데이터 과학과 기계 학습의 차이점

데이터 과학과 기계 학습의 주요 차이점

• 데이터 과학은 원시 데이터에서 공통적인 숨겨진 패턴을 찾는 데 도움이 되는 알고리즘, 도구, 머신 러닝 기술의 조합입니다. 반면, 머신 러닝은 경험을 통해 자동으로 학습하고 개선하기 위한 시스템 프로그래밍을 다루는 컴퓨터 과학의 한 분야입니다.
• 데이터 과학은 다양한 과학적 방법, 알고리즘 및 프로세스를 사용하여 방대한 양의 데이터에서 통찰력을 추출합니다. 반면, 머신 러닝은 프로그래머가 논리를 명시적으로 코딩하지 않고도 자체 개선을 통해 데이터에서 학습할 수 있는 시스템입니다.
• 데이터 과학은 수동 방법으로 작업할 수 있지만 그다지 유용하지는 않으며, 머신 러닝 알고리즘은 수동으로 구현하기 어렵습니다.
• 데이터 과학은 인공 지능(AI)의 하위 집합이 아니지만, 머신러닝 기술은 인공 지능(AI)의 하위 집합입니다.
• 데이터 과학 기술은 모든 현실 세계의 복잡성을 처리하는 데이터에서 통찰력을 창출하는 데 도움이 되며, 머신 러닝 방법은 새로운 데이터베이스 값에 대한 결과를 예측하는 데 도움이 됩니다.

여기서는 데이터 과학과 머신러닝을 구별하고 각각의 장단점을 체계적으로 검토하겠습니다.

데이터 과학이란 무엇입니까?

데이터 과학 다양한 과학적 방법, 알고리즘 및 프로세스를 사용하여 방대한 양의 데이터에서 통찰력을 추출하는 연구 분야입니다. 원시 데이터에서 숨겨진 패턴을 발견하는 데 도움이 됩니다.

데이터 과학은 정형 또는 비정형 데이터에서 지식을 추출할 수 있는 학제간 분야입니다. 이 기술을 사용하면 비즈니스 문제를 연구 프로젝트로 전환한 다음 다시 실용적인 솔루션으로 전환할 수 있습니다. 데이터 과학이라는 용어는 수학적 통계, 데이터 분석, 빅데이터의 진화로 인해 등장했습니다.

머신 러닝이란 무엇입니까?

기계 학습 프로그래머가 논리를 명시적으로 코딩하지 않고도 자기 개선을 통해 데이터로부터 학습할 수 있는 시스템입니다. 획기적인 발전은 기계가 정확한 결과를 생성하기 위해 예제(예: 데이터)로부터 단독으로 학습할 수 있다는 아이디어에서 비롯됩니다.

기계 학습은 데이터를 통계 도구와 결합하여 결과를 예측합니다. 이 결과는 기업에서 실행 가능한 통찰력을 얻는 데 사용됩니다. 기계 학습 데이터 마이닝 및 베이지안 예측 모델링과 밀접한 관련이 있습니다. 기계는 데이터를 입력으로 받고 알고리즘을 사용하여 답을 공식화합니다.

데이터 과학과 기계 학습의 차이점

데이터 과학과 머신러닝의 주요 차이점을 설명하겠습니다.

데이터 과학	기계 학습
데이터 과학은 과학적 방법, 알고리즘, 시스템을 사용하여 많은 구조적 데이터와 비구조적 데이터로부터 지식을 추출하는 학제간 분야입니다.	머신 러닝은 알고리즘과 통계적 모델에 대한 과학적 연구입니다. 이 방법은 특정 작업을 수행하는 데 사용됩니다.
데이터 과학 기술은 모든 현실 세계의 복잡성을 다루는 데이터로부터 통찰력을 창출하는 데 도움이 됩니다.	기계 학습 방법은 수학적 모델의 도움을 받아 과거 데이터로부터 새로운 데이터베이스의 결과를 예측하는 데 도움이 됩니다.
거의 모든 입력 데이터는 사람이 읽을 수 있는 형식으로 생성되므로, 사람이 읽거나 분석합니다.	머신 러닝을 위한 입력 데이터는 특히 사용된 알고리즘에 따라 변환됩니다.
데이터 과학은 수동 방법으로도 작동할 수 있지만 그다지 유용하지는 않습니다.	머신 러닝 알고리즘은 수동으로 구현하기 어렵습니다.
데이터 과학은 완전한 프로세스입니다.	기계 학습은 전체 데이터 과학 프로세스의 단일 단계입니다.
데이터 과학은 인공 지능(AI)의 하위 집합이 아닙니다.	머신러닝 기술은 인공지능(AI)의 하위 집합입니다.
데이터 과학에서는 I/O 병목 현상 문제를 극복하는 데 도움이 되는 높은 RAM과 SSD가 사용됩니다.	머신 러닝에서 GPU는 집약적 벡터 연산에 사용됩니다.

데이터 과학자의 역할과 책임

현장에서 일해 본 결과, 데이터 과학자가 되기 위해서는 몇 가지 중요한 기술이 필요하다는 것을 말씀드릴 수 있습니다.

• 비정형 데이터 관리에 대한 지식
• 실무 경험 SQL 데이터베이스 코딩
• 다양한 분석 기능을 이해할 수 있는 분
• 데이터 마이닝은 분석에 사용되는 데이터의 처리, 정리 및 무결성 확인에 사용됩니다.
• 데이터를 획득하고 강점을 인식
• 전문 DevOps 컨설턴트와 협력하여 고객이 모델을 운영화하도록 돕습니다.

