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

• データ サイエンスは、アルゴリズム、ツール、機械学習技術の組み合わせであり、生データに共通する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、経験に基づいて自動的に学習し改善するシステム プログラミングを扱うコンピューター サイエンスの分野です。
• 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、プログラマーが明示的にロジックをコーディングすることなく、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。一方、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 サイエンスの手法は、現実世界のあらゆる複雑性に対処するデータから洞察を生み出すのに役立ちます。一方、機械学習の手法は、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。

ここでは、データ サイエンスと機械学習を区別し、それぞれの長所と短所を系統的にレビューします。

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。生データに隠さ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。

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。この画期的な進歩は、機械が例 (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 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。

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について説明しましょう。

データサイエンス	機械学習
データ サイエンスは、科学的な方法、アルゴリズム、システムを使用して、多数の構造化データと非構造化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。この方法は、特定のタスクを実行するために使用されます。
データ サイエンスの手法は、現実世界のあらゆる複雑性に対処するデータから洞察を生み出すのに役立ちます。	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。
入力データのほぼすべては人間が読める形式で生成され、人間によって読み取られたり分析されたりします。	機械学習の入力データは、特に使用されるアルゴリズムに合わせて変換されます。
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 が使用されるため、I/O ボトルネックの問題を克服できます。	機械学習では、集中的なベクトル演算に GPU が使用されます。

データサイエンティストの役割と責任

現場で働いてきた経験から言えますが、データサイエンティストになるには重要なスキルがいくつか必要です。

• 非構造化データ管理に関する知識
• での実地体験 SQLデータベース コー​​ディング
• 複数の分析関数を理解できる
• データマイニングは、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ます。
• データを取得して強さを認識する
• プロのDevOpsコンサルタントと連携して、顧客のモデル運用化を支援します。

機械学習エンジニアの役割と責任

ここでは、データサイエンティストになるために必要であると私が特定した重要なスキルをいくつか紹介します。

• 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
• データアーキテクチャ設計
• 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
• 機械学習システムを設計し、深層学習テクノロジーの知識がある
• 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

私が学んだように、データサイエンティストになるために習得する必要のある重要なスキルがいくつかあります。

• 正確な分析に必要な多種多様な情報やデータ
• 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
• データサイエンスの結果はビジネスの意思決定者によって効果的に活用されていない
• データサイエンスを他の人に説明するのは難しいです。
• 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

私の経験では、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 個の観測値を用意する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

私の経験から言えば、これらは次のようなアプリケーションです。 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。
• レコメンデーションシステム： 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: Siri、Google アシスタント、Alexa などの音声認識システムは、データ サイエンスの技術に基づいて実行されます。さらに、友達と一緒に写真をアップロードすると、Facebook は友達を認識します。
• 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 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

私の知識に基づくと、機械学習の応用例は次のとおりです。

• オートメーション： 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する機械学習。たとえば、ロボットは製造工場の重要なプロセスステップを実行します。
• 金融業界: 金融業界では機械学習の人気が高まっています。銀行は主にデータ内のパターンを見つけるために機械学習を使用していますが、詐欺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。大規模な顔認証を備えた中国の例を考えてみましょう。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。
• ヘルスケア業界： ヘルスケアは、画像検出に機械学習を使用した最初の業界の 1 つです。

データサイエンスと機械学習のどちらを選択するか

このモデルを使用して、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に機械を訓練しました。さらに、機械学習は人間の介入をほとんど必要とせずに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のにも役立ちます。感情分析を実行して顧客のブランド ロイヤルティを測定するのにも役立ちます。