Forskjellen mellom datavitenskap og maskinlæring

Nøkkelforskjell mellom datavitenskap og maskinlæring

• Data Science er en kombinasjon av algoritmer, verktøy og maskinlæringsteknikker som hjelper deg med å finne vanlige skjulte mønstre i rådata, mens maskinlæring er en gren av informatikk som omhandler systemprogrammering for å automatisk lære og forbedre med erfaring.
• Datavitenskap f.eks.tracinnsikt fra enorme mengder data gjennom bruk av ulike vitenskapelige metoder, algoritmer og prosesser. På den annen side er maskinlæring et system som kan lære av data gjennom selvforbedring og uten at logikk eksplisitt kodes av programmereren.
• Datavitenskap kan jobbe med manuelle metoder, selv om de ikke er veldig nyttige, mens maskinlæringsalgoritmer er vanskelige å implementere manuelt.
• Datavitenskap er ikke en undergruppe av Artificial Intelligence (AI), mens maskinlæringsteknologi er en undergruppe av Artificial Intelligence (AI).
• Datavitenskapsteknikk hjelper deg med å skape innsikt fra data som omhandler alle kompleksiteter i den virkelige verden, mens maskinlæringsmetoden hjelper deg med å forutsi resultatet for nye databaseverdier.

Her skiller jeg mellom datavitenskap og maskinlæring og vil metodisk gjennomgå deres respektive fordeler og ulemper.

Hva er datavitenskap?

data Science er studieområdet som involverer ekstracfå innsikt fra enorme mengder data ved bruk av ulike vitenskapelige metoder, algoritmer og prosesser. Det hjelper deg med å oppdage skjulte mønstre i rådataene.

Datavitenskap er et tverrfaglig felt som lar deg utforsketrackunnskap fra strukturerte eller ustrukturerte data. Denne teknologien lar deg oversette et forretningsproblem til et forskningsprosjekt og deretter oversette det tilbake til en praktisk løsning. Begrepet datavitenskap har dukket opp på grunn av utviklingen av matematisk statistikk, dataanalyse og stordata.

Hva er maskinlæring?

Maskinlæring er et system som kan lære av data gjennom selvforbedring og uten at logikken blir eksplisitt kodet av programmereren. Gjennombruddet kommer med ideen om at en maskin enkelt kan lære av et eksempel (dvs. data) for å produsere nøyaktige resultater.

Maskinlæring kombinerer data med statistiske verktøy for å forutsi en utgang. Denne utgangen brukes deretter av bedrifter til å lage handlingsvennlig innsikt. Maskinlæring er nært knyttet til data mining og Bayesiansk prediktiv modellering. Maskinen mottar data som input og bruker en algoritme for å formulere svar.

Forskjellen mellom datavitenskap vs maskinlæring

La meg forklare de store forskjellene mellom datavitenskap og maskinlæring:

Datavitenskap	Maskinlæring
Datavitenskap er et tverrfaglig felt som bruker vitenskapelige metoder, algoritmer og systemer for åtrackunnskap fra mange strukturelle og ustrukturerte data.	Maskinlæring er den vitenskapelige studien av algoritmer og statistiske modeller. Denne metoden brukes til å utføre en spesifikk oppgave.
Datavitenskapsteknikk hjelper deg med å skape innsikt fra data som omhandler alle kompleksiteter i den virkelige verden.	Maskinlæringsmetoden hjelper deg med å forutsi resultatet av nye databaser fra historiske data ved hjelp av matematiske modeller.
Nesten alle inndataene er generert i et menneskelig lesbart format, som leses eller analyseres av mennesker.	Inndata for maskinlæring vil bli transformert, spesielt for algoritmene som brukes.
Datavitenskap kan også jobbe med manuelle metoder, selv om de ikke er veldig nyttige.	Maskinlæringsalgoritmer er vanskelige å implementere manuelt.
Datavitenskap er en komplett prosess.	Maskinlæring er ett enkelt trinn i hele datavitenskapsprosessen.
Datavitenskap er ikke en undergruppe av kunstig intelligens (AI).	Maskinlæringsteknologi er en undergruppe av kunstig intelligens (AI).
I Data Science brukes høy RAM og SSD-er, noe som hjelper deg med å overvinne I/O-flaskehalsproblemer.	I maskinlæring brukes GPUer for intensive vektoroperasjoner.

Roller og ansvar for en dataforsker

Etter å ha jobbet i feltet, kan jeg fortelle deg at det kreves noen viktige ferdigheter for å bli dataforsker.

• Kunnskap om ustrukturert datahåndtering
• Praktisk erfaring innen SQL-database koding
• Kunne forstå flere analytiske funksjoner
• Data mining brukes til å behandle, rense og verifisere integriteten til data som brukes til analyse
• Skaff data og anerkjenne styrken
• Arbeid med profesjonelle DevOps-konsulenter for å hjelpe kundene med å operasjonalisere modeller

Rolle og ansvar for maskinlæringsingeniører

Her er noen viktige ferdigheter jeg har identifisert som nødvendige for å bli dataforsker.

