Différence entre la science des données et l'apprentissage automatique

Différence clé entre la science des données et l'apprentissage automatique

• La science des données est une combinaison d'algorithmes, d'outils et de techniques d'apprentissage automatique qui vous aident à trouver des modèles cachés courants dans les données brutes, tandis que l'apprentissage automatique est une branche de l'informatique qui traite de la programmation système pour apprendre et s'améliorer automatiquement avec l'expérience.
• La science des données permet d'extraire des informations à partir de vastes quantités de données grâce à l'utilisation de diverses méthodes, algorithmes et processus scientifiques. En revanche, l'apprentissage automatique est un système capable d'apprendre à partir de données par le biais de l'auto-amélioration et sans que la logique ne soit explicitement codée par le programmeur.
• La science des données peut fonctionner avec des méthodes manuelles, même si elles ne sont pas très utiles, tandis que les algorithmes d'apprentissage automatique sont difficiles à mettre en œuvre manuellement.
• La science des données n'est pas un sous-ensemble de l'intelligence artificielle (IA), tandis que la technologie d'apprentissage automatique est un sous-ensemble de l'intelligence artificielle (IA).
• La technique de science des données vous aide à créer des informations à partir de données traitant de toutes les complexités du monde réel, tandis que la méthode d'apprentissage automatique vous aide à prédire le résultat des nouvelles valeurs de base de données.

Ici, je fais la différence entre la science des données et l’apprentissage automatique et j’examinerai méthodiquement leurs avantages et leurs inconvénients respectifs.

Qu'est-ce que la science des données?

Sciences des données Il s'agit d'un domaine d'étude qui consiste à extraire des informations à partir de vastes quantités de données grâce à l'utilisation de diverses méthodes, algorithmes et processus scientifiques. Il vous aide à découvrir des modèles cachés dans les données brutes.

La Data Science est un domaine interdisciplinaire qui permet d'extraire des connaissances à partir de données structurées ou non structurées. Cette technologie vous permet de traduire un problème commercial en projet de recherche, puis de le traduire en solution pratique. Le terme Data Science est apparu en raison de l’évolution des statistiques mathématiques, de l’analyse des données et du Big Data.

Qu'est-ce que l'apprentissage par machine?

Machine Learning est un système qui peut apprendre des données grâce à l'auto-amélioration et sans que la logique soit explicitement codée par le programmeur. La percée vient de l'idée qu'une machine peut apprendre de manière unique à partir d'un exemple (c'est-à-dire des données) pour produire des résultats précis.

L'apprentissage automatique combine des données avec des outils statistiques pour prédire un résultat. Ce résultat est ensuite utilisé par les entreprises pour générer des informations exploitables. Apprentissage automatique est étroitement lié à l’exploration de données et à la modélisation prédictive bayésienne. La machine reçoit des données en entrée et utilise un algorithme pour formuler des réponses.

Différence entre la science des données et l'apprentissage automatique

Laissez-moi vous expliquer les principales différences entre la science des données et l'apprentissage automatique :

Science des données	Machine Learning
La science des données est un domaine interdisciplinaire qui utilise des méthodes, des algorithmes et des systèmes scientifiques pour extraire des connaissances à partir de nombreuses données structurelles et non structurées.	L'apprentissage automatique est l'étude scientifique des algorithmes et des modèles statistiques. Cette méthode est utilisée pour effectuer une tâche spécifique.
La technique de la science des données vous aide à créer des informations à partir de données traitant de toutes les complexités du monde réel.	La méthode d'apprentissage automatique vous aide à prédire le résultat de nouvelles bases de données à partir de données historiques à l'aide de modèles mathématiques.
Presque toutes les données d'entrée sont générées dans un format lisible par l'homme, qui est lu ou analysé par des humains.	Les données d’entrée pour le Machine learning seront transformées, notamment pour les algorithmes utilisés.
La science des données peut également fonctionner avec des méthodes manuelles, même si elles ne sont pas très utiles.	Les algorithmes d’apprentissage automatique sont difficiles à mettre en œuvre manuellement.
La science des données est un processus complet.	L’apprentissage automatique n’est qu’une étape dans l’ensemble du processus de science des données.
La science des données n’est pas un sous-ensemble de l’intelligence artificielle (IA).	La technologie d'apprentissage automatique est un sous-ensemble de l'intelligence artificielle (IA).
En science des données, une RAM élevée et des disques SSD sont utilisés, ce qui vous aide à surmonter les problèmes de goulot d'étranglement d'E/S.	Dans le Machine Learning, les GPU sont utilisés pour des opérations vectorielles intensives.

Rôles et responsabilités d'un Data Scientist

Ayant travaillé dans le domaine, je peux vous dire que certaines compétences importantes sont requises pour devenir data scientist.