머신러닝 엔지니어의 역할과 책임

데이터 과학자가 되기 위해 필요한 몇 가지 중요한 기술은 다음과 같습니다.

• 데이터 진화 및 통계 모델링에 대한 지식
• 알고리즘의 이해와 응용
• 자연 언어 처리
• 데이터 아키텍처 디자인
• 텍스트 표현 기술
• 프로그래밍 기술에 대한 깊은 지식
• 확률과 통계에 대한 지식
• 머신러닝 시스템 설계 및 딥러닝 기술에 대한 지식 보유
• 적절한 머신러닝 알고리즘과 도구를 구현합니다.

데이터 과학 기술의 과제

제가 배운 대로, 데이터 과학자가 되기 위해 숙달해야 할 몇 가지 중요한 기술은 다음과 같습니다.

• 정확한 분석에 필요한 다양한 정보와 데이터
• 데이터 과학 인재 풀이 충분하지 않음
• 경영진은 데이터 과학 팀에 재정적 지원을 제공하지 않습니다.
• 데이터를 사용할 수 없거나 데이터에 대한 액세스가 어려움
• 데이터 과학 결과는 비즈니스 의사 결정자가 효과적으로 사용하지 않습니다.
• 데이터 과학을 다른 사람에게 설명하는 것은 어렵습니다.
• 개인 정보 보호 문제
• 중요한 도메인 전문가 부족
• 조직이 매우 작다면 데이터 과학 팀을 가질 수 없습니다.

머신러닝의 과제

내 경험에 따르면 머신러닝 방법의 주요 과제는 다음과 같습니다.

• 데이터세트에 데이터나 다양성이 부족합니다.
• 사용 가능한 데이터가 없으면 기계는 학습할 수 없습니다. 게다가 다양성이 부족한 데이터 세트는 기계에 어려움을 줍니다.
• 기계가 의미 있는 통찰력을 얻으려면 이질성을 가져야 합니다.
• 변형이 없거나 거의 없는 경우 알고리즘이 정보를 추출할 가능성은 거의 없습니다.
• 기계가 학습하는 데 도움이 되도록 그룹당 최소 20개의 관찰을 갖는 것이 좋습니다.
• 이러한 제약으로 인해 평가 및 예측이 제대로 이루어지지 않을 수 있습니다.

데이터 과학의 응용

내 경험에 의하면 다음과 같은 응용 프로그램이 있습니다. 데이터 과학.

• 인터넷 검색: Google 검색은 데이터 과학 기술을 사용하여 몇 분의 1초 내에 특정 결과를 검색합니다.
• 추천 시스템: 추천 시스템을 구축합니다. 예를 들어 Facebook의 '추천 친구' 또는 Facebook의 추천 동영상 YouTube, 모든 것은 데이터 과학의 도움으로 이루어집니다.
• 이미지 및 음성 인식: Siri, Google Assistant, Alexa와 같은 음성 인식 시스템은 데이터 과학 기술을 기반으로 실행됩니다. 또한 Facebook은 친구와 함께 사진을 업로드하면 친구를 인식합니다.
• 게임 세계: EA Sports, Sony, Nintendo는 데이터 과학 기술을 사용하고 있습니다. 이를 통해 게임 경험이 향상됩니다. 이제 게임은 기계 학습 기술을 사용하여 개발됩니다. 더 높은 레벨로 이동하면 자동으로 업데이트될 수 있습니다.
• 온라인 가격 비교: PriceRunner, Junglee 및 Shopzilla는 데이터 과학 메커니즘을 연구합니다. 여기에서는 API를 사용하여 관련 웹사이트에서 데이터를 가져옵니다.

기계 학습의 응용

내 지식을 바탕으로 기계 학습을 적용하는 방법은 다음과 같습니다.

• 자동화 : 사람의 개입 없이 모든 분야에서 완전히 자율적으로 작동하는 기계 학습 예를 들어, 로봇은 제조 공장에서 필수적인 공정 단계를 수행합니다.
• 금융 산업: 머신 러닝은 금융 산업에서 점점 더 인기를 얻고 있습니다. 은행은 주로 ML을 사용하여 데이터 내부의 패턴을 찾고 사기를 방지합니다.
• 정부 조직: 정부는 공공 안전과 유틸리티를 관리하기 위해 ML을 사용합니다. 얼굴인식 기술이 대세인 중국을 예로 들어보자. 정부가 사용하는 인공 지능 Jaywalker를 방지하기 위해.
• 의료 산업: 의료는 이미지 감지를 위해 머신러닝을 사용한 최초의 산업 중 하나였습니다.

데이터 과학과 기계 학습 중에서 선택하는 방법

이 모델을 통해 저는 인간에게는 철저하거나 불가능한 작업을 자동화하도록 기계를 훈련시켰습니다. 게다가 머신러닝은 사람의 개입이 거의 필요 없이 의사결정을 내릴 수 있습니다.

반면, 데이터 과학은 고급 머신 러닝 알고리즘을 사용하여 사기를 감지하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한 상당한 금전적 손실을 방지하는 데 도움이 됩니다. 고객 브랜드 충성도를 측정하기 위해 감정 분석을 수행하는 데 도움이 됩니다.