Az adattudomány és a gépi tanulás közötti különbség

Főbb különbség az adattudomány és a gépi tanulás között

• Az adattudomány olyan algoritmusok, eszközök és gépi tanulási technikák kombinációja, amelyek segítenek megtalálni a gyakori rejtett mintákat a nyers adatokban, míg a gépi tanulás a számítástechnika egyik ága, amely a rendszerprogramozással foglalkozik, hogy automatikusan tanuljon és javítson a tapasztalattal.
• A Data Science hatalmas mennyiségű adatból nyer betekintést különféle tudományos módszerek, algoritmusok és folyamatok használatával. Másrészt a gépi tanulás egy olyan rendszer, amely képes tanulni az adatokból önfejlesztés útján, anélkül, hogy a logikát a programozó kifejezetten kódolta volna.
• Az adattudomány tud manuális módszerekkel dolgozni, bár nem túl hasznosak, míg a gépi tanulási algoritmusokat nehéz manuálisan megvalósítani.
• Az adattudomány nem a mesterséges intelligencia (AI) részhalmaza, míg a gépi tanulási technológia a mesterséges intelligencia (AI) részhalmaza.
• Az adattudományi technika segít a valós világ összes bonyolultságával foglalkozó adatokból betekintést készíteni, míg a gépi tanulási módszer segít megjósolni az új adatbázisértékek kimenetelét.

Itt különbséget teszek az adattudomány és a gépi tanulás között, és módszeresen áttekintem azok előnyeit és hátrányait.

Mi az adattudomány?

Data Science az a kutatási terület, amely magában foglalja a betekintést hatalmas mennyiségű adatból különböző tudományos módszerek, algoritmusok és folyamatok használatával. Segít felfedezni a rejtett mintákat a nyers adatokban.

Az adattudomány egy interdiszciplináris terület, amely lehetővé teszi a tudás kinyerését strukturált vagy strukturálatlan adatokból. Ez a technológia lehetővé teszi, hogy egy üzleti problémát kutatási projektté alakítson, majd visszafordítsa gyakorlati megoldássá. Az adattudomány kifejezés a matematikai statisztika, adatelemzés és big data fejlődése miatt jelent meg.

Mi a gépi tanulás?

Gépi tanulás egy olyan rendszer, amely képes tanulni az adatokból önfejlesztés útján, anélkül, hogy a logikát a programozó kifejezetten kódolta volna. Az áttörést az a gondolat jelenti, hogy a gép egyedülállóan tanulhat egy példából (azaz adatokból), hogy pontos eredményeket hozzon létre.

A gépi tanulás az adatokat statisztikai eszközökkel kombinálja a kimenet előrejelzéséhez. Ezt a kimenetet aztán a vállalatok felhasználják gyakorlati betekintések készítésére. Gépi tanulás szorosan kapcsolódik az adatbányászathoz és a Bayes-féle prediktív modellezéshez. A gép bemenetként adatokat fogad, és egy algoritmus segítségével fogalmazza meg a válaszokat.

Az adattudomány és a gépi tanulás közötti különbség

Hadd magyarázzam el az adattudomány és a gépi tanulás közötti főbb különbségeket:

Adat-tudomány	Gépi tanulás
Az adattudomány egy interdiszciplináris terület, amely tudományos módszereket, algoritmusokat és rendszereket használ számos strukturális és strukturálatlan adatból tudás kinyerésére.	A gépi tanulás az algoritmusok és statisztikai modellek tudományos vizsgálata. Ezt a módszert egy adott feladat elvégzésére használják.
Az adattudományi technika segít a valós világ összes bonyolultságával foglalkozó adatokból betekintést nyerni.	A gépi tanulási módszer segít az új adatbázisok kimenetelének előrejelzésében a korábbi adatokból matematikai modellek segítségével.
Szinte az összes bemeneti adat ember által olvasható formátumban jön létre, amelyet az emberek olvasnak vagy elemeznek.	A gépi tanulás bemeneti adatai átalakulnak, különösen a használt algoritmusok esetében.
Az adattudomány kézi módszerekkel is tud dolgozni, bár ezek nem túl hasznosak.	A gépi tanulási algoritmusokat nehéz manuálisan megvalósítani.
Az adattudomány egy teljes folyamat.	A gépi tanulás egyetlen lépés a teljes adattudományi folyamatban.
Az adattudomány nem a mesterséges intelligencia (AI) részhalmaza.	A gépi tanulási technológia a mesterséges intelligencia (AI) egy részhalmaza.
A Data Science-ben nagy RAM-ot és SSD-ket használnak, ami segít leküzdeni az I/O szűk keresztmetszeti problémákat.	A gépi tanulásban a GPU-kat intenzív vektorműveletekhez használják.

Az adattudós szerepei és felelősségei

Miután ezen a területen dolgoztam, elmondhatom, hogy néhány fontos készség szükséges ahhoz, hogy adattudóssá válhasson.

