Differenza tra scienza dei dati e apprendimento automatico

Differenza chiave tra scienza dei dati e apprendimento automatico

• La scienza dei dati è una combinazione di algoritmi, strumenti e tecniche di apprendimento automatico che aiutano a trovare schemi comuni nascosti nei dati grezzi, mentre l'apprendimento automatico è una branca dell'informatica che si occupa della programmazione dei sistemi per apprendere e migliorare automaticamente con l'esperienza.
• La Data Science estrae informazioni da grandi quantità di dati tramite l'uso di vari metodi scientifici, algoritmi e processi. D'altro canto, il Machine Learning è un sistema che può imparare dai dati tramite l'auto-miglioramento e senza che la logica sia codificata esplicitamente dal programmatore.
• La scienza dei dati può funzionare con metodi manuali, sebbene non siano molto utili, mentre gli algoritmi di apprendimento automatico sono difficili da implementare manualmente.
• La scienza dei dati non è un sottoinsieme dell’Intelligenza Artificiale (AI), mentre la tecnologia di apprendimento automatico è un sottoinsieme dell’Intelligenza Artificiale (AI).
• La tecnica della scienza dei dati ti aiuta a creare informazioni dai dati affrontando tutte le complessità del mondo reale, mentre il metodo dell'apprendimento automatico ti aiuta a prevedere il risultato per nuovi valori del database.

Qui distinguerò tra scienza dei dati e apprendimento automatico ed esaminerò metodicamente i rispettivi pro e contro.

Che cos'è la scienza dei dati?

Science Data è l'area di studio che comporta l'estrazione di informazioni da grandi quantità di dati tramite l'uso di vari metodi scientifici, algoritmi e processi. Ti aiuta a scoprire modelli nascosti nei dati grezzi.

La Data Science è un campo interdisciplinare che consente di estrarre conoscenza da dati strutturati o non strutturati. Questa tecnologia consente di tradurre un problema aziendale in un progetto di ricerca e quindi ricondurlo in una soluzione pratica. Il termine Data Science è emerso a causa dell’evoluzione della statistica matematica, dell’analisi dei dati e dei big data.

Cos'è l'apprendimento automatico?

machine Learning è un sistema che può imparare dai dati attraverso l'auto-miglioramento e senza che la logica sia esplicitamente codificata dal programmatore. La svolta arriva con l'idea che una macchina può imparare singolarmente da un esempio (cioè dai dati) per produrre risultati accurati.

L’apprendimento automatico combina i dati con strumenti statistici per prevedere un risultato. Questo risultato viene quindi utilizzato dalle aziende per ottenere informazioni fruibili. apprendimento automatico è strettamente correlato al data mining e alla modellazione predittiva bayesiana. La macchina riceve i dati come input e utilizza un algoritmo per formulare risposte.

Differenza tra scienza dei dati e apprendimento automatico

Lasciami spiegare le principali differenze tra data science e machine learning:

Scienza dei dati	machine Learning
La scienza dei dati è un campo interdisciplinare che utilizza metodi scientifici, algoritmi e sistemi per estrarre conoscenza da molti dati strutturali e non strutturati.	Il machine learning è lo studio scientifico di algoritmi e modelli statistici. Questo metodo viene utilizzato per eseguire un'attività specifica.
Le tecniche della scienza dei dati ti aiutano a ricavare informazioni dai dati, affrontando tutte le complessità del mondo reale.	Il metodo di apprendimento automatico ti aiuta a prevedere il risultato di nuovi database da dati storici con l'aiuto di modelli matematici.
Quasi tutti i dati di input vengono generati in un formato leggibile dall'uomo, che viene letto o analizzato dagli esseri umani.	I dati di input per l'apprendimento automatico verranno trasformati, soprattutto per quanto riguarda gli algoritmi utilizzati.
La scienza dei dati può funzionare anche con metodi manuali, sebbene non siano molto utili.	Gli algoritmi di apprendimento automatico sono difficili da implementare manualmente.
La scienza dei dati è un processo completo.	L’apprendimento automatico è un singolo passaggio dell’intero processo di scienza dei dati.
La scienza dei dati non è un sottoinsieme dell’intelligenza artificiale (AI).	La tecnologia di apprendimento automatico è un sottoinsieme dell’Intelligenza Artificiale (AI).
In Data Science vengono utilizzati RAM e SSD elevati, il che aiuta a superare i problemi di collo di bottiglia I/O.	Nel Machine Learning, le GPU vengono utilizzate per operazioni vettoriali intensive.

Ruoli e responsabilità di un data scientist

Avendo lavorato sul campo, posso dirti che ci sono alcune competenze importanti richieste per diventare un data scientist.

