Razlika između znanosti o podacima i strojnog učenja

Ključna razlika između znanosti o podacima i strojnog učenja

• Data Science kombinacija je algoritama, alata i tehnika strojnog učenja koje vam pomažu pronaći uobičajene skrivene obrasce u neobrađenim podacima, dok je strojno učenje grana računalne znanosti koja se bavi programiranjem sustava za automatsko učenje i poboljšanje s iskustvom.
• Data Science izvlači uvide iz golemih količina podataka upotrebom različitih znanstvenih metoda, algoritama i procesa. S druge strane, strojno učenje je sustav koji može učiti iz podataka kroz samopoboljšanje i bez logike koju programer eksplicitno kodira.
• Znanost o podacima može raditi s ručnim metodama, iako one nisu vrlo korisne, dok je algoritme strojnog učenja teško implementirati ručno.
• Znanost o podacima nije podskup Umjetne inteligencije (AI), dok je tehnologija strojnog učenja podskup Umjetne inteligencije (AI).
• Tehnika znanosti o podacima pomaže vam da stvorite uvide iz podataka koji se bave svim složenostima stvarnog svijeta, dok vam metoda strojnog učenja pomaže predvidjeti ishod za nove vrijednosti baze podataka.

Ovdje pravim razliku između znanosti o podacima i strojnog učenja i metodički ću pregledati njihove prednosti i mane.

Što je znanost o podacima?

Znanost podatke je područje proučavanja koje uključuje izvlačenje uvida iz golemih količina podataka korištenjem različitih znanstvenih metoda, algoritama i procesa. Pomaže vam otkriti skrivene obrasce u neobrađenim podacima.

Znanost o podacima je interdisciplinarno polje koje vam omogućuje izvlačenje znanja iz strukturiranih ili nestrukturiranih podataka. Ova vam tehnologija omogućuje prevođenje poslovnog problema u istraživački projekt, a zatim ga prevođenje natrag u praktično rješenje. Izraz Data Science pojavio se zbog evolucije matematičke statistike, analize podataka i velikih podataka.

Što je strojno učenje?

Strojno učenje je sustav koji može učiti iz podataka kroz samopoboljšanje i bez logike koju programer eksplicitno kodira. Proboj dolazi s idejom da stroj može pojedinačno učiti iz primjera (tj. podataka) kako bi proizveo točne rezultate.

Strojno učenje kombinira podatke sa statističkim alatima za predviđanje rezultata. Taj rezultat zatim koriste korporacije za stvaranje djelotvornih uvida. Strojno učenje usko je povezan s rudarenjem podataka i Bayesovim prediktivnim modeliranjem. Stroj prima podatke kao ulaz i koristi algoritam za formuliranje odgovora.

Razlika između znanosti o podacima i strojnog učenja

Dopustite mi da objasnim glavne razlike između znanosti o podacima i strojnog učenja:

Podaci znanosti	Strojno učenje
Znanost o podacima je interdisciplinarno područje koje koristi znanstvene metode, algoritme i sustave za izvlačenje znanja iz mnogih strukturnih i nestrukturiranih podataka.	Strojno učenje znanstveno je proučavanje algoritama i statističkih modela. Ova metoda se koristi za izvođenje određenog zadatka.
Tehnika znanosti o podacima pomaže vam stvoriti uvide iz podataka koji se bave svim složenostima stvarnog svijeta.	Metoda strojnog učenja pomaže vam predvidjeti ishod novih baza podataka iz povijesnih podataka uz pomoć matematičkih modela.
Gotovo svi ulazni podaci generiraju se u formatu čitljivom za čovjeka, koji ljudi čitaju ili analiziraju.	Ulazni podaci za strojno učenje će se transformirati, posebno za korištene algoritme.
Znanost o podacima može raditi i s ručnim metodama, iako one nisu baš korisne.	Algoritme strojnog učenja teško je implementirati ručno.
Znanost o podacima je cjelovit proces.	Strojno učenje jedan je korak u cijelom procesu znanosti o podacima.
Znanost o podacima nije podskup umjetne inteligencije (AI).	Tehnologija strojnog učenja podskup je umjetne inteligencije (AI).
U znanosti o podacima koriste se veliki RAM i SSD-ovi, što vam pomaže u prevladavanju problema s uskim grlom I/O.	U strojnom učenju GPU-ovi se koriste za intenzivne vektorske operacije.

Uloge i odgovornosti podatkovnog znanstvenika

Budući da sam radio na terenu, mogu vam reći da postoje neke važne vještine potrebne da postanete podatkovni znanstvenik.

• Poznavanje upravljanja nestrukturiranim podacima
• Praktično iskustvo u SQL baza podataka šifriranje
• Sposobnost razumijevanja višestrukih analitičkih funkcija
• Rudarenje podataka koristi se za obradu, čišćenje i provjeru integriteta podataka koji se koriste za analizu
• Dobiti podatke i prepoznati snagu
• Surađujte s profesionalnim DevOps konzultantima kako biste korisnicima pomogli u operacionalizaciji modela

Uloga i odgovornosti inženjera strojnog učenja

Evo nekih važnih vještina koje sam prepoznao kao potrebne da postanem podatkovni znanstvenik.

