Skillnaden mellan datavetenskap och maskininlärning

Nyckelskillnaden mellan datavetenskap och maskininlärning

• Data Science är en kombination av algoritmer, verktyg och maskininlärningstekniker som hjälper dig att hitta vanliga dolda mönster i rådata, medan maskininlärning är en gren inom datavetenskap som sysslar med systemprogrammering för att automatiskt lära sig och förbättra med erfarenhet.
• Data Science extraherar insikter från stora mängder data genom användning av olika vetenskapliga metoder, algoritmer och processer. Å andra sidan är maskininlärning ett system som kan lära av data genom självförbättring och utan att logiken uttryckligen kodas av programmeraren.
• Datavetenskap kan arbeta med manuella metoder, även om de inte är särskilt användbara, medan maskininlärningsalgoritmer är svåra att implementera manuellt.
• Datavetenskap är inte en delmängd av artificiell intelligens (AI), medan maskininlärningsteknik är en delmängd av artificiell intelligens (AI).
• Datavetenskapsteknik hjälper dig att skapa insikter från data som handlar om alla verkliga komplexiteter, medan maskininlärningsmetoden hjälper dig att förutsäga resultatet för nya databasvärden.

Här skiljer jag på datavetenskap och maskininlärning och kommer metodiskt att se över deras respektive för- och nackdelar.

Vad är datavetenskap?

Data Science är det studieområde som involverar att extrahera insikter från stora mängder data genom användning av olika vetenskapliga metoder, algoritmer och processer. Det hjälper dig att upptäcka dolda mönster i rådata.

Data Science är ett tvärvetenskapligt område som låter dig extrahera kunskap från strukturerad eller ostrukturerad data. Denna teknik gör det möjligt för dig att översätta ett affärsproblem till ett forskningsprojekt och sedan översätta det tillbaka till en praktisk lösning. Termen Data Science har uppstått på grund av utvecklingen av matematisk statistik, dataanalys och big data.

Vad är maskininlärning?

Maskininlärning är ett system som kan lära av data genom självförbättring och utan att logiken uttryckligen kodas av programmeraren. Genombrottet kommer med idén att en maskin enskilt kan lära sig av ett exempel (dvs. data) för att producera korrekta resultat.

Maskininlärning kombinerar data med statistiska verktyg för att förutsäga en utdata. Denna utdata används sedan av företag för att göra handlingsbara insikter. Maskininlärning är nära relaterat till data mining och Bayesiansk prediktiv modellering. Maskinen tar emot data som indata och använder en algoritm för att formulera svar.

Skillnaden mellan datavetenskap vs maskininlärning

Låt mig förklara de stora skillnaderna mellan datavetenskap och maskininlärning:

Datavetenskap	Maskininlärning
Datavetenskap är ett tvärvetenskapligt område som använder vetenskapliga metoder, algoritmer och system för att extrahera kunskap från många strukturella och ostrukturerade data.	Maskininlärning är den vetenskapliga studien av algoritmer och statistiska modeller. Denna metod används för att utföra en specifik uppgift.
Datavetenskaplig teknik hjälper dig att skapa insikter från data som handlar om alla verkliga komplexiteter.	Maskininlärningsmetoden hjälper dig att förutsäga resultatet av nya databaser från historiska data med hjälp av matematiska modeller.
Nästan all indata genereras i ett av människor läsbart format, som läses eller analyseras av människor.	Indata för maskininlärning kommer att omvandlas, särskilt för de algoritmer som används.
Datavetenskap kan också arbeta med manuella metoder, även om de inte är särskilt användbara.	Maskininlärningsalgoritmer är svåra att implementera manuellt.
Datavetenskap är en komplett process.	Maskininlärning är ett enda steg i hela datavetenskapsprocessen.
Datavetenskap är inte en delmängd av artificiell intelligens (AI).	Maskininlärningsteknik är en delmängd av artificiell intelligens (AI).
Inom Data Science används hög RAM och SSD, vilket hjälper dig att övervinna I/O-flaskhalsproblem.	I maskininlärning används GPU:er för intensiva vektoroperationer.

Roller och ansvar för en datavetare

Efter att ha arbetat inom området kan jag berätta att det krävs några viktiga färdigheter för att bli datavetare.

• Kunskap om ostrukturerad datahantering
• Praktisk erfarenhet av SQL-databas kodande
• Kunna förstå flera analytiska funktioner
• Datautvinning används för att bearbeta, rensa och verifiera integriteten hos data som används för analys
• Skaffa data och erkänn styrkan
• Arbeta med professionella DevOps-konsulter för att hjälpa kunder att operationalisera modeller

Roll och ansvar för maskininlärningsingenjörer

Här är några viktiga färdigheter som jag har identifierat som nödvändiga för att bli datavetare.

