Разница между наукой о данных и машинным обучением

Ключевая разница между наукой о данных и машинным обучением

• Наука о данных — это сочетание алгоритмов, инструментов и методов машинного обучения, которые помогают находить общие скрытые закономерности в необработанных данных. В то время как машинное обучение — это раздел компьютерной науки, который занимается системным программированием для автоматического обучения и совершенствования с опытом.
• Data Science извлекает информацию из огромных объемов данных с помощью различных научных методов, алгоритмов и процессов. С другой стороны, машинное обучение — это система, которая может учиться на данных посредством самосовершенствования и без явного кодирования логики программистом.
• Наука о данных может работать с ручными методами, хотя они не очень полезны, а алгоритмы машинного обучения сложно реализовать вручную.
• Наука о данных не является частью искусственного интеллекта (ИИ), а технология машинного обучения — частью искусственного интеллекта (ИИ).
• Техника науки о данных помогает вам получать ценную информацию на основе данных, связанных со всеми реальными сложностями, а метод машинного обучения помогает прогнозировать результат для новых значений базы данных.

Здесь я различаю науку о данных и машинное обучение и методично рассматриваю их плюсы и минусы.

Что такое наука о данных?

Наука данных это область изучения, которая включает в себя извлечение информации из огромных объемов данных с помощью различных научных методов, алгоритмов и процессов. Она помогает вам обнаружить скрытые закономерности в необработанных данных.

Наука о данных — это междисциплинарная область, которая позволяет извлекать знания из структурированных или неструктурированных данных. Эта технология позволяет вам преобразовать бизнес-проблему в исследовательский проект, а затем перевести ее обратно в практическое решение. Термин «Наука о данных» появился в результате развития математической статистики, анализа данных и больших данных.

Что такое машинное обучение?

Машинное обучение — это система, которая может учиться на данных путем самосовершенствования и без явного кодирования логики программистом. Прорыв связан с идеей о том, что машина может учиться на примере (т. е. данных) отдельно, чтобы производить точные результаты.

Машинное обучение объединяет данные со статистическими инструментами для прогнозирования результатов. Эти результаты затем используются корпорациями для выработки действенных идей. Машинное обучение тесно связан с интеллектуальным анализом данных и байесовским прогнозным моделированием. Машина получает данные в качестве входных данных и использует алгоритм для формулирования ответов.

Разница между наукой о данных и машинным обучением

Позвольте мне объяснить основные различия между наукой о данных и машинным обучением:

Научные исследования данных	Машинное обучение
Наука о данных — это междисциплинарная область, которая использует научные методы, алгоритмы и системы для извлечения знаний из множества структурированных и неструктурированных данных.	Машинное обучение — это научное изучение алгоритмов и статистических моделей. Этот метод используется для выполнения определенной задачи.
Методы науки о данных помогают вам извлекать ценную информацию из данных, имеющих дело со всеми сложностями реального мира.	Метод машинного обучения помогает предсказать результат работы новых баз данных на основе исторических данных с помощью математических моделей.
Почти все входные данные генерируются в удобочитаемом формате, который люди читают или анализируют.	Входные данные для машинного обучения будут преобразованы, особенно в отношении используемых алгоритмов.
Наука о данных также может работать с ручными методами, хотя они не очень полезны.	Алгоритмы машинного обучения сложно реализовать вручную.
Наука о данных — это целостный процесс.	Машинное обучение — это один шаг во всем процессе обработки данных.
Наука о данных не является разновидностью искусственного интеллекта (ИИ).	Технология машинного обучения является разновидностью искусственного интеллекта (ИИ).
В Data Science используются большие объемы оперативной памяти и твердотельные накопители, что помогает преодолеть проблемы с узкими местами ввода-вывода.	В машинном обучении графические процессоры используются для интенсивных векторных операций.

Роли и обязанности специалиста по данным

Поработав в этой области, я могу сказать вам, что для того, чтобы стать специалистом по данным, необходимы некоторые важные навыки.

• Знание управления неструктурированными данными
• Практический опыт в базы данных SQL кодирование
• Способен понимать множество аналитических функций
• Интеллектуальный анализ данных используется для обработки, очистки и проверки целостности данных, используемых для анализа.
• Получите данные и осознайте силу
• Работайте с профессиональными консультантами DevOps, чтобы помочь клиентам ввести модели в эксплуатацию.

