Ero datatieteen ja koneoppimisen välillä

Keskeinen ero tietotieteen ja koneoppimisen välillä

• Data Science on yhdistelmä algoritmeja, työkaluja ja koneoppimistekniikoita, jotka auttavat löytämään yleisiä piilotettuja kuvioita raakadatasta, kun taas koneoppiminen on tietojenkäsittelytieteen ala, joka käsittelee järjestelmäohjelmointia, joka oppii automaattisesti ja kehittyy kokemuksen myötä.
• Data Science poimii oivalluksia valtavista tietomääristä käyttämällä erilaisia ​​tieteellisiä menetelmiä, algoritmeja ja prosesseja. Toisaalta koneoppiminen on järjestelmä, joka voi oppia tiedoista itsensä parantamisen kautta ilman, että ohjelmoija koodaa logiikkaa erikseen.
• Tietotiede voi työskennellä manuaalisilla menetelmillä, vaikka ne eivät ole kovin hyödyllisiä, kun taas koneoppimisalgoritmeja on vaikea toteuttaa manuaalisesti.
• Tietotiede ei ole tekoälyn (AI) osajoukko, kun taas koneoppimistekniikka on tekoälyn (AI) osajoukko.
• Datatieteen tekniikka auttaa sinua luomaan näkemyksiä tiedoista, jotka käsittelevät kaikkia todellisen maailman monimutkaisia ​​asioita, kun taas koneoppimismenetelmä auttaa ennustamaan uusien tietokantaarvojen tuloksia.

Tässä teen eron datatieteen ja koneoppimisen välillä ja tarkastelen järjestelmällisesti niiden edut ja haitat.

Mikä on tietotiede?

data Science on tutkimusalue, joka sisältää oivalluksia valtavista tietomääristä käyttämällä erilaisia ​​tieteellisiä menetelmiä, algoritmeja ja prosesseja. Se auttaa sinua löytämään piileviä kuvioita raakatiedoista.

Tietotiede on monitieteinen ala, jonka avulla voit poimia tietoa strukturoidusta tai jäsentämättömästä tiedosta. Tämän tekniikan avulla voit muuntaa liiketoimintaongelman tutkimusprojektiksi ja sitten kääntää sen takaisin käytännölliseksi ratkaisuksi. Termi Data Science on syntynyt matemaattisten tilastojen, data-analyysin ja big datan kehityksen vuoksi.

Mikä on koneoppiminen?

Koneen oppiminen on järjestelmä, joka voi oppia tiedoista itsensä parantamisen kautta ilman, että ohjelmoija koodaa logiikkaa erikseen. Läpimurto tulee siitä ajatuksesta, että kone voi yksittäistapauksessa oppia esimerkistä (eli datasta) tuottaakseen tarkkoja tuloksia.

Koneoppiminen yhdistää datan tilastollisiin työkaluihin tulosten ennustamiseksi. Yritykset käyttävät tätä tulostetta käytännöllisten oivallusten tekemiseen. Koneen oppiminen liittyy läheisesti tiedon louhintaan ja Bayesin ennustavaan mallinnukseen. Kone vastaanottaa dataa syötteenä ja käyttää algoritmia vastausten muotoiluun.

Ero datatieteen ja koneoppimisen välillä

Selitän tärkeimmät erot datatieteen ja koneoppimisen välillä:

Tietotiede	Koneen oppiminen
Datatiede on monitieteinen ala, joka käyttää tieteellisiä menetelmiä, algoritmeja ja järjestelmiä poimimaan tietoa monista rakenteellisista ja strukturoimattomista tiedoista.	Koneoppiminen on algoritmien ja tilastollisten mallien tieteellinen tutkimus. Tätä menetelmää käytetään tietyn tehtävän suorittamiseen.
Datatieteen tekniikka auttaa sinua luomaan näkemyksiä tiedoista, jotka käsittelevät kaikkia todellisen maailman monimutkaisia ​​asioita.	Koneoppimismenetelmä auttaa ennustamaan uusien tietokantojen lopputuloksia historiallisista tiedoista matemaattisten mallien avulla.
Lähes kaikki syöttödata tuotetaan ihmisen luettavassa muodossa, jonka ihmiset lukevat tai analysoivat.	Koneoppimisen syöttötiedot muunnetaan erityisesti käytettävien algoritmien osalta.
Tietotiede voi toimia myös manuaalisilla menetelmillä, vaikka ne eivät ole kovin hyödyllisiä.	Koneoppimisalgoritmeja on vaikea toteuttaa manuaalisesti.
Datatiede on täydellinen prosessi.	Koneoppiminen on yksi vaihe koko datatieteen prosessissa.
Tietotiede ei ole tekoälyn (AI) osajoukko.	Koneoppimisteknologia on tekoälyn (AI) osajoukko.
Data Sciencessä käytetään paljon RAM-muistia ja SSD-levyjä, mikä auttaa sinua voittamaan I/O-pullonkaula-ongelmat.	Koneoppimisessa GPU:ita käytetään intensiivisiin vektoritoimintoihin.

Tietotieteilijän roolit ja vastuut

Alalla työskenneltyäni voin kertoa, että datatieteilijäksi tuleminen vaatii tärkeitä taitoja.

