Diferença entre ciência de dados e aprendizado de máquina

Diferença principal entre ciência de dados e aprendizado de máquina

• Ciência de Dados é uma combinação de algoritmos, ferramentas e técnicas de aprendizado de máquina que ajudam você a encontrar padrões ocultos comuns em dados brutos, enquanto aprendizado de máquina é um ramo da ciência da computação que lida com programação de sistemas para aprender e melhorar automaticamente com a experiência.
• A Ciência de Dados extrai insights de grandes quantidades de dados por meio do uso de vários métodos científicos, algoritmos e processos. Por outro lado, o aprendizado de máquina é um sistema que pode aprender com dados por meio de autoaperfeiçoamento e sem que a lógica seja explicitamente codificada pelo programador.
• A ciência de dados pode trabalhar com métodos manuais, embora não sejam muito úteis, enquanto os algoritmos de aprendizado de máquina são difíceis de implementar manualmente.
• A ciência de dados não é um subconjunto da Inteligência Artificial (IA), enquanto a tecnologia de aprendizado de máquina é um subconjunto da Inteligência Artificial (IA).
• A técnica de ciência de dados ajuda você a criar insights a partir de dados que lidam com todas as complexidades do mundo real, enquanto o método de aprendizado de máquina ajuda a prever o resultado de novos valores de banco de dados.

Aqui, diferencio entre ciência de dados e aprendizado de máquina e revisarei metodicamente seus respectivos prós e contras.

O que é ciência de dados?

Ciência dados é a área de estudo que envolve extrair insights de vastas quantidades de dados por meio do uso de vários métodos científicos, algoritmos e processos. Ela ajuda você a descobrir padrões ocultos nos dados brutos.

Data Science é uma área interdisciplinar que permite extrair conhecimento de dados estruturados ou não estruturados. Essa tecnologia permite traduzir um problema de negócios em um projeto de pesquisa e depois traduzi-lo novamente em uma solução prática. O termo Data Science surgiu devido à evolução da estatística matemática, da análise de dados e do big data.

O que é a Aprendizagem de Máquinas?

Machine Learning é um sistema que pode aprender com os dados por meio do autoaperfeiçoamento e sem que a lógica seja explicitamente codificada pelo programador. A inovação vem com a ideia de que uma máquina pode aprender singularmente com um exemplo (ou seja, dados) para produzir resultados precisos.

O aprendizado de máquina combina dados com ferramentas estatísticas para prever um resultado. Esse resultado é então usado pelas empresas para obter insights acionáveis. Aprendizado de máquinas está intimamente relacionado à mineração de dados e à modelagem preditiva bayesiana. A máquina recebe dados como entrada e usa um algoritmo para formular respostas.

Diferença entre ciência de dados e aprendizado de máquina

Deixe-me explicar as principais diferenças entre ciência de dados e aprendizado de máquina:

Ciência dos dados	Machine Learning
A ciência de dados é um campo interdisciplinar que utiliza métodos científicos, algoritmos e sistemas para extrair conhecimento de muitos dados estruturais e não estruturados.	Machine learning é o estudo científico de algoritmos e modelos estatísticos. Este método é usado para executar uma tarefa específica.
A técnica de ciência de dados ajuda você a criar insights a partir de dados que lidam com todas as complexidades do mundo real.	O método de aprendizado de máquina ajuda a prever o resultado de novos bancos de dados a partir de dados históricos com a ajuda de modelos matemáticos.
Quase todos os dados de entrada são gerados em um formato legível por humanos, que é lido ou analisado por humanos.	Os dados de entrada para aprendizado de máquina serão transformados, especialmente para os algoritmos usados.
A ciência de dados também pode funcionar com métodos manuais, embora não sejam muito úteis.	Algoritmos de aprendizado de máquina são difíceis de implementar manualmente.
A ciência de dados é um processo completo.	O aprendizado de máquina é uma etapa única em todo o processo de ciência de dados.
A ciência de dados não é um subconjunto da Inteligência Artificial (IA).	A tecnologia de aprendizado de máquina é um subconjunto da Inteligência Artificial (IA).
Na ciência de dados, são usados ​​​​muitos RAM e SSDs, o que ajuda a superar problemas de gargalos de E/S.	No Machine Learning, as GPUs são usadas para operações vetoriais intensivas.

Funções e responsabilidades de um cientista de dados

Tendo trabalhado na área, posso dizer que existem algumas habilidades importantes necessárias para se tornar um cientista de dados.

• Conhecimento sobre gerenciamento de dados não estruturados
• Experiência prática em banco de dados SQL codificação
• Capaz de compreender múltiplas funções analíticas
• A mineração de dados é usada para processar, limpar e verificar a integridade dos dados usados ​​para análise
• Obtenha dados e reconheça a força
• Trabalhe com consultores profissionais de DevOps para ajudar os clientes a operacionalizar modelos

Papel e responsabilidades dos engenheiros de aprendizado de máquina

Aqui estão algumas habilidades importantes que identifiquei como necessárias para se tornar um cientista de dados.

