Diferența dintre știința datelor și învățarea automată

Diferența cheie între știința datelor și învățarea automată

• Data Science este o combinație de algoritmi, instrumente și tehnici de învățare automată care vă ajută să găsiți modele ascunse comune în datele brute, în timp ce învățarea automată este o ramură a informaticii care se ocupă de programarea sistemului pentru a învăța și a îmbunătăți automat experiența.
• Data Science extrage informații din cantități mari de date prin utilizarea diferitelor metode, algoritmi și procese științifice. Pe de altă parte, Machine Learning este un sistem care poate învăța din date prin auto-îmbunătățire și fără ca logica să fie codificată în mod explicit de către programator.
• Știința datelor poate funcționa cu metode manuale, deși nu sunt foarte utile, în timp ce algoritmii de învățare automată sunt greu de implementat manual.
• Știința datelor nu este un subset al inteligenței artificiale (AI), în timp ce tehnologia învățării automate este un subset al inteligenței artificiale (AI).
• Tehnica științei datelor vă ajută să creați informații din datele care se ocupă de toate complexitățile din lumea reală, în timp ce metoda de învățare automată vă ajută să preziceți rezultatul pentru noile valori ale bazei de date.

Aici, fac diferența între știința datelor și învățarea automată și le voi revizui metodic avantajele și dezavantajele.

Ce este știința datelor?

Știința datelor este domeniul de studiu care implică extragerea de perspective din cantități mari de date prin utilizarea diferitelor metode, algoritmi și procese științifice. Vă ajută să descoperiți modele ascunse în datele brute.

Știința datelor este un domeniu interdisciplinar care vă permite să extrageți cunoștințe din date structurate sau nestructurate. Această tehnologie vă permite să traduceți o problemă de afaceri într-un proiect de cercetare și apoi să o traduceți înapoi într-o soluție practică. Termenul Data Science a apărut din cauza evoluției statisticii matematice, a analizei datelor și a datelor mari.

Ce este învățarea automată?

Invatare mecanica este un sistem care poate învăța din date prin auto-îmbunătățire și fără ca logica să fie codificată în mod explicit de către programator. Descoperirea vine cu ideea că o mașină poate învăța în mod singular dintr-un exemplu (adică, date) pentru a produce rezultate precise.

Învățarea automată combină datele cu instrumente statistice pentru a prezice o ieșire. Acest rezultat este apoi folosit de corporații pentru a face informații utile. Invatare mecanica este strâns legată de data mining și modelarea predictivă bayesiană. Aparatul primește date ca intrare și utilizează un algoritm pentru a formula răspunsuri.

Diferența dintre știința datelor și învățarea automată

Permiteți-mi să explic diferențele majore dintre știința datelor și învățarea automată:

Știința datelor	Invatare mecanica
Știința datelor este un domeniu interdisciplinar care utilizează metode științifice, algoritmi și sisteme pentru a extrage cunoștințe din multe date structurale și nestructurate.	Învățarea automată este studiul științific al algoritmilor și modelelor statistice. Această metodă este utilizată pentru a îndeplini o anumită sarcină.
Tehnica științei datelor vă ajută să creați perspective din date care se ocupă de toate complexitățile din lumea reală.	Metoda de învățare automată vă ajută să preziceți rezultatul noilor baze de date din date istorice cu ajutorul modelelor matematice.
Aproape toate datele de intrare sunt generate într-un format care poate fi citit de om, care este citit sau analizat de oameni.	Datele de intrare pentru învățarea automată vor fi transformate, în special pentru algoritmii utilizați.
Știința datelor poate funcționa și cu metode manuale, deși nu sunt foarte utile.	Algoritmii de învățare automată sunt greu de implementat manual.
Știința datelor este un proces complet.	Învățarea automată este un singur pas în întregul proces al științei datelor.
Știința datelor nu este un subset al inteligenței artificiale (AI).	Tehnologia de învățare automată este un subset al inteligenței artificiale (AI).
În știința datelor, se utilizează RAM ridicată și SSD-uri, ceea ce vă ajută să depășiți problemele de blocaj I/O.	În Machine Learning, GPU-urile sunt folosite pentru operații intensive vectoriale.

Rolurile și responsabilitățile unui Data Scientist

După ce am lucrat în domeniu, vă pot spune că sunt necesare câteva abilități importante pentru a deveni un cercetător de date.

• Cunoștințe despre managementul nestructurat al datelor
• Experiență practică în baza de date SQL de codificare
• Capabil să înțeleagă mai multe funcții analitice
• Exploatarea datelor este utilizată pentru procesarea, curățarea și verificarea integrității datelor utilizate pentru analiză
• Obține date și recunoaște puterea
• Lucrați cu consultanți profesioniști DevOps pentru a ajuta clienții să operaționalizeze modelele

Rolul și responsabilitățile inginerilor de învățare automată

Iată câteva abilități importante pe care le-am identificat ca fiind necesare pentru a deveni cercetător de date.

