Andmeteaduse ja masinõppe erinevus

Peamised erinevused andmeteaduse ja masinõppe vahel

• Andmeteadus on algoritmide, tööriistade ja masinõppetehnikate kombinatsioon, mis aitab teil leida algandmetes levinud peidetud mustreid, samas kui masinõpe on arvutiteaduse haru, mis tegeleb süsteemi programmeerimisega, et automaatselt õppida ja kogemustega täiustada.
• Data Science ammutab teadmisi tohututest andmehulkadest erinevate teaduslike meetodite, algoritmide ja protsesside abil. Teisest küljest on masinõpe süsteem, mis saab andmetest õppida enesetäiendamise teel ja ilma, et programmeerija oleks loogikat selgesõnaliselt kodeerinud.
• Andmeteadus võib töötada käsitsi meetoditega, kuigi need pole eriti kasulikud, samas kui masinõppe algoritme on raske käsitsi rakendada.
• Andmeteadus ei ole tehisintellekti (AI) alamhulk, samas kui masinõppetehnoloogia on tehisintellekti (AI) alamhulk.
• Andmeteaduse tehnika aitab teil luua teavet kõigi reaalse maailma keerukust käsitlevate andmete põhjal, samas kui masinõppemeetod aitab prognoosida uute andmebaasiväärtuste tulemusi.

Siin eristan ma andmeteadust ja masinõpet ning vaatan metoodiliselt läbi nende plussid ja miinused.

Mis on andmeteadus?

andmed Science on uurimisvaldkond, mis hõlmab arusaamade hankimist tohututest andmehulkadest erinevate teaduslike meetodite, algoritmide ja protsesside kasutamise kaudu. See aitab avastada algandmetes peidetud mustreid.

Andmeteadus on interdistsiplinaarne valdkond, mis võimaldab ammutada teadmisi struktureeritud või struktureerimata andmetest. See tehnoloogia võimaldab teil muuta äriprobleemi uurimisprojektiks ja seejärel tõlkida selle tagasi praktiliseks lahenduseks. Mõiste andmeteadus on tekkinud matemaatilise statistika, andmeanalüüsi ja suurandmete arengu tõttu.

Mis on masinõpe?

Masinõpe on süsteem, mis saab andmetest õppida enesetäiendamise teel ja ilma, et programmeerija oleks loogikat selgesõnaliselt kodeerinud. Läbimurre tuleneb ideest, et masin saab täpsete tulemuste saamiseks õppida üksikult näitest (st andmetest).

Masinõpe ühendab andmed statistiliste tööriistadega, et ennustada väljundit. Seejärel kasutavad ettevõtted seda väljundit praktilise ülevaate tegemiseks. Masinõpe on tihedalt seotud andmekaevandamise ja Bayesi ennustava modelleerimisega. Masin võtab andmed vastu sisendina ja kasutab vastuste formuleerimiseks algoritmi.

Erinevus andmeteaduse ja masinõppe vahel

Lubage mul selgitada peamisi erinevusi andmeteaduse ja masinõppe vahel:

Andmeteadus	Masinõpe
Andmeteadus on interdistsiplinaarne valdkond, mis kasutab teaduslikke meetodeid, algoritme ja süsteeme teadmiste ammutamiseks paljudest struktuursetest ja struktureerimata andmetest.	Masinõpe on algoritmide ja statistiliste mudelite teaduslik uurimine. Seda meetodit kasutatakse konkreetse ülesande täitmiseks.
Andmeteaduse tehnika aitab teil luua andmeid kõigi reaalse maailma keerukust käsitlevate andmete põhjal.	Masinõppemeetod aitab ennustada uute andmebaaside tulemusi ajalooliste andmete põhjal matemaatiliste mudelite abil.
Peaaegu kõik sisendandmed genereeritakse inimesele loetavas vormingus, mida inimesed loevad või analüüsivad.	Masinõppe sisendandmed muudetakse, eriti kasutatavate algoritmide jaoks.
Andmeteadus võib töötada ka käsitsi meetoditega, kuigi need pole eriti kasulikud.	Masinõppe algoritme on raske käsitsi rakendada.
Andmeteadus on terviklik protsess.	Masinõpe on kogu andmeteaduse protsessi üks samm.
Andmeteadus ei ole tehisintellekti (AI) alamhulk.	Masinõppetehnoloogia on tehisintellekti (AI) alamhulk.
Andmeteaduses kasutatakse suure RAM-i ja SSD-sid, mis aitavad ületada I/O kitsaskohtade probleeme.	Masinõppes kasutatakse GPU-sid intensiivseteks vektoroperatsioonideks.

Andmeteadlase rollid ja kohustused

Olles selles valdkonnas töötanud, võin teile öelda, et andmeteadlaseks saamiseks on vaja mõningaid olulisi oskusi.