• Poznavanje evolucije podataka i statističkog modeliranja
• Razumijevanje i primjena algoritama
• Obrada prirodnog jezika
• Dizajn podatkovne arhitekture
• Tehnike prikazivanja teksta
• Duboko poznavanje vještina programiranja
• Poznavanje vjerojatnosti i statistike
• Dizajnirajte sustave strojnog učenja i posjedujte znanje o tehnologiji dubokog učenja
• Implementirati odgovarajuće algoritme i alate strojnog učenja

Izazovi tehnologije znanosti o podacima

Kao što sam naučio, evo nekih vitalnih vještina koje morate savladati da biste postali podatkovni znanstvenik.

• Širok izbor informacija i podataka potrebnih za točnu analizu
• Nije dostupan odgovarajući fond talenata za znanost podataka
• Uprava ne pruža financijsku potporu timu za podatkovne znanosti.
• Nedostupnost/otežan pristup podacima
• Donositelji poslovnih odluka ne koriste učinkovito rezultate podatkovne znanosti
• Teško je drugima objasniti znanost o podacima.
• Problemi s privatnošću
• Nedostatak značajnog stručnjaka za domenu
• Ako je organizacija vrlo mala, ne može imati tim za znanost podataka.

Izazovi strojnog učenja

Prema mom iskustvu, ovo su primarni izazovi metoda strojnog učenja:

• Nedostaju mu podaci ili raznolikost u skupu podataka.
• Stroj ne može učiti ako nema dostupnih podataka. Osim toga, skup podataka s nedostatkom raznolikosti otežava stroju.
• Stroj treba imati heterogenost da bi naučio smislen uvid.
• Malo je vjerojatno da algoritam može izvući informacije kada nema ili ima malo varijacija.
• Preporuča se imati najmanje 20 promatranja po skupini kako bi se stroju pomoglo u učenju.
• Ovo ograničenje može dovesti do loše procjene i predviđanja.

Primjena znanosti o podacima

Iz mog iskustva, ovo su aplikacije od Znanost podatke.

• Pretraživanje interneta: Google pretraživanje koristi tehnologiju znanosti o podacima za traženje određenog rezultata u djeliću sekunde
• Sustavi preporuka: Za stvaranje sustava preporuka. Na primjer, “predloženi prijatelji” na Facebooku ili predloženi videozapisi” na YouTube, sve se radi uz pomoć Data Science.
• Prepoznavanje slike i govora: Sustavi za prepoznavanje govora kao što su Siri, Google Assistant i Alexa rade na tehnici podatkovne znanosti. Štoviše, Facebook prepoznaje vaše prijatelje kada učitate fotografiju s njima.
• Svijet igara: EA Sports, Sony i Nintendo koriste tehnologiju znanosti o podacima. Ovo poboljšava vaše iskustvo igranja. Igre se sada razvijaju pomoću tehnika strojnog učenja. Može se ažurirati kada prijeđete na više razine.
• Usporedba online cijena: PriceRunner, Junglee i Shopzilla rade na mehanizmu znanosti o podacima. Ovdje se podaci dohvaćaju s relevantnih web stranica pomoću API-ja.

Primjene strojnog učenja

Na temelju mog znanja, ovo su primjene strojnog učenja:

• Automatizacija: Strojno učenje, koje radi potpuno autonomno u bilo kojem području bez potrebe za bilo kakvom ljudskom intervencijom; na primjer, roboti izvode bitne korake procesa u proizvodnim pogonima.
• Financijska industrija: Strojno učenje postaje sve popularnije u financijskoj industriji. Banke uglavnom koriste ML za pronalaženje uzoraka unutar podataka, ali i za sprječavanje prijevara.
• Vladina organizacija: Vlada koristi ML za upravljanje javnom sigurnošću i komunalnim uslugama. Uzmimo primjer Kine, koja ima masovno prepoznavanje lica. Vlada koristi umjetna inteligencija spriječiti Jaywalkera.
• Zdravstvena industrija: Zdravstvo je bila jedna od prvih industrija koja je koristila strojno učenje za detekciju slika.

Kako odabrati između znanosti o podacima i strojnog učenja

S ovim modelom sam osposobio strojeve za automatizaciju zadataka koji bi bili iscrpljujući ili nemogući za ljude. Štoviše, strojno učenje može donositi odluke uz jedva ikakvu potrebu za ljudskom intervencijom.

S druge strane, znanost o podacima može vam pomoći u otkrivanju prijevara pomoću naprednih algoritama strojnog učenja. Također vam pomaže spriječiti značajne novčane gubitke. Pomaže vam u provođenju analize raspoloženja kako biste procijenili lojalnost robne marke kupaca.