ความแตกต่างระหว่างวิทยาศาสตร์ข้อมูลและการเรียนรู้ของเครื่อง
เอเวลิน คลาร์ก
ความแตกต่างที่สำคัญระหว่างวิทยาศาสตร์ข้อมูลและการเรียนรู้ของเครื่อง
- Data Science เป็นการผสมผสานระหว่างอัลกอริทึม เครื่องมือ และเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องที่ช่วยให้คุณค้นหารูปแบบทั่วไปที่ซ่อนอยู่ในข้อมูลดิบ ในขณะที่การเรียนรู้ของเครื่องเป็นสาขาหนึ่งของวิทยาการคอมพิวเตอร์ที่เกี่ยวข้องกับการเขียนโปรแกรมระบบเพื่อเรียนรู้และปรับปรุงโดยอัตโนมัติตามประสบการณ์
- Data Science ดึงข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลจำนวนมหาศาลโดยใช้วิธีการทางวิทยาศาสตร์ อัลกอริทึม และกระบวนการต่างๆ ในทางกลับกัน การเรียนรู้ของเครื่องจักรเป็นระบบที่สามารถเรียนรู้จากข้อมูลผ่านการปรับปรุงตัวเองและโดยไม่ต้องมีการเขียนโปรแกรมตรรกะอย่างชัดเจนโดยโปรแกรมเมอร์
- วิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถทำงานกับวิธีการด้วยตนเองได้ ถึงแม้จะไม่ได้มีประโยชน์มากนัก แต่อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องนั้นยากที่จะนำไปใช้งานด้วยตนเอง
- วิทยาศาสตร์ข้อมูลไม่ใช่ส่วนย่อยของปัญญาประดิษฐ์ (AI) ในขณะที่เทคโนโลยีการเรียนรู้ของเครื่องเป็นส่วนย่อยของปัญญาประดิษฐ์ (AI)
- เทคนิควิทยาศาสตร์ข้อมูลช่วยให้คุณสร้างข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับความซับซ้อนในโลกแห่งความเป็นจริงทั้งหมด ในขณะที่วิธีการเรียนรู้ของเครื่องจะช่วยให้คุณคาดการณ์ผลลัพธ์สำหรับค่าฐานข้อมูลใหม่
ที่นี่ ฉันแยกความแตกต่างระหว่างวิทยาศาสตร์ข้อมูลและการเรียนรู้ของเครื่อง และจะตรวจสอบข้อดีและข้อเสียตามลำดับอย่างเป็นระบบ
วิทยาศาสตร์ข้อมูลคืออะไร
ข้อมูลวิทยาศาสตร์ เป็นสาขาการศึกษาที่เกี่ยวข้องกับการดึงข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลจำนวนมากโดยใช้วิธีการทางวิทยาศาสตร์ อัลกอริทึม และกระบวนการต่างๆ ช่วยให้คุณค้นพบรูปแบบที่ซ่อนอยู่ในข้อมูลดิบ
วิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นสาขาสหวิทยาการที่ช่วยให้คุณสามารถดึงความรู้จากข้อมูลที่มีโครงสร้างหรือไม่มีโครงสร้าง เทคโนโลยีนี้ช่วยให้คุณสามารถแปลปัญหาทางธุรกิจให้เป็นโครงการวิจัย แล้วแปลงกลับเป็นแนวทางแก้ไขที่ใช้งานได้จริง คำว่า Data Science เกิดขึ้นเนื่องจากวิวัฒนาการของสถิติทางคณิตศาสตร์ การวิเคราะห์ข้อมูล และข้อมูลขนาดใหญ่
Machine Learning คืออะไร?