• Kunskaper om dataevolution och statistisk modellering
• Förståelse och tillämpning av algoritmer
• Naturlig språkbehandling
• Dataarkitekturdesign
• Teknik för textrepresentation
• Fördjupade kunskaper i programmeringsfärdigheter
• Kunskaper om sannolikhet och statistik
• Designa maskininlärningssystem och ha kunskap om djupinlärningsteknik
• Implementera lämpliga maskininlärningsalgoritmer och verktyg

Data Science Technologys utmaningar

Som jag har lärt mig, här är några viktiga färdigheter du behöver behärska för att bli datavetare.

• Det stora utbudet av information och data som behövs för korrekt analys
• Otillräcklig datavetenskaplig talangpool tillgänglig
• Ledningen ger inte ekonomiskt stöd till ett datavetenskapsteam.
• Otillgänglighet/svår åtkomst till data
• Datavetenskapliga resultat används inte effektivt av företagens beslutsfattare
• Att förklara datavetenskap för andra är svårt.
• Sekretessfrågor
• Brist på betydande domänexpert
• Om en organisation är väldigt liten kan den inte ha ett datavetenskapsteam.

Utmaningar med maskininlärning

Enligt min erfarenhet är dessa de primära utmaningarna med metoder för maskininlärning:

• Det saknar data eller mångfald i datasetet.
• Maskinen kan inte lära sig om det inte finns någon tillgänglig data. Dessutom ger en datauppsättning med brist på mångfald maskinen svårt.
• En maskin behöver ha heterogenitet för att lära sig meningsfull insikt.
• Det är osannolikt att en algoritm kan extrahera information när det inte finns några eller få variationer.
• Det rekommenderas att ha minst 20 observationer per grupp för att hjälpa maskinen att lära sig.
• Denna begränsning kan leda till dålig utvärdering och förutsägelse.

Tillämpningar av datavetenskap

Av min erfarenhet är dessa applikationer Data Science.

• Internetsökning: Google Search använder datavetenskaplig teknik för att söka efter ett specifikt resultat inom en bråkdel av en sekund
• Rekommendationssystem: Att skapa ett rekommendationssystem. Till exempel "föreslagna vänner" på Facebook eller föreslagna videor" på YouTube, allt görs med hjälp av Data Science.
• Bild- och taligenkänning: Taligenkännande system som Siri, Google Assistant och Alexa körs på tekniken datavetenskap. Dessutom känner Facebook igen dina vänner när du laddar upp ett foto med dem.
• Spelvärld: EA Sports, Sony och Nintendo använder datavetenskaplig teknik. Detta förbättrar din spelupplevelse. Spel utvecklas nu med hjälp av maskininlärningstekniker. Den kan uppdatera sig själv när du flyttar till högre nivåer.
• Prisjämförelse online: PriceRunner, Junglee och Shopzilla arbetar med mekanismen för datavetenskap. Här hämtas data från relevanta webbplatser med hjälp av API:er.

Tillämpningar av maskininlärning

Baserat på min kunskap, här är tillämpningarna för maskininlärning:

• Automation: Maskininlärning, som fungerar helt självständigt inom alla områden utan behov av mänsklig inblandning; till exempel utför robotar de väsentliga processtegen i tillverkningsanläggningar.
• Finansbranschen: Maskininlärning växer i popularitet inom finansbranschen. Banker använder främst ML för att hitta mönster i data men också för att förhindra bedrägerier.
• Regeringsorganisation: Regeringen använder sig av ML för att hantera allmän säkerhet och allmännyttiga tjänster. Ta exemplet med Kina, som har massiv ansiktsigenkänning. Regeringen använder Artificiell intelligens för att förhindra Jaywalker.
• Hälsovård: Healthcare var en av de första branscherna som använde maskininlärning för bilddetektering.

Hur man väljer mellan datavetenskap och maskininlärning

Med den här modellen har jag tränat maskiner för att automatisera uppgifter som skulle vara uttömmande eller omöjliga för människor. Dessutom kan maskininlärning fatta beslut med knappt något behov av mänsklig inblandning.

Å andra sidan kan datavetenskap hjälpa dig att upptäcka bedrägerier med hjälp av avancerade maskininlärningsalgoritmer. Det hjälper dig också att förhindra betydande monetära förluster. Det hjälper dig att utföra sentimentanalyser för att mäta kundernas varumärkeslojalitet.