• Conoscenza della gestione dei dati non strutturati
• Esperienza pratica nel database SQL codifica
• In grado di comprendere molteplici funzioni analitiche
• Il data mining viene utilizzato per elaborare, pulire e verificare l'integrità dei dati utilizzati per l'analisi
• Ottenere dati e riconoscere la forza
• Collabora con consulenti DevOps professionisti per aiutare i clienti a rendere operativi i modelli

Ruolo e responsabilità degli ingegneri del machine learning

Ecco alcune competenze importanti che ho identificato come necessarie per diventare un data scientist.

• Conoscenza dell'evoluzione dei dati e della modellistica statistica
• Comprensione e applicazione degli algoritmi
• Elaborazione del linguaggio naturale
• Progettazione dell'architettura dei dati
• Tecniche di rappresentazione del testo
• Conoscenza approfondita delle competenze di programmazione
• Conoscenza della probabilità e della statistica
• Progetta sistemi di machine learning e conosci la tecnologia di deep learning
• Implementare algoritmi e strumenti di machine learning appropriati

Sfide della tecnologia della scienza dei dati

Come ho imparato, ecco alcune competenze vitali che devi padroneggiare per diventare un data scientist.

• L’ampia varietà di informazioni e dati necessari per un’analisi accurata
• Non è disponibile un pool adeguato di talenti nella scienza dei dati
• La direzione non fornisce supporto finanziario per un team di data science.
• Indisponibilità/difficoltà di accesso ai dati
• I risultati della scienza dei dati non vengono utilizzati in modo efficace dai decisori aziendali
• Spiegare la scienza dei dati agli altri è difficile.
• Problemi di privacy
• Mancanza di esperti di settore significativi
• Se un'organizzazione è molto piccola, non può avere un team di data science.

Le sfide dell'apprendimento automatico

Nella mia esperienza, queste sono le principali sfide dei metodi di machine learning:

• Mancano dati o diversità nel set di dati.
• La macchina non può apprendere se non ci sono dati disponibili. Inoltre, un set di dati con una mancanza di diversità dà filo da torcere alla macchina.
• Una macchina deve avere eterogeneità per apprendere informazioni significative.
• È improbabile che un algoritmo possa estrarre informazioni quando le variazioni sono poche o assenti.
• Si consiglia di avere almeno 20 osservazioni per gruppo per aiutare la macchina ad apprendere.
• Questo vincolo può portare a valutazioni e previsioni inadeguate.

Applicazioni della scienza dei dati

Dalla mia esperienza, queste sono le applicazioni di Science Data.

• Ricerca Internet: La ricerca di Google utilizza la tecnologia della scienza dei dati per cercare un risultato specifico in una frazione di secondo
• Sistemi di raccomandazione: Creare un sistema di raccomandazioni. Ad esempio, "amici suggeriti" su Facebook o video suggeriti" su YouTube, tutto è fatto con l'aiuto di Data Science.
• Riconoscimento di immagini e parole: I sistemi di riconoscimento vocale come Siri, Google Assistant e Alexa utilizzano la tecnica della scienza dei dati. Inoltre, Facebook riconosce i tuoi amici quando carichi una foto con loro.
• Mondo dei giochi: EA Sports, Sony e Nintendo utilizzano la tecnologia della scienza dei dati. Ciò migliora la tua esperienza di gioco. I giochi vengono ora sviluppati utilizzando tecniche di apprendimento automatico. Può aggiornarsi quando passi a livelli più alti.
• Confronto prezzi online: PriceRunner, Junglee e Shopzilla lavorano sul meccanismo della scienza dei dati. Qui, i dati vengono recuperati dai siti Web pertinenti utilizzando le API.

Applicazioni dell'apprendimento automatico

In base alle mie conoscenze, ecco le applicazioni dell'apprendimento automatico:

• Automazione: Machine learning, che funziona in modo del tutto autonomo in qualsiasi campo senza bisogno di alcun intervento umano; ad esempio, i robot eseguono le fasi essenziali del processo negli impianti di produzione.
• Settore finanziario: Il machine learning sta diventando sempre più popolare nel settore finanziario. Le banche utilizzano principalmente il ML per trovare pattern all'interno dei dati, ma anche per prevenire le frodi.
• Organizzazione governativa: Il governo utilizza il machine learning per gestire la sicurezza pubblica e i servizi pubblici. Prendiamo l’esempio della Cina, che ha un massiccio riconoscimento facciale. Il governo usa L'intelligenza artificiale per impedire Jaywalker.
• Settore sanitario: Il settore sanitario è stato uno dei primi settori a utilizzare il machine learning per il rilevamento delle immagini.

Come scegliere tra scienza dei dati e machine learning

Con questo modello ho addestrato le macchine ad automatizzare compiti che sarebbero esaustivi o impossibili per gli esseri umani. Inoltre, l’apprendimento automatico può prendere decisioni senza quasi alcun bisogno di intervento umano.

D'altro canto, la scienza dei dati può aiutarti a rilevare le frodi utilizzando algoritmi avanzati di apprendimento automatico. Ti aiuta anche a prevenire perdite monetarie significative. Ti aiuta a eseguire analisi del sentiment per valutare la fedeltà al marchio del cliente.