Różnica między nauką o danych a uczeniem maszynowym

Kluczowa różnica między nauką o danych a uczeniem maszynowym

• Data Science to połączenie algorytmów, narzędzi i technik uczenia maszynowego, które pomagają znaleźć ukryte wzorce w surowych danych. Natomiast uczenie maszynowe to gałąź informatyki zajmująca się programowaniem systemów w celu automatycznego uczenia się i doskonalenia w miarę zdobywania doświadczenia.
• Data Science wydobywa spostrzeżenia z ogromnych ilości danych poprzez wykorzystanie różnych naukowych metod, algorytmów i procesów. Z drugiej strony, uczenie maszynowe to system, który może uczyć się z danych poprzez samodoskonalenie i bez wyraźnego kodowania logiki przez programistę.
• Nauka o danych może opierać się na metodach manualnych, choć nie są one zbyt przydatne, natomiast algorytmy uczenia maszynowego trudno jest wdrożyć ręcznie.
• Analiza danych nie jest podzbiorem sztucznej inteligencji (AI), natomiast technologia uczenia maszynowego jest podzbiorem sztucznej inteligencji (AI).
• Technika nauki o danych pomaga wyciągać wnioski z danych odnoszących się do wszystkich zawiłości świata rzeczywistego, podczas gdy metoda uczenia maszynowego pomaga przewidywać wyniki dla nowych wartości w bazie danych.

W tym miejscu rozróżniam naukę danych od uczenia maszynowego i metodycznie będę przeglądać ich zalety i wady.

Co to jest Data Science?

Nauka danych jest obszarem badań, który obejmuje wydobywanie spostrzeżeń z ogromnych ilości danych poprzez wykorzystanie różnych naukowych metod, algorytmów i procesów. Pomaga odkryć ukryte wzorce w surowych danych.

Data Science to interdyscyplinarna dziedzina, która pozwala wydobywać wiedzę z danych ustrukturyzowanych lub nieustrukturyzowanych. Technologia ta umożliwia przełożenie problemu biznesowego na projekt badawczy, a następnie przełożenie go z powrotem na praktyczne rozwiązanie. Termin nauka o danych pojawił się w wyniku ewolucji statystyki matematycznej, analizy danych i dużych zbiorów danych.

Co to jest uczenie maszynowe?

Nauczanie maszynowe to system, który może uczyć się na danych poprzez samodoskonalenie i bez jawnego kodowania logiki przez programistę. Przełom polega na pomyśle, że maszyna może uczyć się wyłącznie na podstawie przykładu (tj. danych), aby uzyskać dokładne wyniki.

Uczenie maszynowe łączy dane z narzędziami statystycznymi w celu przewidywania wyników. Dane te są następnie wykorzystywane przez korporacje do wyciągania wniosków, które można wykorzystać w praktyce. Nauczanie maszynowe jest ściśle powiązany z eksploracją danych i modelowaniem predykcyjnym Bayesa. Maszyna odbiera dane jako dane wejściowe i na podstawie algorytmu formułuje odpowiedzi.

Różnica między nauką o danych a uczeniem maszynowym

Pozwólcie, że wyjaśnię główne różnice między nauką o danych a uczeniem maszynowym:

Nauka o danych	Nauczanie maszynowe
Nauka o danych to interdyscyplinarna dziedzina, która wykorzystuje naukowe metody, algorytmy i systemy w celu wyodrębniania wiedzy z wielu danych strukturalnych i niestrukturalnych.	Uczenie maszynowe to naukowe badanie algorytmów i modeli statystycznych. Ta metoda jest używana do wykonywania określonego zadania.
Technika nauki o danych pomaga wyciągać wnioski z danych dotyczących wszystkich zawiłości świata rzeczywistego.	Metoda uczenia maszynowego pomaga przewidzieć wynik nowych baz danych na podstawie danych historycznych za pomocą modeli matematycznych.
Prawie wszystkie dane wejściowe są generowane w formacie czytelnym dla człowieka, który może je odczytać lub przeanalizować.	Dane wejściowe do uczenia maszynowego zostaną przekształcone, zwłaszcza w odniesieniu do wykorzystywanych algorytmów.
Analiza danych może również pracować z metodami ręcznymi, chociaż nie są one zbyt przydatne.	Algorytmy uczenia maszynowego są trudne do wdrożenia ręcznie.
Analiza danych to kompletny proces.	Uczenie maszynowe to pojedynczy krok w całym procesie analizy danych.
Analiza danych nie jest podzbiorem sztucznej inteligencji (AI).	Technologia uczenia maszynowego jest podzbiorem sztucznej inteligencji (AI).
W nauce danych wykorzystuje się dużą ilość pamięci RAM i dysków SSD, co pomaga przezwyciężyć problemy z wąskimi gardłami we/wy.	W uczeniu maszynowym procesory graficzne są wykorzystywane do intensywnych operacji wektorowych.

Role i obowiązki analityka danych

Pracując w terenie, mogę powiedzieć, że aby zostać analitykiem danych, wymagane są pewne ważne umiejętności.

• Znajomość zarządzania danymi nieustrukturyzowanymi
• Praktyczne doświadczenie w bazy danych SQL kodowanie
• Potrafi zrozumieć wiele funkcji analitycznych
• Eksploracja danych służy do przetwarzania, oczyszczania i weryfikacji integralności danych wykorzystywanych do analizy
• Zdobądź dane i rozpoznaj siłę
• Współpracuj z profesjonalnymi konsultantami DevOps, aby pomóc klientom w operacjonalizacji modeli

Rola i obowiązki inżynierów uczenia maszynowego

Oto kilka ważnych umiejętności, które uznałem za niezbędne, aby zostać analitykiem danych.

