データサイエンスと機械学習 – それらの違い

データサイエンスと機械学習の主な違い

  • データ サイエンスは、アルゴリズム、ツール、および機械学習技術を組み合わせたもので、生データから一般的な隠れたパターンを見つけるのに役立ちます。一方、機械学習は、システム プログラミングを扱い、経験に応じて自動的に学習および改善するコンピューター サイエンスの一分野です。
  • データ サイエンスは、さまざまな科学的手法、アルゴリズム、プロセスを使用して、膨大な量のデータから洞察を抽出します。一方、機械学習は、プログラマーによってロジックが明示的にコーディングされずに、自己改善を通じてデータから学習できるシステムです。
  • データ サイエンスは手動の方法でも機能しますが、あまり有用ではありませんが、機械学習アルゴリズムを手動で実装するのは困難です。
  • データ サイエンスは人工知能 (AI) のサブセットではありませんが、機械学習テクノロジーは人工知能 (AI) のサブセットです。
  • データ サイエンス技術は、現実世界のすべての通信を扱うデータから洞察を生み出すのに役立ちます。plex一方、機械学習手法は、新しいデータベース値の結果を予測するのに役立ちます。
データサイエンスと機械学習
データサイエンスと機械学習

この中の データサイエンスのチュートリアル データ サイエンスと機械学習の違いについては、まず次のことを学びましょう。

データサイエンスとは

データサイエンス さまざまな科学的手法、アルゴリズム、プロセスを使用して、膨大な量のデータから洞察を抽出する研究分野です。 生データから隠れたパターンを発見するのに役立ちます。

データ サイエンスは、構造化データまたは非構造化データから知識を抽出できる学際的な分野です。 このテクノロジーを使用すると、ビジネス上の問題を研究プロジェクトに変換し、それを実際のソリューションに変換することができます。 データ サイエンスという用語は、数理統計、データ分析、ビッグ データの進化により出現しました。

データサイエンス
データサイエンスとは

機械学習とは何ですか?

機械学習 は、プログラマがロジックを明示的にコーディングしなくても、自己改善を通じてデータから学習できるシステムです。 このブレークスルーは、マシンが例 (つまりデータ) から独自に学習して正確な結果を生成できるというアイデアによってもたらされました。

機械学習はデータを統計ツールと組み合わせて出力を予測します。 この出力は企業によって実用的な洞察を得るために使用されます。 機械学習は、データ マイニングとベイジアン予測モデリングと密接に関連しています。 マシンはデータを入力として受け取り、アルゴリズムを使用して答えを定式化します。

機械学習

機械学習とは何ですか?

フォローをチェックしてくださいwing 機械学習とデータサイエンスの主な違い。

データサイエンスと機械学習の違い

データ サイエンスと機械学習の主な違いは次のとおりです。

データサイエンス 機械学習
データ サイエンスは、科学的手法、アルゴリズム、システムを使用して、多くの構造データおよび非構造データから知識を抽出する学際的な分野です。 機械学習は、アルゴリズムと統計モデルの科学的研究です。 このメソッドは、特定のタスクを実行するために使用されます。
データ サイエンス技術は、現実世界のすべての通信を扱うデータから洞察を生み出すのに役立ちます。plex都市。 機械学習手法は、数学的モデルを利用して履歴データから新しいデータベースの結果を予測するのに役立ちます。
ほぼすべての入力データは人間が読める形式で生成され、人間が読み取りまたは分析します。 機械学習の入力データ、特に使用されるアルゴリズムが変換されます。
データ サイエンスは手動の方法でも機能しますが、あまり有用ではありません。 機械学習アルゴリズムを手動で実装するのは困難です。
データ サイエンスは完全なプロセスです。 機械学習は、データ サイエンス プロセス全体の XNUMX つのステップです。
データ サイエンスは人工知能 (AI) のサブセットではありません。 機械学習テクノロジーは人工知能 (AI) のサブセットです。
データ サイエンスでは、大容量の RAM と SSD が使用され、I/O ボトルネックの問題の克服に役立ちます。 機械学習では、GPU は集中的なベクトル演算に使用されます。

データサイエンティストの役割と責任

データサイエンティストになるために必要な重要なスキルをいくつか紹介します。

  • 非構造化データ管理に関する知識
  • SQLデータベースコーディングの実践経験
  • 複数の分析関数を理解できる
  • 分析に使用されるデータの処理、クレンジング、整合性の検証に使用されるデータマイニング
  • データを取得して強さを認識する
  • プロの DevOps コンサルタントと協力して、顧客のモデルの運用を支援します

