Наука о данных против машинного обучения – разница между ними

Ключевая разница между наукой о данных и машинным обучением

  • Наука о данных — это комбинация алгоритмов, инструментов и методов машинного обучения, которая помогает вам находить общие скрытые закономерности в необработанных данных, тогда как машинное обучение — это отрасль информатики, которая занимается системным программированием для автоматического обучения и совершенствования с опытом.
  • Наука о данных 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 путем 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 получить представление о данных, касающихся всех реальных коммуникаций.plexВ то время как метод машинного обучения помогает предсказать результат для новых значений базы данных.
Наука о данных против машинного обучения
Наука о данных против машинного обучения

В этом Учебник по науке о данных разницы между наукой о данных и машинным обучением. Давайте сначала узнаем:

Что такое наука о данных?

Наука данных это область исследования, которая включает извлечение информации из огромных объемов данных с помощью различных научных методов, алгоритмов и процессов. Это поможет 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.

Наука данных
Что такое наука о 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 корпорацией для получения практических результатов. Машинное обучение тесно связано с интеллектуальным анализом данных и байесовским прогнозным моделированием. Машина получает данные на вход, использует алгоритм для формулирования ответов.

Машинное обучение

Что такое машинное обучение?

Проверьте следующееwing ключевые различия между машинным обучением и наукой о данных.

Разница между наукой о данных и машинным обучением

Вот 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 исследование алгоритмов и статистических моделей. Этот метод используется для выполнения конкретной задачи.
Техника науки о данных помогает вам получить представление о данных, касающихся всех реальных коммуникаций.plexгорода Метод машинного обучения помогает вам прогнозировать результат для 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 для 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 используется большой объем оперативной памяти и твердотельный накопитель, 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

Вот некоторые важные навыки, необходимые для того, чтобы стать специалистом по данным.

  • Знание управления неструктурированными данными
  • Практический опыт кодирования баз данных SQL.
  • Способен понимать множество аналитических функций
  • Интеллектуальный анализ данных, используемый 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 важные навыки, необходимые для того, чтобы стать инженерами по машинному обучению.

  • Знание эволюции данных и статистического моделирования.
  • Понимание и применение алгоритмов
  • Обработка естественного языка
  • Данные archiтекстурный дизайн
  • Методы представления текста
  • Глубокие знания навыков программирования
  • Знание вероятности и статистики
  • Проектирование систем машинного обучения и знание технологий глубокого обучения
  • Внедрить соответствующие алгоритмы и инструменты машинного обучения.

Проблемы технологий обработки данных

Вот важные проблемы технологий науки о данных.

  • Для точного анализа необходим широкий спектр информации и данных.
  • Недостаточный кадровый резерв в области науки о данных
  • Руководство не оказывает финансовую поддержку команде по анализу данных.
  • Отсутствие/трудный доступ к данным
  • Результаты Data Science 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

Вот основные проблемы метода 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 доставляет Машине неприятности.
  • 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

Здесь представлены 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

Речь распознает такие системы, как Siri, Google Assistant, Alexa, и использует технологию обработки данных. Более того, Facebook узнает вашего друга, когда вы загружаете с ним фотографию.

Игровой мир

EA Sports, Sony, 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, Shopzilla работают над механизмом обработки данных. Здесь данные извлекаются с соответствующих веб-сайтов с использованием API.

Приложения машинного обучения

Вот применение машинного обучения:

автоматизация

Машинное обучение, которое работает полностью автономно в любой области без необходимости вмешательства человека. Например, роботы, выполняющие основные технологические этапы на производственных предприятиях.

Финансовая промышленность

Машинное обучение растетwing популярности в финансовой индустрии. Банки в основном используют МО для поиска закономерностей в данных, а также для предотвращения мошенничества.

Правительственная организация

Правительство использует ОД для управления общественной безопасностью и коммунальными услугами. Возьмем пример Китая с массовым распознаванием лиц. Правительство использует искусственный интеллект чтобы предотвратить пешехода.

Индустрия здравоохранения

Здравоохранение было одной из первых отраслей, применивших машинное обучение для обнаружения изображений.

Наука о данных или машинное обучение – что лучше?

обучение с помощью машины Этот метод идеально подходит для анализа, понимания и выявления закономерностей в данных. Вы можете использовать эту модель, чтобы научить машину автоматизировать задачи, которые были бы утомительны или невыполнимы для человека. Более того, машинное обучение может принимать решения с минимальным вмешательством человека.

С другой стороны, наука о данных может помочь вам обнаружить мошенничество с помощью передовых алгоритмов машинного обучения. Это также поможет вам предотвратить значительные денежные потери. Это поможет вам провести анализ настроений, чтобы оценить лояльность клиентов к бренду.