Verschil tussen datawetenschap en machinaal leren

Belangrijkste verschil tussen datawetenschap en machinaal leren

• Datawetenschap is een combinatie van algoritmen, hulpmiddelen en machine learning-technieken waarmee u verborgen patronen in ruwe data kunt vinden. Machine learning is een tak van de computerwetenschap die zich bezighoudt met systeemprogrammering om automatisch te leren en te verbeteren op basis van ervaring.
• Data Science haalt inzichten uit enorme hoeveelheden data door het gebruik van verschillende wetenschappelijke methoden, algoritmen en processen. Aan de andere kant is Machine learning een systeem dat kan leren van data door zelfverbetering en zonder dat logica expliciet door de programmeur wordt gecodeerd.
• Datawetenschap kan met handmatige methoden werken, maar die zijn niet erg nuttig. Machine learning-algoritmen zijn lastig handmatig te implementeren.
• Datawetenschap is geen subset van kunstmatige intelligentie (AI), terwijl machine learning-technologie een subset is van kunstmatige intelligentie (AI).
• Met de techniek van datawetenschap kunt u inzichten creëren uit gegevens die te maken hebben met alle complexiteiten in de echte wereld, terwijl de methode van machinaal leren u helpt de uitkomst van nieuwe databasewaarden te voorspellen.

Hier maak ik onderscheid tussen datawetenschap en machine learning en zal ik hun respectievelijke voor- en nadelen methodisch beoordelen.

Wat is Data Science?

data Science is het studiegebied dat het extraheren van inzichten uit enorme hoeveelheden data omvat door middel van verschillende wetenschappelijke methoden, algoritmen en processen. Het helpt u verborgen patronen in de ruwe data te ontdekken.

Data Science is een interdisciplinair vakgebied waarmee je kennis kunt extraheren uit gestructureerde of ongestructureerde data. Deze technologie stelt je in staat een bedrijfsprobleem te vertalen naar een onderzoeksproject en dit vervolgens weer terug te vertalen naar een praktische oplossing. De term Data Science is ontstaan ​​vanwege de evolutie van wiskundige statistiek, data-analyse en big data.

Wat is machinaal leren?

Machine leren is een systeem dat van gegevens kan leren door zelfverbetering en zonder dat de logica expliciet door de programmeur wordt gecodeerd. De doorbraak komt met het idee dat een machine op unieke wijze kan leren van een voorbeeld (data) om nauwkeurige resultaten te produceren.

Machine learning combineert gegevens met statistische hulpmiddelen om een ​​output te voorspellen. Deze output wordt vervolgens door bedrijven gebruikt om bruikbare inzichten te verkrijgen. machine learning is nauw verwant aan datamining en Bayesiaanse voorspellende modellen. De machine ontvangt gegevens als invoer en gebruikt een algoritme om antwoorden te formuleren.

Verschil tussen datawetenschap en machinaal leren

Laat me de belangrijkste verschillen tussen datawetenschap en machinaal leren uitleggen:

Gegevenswetenschap	Machine leren
Datawetenschap is een interdisciplinair vakgebied dat gebruikmaakt van wetenschappelijke methoden, algoritmen en systemen om kennis te halen uit een grote hoeveelheid structurele en ongestructureerde data.	Machine learning is de wetenschappelijke studie van algoritmen en statistische modellen. Deze methode wordt gebruikt om een ​​specifieke taak uit te voeren.
Met data science-technieken kunt u inzichten creëren uit gegevens die te maken hebben met alle complexiteiten in de echte wereld.	Met de machine learning-methode kunt u de uitkomst van nieuwe databases voorspellen op basis van historische gegevens met behulp van wiskundige modellen.
Vrijwel alle invoergegevens worden gegenereerd in een voor mensen leesbaar formaat, dat door mensen gelezen of geanalyseerd kan worden.	Invoergegevens voor machine learning worden getransformeerd, vooral voor de gebruikte algoritmen.
Datawetenschap kan ook met handmatige methoden werken, hoewel deze niet erg nuttig zijn.	Het is lastig om algoritmen voor machinaal leren handmatig te implementeren.
Datawetenschap is een compleet proces.	Machine learning is een enkele stap in het hele data science-proces.
Datawetenschap is geen subset van kunstmatige intelligentie (AI).	Machine learning-technologie is een subset van kunstmatige intelligentie (AI).
Bij Data Science wordt gebruik gemaakt van veel RAM en SSD's, waardoor je I/O-knelpunten kunt overwinnen.	Bij machinaal leren worden GPU's gebruikt voor intensieve vectorbewerkingen.

Rollen en verantwoordelijkheden van een datawetenschapper

Omdat ik in het veld heb gewerkt, kan ik je vertellen dat er een aantal belangrijke vaardigheden vereist zijn om datawetenschapper te worden.

