alexa se ejecutan según la técnica de la ciencia de datos. Además, Facebook reconoce a tu amigo cuando subes una foto con él.

mundo del juego

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

Aquí se muestran las aplicaciones del aprendizaje automático:

Automatización

Aprendizaje automático, que funciona de forma totalmente autónoma en cualquier ámbito sin necesidad de intervención humana. Por ejemplo, robots que realizan los pasos esenciales del proceso en las plantas de fabricación.

Industria financiera

El aprendizaje automático es growing en popularidad en la industria financiera. Los bancos utilizan el ML 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 con el reconocimiento facial masivo. El gobierno utiliza Inteligencia Artificial para prevenir peatones imprudentes.

Industria de la salud

La atención médica fue una de las primeras industrias en utilizar el aprendizaje automático con detección de imágenes.

Ciencia de datos o aprendizaje automático: ¿cuál es mejor?

El máquina de aprendizaje El método es ideal para analizar, comprender e identificar un patrón en los datos. Puede utilizar este modelo para entrenar una máquina para automatizar tareas que serían exhaustivas o imposibles para un ser humano. Además, el aprendizaje automático puede tomar decisiones con una mínima intervención humana.

Por otro lado, la ciencia de datos puede ayudarle a detectar fraudes utilizando algoritmos avanzados de aprendizaje automático. También le ayuda a evitar pérdidas monetarias importantes. Le ayuda a realizar un análisis de sentimiento para medir la lealtad a la marca del cliente.