• Kunnskap om dataevolusjon og statistisk modellering
• Forståelse og anvendelse av algoritmer
• Naturlig språkbehandling
• Dataarkitekturdesign
• Teknikker for tekstrepresentasjon
• Inngående kunnskap om programmeringsferdigheter
• Kunnskap om sannsynlighet og statistikk
• Design maskinlæringssystemer og ha kunnskap om dyplæringsteknologi
• Implementer passende maskinlæringsalgoritmer og verktøy

Utfordringer ved datavitenskapsteknologi

Som jeg har lært, her er noen viktige ferdigheter du må mestre for å bli dataforsker.

• Det store utvalget av informasjon og data som trengs for nøyaktig analyse
• Ikke tilstrekkelig datavitenskapelig talentmasse tilgjengelig
• Ledelsen gir ikke økonomisk støtte til et datavitenskapsteam.
• Utilgjengelighet/vanskelig tilgang til data
• Datavitenskapelige resultater brukes ikke effektivt av bedriftsbeslutningstakere
• Det er vanskelig å forklare datavitenskap for andre.
• Privatlivs problemer
• Mangel på betydelig domeneekspert
• Hvis en organisasjon er veldig liten, kan den ikke ha et datavitenskapsteam.

Utfordringer ved maskinlæring

Etter min erfaring er dette hovedutfordringene ved maskinlæringsmetoder:

• Det mangler data eller mangfold i datasettet.
• Maskinen kan ikke lære hvis det ikke er data tilgjengelig. Dessuten gir et datasett med mangel på mangfold maskinen vanskelig.
• En maskin må ha heterogenitet for å lære meningsfull innsikt.
• Det er usannsynlig at en algoritme kan eks.tract informasjon når det ikke er noen eller få variasjoner.
• Det anbefales å ha minst 20 observasjoner per gruppe for å hjelpe maskinen med å lære.
• Denne begrensningen kan føre til dårlig evaluering og prediksjon.

Anvendelser av datavitenskap

Fra min erfaring er dette applikasjonene til data Science.

• Internett-søk: Google Søk bruker datavitenskapsteknologi for å søke etter et spesifikt resultat i løpet av en brøkdel av et sekund
• Anbefalingssystemer: For å lage et anbefalingssystem. For eksempel «foreslåtte venner» på Facebook eller foreslåtte videoer på YouTube, alt gjøres ved hjelp av Data Science.
• Bilde- og talegjenkjenning: Talegjenkjenningssystemer som Siri, Google Assistent og Alexa bruker datavitenskap som teknikk. Dessuten gjenkjenner Facebook vennene dine når du laster opp et bilde med dem.
• Spillverden: EA Sports, Sony og Nintendo bruker datavitenskapsteknologi. Dette forbedrer spillopplevelsen din. Spill er nå utviklet ved hjelp av maskinlæringsteknikker. Den kan oppdatere seg selv når du flytter til høyere nivåer.
• Online prissammenligning: PriceRunner, Junglee og Shopzilla jobber med datavitenskapsmekanismen. Her hentes data fra de aktuelle nettsidene ved hjelp av APIer.

Anvendelser av maskinlæring

Basert på min kunnskap, her er applikasjonene for maskinlæring:

• Automatisering: Maskinlæring, som fungerer helt autonomt i alle felt uten behov for noen menneskelig inngripen; for eksempel utfører roboter de essensielle prosesstrinn i produksjonsanlegg.
• Finansnæringen: Maskinlæring vokser i popularitet i finansbransjen. Banker bruker hovedsakelig ML for å finne mønstre inne i dataene, men også for å forhindre svindel.
• Offentlig organisasjon: Regjeringen bruker ML for å håndtere offentlig sikkerhet og verktøy. Ta eksemplet med Kina, som har massiv ansiktsgjenkjenning. Regjeringen bruker Kunstig intelligens for å forhindre Jaywalker.
• Helsenæringen: Healthcare var en av de første bransjene som brukte maskinlæring for bildegjenkjenning.

Hvordan velge mellom datavitenskap og maskinlæring

Med denne modellen har jeg trent maskiner til å automatisere oppgaver som ville være uttømmende eller umulige for mennesker. Dessuten kan maskinlæring ta beslutninger med knapt behov for menneskelig intervensjon.

På den annen side kan datavitenskap hjelpe deg med å oppdage svindel ved hjelp av avanserte maskinlæringsalgoritmer. Det hjelper deg også med å forhindre betydelige økonomiske tap. Det hjelper deg med å utføre sentimentanalyse for å måle kundemerkelojalitet.