• Kennis over ongestructureerd databeheer
• Praktijkervaring binnen SQL-database codering
• In staat om meerdere analytische functies te begrijpen
• Datamining wordt gebruikt voor het verwerken, opschonen en verifiëren van de integriteit van gegevens die voor analyse worden gebruikt
• Verkrijg data en herken de kracht
• Werk samen met professionele DevOps-consultants om klanten te helpen modellen operationeel te maken

Rol en verantwoordelijkheden van Machine Learning Engineers

Hier zijn enkele belangrijke vaardigheden die volgens mij noodzakelijk zijn om datawetenschapper te worden.

• Kennis van data-evolutie en statistische modellering
• Begrip en toepassing van algoritmen
• Natuurlijke taalverwerking
• Data-architectuurontwerp
• Technieken voor tekstrepresentatie
• Diepgaande kennis van programmeervaardigheden
• Kennis van waarschijnlijkheid en statistiek
• Ontwerp machine learning-systemen en heb kennis van deep learning-technologie
• Implementeer geschikte algoritmen en hulpmiddelen voor machinaal leren

Uitdagingen van datawetenschapstechnologie

Zoals ik heb geleerd, zijn hier enkele essentiële vaardigheden die je moet beheersen om datawetenschapper te worden.

• De grote verscheidenheid aan informatie en gegevens die nodig zijn voor nauwkeurige analyse
• Er is niet voldoende data science-talentpool beschikbaar
• Het management biedt geen financiële steun aan een data science-team.
• Onbeschikbaarheid/moeilijke toegang tot gegevens
• De resultaten van datawetenschap worden niet effectief gebruikt door zakelijke besluitvormers
• Data science aan anderen uitleggen is lastig.
• Priveproblemen
• Gebrek aan significante domeinexpert
• Als een organisatie erg klein is, kan deze geen data science-team hebben.

Uitdagingen van machinaal leren

In mijn ervaring zijn dit de belangrijkste uitdagingen van machine learning-methoden:

• Er ontbreken gegevens of diversiteit in de dataset.
• Machine kan niet leren als er geen gegevens beschikbaar zijn. Bovendien bezorgt een dataset met een gebrek aan diversiteit het de machine moeilijk.
• Een machine moet heterogeniteit hebben om betekenisvol inzicht te leren.
• Het is onwaarschijnlijk dat een algoritme informatie kan extraheren als er geen of weinig variaties zijn.
• Het wordt aanbevolen om minimaal 20 observaties per groep te hebben om de machine te helpen leren.
• Deze beperking kan leiden tot slechte evaluatie en voorspelling.

Toepassingen van Data Science

Uit mijn ervaring zijn dit de toepassingen van data Science.

• Internet zoekopdracht: Google Search maakt gebruik van data science-technologie om binnen een fractie van een seconde naar een specifiek resultaat te zoeken
• Aanbevelingssystemen: Om een ​​aanbevelingssysteem te creëren. Bijvoorbeeld 'voorgestelde vrienden' op Facebook of voorgestelde video's' YouTube, alles gebeurt met behulp van Data Science.
• Beeld- en spraakherkenning: Spraakherkenningssystemen zoals Siri, Google Assistant en Alexa draaien op de techniek van data science. Bovendien herkent Facebook je vrienden als je een foto met ze uploadt.
• Gamingwereld: EA Sports, Sony en Nintendo gebruiken datawetenschapstechnologie. Dit verbetert uw game-ervaring. Games worden nu ontwikkeld met behulp van machine learning-technieken. Het kan zichzelf updaten als je naar een hoger niveau gaat.
• Online prijsvergelijking: PriceRunner, Junglee en Shopzilla werken aan het data science-mechanisme. Hierbij worden met behulp van API’s gegevens van de betreffende websites opgehaald.

Toepassingen van machinaal leren

Gebaseerd op mijn kennis, zijn hier de toepassingen van machine learning:

• Automatisering: Machine learning, dat op elk gebied volledig autonoom werkt, zonder menselijke tussenkomst; Robots voeren bijvoorbeeld de essentiële processtappen uit in productiefabrieken.
• Financiële sector: Machine learning wordt steeds populairder in de financiële sector. Banken gebruiken ML voornamelijk om patronen in de data te vinden, maar ook om fraude te voorkomen.
• Overheidsorganisatie: De overheid maakt gebruik van ML om de openbare veiligheid en nutsvoorzieningen te beheren. Neem het voorbeeld van China, dat een enorme gezichtsherkenning kent. De overheid gebruikt Kunstmatige intelligentie om Jaywalker te voorkomen.
• Gezondheidszorgsector: De gezondheidszorg was een van de eerste sectoren die machine learning gebruikte voor beelddetectie.

Hoe u kunt kiezen tussen datawetenschap en machinaal leren

Met dit model heb ik machines getraind om taken te automatiseren die voor mensen uitputtend of onmogelijk zouden zijn. Bovendien kan machinaal leren beslissingen nemen zonder dat menselijke tussenkomst nodig is.

Aan de andere kant kan datawetenschap u helpen fraude te detecteren met behulp van geavanceerde machine learning-algoritmen. Het helpt u ook om significante monetaire verliezen te voorkomen. Het helpt u om sentimentanalyses uit te voeren om de merkloyaliteit van klanten te meten.