• Connaissance de la gestion des données non structurées
• Expérience pratique dans base de données SQL Coding
• Capable de comprendre plusieurs fonctions analytiques
• L'exploration de données est utilisée pour traiter, nettoyer et vérifier l'intégrité des données utilisées pour l'analyse.
• Obtenir des données et reconnaître la force
• Travailler avec des consultants DevOps professionnels pour aider les clients à opérationnaliser leurs modèles

Rôle et responsabilités des ingénieurs en apprentissage automatique

Voici quelques compétences importantes que j’ai identifiées comme nécessaires pour devenir data scientist.

• Connaissance de l'évolution des données et de la modélisation statistique
• Compréhension et application des algorithmes
• Traitement du langage naturel
• Conception d'architecture de données
• Techniques de représentation de texte
• Connaissance approfondie des compétences en programmation
• Connaissance des probabilités et des statistiques
• Concevoir des systèmes d'apprentissage automatique et avoir une connaissance de la technologie d'apprentissage profond
• Mettre en œuvre des algorithmes et des outils d'apprentissage automatique appropriés

Défis de la technologie de la science des données

Comme je l'ai appris, voici quelques compétences essentielles que vous devez maîtriser pour devenir data scientist.

• La grande variété d’informations et de données nécessaires à une analyse précise
• Bassin de talents en science des données insuffisamment disponible
• La direction ne fournit pas de soutien financier à une équipe de science des données.
• Indisponibilité/accès difficile aux données
• Les résultats de la science des données ne sont pas utilisés efficacement par les décideurs commerciaux
• Expliquer la science des données aux autres est difficile.
• Problèmes de confidentialité
• Manque d’expert du domaine significatif
• Si une organisation est très petite, elle ne peut pas disposer d’une équipe de science des données.

Les défis de l'apprentissage automatique

D'après mon expérience, voici les principaux défis des méthodes d'apprentissage automatique :

• Il manque de données ou de diversité dans l’ensemble de données.
• La machine ne peut pas apprendre si aucune donnée n'est disponible. De plus, un jeu de données manquant de diversité donne du fil à retordre à la machine.
• Une machine doit être hétérogène pour acquérir des informations significatives.
• Il est peu probable qu’un algorithme puisse extraire des informations lorsqu’il n’y a pas ou peu de variations.
• Il est recommandé d'avoir au moins 20 observations par groupe pour aider le machine à apprendre.
• Cette contrainte peut conduire à une mauvaise évaluation et prévision.

Applications de la science des données

D'après mon expérience, ce sont les applications de Sciences des données.

• Recherche Internet: La recherche Google utilise la technologie de la science des données pour rechercher un résultat spécifique en une fraction de seconde
• Systèmes de recommandation : Créer un système de recommandation. Par exemple, « amis suggérés » sur Facebook ou vidéos suggérées » sur YouTube, tout est fait avec l’aide de la Data Science.
• Image et reconnaissance vocale : Les systèmes de reconnaissance vocale comme Siri, Google Assistant et Alexa fonctionnent selon la technique de la science des données. De plus, Facebook reconnaît vos amis lorsque vous téléchargez une photo avec eux.
• Monde du jeu : EA Sports, Sony et Nintendo utilisent la technologie de la science des données. Cela améliore votre expérience de jeu. Les jeux sont désormais développés à l’aide de techniques d’apprentissage automatique. Il peut se mettre à jour lorsque vous passez à des niveaux supérieurs.
• Comparaison des prix en ligne : PriceRunner, Junglee et Shopzilla travaillent sur le mécanisme de science des données. Ici, les données sont récupérées sur les sites Web concernés à l'aide d'API.

Applications de l'apprentissage automatique

D'après mes connaissances, voici les applications du machine learning :

• Automation: L’apprentissage automatique, qui fonctionne de manière totalement autonome dans n’importe quel domaine, sans aucune intervention humaine ; par exemple, les robots effectuent les étapes essentielles du processus dans les usines de fabrication.
• Secteur financier : L’apprentissage automatique gagne en popularité dans le secteur financier. Les banques utilisent principalement le ML pour trouver des modèles dans les données, mais aussi pour prévenir la fraude.
• Organisation gouvernementale: Le gouvernement utilise le ML pour gérer la sécurité publique et les services publics. Prenons l’exemple de la Chine, qui dispose d’une reconnaissance faciale massive. Le gouvernement utilise intelligence artificielle pour empêcher Jaywalker.
• L'industrie de la santé: La santé a été l’une des premières industries à utiliser l’apprentissage automatique pour la détection d’images.

Comment choisir entre la science des données et l'apprentissage automatique

Avec ce modèle, j’ai entraîné des machines à automatiser des tâches qui seraient exhaustives, voire impossibles pour les humains. De plus, l’apprentissage automatique peut prendre des décisions sans pratiquement aucune intervention humaine.

D'autre part, la science des données peut vous aider à détecter les fraudes à l'aide d'algorithmes avancés d'apprentissage automatique. Elle vous aide également à éviter toute perte financière importante. Elle vous aide à effectuer une analyse des sentiments pour évaluer la fidélité des clients à la marque.