• Strukturálatlan adatkezelés ismerete
• Gyakorlati tapasztalat SQL adatbázis kódolás
• Képes több elemző funkció megértésére
• Az adatbányászatot az elemzéshez használt adatok feldolgozására, tisztítására és integritásának ellenőrzésére használják
• Szerezzen adatokat és ismerje fel az erősséget
• Együttműködjön professzionális DevOps-tanácsadókkal, hogy segítse az ügyfeleket a modellek működésében

A gépi tanulási mérnökök szerepe és felelőssége

Íme néhány fontos képesség, amelyet szükségesnek tartottam ahhoz, hogy adattudóssá válhassak.

• Adatfejlődés és statisztikai modellezés ismerete
• Algoritmusok megértése és alkalmazása
• Természetes nyelvfeldolgozás
• Adatarchitektúra tervezés
• Szövegábrázolási technikák
• A programozási ismeretek mélyreható ismerete
• Valószínűségszámítás és statisztika ismerete
• Tervezze meg a gépi tanulási rendszereket, és ismerje meg a mély tanulási technológiát
• Megfelelő gépi tanulási algoritmusok és eszközök alkalmazása

Az adattudományi technológia kihívásai

Amint megtudtam, itt van néhány létfontosságú készség, amelyet el kell sajátítania ahhoz, hogy adattudóssá válhasson.

• A pontos elemzéshez szükséges információk és adatok széles választéka
• Nem áll rendelkezésre megfelelő adattudományi tehetségállomány
• A vezetőség nem nyújt pénzügyi támogatást egy adattudományi csapat számára.
• Az adatok elérhetetlensége/nehéz hozzáférése
• Az adattudományi eredményeket nem használják hatékonyan az üzleti döntéshozók
• Nehéz elmagyarázni másoknak az adattudományt.
• Adatvédelmi problémák
• Jelentős területi szakértő hiánya
• Ha egy szervezet nagyon kicsi, akkor nem lehet adattudományi csapata.

A gépi tanulás kihívásai

Tapasztalataim szerint ezek a gépi tanulási módszerek elsődleges kihívásai:

• Hiányoznak az adatok vagy sokszínűség az adatkészletben.
• A gép nem tud tanulni, ha nem állnak rendelkezésre adatok. Emellett a sokféleség hiányával rendelkező adatkészlet megnehezíti a gépet.
• Egy gépnek heterogenitásra van szüksége ahhoz, hogy értelmes betekintést tanuljon.
• Nem valószínű, hogy egy algoritmus képes információt kinyerni, ha nincs vagy csak kevés változat van.
• Javasoljuk, hogy csoportonként legalább 20 megfigyelés legyen, hogy segítse a gép tanulását.
• Ez a korlátozás rossz értékeléshez és előrejelzéshez vezethet.

Az adattudomány alkalmazásai

Tapasztalataim szerint ezek az alkalmazások Data Science.

• Internetes keresés: A Google kereső adattudományi technológiát használ, hogy a másodperc töredéke alatt egy adott találatot keressen
• Ajánlórendszerek: Ajánlórendszer létrehozása. Például: „Barátok javasolt” a Facebookon vagy javasolt videók” a YouTube, minden a Data Science segítségével történik.
• Kép- és beszédfelismerés: A beszédfelismerő rendszerek, mint például a Siri, a Google Assistant és az Alexa, az adattudomány technikáján futnak. Sőt, a Facebook felismeri a barátaidat, amikor feltölt egy fényképet velük.
• Játékvilág: Az EA Sports, a Sony és a Nintendo adattudományi technológiát használ. Ez javítja a játékélményt. A játékokat ma gépi tanulási technikák segítségével fejlesztik. Frissítheti magát, ha magasabb szintre lép.
• Online ár-összehasonlítás: A PriceRunner, a Junglee és a Shopzilla az adattudományi mechanizmuson dolgoznak. Itt API-k segítségével lekérik az adatokat a releváns webhelyekről.

A gépi tanulás alkalmazásai

Ismereteim alapján itt vannak a gépi tanulás alkalmazásai:

• Automatizálás: Gépi tanulás, amely teljesen önállóan működik bármely területen, emberi beavatkozás nélkül; például robotok hajtják végre a lényeges folyamatlépéseket a gyártóüzemekben.
• Pénzügyi ipar: A gépi tanulás egyre népszerűbb a pénzügyi szektorban. A bankok főként az ML-t használják az adatokon belüli minták megtalálására, de a csalások megelőzésére is.
• Kormányzati szervezet: A kormány az ML-t használja a közbiztonság és a közművek kezelésére. Vegyük például Kínát, amely hatalmas arcfelismeréssel rendelkezik. A kormány használja Mesterséges intelligencia hogy megakadályozza Jaywalkert.
• Egészségügyi ipar: Az egészségügy volt az egyik első iparág, amely gépi tanulást használt a képfelismerésre.

Hogyan válasszunk az adattudomány és a gépi tanulás között

Ezzel a modellel gépeket képeztem ki olyan feladatok automatizálására, amelyek kimerítőek vagy lehetetlenek lennének az emberek számára. Ráadásul a gépi tanulás emberi beavatkozás nélkül is képes döntéseket hozni.

Másrészt az adattudomány fejlett gépi tanulási algoritmusok segítségével segíthet felderíteni a csalásokat. Segít megelőzni a jelentős pénzügyi veszteségeket is. Segít hangulatelemzésben, hogy felmérje az ügyfelek márkahűségét.