• Strukturoimattoman tiedonhallinnan tuntemus
• Käytännön kokemusta SQL-tietokannan koodaus
• Pystyy ymmärtämään useita analyyttisiä toimintoja
• Tiedonlouhintaa käytetään analysointiin käytettyjen tietojen käsittelyyn, puhdistamiseen ja eheyden tarkistamiseen
• Hanki tiedot ja tunnista vahvuus
• Työskentele ammattimaisten DevOps-konsulttien kanssa auttaaksesi asiakkaita toteuttamaan malleja

Koneoppimisinsinöörien rooli ja vastuut

Tässä on joitain tärkeitä taitoja, jotka olen tunnistanut tarpeellisiksi tullakseni datatieteilijäksi.

• Tietojen evoluution ja tilastollisen mallintamisen tuntemus
• Algoritmien ymmärtäminen ja soveltaminen
• Luonnollisen kielen käsittely
• Tietoarkkitehtuurin suunnittelu
• Tekstin esitystekniikat
• Ohjelmointitaitojen syvällinen tuntemus
• Todennäköisyyslaskennan ja tilastojen tuntemus
• Suunnittele koneoppimisjärjestelmiä ja sinulla on syväoppimisteknologian tuntemus
• Ota käyttöön asianmukaiset koneoppimisalgoritmit ja -työkalut

Tietotekniikan haasteet

Kuten olen oppinut, tässä on joitain tärkeitä taitoja, jotka sinun on hallittava tullaksesi datatieteilijäksi.

• Laaja valikoima tietoja ja tietoja, joita tarvitaan tarkkaan analysointiin
• Riittämätöntä datatieteen lahjakkuutta ei ole saatavilla
• Johto ei tarjoa taloudellista tukea datatieteiden tiimille.
• Tietojen saatavuus / vaikea pääsy tietoihin
• Tietotieteen tuloksia ei hyödynnetä tehokkaasti yritysten päättäjien keskuudessa
• Datatieteen selittäminen muille on vaikeaa.
• Tietosuojakysymykset
• Merkittävän toimialueen asiantuntijan puute
• Jos organisaatio on hyvin pieni, sillä ei voi olla datatieteen tiimiä.

Koneoppimisen haasteet

Kokemukseni mukaan nämä ovat koneoppimismenetelmien tärkeimmät haasteet:

• Tietojoukosta puuttuu dataa tai monimuotoisuutta.
• Kone ei voi oppia, jos tietoja ei ole saatavilla. Lisäksi tietojoukko, jossa ei ole monipuolisuutta, vaikeuttaa konetta.
• Koneessa on oltava heterogeeninen, jotta se oppii merkityksellisen näkemyksen.
• On epätodennäköistä, että algoritmi voi poimia tietoa, kun muunnelmia ei ole tai niitä on vähän.
• On suositeltavaa tehdä vähintään 20 havaintoa ryhmää kohden, jotta kone oppii.
• Tämä rajoitus voi johtaa huonoon arviointiin ja ennusteeseen.

Datatieteen sovellukset

Kokemukseni mukaan nämä ovat sovelluksia data Science.

• Internet-haku: Google-haku käyttää datatieteen teknologiaa tietyn tuloksen hakemiseen sekunnin murto-osassa
• Suositusjärjestelmät: Suositusjärjestelmän luominen. Esimerkiksi "ehdotetut ystävät" Facebookissa tai ehdotetut videot YouTube, kaikki tehdään Data Sciencen avulla.
• Kuvan ja puheentunnistus: Puheentunnistusjärjestelmät, kuten Siri, Google Assistant ja Alexa, toimivat datatieteen tekniikalla. Lisäksi Facebook tunnistaa ystäväsi, kun lataat kuvan heidän kanssaan.
• Pelimaailma: EA Sports, Sony ja Nintendo käyttävät tietotekniikkateknologiaa. Tämä parantaa pelikokemustasi. Nyt pelejä kehitetään koneoppimistekniikoilla. Se voi päivittää itsensä, kun siirryt korkeammalle tasolle.
• Hintavertailu verkossa: PriceRunner, Junglee ja Shopzilla työskentelevät datatieteen mekanismin parissa. Täällä tiedot noudetaan asiaankuuluvilta verkkosivustoilta API:iden avulla.

Koneoppimisen sovellukset

Tietojeni perusteella tässä on koneoppimisen sovelluksia:

• Automaatio: Koneoppiminen, joka toimii täysin itsenäisesti millä tahansa alalla ilman ihmisen väliintuloa; esimerkiksi robotit suorittavat tärkeimmät prosessivaiheet tuotantolaitoksissa.
• Rahoitusala: Koneoppimisen suosio kasvaa finanssialalla. Pankit käyttävät pääasiassa ML:ää löytääkseen kuvioita tiedoista, mutta myös estääkseen petoksia.
• Valtion organisaatio: Hallitus käyttää ML:ää yleisen turvallisuuden ja laitosten hallintaan. Otetaan esimerkki Kiinasta, jossa on valtava kasvojentunnistus. Hallitus käyttää Tekoäly estääkseen Jaywalkerin.
• Terveydenhuoltoala: Terveydenhuolto oli yksi ensimmäisistä teollisuudenaloista, joka käytti koneoppimista kuvantunnistukseen.

Kuinka valita tietotieteen ja koneoppimisen välillä

Tällä mallilla olen kouluttanut koneita automatisoimaan tehtäviä, jotka olisivat tyhjentäviä tai mahdottomia ihmisille. Lisäksi koneoppiminen voi tehdä päätöksiä tuskin ihmisen väliintulon tarpeessa.

Toisaalta datatiede voi auttaa sinua havaitsemaan petokset kehittyneiden koneoppimisalgoritmien avulla. Se auttaa myös estämään merkittäviä rahallisia menetyksiä. Sen avulla voit suorittaa mielipideanalyysin asiakkaiden brändiuskollisuuden mittaamiseksi.