Perbedaan Antara Ilmu Data dan Pembelajaran Mesin
Perbedaan Utama antara Ilmu Data dan Pembelajaran Mesin
- Ilmu Data adalah kombinasi algoritma, alat, dan teknik pembelajaran mesin yang membantu Anda menemukan pola tersembunyi yang umum dalam data mentah. Sedangkan Pembelajaran mesin adalah cabang ilmu komputer yang menangani pemrograman sistem untuk secara otomatis belajar dan berkembang seiring pengalaman.
- Ilmu Data mengekstrak wawasan dari sejumlah besar data melalui penggunaan berbagai metode, algoritma, dan proses ilmiah. Di sisi lain, Pembelajaran Mesin adalah sistem yang dapat belajar dari data melalui peningkatan diri dan tanpa logika yang dikodekan secara eksplisit oleh programmer.
- Ilmu data dapat bekerja dengan metode manual, meskipun tidak terlalu berguna, sedangkan algoritma pembelajaran mesin sulit diterapkan secara manual.
- Ilmu data bukan merupakan bagian dari Kecerdasan Buatan (AI), sedangkan teknologi pembelajaran mesin adalah bagian dari Kecerdasan Buatan (AI).
- Teknik ilmu data membantu Anda membuat wawasan dari data yang menangani semua kompleksitas dunia nyata, sementara metode Pembelajaran Mesin membantu Anda memprediksi hasil untuk nilai basis data baru.

Di sini, saya membedakan antara ilmu data dan pembelajaran mesin dan secara metodis akan meninjau kelebihan dan kekurangannya masing-masing.
Apa itu Ilmu Data?
Ilmu Data adalah bidang studi yang melibatkan penggalian wawasan dari sejumlah besar data melalui penggunaan berbagai metode, algoritma, dan proses ilmiah. Bidang ini membantu Anda menemukan pola tersembunyi dalam data mentah.
Ilmu Data adalah bidang interdisipliner yang memungkinkan Anda mengekstrak pengetahuan dari data terstruktur atau tidak terstruktur. Teknologi ini memungkinkan Anda menerjemahkan masalah bisnis menjadi proyek penelitian dan kemudian menerjemahkannya kembali menjadi solusi praktis. Istilah Ilmu Data muncul karena evolusi statistik matematika, analisis data, dan data besar.
Apa itu Pembelajaran Mesin?
Pembelajaran mesin adalah sistem yang dapat belajar dari data melalui pengembangan diri dan tanpa logika yang dikodekan secara eksplisit oleh pemrogram. Terobosan ini hadir dengan gagasan bahwa mesin dapat belajar dari sebuah contoh (misalnya data) untuk menghasilkan hasil yang akurat.
Pembelajaran mesin menggabungkan data dengan alat statistik untuk memprediksi keluaran. Keluaran ini kemudian digunakan oleh perusahaan untuk menghasilkan wawasan yang dapat ditindaklanjuti. Pembelajaran mesin terkait erat dengan penambangan data dan pemodelan prediktif Bayesian. Mesin menerima data sebagai masukan dan menggunakan algoritma untuk merumuskan jawaban.
Perbedaan Antara Ilmu Data dan Pembelajaran Mesin
Izinkan saya menjelaskan perbedaan utama antara ilmu data dan pembelajaran mesin:
Ilmu data | Pembelajaran mesin |
---|---|
Ilmu data adalah bidang interdisipliner yang menggunakan metode ilmiah, algoritme, dan sistem untuk mengekstraksi pengetahuan dari banyak data struktural dan tidak terstruktur. | Pembelajaran mesin adalah studi ilmiah tentang algoritma dan model statistik. Metode ini digunakan untuk melakukan tugas tertentu. |
Teknik ilmu data membantu Anda menciptakan wawasan dari data yang menangani semua kompleksitas dunia nyata. | Metode pembelajaran mesin membantu Anda memprediksi hasil database baru dari data historis dengan bantuan model matematika. |
Hampir semua data masukan dihasilkan dalam format yang dapat dibaca manusia, yang dibaca atau dianalisis oleh manusia. | Data masukan untuk Pembelajaran Mesin akan diubah, terutama untuk algoritma yang digunakan. |
Ilmu data juga dapat bekerja dengan metode manual, meskipun tidak terlalu berguna. | Algoritma pembelajaran mesin sulit diimplementasikan secara manual. |
Ilmu data adalah proses yang lengkap. | Pembelajaran mesin adalah satu langkah dalam keseluruhan proses ilmu data. |
Ilmu data bukanlah bagian dari Kecerdasan Buatan (AI). | Teknologi pembelajaran mesin adalah bagian dari Kecerdasan Buatan (AI). |
Dalam Ilmu Data, RAM dan SSD tinggi digunakan, yang membantu Anda mengatasi masalah kemacetan I/O. | Dalam Machine Learning, GPU digunakan untuk operasi vektor intensif. |
Peran dan Tanggung Jawab Ilmuwan Data
Setelah bekerja di lapangan, saya dapat memberi tahu Anda bahwa ada beberapa keterampilan penting yang diperlukan untuk menjadi seorang data scientist.