Роль и обязанности инженеров по машинному обучению

Вот некоторые важные навыки, которые я определил как необходимые, чтобы стать специалистом по данным.

• Знание эволюции данных и статистического моделирования.
• Понимание и применение алгоритмов
• Обработка естественного языка
• Проектирование архитектуры данных
• Методы представления текста
• Глубокие знания навыков программирования
• Знание вероятности и статистики
• Проектируйте системы машинного обучения и обладайте знаниями в области технологий глубокого обучения.
• Внедрить соответствующие алгоритмы и инструменты машинного обучения.

Проблемы технологий обработки данных

Как я узнал, вот несколько жизненно важных навыков, которыми вам необходимо овладеть, чтобы стать специалистом по данным.

• Широкий спектр информации и данных, необходимых для точного анализа
• Недостаточный кадровый резерв в области науки о данных
• Руководство не оказывает финансовую поддержку команде по анализу данных.
• Отсутствие/трудный доступ к данным
• Результаты науки о данных неэффективно используются лицами, принимающими бизнес-решения.
• Объяснять науку о данных другим сложно.
• Вопросы конфиденциальности
• Отсутствие значимого эксперта в предметной области
• Если организация очень маленькая, у нее не может быть команды по анализу данных.

Проблемы машинного обучения

По моему опыту, вот основные проблемы методов машинного обучения:

• Ему не хватает данных или разнообразия в наборе данных.
• Машина не может учиться, если нет доступных данных. Кроме того, набор данных с недостатком разнообразия усложняет работу машины.
• Чтобы получить осмысленную информацию, машина должна обладать неоднородностью.
• Маловероятно, что алгоритм сможет извлечь информацию, если вариантов мало или нет.
• Рекомендуется иметь не менее 20 наблюдений на группу, чтобы помочь машине учиться.
• Это ограничение может привести к плохой оценке и прогнозированию.

Приложения науки о данных

По моему опыту, это приложения Наука данных.

• Поиск в Интернете: Поиск Google использует технологию обработки данных для поиска конкретного результата за доли секунды.
• Системы рекомендаций: Создать систему рекомендаций. Например, «предлагаемые друзья» на Facebook или «предлагаемые видео» на YouTube, все делается с помощью Data Science.
• Распознавание изображений и речи: Системы распознавания речи, такие как Siri, Google Assistant и Alexa, работают на основе науки о данных. Более того, Facebook узнает ваших друзей, когда вы загружаете с ними фотографию.
• Игровой мир: EA Sports, Sony и Nintendo используют технологии обработки данных. Это улучшает ваш игровой опыт. Сейчас игры разрабатываются с использованием методов машинного обучения. Он может обновляться при переходе на более высокие уровни.
• Онлайн-сравнение цен: PriceRunner, Junglee и Shopzilla работают над механизмом обработки данных. Здесь данные извлекаются с соответствующих веб-сайтов с использованием API.

Приложения машинного обучения

Основываясь на моих знаниях, вот приложения машинного обучения:

• Автоматизация: Машинное обучение, которое работает полностью автономно в любой области без необходимости вмешательства человека; например, роботы выполняют основные технологические этапы на производственных предприятиях.
• Финансовая индустрия: Машинное обучение становится все более популярным в финансовой отрасли. Банки в основном используют машинное обучение для поиска закономерностей в данных, а также для предотвращения мошенничества.
• Государственная организация: Правительство использует ОД для управления общественной безопасностью и коммунальными услугами. Возьмем, к примеру, Китай, где существует массовое распознавание лиц. Правительство использует искусственный интеллект чтобы предотвратить Джейуокера.
• Индустрия здравоохранения: Здравоохранение было одной из первых отраслей, применивших машинное обучение для обнаружения изображений.

Как выбрать между наукой о данных и машинным обучением

С помощью этой модели я научил машины автоматизировать задачи, которые были бы утомительны или невыполнимы для людей. Более того, машинное обучение может принимать решения практически без вмешательства человека.

С другой стороны, наука о данных может помочь вам обнаружить мошенничество с помощью передовых алгоритмов машинного обучения. Она также помогает вам предотвратить любые значительные денежные потери. Она помогает вам проводить анализ настроений для оценки лояльности клиентов к бренду.