• Cunoașterea evoluției datelor și modelării statistice
• Înțelegerea și aplicarea algoritmilor
• Procesarea limbajului natural
• Proiectare arhitectură de date
• Tehnici de reprezentare a textului
• Cunoștințe aprofundate ale abilităților de programare
• Cunoștințe de probabilitate și statistică
• Proiectați sisteme de învățare automată și aveți cunoștințe despre tehnologia de învățare profundă
• Implementați algoritmi și instrumente adecvate de învățare automată

Provocările tehnologiei științei datelor

După cum am învățat, iată câteva abilități vitale pe care trebuie să le stăpâniți pentru a deveni un cercetător de date.

• Varietatea largă de informații și date necesare pentru o analiză precisă
• Nu este disponibil un grup adecvat de talente în domeniul științei datelor
• Managementul nu oferă sprijin financiar pentru o echipă de știință a datelor.
• Indisponibilitatea/accesul dificil la date
• Rezultatele științei datelor nu sunt utilizate în mod eficient de factorii de decizie în afaceri
• Este dificil să explici altora știința datelor.
• Probleme de confidențialitate
• Lipsa unui expert semnificativ în domeniu
• Dacă o organizație este foarte mică, nu poate avea o echipă de știință a datelor.

Provocările învățării automate

Din experiența mea, acestea sunt provocările principale ale metodelor de învățare automată:

• Îi lipsesc datele sau diversitatea în setul de date.
• Mașina nu poate învăța dacă nu există date disponibile. În plus, un set de date cu o lipsă de diversitate îi dă greutății mașinii.
• O mașină trebuie să aibă eterogenitate pentru a învăța o perspectivă semnificativă.
• Este puțin probabil ca un algoritm să poată extrage informații atunci când nu există sau există puține variații.
• Se recomandă să aveți cel puțin 20 de observații pe grup pentru a ajuta mașina să învețe.
• Această constrângere poate duce la o evaluare și predicție slabă.

Aplicații ale științei datelor

Din experiența mea, acestea sunt aplicațiile Știința datelor.

• Căutare pe Internet: Căutarea Google folosește tehnologia științei datelor pentru a căuta un anumit rezultat într-o fracțiune de secundă
• Sisteme de recomandare: Pentru a crea un sistem de recomandare. De exemplu, „prieteni sugerați” pe Facebook sau videoclipuri sugerate” pe YouTube, totul se face cu ajutorul Data Science.
• Recunoașterea imaginii și a vorbirii: Sistemele de recunoaștere a vorbirii precum Siri, Google Assistant și Alexa funcționează pe tehnica științei datelor. Mai mult, Facebook vă recunoaște prietenii atunci când încărcați o fotografie cu ei.
• Lumea jocurilor: EA Sports, Sony și Nintendo folosesc tehnologia științei datelor. Acest lucru vă îmbunătățește experiența de joc. Jocurile sunt acum dezvoltate folosind tehnici de învățare automată. Se poate actualiza singur atunci când treci la niveluri superioare.
• Comparație de preț online: PriceRunner, Junglee și Shopzilla lucrează la mecanismul științei datelor. Aici, datele sunt preluate de pe site-urile web relevante folosind API-uri.

Aplicații ale învățării automate

Pe baza cunoștințelor mele, iată aplicațiile învățării automate:

• Automatizare: Învățare automată, care funcționează complet autonom în orice domeniu, fără a fi nevoie de nicio intervenție umană; de exemplu, roboții efectuează etapele esențiale ale procesului în fabricile de producție.
• Industria financiară: Învățarea automată este în creștere în popularitate în industria financiară. Băncile folosesc în principal ML pentru a găsi modele în interiorul datelor, dar și pentru a preveni frauda.
• Organizație guvernamentală: Guvernul folosește ML pentru a gestiona siguranța publică și utilitățile. Luați exemplul Chinei, care are o recunoaștere masivă a feței. Guvernul folosește Inteligență artificială pentru a preveni pe Jaywalker.
• Industria de sănătate: Asistența medicală a fost una dintre primele industrii care a folosit învățarea automată pentru detectarea imaginilor.

Cum să alegeți între știința datelor și învățarea automată

Cu acest model, am instruit mașini pentru a automatiza sarcini care ar fi exhaustive sau imposibile pentru oameni. În plus, învățarea automată poate lua decizii fără nicio nevoie de intervenție umană.

Pe de altă parte, știința datelor vă poate ajuta să detectați frauda folosind algoritmi avansati de învățare automată. De asemenea, vă ajută să preveniți orice pierderi monetare semnificative. Vă ajută să efectuați o analiză a sentimentelor pentru a măsura loialitatea clienților față de marca.