- Pengetahuan tentang manajemen data tidak terstruktur
- Pengalaman langsung di database SQL coding
- Mampu memahami berbagai fungsi analitis
- Penambangan data digunakan untuk memproses, membersihkan, dan memverifikasi integritas data yang digunakan untuk analisis
- Dapatkan data dan kenali kekuatannya
- Bekerja sama dengan konsultan DevOps profesional untuk membantu pelanggan mengoperasionalkan model
Peran dan Tanggung Jawab Insinyur Pembelajaran Mesin
Berikut adalah beberapa keterampilan penting yang saya identifikasi diperlukan untuk menjadi ilmuwan data.
- Pengetahuan tentang evolusi data dan pemodelan statistik
- Pengertian dan penerapan algoritma
- Pemrosesan bahasa alami
- Desain arsitektur data
- Teknik representasi teks
- Pengetahuan mendalam tentang keterampilan pemrograman
- Pengetahuan tentang probabilitas dan statistik
- Rancang sistem pembelajaran mesin dan miliki pengetahuan tentang teknologi pembelajaran mendalam
- Menerapkan algoritme dan alat pembelajaran mesin yang sesuai
Tantangan Teknologi Ilmu Data
Seperti yang telah saya pelajari, berikut beberapa keterampilan penting yang perlu Anda kuasai untuk menjadi data scientist.
- Beragamnya informasi dan data yang dibutuhkan untuk analisis yang akurat
- Tidak tersedia kumpulan bakat ilmu data yang memadai
- Manajemen tidak memberikan dukungan finansial untuk tim ilmu data.
- Tidak tersedianya/sulitnya akses terhadap data
- Hasil ilmu data tidak digunakan secara efektif oleh pengambil keputusan bisnis
- Menjelaskan ilmu data kepada orang lain itu sulit.
- Masalah privasi
- Kurangnya pakar domain yang signifikan
- Jika sebuah organisasi berukuran sangat kecil, organisasi tersebut tidak dapat memiliki tim ilmu data.
Tantangan Pembelajaran Mesin
Berdasarkan pengalaman saya, berikut adalah tantangan utama metode pembelajaran mesin:
- Ia kekurangan data atau keragaman dalam kumpulan data.
- Mesin tidak dapat belajar jika tidak ada data yang tersedia. Selain itu, kumpulan data yang kurang beragam akan menyulitkan mesin.
- Mesin harus memiliki heterogenitas untuk mempelajari wawasan yang bermakna.
- Kecil kemungkinan suatu algoritma dapat mengekstraksi informasi ketika tidak ada atau sedikit variasi.
- Disarankan untuk melakukan setidaknya 20 observasi per kelompok untuk membantu pembelajaran mesin.
- Kendala ini dapat menyebabkan evaluasi dan prediksi yang buruk.
Aplikasi Ilmu Data
Dari pengalaman saya, ini adalah aplikasi dari Ilmu Data.
- Pencarian Internet: Penelusuran Google menggunakan teknologi ilmu data untuk menelusuri hasil tertentu dalam sepersekian detik
- Sistem Rekomendasi: Untuk membuat sistem rekomendasi. Misalnya, “teman yang disarankan” di Facebook atau video yang disarankan” di YouTube, semuanya dilakukan dengan bantuan Ilmu Data.
- Pengenalan Gambar dan Ucapan: Sistem pengenalan ucapan seperti Siri, Google Assistant, dan Alexa dijalankan dengan teknik ilmu data. Terlebih lagi, Facebook mengenali teman Anda saat Anda mengunggah foto bersama mereka.
- Dunia Permainan: EA Sports, Sony, dan Nintendo menggunakan teknologi ilmu data. Ini meningkatkan pengalaman bermain game Anda. Game kini dikembangkan menggunakan teknik pembelajaran mesin. Itu dapat memperbarui dirinya sendiri ketika Anda pindah ke level yang lebih tinggi.
- Perbandingan Harga Online: PriceRunner, Junglee, dan Shopzilla mengerjakan mekanisme ilmu data. Di sini, data diambil dari situs web yang relevan menggunakan API.
Aplikasi Pembelajaran Mesin
Berdasarkan pengetahuan saya, berikut aplikasi machine learning:
- Otomasi: Pembelajaran mesin, yang bekerja sepenuhnya secara mandiri di bidang apa pun tanpa memerlukan campur tangan manusia; misalnya, robot melakukan langkah-langkah proses penting di pabrik.
- Industri Keuangan: Pembelajaran mesin semakin populer di industri keuangan. Bank terutama menggunakan ML untuk menemukan pola dalam data tetapi juga untuk mencegah penipuan.
- Organisasi pemerintah: Pemerintah memanfaatkan ML untuk mengelola keselamatan dan utilitas publik. Ambil contoh Tiongkok yang memiliki pengenalan wajah secara masif. Pemerintah menggunakan kecerdasan buatan untuk mencegah Jaywalker.
- Industri Perawatan Kesehatan: Layanan kesehatan adalah salah satu industri pertama yang menggunakan pembelajaran mesin untuk mendeteksi gambar.
Cara Memilih Antara Ilmu Data dan Pembelajaran Mesin
Dengan model ini, saya telah melatih mesin untuk mengotomatiskan tugas-tugas yang mungkin melelahkan atau tidak mungkin dilakukan manusia. Selain itu, pembelajaran mesin dapat membuat keputusan tanpa memerlukan campur tangan manusia.
Di sisi lain, ilmu data dapat membantu Anda mendeteksi penipuan menggunakan algoritma pembelajaran mesin yang canggih. Ilmu data juga membantu Anda mencegah kerugian finansial yang signifikan. Ilmu data membantu Anda melakukan analisis sentimen untuk mengukur loyalitas merek pelanggan.