• Teadmised struktureerimata andmehaldusest
• Praktiline kogemus sisse SQL andmebaas kodeerimine
• Suudab mõista mitmeid analüütilisi funktsioone
• Andmekaevet kasutatakse analüüsiks kasutatud andmete töötlemiseks, puhastamiseks ja terviklikkuse kontrollimiseks
• Hankige andmeid ja tuvastage tugevus
• Tehke koostööd professionaalsete DevOpsi konsultantidega, et aidata klientidel mudeleid kasutusele võtta

Masinõppeinseneride roll ja kohustused

Siin on mõned olulised oskused, mida olen tuvastanud andmeteadlaseks saamiseks vajalikeks.

• Andmete evolutsiooni ja statistilise modelleerimise tundmine
• Algoritmide mõistmine ja rakendamine
• Loomuliku keele töötlemine
• Andmearhitektuuri projekteerimine
• Teksti esitustehnikad
• Programmeerimisoskuste süvendatud tundmine
• Tõenäosuse ja statistika tundmine
• Kujundage masinõppesüsteeme ja omage teadmisi süvaõppetehnoloogiast
• Rakendage sobivaid masinõppe algoritme ja tööriistu

Andmeteaduse tehnoloogia väljakutsed

Nagu ma olen õppinud, on siin mõned olulised oskused, mida peate omandama, et saada andmeteadlaseks.

• Täpse analüüsi jaoks vajalik lai valik teavet ja andmeid
• Andmeteaduse talentide kogum pole piisav
• Juhtkond ei toeta andmeteaduse meeskonda rahaliselt.
• Andmete kättesaamatus / raske juurdepääs neile
• Andmeteaduse tulemusi ei kasuta äriotsuste langetajad tõhusalt
• Andmeteaduse teistele selgitamine on keeruline.
• Privaatsus probleemid
• Märkimisväärse domeenieksperdi puudumine
• Kui organisatsioon on väga väike, ei saa sellel olla andmeteaduse meeskonda.

Masinõppe väljakutsed

Minu kogemuse kohaselt on masinõppe meetodite peamised väljakutsed järgmised:

• Sellel puuduvad andmekogumis andmed või mitmekesisus.
• Masin ei saa õppida, kui andmed puuduvad. Pealegi annab vähese mitmekesisusega andmekogu masinale raske aja.
• Masin peab olema heterogeenne, et omandada tähendusrikast ülevaadet.
• On ebatõenäoline, et algoritm suudab teavet välja võtta, kui variatsioone pole või on vähe.
• Soovitatav on teha vähemalt 20 vaatlust rühma kohta, et aidata masinal õppida.
• See piirang võib viia halva hindamise ja prognoosimiseni.

Andmeteaduse rakendused

Minu kogemuse põhjal on need rakendused andmed Science.

• Internetiotsing: Google'i otsing kasutab andmeteaduse tehnoloogiat, et otsida konkreetset tulemust sekundi murdosa jooksul
• Soovitussüsteemid: Soovitussüsteemi loomiseks. Näiteks „soovitatud sõbrad” Facebookis või soovitatud videod YouTube, kõik tehakse Data Science’i abiga.
• Kujutise ja kõnetuvastus: Kõnetuvastussüsteemid, nagu Siri, Google Assistant ja Alexa, töötavad andmeteaduse tehnikal. Lisaks tunneb Facebook ära teie sõbrad, kui laadite üles nendega foto.
• Mängumaailm: EA Sports, Sony ja Nintendo kasutavad andmeteaduse tehnoloogiat. See parandab teie mängukogemust. Mänge arendatakse nüüd masinõppe tehnikaid kasutades. See võib end värskendada, kui liigute kõrgemale tasemele.
• Interneti-hindade võrdlus: PriceRunner, Junglee ja Shopzilla töötavad andmeteaduse mehhanismi kallal. Siin hangitakse andmed asjakohastelt veebisaitidelt API-de abil.

Masinõppe rakendused

Minu teadmiste põhjal on siin masinõppe rakendused:

• Automatiseerimine: masinõpe, mis töötab täiesti iseseisvalt mis tahes valdkonnas ilma inimese sekkumiseta; Näiteks teostavad robotid tootmistehastes olulisi protsessietappe.
• Finantstööstus: Masinõpe kasvab finantssektoris üha populaarsemaks. Pangad kasutavad peamiselt ML-i andmete seest mustrite leidmiseks, aga ka pettuste vältimiseks.
• Valitsusorganisatsioon: Valitsus kasutab ML-i avaliku turvalisuse ja kommunaalteenuste haldamiseks. Võtke näide Hiinast, kus on tohutu näotuvastus. Valitsus kasutab tehisintellekti et takistada Jaywalkerit.
• Tervishoiutööstus: Tervishoid oli üks esimesi tööstusharusid, mis kasutas piltide tuvastamiseks masinõpet.

Kuidas valida andmeteaduse ja masinõppe vahel

Selle mudeliga olen koolitanud masinaid automatiseerima ülesandeid, mis oleksid inimese jaoks ammendavad või võimatud. Veelgi enam, masinõpe võib teha otsuseid ilma inimese sekkumiseta.

Teisest küljest võib andmeteadus aidata teil pettusi tuvastada, kasutades täiustatud masinõppe algoritme. Samuti aitab see vältida olulisi rahalisi kahjusid. See aitab teil läbi viia sentimentide analüüsi, et mõõta klientide brändilojaalsust.