• Conhecimento de evolução de dados e modelagem estatística
• Compreensão e aplicação de algoritmos
• Processamento de linguagem natural
• Projeto de arquitetura de dados
• Técnicas de representação de texto
• Conhecimento profundo de habilidades de programação
• Conhecimento de probabilidade e estatística
• Projetar sistemas de aprendizado de máquina e ter conhecimento de tecnologia de aprendizado profundo
• Implementar algoritmos e ferramentas de aprendizado de máquina apropriados

Desafios da tecnologia de ciência de dados

Como aprendi, aqui estão algumas habilidades vitais que você precisa dominar para se tornar um cientista de dados.

• A grande variedade de informações e dados necessários para uma análise precisa
• Conjunto insuficiente de talentos em ciência de dados disponível
• A administração não fornece suporte financeiro para uma equipe de ciência de dados.
• Indisponibilidade/dificuldade de acesso aos dados
• Os resultados da ciência de dados não são utilizados de forma eficaz pelos tomadores de decisão de negócios
• Explicar a ciência de dados para outras pessoas é difícil.
• Questões de privacidade
• Falta de especialista de domínio significativo
• Se uma organização for muito pequena, não poderá ter uma equipe de ciência de dados.

Desafios do aprendizado de máquina

Na minha experiência, estes são os principais desafios dos métodos de aprendizado de máquina:

• Faltam dados ou diversidade no conjunto de dados.
• A máquina não pode aprender se não houver dados disponíveis. Além disso, um conjunto de dados com falta de diversidade dificulta a máquina.
• Uma máquina precisa ter heterogeneidade para aprender insights significativos.
• É improvável que um algoritmo consiga extrair informações quando há poucas ou nenhuma variação.
• Recomenda-se ter pelo menos 20 observações por grupo para ajudar a máquina a aprender.
• Esta restrição pode levar a uma avaliação e previsão deficientes.

Aplicações da Ciência de Dados

Pela minha experiência, estas são as aplicações de Ciência dados.

• Pesquisa na internet: A pesquisa do Google usa tecnologia de ciência de dados para pesquisar um resultado específico em uma fração de segundo
• Sistemas de recomendação: Para criar um sistema de recomendação. Por exemplo, “amigos sugeridos” no Facebook ou vídeos sugeridos” no YouTube, tudo é feito com a ajuda da Data Science.
• Reconhecimento de imagem e fala: Sistemas de reconhecimento de fala como Siri, Google Assistant e Alexa funcionam com base na técnica da ciência de dados. Além disso, o Facebook reconhece seus amigos quando você carrega uma foto com eles.
• Mundo dos jogos: EA Sports, Sony e Nintendo estão usando tecnologia de ciência de dados. Isso melhora sua experiência de jogo. Os jogos agora são desenvolvidos usando técnicas de aprendizado de máquina. Ele pode se atualizar quando você passa para níveis superiores.
• Comparação de preços on-line: PriceRunner, Junglee e Shopzilla trabalham no mecanismo de ciência de dados. Aqui, os dados são obtidos dos sites relevantes usando APIs.

Aplicações de aprendizado de máquina

Com base no meu conhecimento, aqui estão as aplicações do aprendizado de máquina:

• Automação: Aprendizado de máquina, que funciona de forma totalmente autônoma em qualquer área, sem necessidade de qualquer intervenção humana; por exemplo, os robôs executam as etapas essenciais do processo nas fábricas.
• Setor Financeiro: O aprendizado de máquina está crescendo em popularidade no setor financeiro. Os bancos estão usando principalmente o ML para encontrar padrões nos dados, mas também para prevenir fraudes.
• Organização governamental: O governo utiliza o BC para gerir a segurança pública e os serviços públicos. Veja o exemplo da China, que tem reconhecimento facial massivo. O governo usa inteligência artificial para prevenir Jaywalker.
• Setor de Saúde: A saúde foi uma das primeiras indústrias a usar aprendizado de máquina para detecção de imagens.

Como escolher entre ciência de dados e aprendizado de máquina

Com esse modelo, treinei máquinas para automatizar tarefas que seriam exaustivas ou impossíveis para o ser humano. Além disso, o aprendizado de máquina pode tomar decisões quase sem necessidade de intervenção humana.

Por outro lado, a ciência de dados pode ajudar você a detectar fraudes usando algoritmos avançados de machine learning. Ela também ajuda você a evitar perdas monetárias significativas. Ela ajuda você a realizar análises de sentimentos para avaliar a fidelidade do cliente à marca.