機械学習エンジニアの役割と責任

機械学習エンジニアになるために必要な重要なスキルは次のとおりです

  • データの進化と統計モデリングに関する知識
  • アルゴリズムの理解と応用
  • 自然言語処理
  • 且つ archi構造設計
  • テキスト表現技術
  • プログラミングスキルに関する深い知識
  • 確率と統計の知識
  • 機械学習システムの設計と深層学習テクノロジーの知識
  • 適切な機械学習アルゴリズムとツールを実装する

データサイエンステクノロジーの課題

データサイエンステクノロジーの重要な課題は次のとおりです

  • 正確な分析には多種多様な情報とデータが必要です
  • 十分なデータ サイエンスの人材プールが利用できない
  • 経営陣はデータ サイエンス チームに財政的支援を提供しません。
  • データが利用できない、またはデータへのアクセスが難しい
  • ビジネスの意思決定者によってデータ サイエンスの結果が効果的に活用されていない
  • データサイエンスを他人に説明するのは難しい
  • プライバシーに関する問題
  • 重要なドメイン専門家が不足している
  • 組織が非常に小さい場合、データ サイエンス チームを置くことはできません。

機械学習の課題

機械学習手法の主な課題は次のとおりです。

  • データセットにデータまたは多様性がありません。
  • 利用可能なデータがなければ、機械は学習できません。 さらに、多様性の欠如したデータセットはマシンに困難を与えます。
  • マシンが有意義な洞察を得るには、異質性が必要です。
  • バリエーションがまったくない、またはほとんどない場合、アルゴリズムが情報を抽出できる可能性はほとんどありません。
  • 機械の学習を助けるために、グループごとに少なくとも 20 個の観察を行うことをお勧めします。
  • この制約により、評価や予測が不十分になる可能性があります。

データサイエンスの応用

ここでは、 データサイエンス

インターネット検索

Google 検索はデータ サイエンス テクノロジーを使用して、特定の結果を数秒以内に検索します

レコメンドシステム

レコメンデーションシステムを作成するため。 たとえば、Facebook の「友達の提案」や、Facebook の「ビデオの提案」などです。 YouTube、すべてはデータサイエンスの助けを借りて行われます。

画像および音声認識

音声認識は、Siri、Google アシスタント、Alexa などのシステムをデータ サイエンスの技術に基づいて実行します。 さらに、Facebook は、友達と一緒に写真をアップロードすると、その友達を認識します。

ゲームの世界

EA Sports、ソニー、任天堂はデータサイエンス技術を活用しています。 これにより、ゲーム体験が向上します。 現在、ゲームは機械学習技術を使用して開発されています。 より高いレベルに移動すると、自動的に更新される可能性があります。

オンライン価格比較

PriceRunner、Junglee、Shopzilla はデータ サイエンスのメカニズムに取り組んでいます。 ここでは、API を使用して関連する Web サイトからデータを取得します。

機械学習の応用

機械学習の応用例は次のとおりです。

オートメーション

機械学習は、人間の介入を必要とせず、あらゆる分野で完全に自律的に機能します。 たとえば、製造工場で重要なプロセスステップを実行するロボットなどです。

金融業界

機械学習はグロいwing 金融業界で人気。 銀行は主にデータ内のパターンを見つけるために ML を使用していますが、不正行為を防止するためにも使用しています。

政府機関

政府は ML を利用して公共の安全と公共事業を管理しています。 大規模な顔認識を備えた中国の例を見てみましょう。 政府が使用しているのは、 人工知能 ジェイウォーカーを防ぐために。

ヘルスケア産業

ヘルスケアは、画像検出による機械学習を使用した最初の業界の XNUMX つです。

データ サイエンスと機械学習 – どちらが優れていますか?

最大XNUMXWの出力を提供する 機械学習 この方法は、データのパターンを分析、理解、特定するのに最適です。 このモデルを使用すると、人間には多大な労力を要するタスクや不可能なタスクを自動化するようマシンをトレーニングできます。 さらに、機械学習は人間の介入を最小限に抑えながら意思決定を行うことができます。

一方、データ サイエンスは、高度な機械学習アルゴリズムを使用して不正行為を検出するのに役立ちます。 また、重大な金銭的損失を防ぐことにも役立ちます。 これは、感情分析を実行して顧客のブランドロイヤルティを評価するのに役立ちます。