• Znajomość ewolucji danych i modelowania statystycznego
• Zrozumienie i zastosowanie algorytmów
• Przetwarzanie języka naturalnego
• Projektowanie architektury danych
• Techniki reprezentacji tekstu
• Dogłębna wiedza z zakresu umiejętności programowania
• Znajomość prawdopodobieństwa i statystyki
• Projektuj systemy uczenia maszynowego i posiadaj wiedzę z zakresu technologii głębokiego uczenia się
• Wdrażanie odpowiednich algorytmów i narzędzi uczenia maszynowego

Wyzwania technologii nauki o danych

Jak się dowiedziałem, oto kilka kluczowych umiejętności, które musisz opanować, aby zostać analitykiem danych.

• Szeroka gama informacji i danych potrzebnych do dokładnej analizy
• Niedostępna odpowiednia pula talentów do analityki danych
• Kierownictwo nie zapewnia wsparcia finansowego zespołowi zajmującemu się analizą danych.
• Niedostępność/trudny dostęp do danych
• Wyniki analityki danych nie są skutecznie wykorzystywane przez decydentów biznesowych
• Wyjaśnianie innym nauki o danych jest trudne.
• Prywatne problemy
• Brak znaczącego eksperta dziedzinowego
• Jeśli organizacja jest bardzo mała, nie może mieć zespołu zajmującego się analizą danych.

Wyzwania uczenia maszynowego

Z mojego doświadczenia wynika, że ​​oto główne wyzwania stojące przed metodami uczenia maszynowego:

• Brakuje danych lub różnorodności zbioru danych.
• Maszyna nie może się uczyć, jeśli nie ma dostępnych danych. Poza tym zbiór danych pozbawiony różnorodności sprawia, że ​​maszyna ma trudności.
• Aby uzyskać znaczący wgląd, maszyna musi cechować się heterogenicznością.
• Jest mało prawdopodobne, aby algorytm mógł wyodrębnić informacje, gdy nie ma żadnych odmian lub jest ich niewiele.
• Zaleca się, aby na grupę przypadało co najmniej 20 obserwacji, aby pomóc maszynie w uczeniu się.
• To ograniczenie może prowadzić do złej oceny i przewidywania.

Zastosowania nauki o danych

Z mojego doświadczenia wynika, że ​​są to zastosowania Nauka danych.

• Wyszukiwarka internetowa: Wyszukiwarka Google korzysta z technologii analizy danych, aby wyszukać konkretny wynik w ułamku sekundy
• Systemy rekomendacji: Stworzenie systemu rekomendacji. Na przykład „sugerowani znajomi” na Facebooku lub sugerowane filmy wideo na stronie YouTube, wszystko odbywa się za pomocą Data Science.
• Rozpoznawanie obrazu i mowy: Systemy rozpoznające mowę, takie jak Siri, Google Assistant i Alexa, działają w oparciu o technikę analizy danych. Co więcej, Facebook rozpoznaje Twoich znajomych, gdy przesyłasz z nimi zdjęcie.
• Świat gier: EA Sports, Sony i Nintendo korzystają z technologii analizy danych. Zwiększa to Twoje wrażenia z gry. Gry są obecnie tworzone przy użyciu technik uczenia maszynowego. Może się aktualizować po przejściu na wyższy poziom.
• Porównanie cen online: PriceRunner, Junglee i Shopzilla pracują nad mechanizmem analizy danych. W tym przypadku dane są pobierane z odpowiednich stron internetowych za pomocą interfejsów API.

Zastosowania uczenia maszynowego

Bazując na mojej wiedzy, oto zastosowania uczenia maszynowego:

• Automatyka: Uczenie maszynowe, które działa całkowicie autonomicznie w dowolnej dziedzinie, bez konieczności jakiejkolwiek interwencji człowieka; na przykład roboty wykonują podstawowe etapy procesu w zakładach produkcyjnych.
• Branża finansowa: Uczenie maszynowe zyskuje na popularności w branży finansowej. Banki wykorzystują ML głównie do znajdowania wzorców w danych, ale także do zapobiegania oszustwom.
• Organizacja rządowa: Rząd wykorzystuje ML do zarządzania bezpieczeństwem publicznym i usługami użyteczności publicznej. Weźmy przykład Chin, które mają masowe rozpoznawanie twarzy. Rząd korzysta AI aby zapobiec Jaywalkerowi.
• Branża Opieki Zdrowotnej: Opieka zdrowotna była jedną z pierwszych branż, które wykorzystały uczenie maszynowe do wykrywania obrazów.

Jak wybrać między nauką o danych a uczeniem maszynowym

Dzięki temu modelowi wyszkoliłem maszyny do automatyzacji zadań, które byłyby wyczerpujące lub niemożliwe dla człowieka. Co więcej, uczenie maszynowe może podejmować decyzje bez konieczności interwencji człowieka.

Z drugiej strony, nauka o danych może pomóc Ci wykryć oszustwa za pomocą zaawansowanych algorytmów uczenia maszynowego. Pomaga również zapobiegać wszelkim znacznym stratom pieniężnym. Pomaga Ci przeprowadzić analizę sentymentu, aby ocenić lojalność klientów wobec marki.