เครื่องเรียนรู้ เป็นระบบที่สามารถเรียนรู้จากข้อมูลผ่านการพัฒนาตนเองโดยไม่ต้องเขียนโค้ดลอจิกโดยโปรแกรมเมอร์อย่างชัดเจน ความก้าวหน้านี้มาพร้อมกับแนวคิดที่ว่าเครื่องจักรสามารถเรียนรู้จากตัวอย่างเพียงอย่างเดียว (เช่น ข้อมูล) เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่แม่นยำ
การเรียนรู้ของเครื่องผสมผสานข้อมูลเข้ากับเครื่องมือทางสถิติเพื่อคาดการณ์ผลลัพธ์ ผลลัพธ์นี้จะถูกใช้โดยองค์กรต่างๆ เพื่อสร้างข้อมูลเชิงลึกที่สามารถนำไปปฏิบัติได้ การเรียนรู้เครื่อง มีความสัมพันธ์อย่างใกล้ชิดกับการขุดข้อมูลและการสร้างแบบจำลองการทำนายแบบเบย์ เครื่องรับข้อมูลเป็นอินพุตและใช้อัลกอริธึมในการกำหนดคำตอบ
ความแตกต่างระหว่างวิทยาศาสตร์ข้อมูลกับการเรียนรู้ของเครื่อง
ให้ฉันอธิบายความแตกต่างที่สำคัญระหว่างวิทยาศาสตร์ข้อมูลและการเรียนรู้ของเครื่อง:
| ข้อมูลวิทยาศาสตร์ | เครื่องเรียนรู้ |
|---|---|
| วิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นสาขาสหวิทยาการที่ใช้วิธีการทางวิทยาศาสตร์ อัลกอริทึม และระบบเพื่อสกัดความรู้จากข้อมูลเชิงโครงสร้างและไม่มีโครงสร้างจำนวนมาก | การเรียนรู้ของเครื่องจักรคือการศึกษาทางวิทยาศาสตร์เกี่ยวกับอัลกอริทึมและโมเดลทางสถิติ วิธีการนี้ใช้เพื่อดำเนินการงานเฉพาะอย่างหนึ่ง |
| เทคนิคด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลช่วยให้คุณสร้างข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลที่สามารถจัดการกับความซับซ้อนทั้งหมดในโลกแห่งความเป็นจริงได้ | วิธีการเรียนรู้ของเครื่องช่วยให้คุณคาดการณ์ผลลัพธ์ของฐานข้อมูลใหม่จากข้อมูลในอดีตด้วยความช่วยเหลือของแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ |
| ข้อมูลอินพุตเกือบทั้งหมดถูกสร้างขึ้นในรูปแบบที่มนุษย์สามารถอ่านได้ ซึ่งมนุษย์จะอ่านหรือวิเคราะห์ | ข้อมูลอินพุตสำหรับการเรียนรู้ของเครื่องจะถูกเปลี่ยนแปลงโดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับอัลกอริทึมที่ใช้ |
| วิทยาการข้อมูลสามารถทำงานกับวิธีการแบบแมนนวลได้เช่นกัน แม้ว่าจะไม่มีประโยชน์มากนักก็ตาม | อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องนั้นยากที่จะนำไปใช้งานด้วยตนเอง |
| วิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นกระบวนการที่สมบูรณ์ | การเรียนรู้ของเครื่องเป็นขั้นตอนเดียวในกระบวนการวิทยาศาสตร์ข้อมูลทั้งหมด |
| วิทยาศาสตร์ข้อมูลไม่ใช่ส่วนหนึ่งของปัญญาประดิษฐ์ (AI) | เทคโนโลยีการเรียนรู้ของเครื่องเป็นส่วนหนึ่งของปัญญาประดิษฐ์ (AI) |
| ใน Data Science มีการใช้ RAM และ SSD สูง ซึ่งช่วยให้คุณเอาชนะปัญหาคอขวดของ I/O ได้ | ในการเรียนรู้ของเครื่อง GPU จะใช้สำหรับการดำเนินการเวกเตอร์แบบเข้มข้น |
บทบาทและความรับผิดชอบของ Data Scientist
หลังจากทำงานภาคสนามแล้ว ฉันสามารถบอกคุณได้ว่ามีทักษะสำคัญบางอย่างที่จำเป็นในการเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล
- ความรู้เกี่ยวกับการจัดการข้อมูลแบบไม่มีโครงสร้าง
- ประสบการณ์ตรงใน ฐานข้อมูล SQL การเข้ารหัส
- สามารถเข้าใจฟังก์ชั่นการวิเคราะห์ที่หลากหลายได้
- การทำเหมืองข้อมูลใช้สำหรับการประมวลผล การล้าง และตรวจสอบความสมบูรณ์ของข้อมูลที่ใช้สำหรับการวิเคราะห์
- รับข้อมูลและรับรู้ถึงความแข็งแกร่ง
- ทำงานร่วมกับที่ปรึกษา DevOps มืออาชีพเพื่อช่วยให้ลูกค้าดำเนินการตามแบบจำลอง
บทบาทและความรับผิดชอบของวิศวกรการเรียนรู้ของเครื่อง
ต่อไปนี้เป็นทักษะสำคัญบางส่วนที่ฉันระบุว่าจำเป็นในการเป็นนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูล
- ความรู้เกี่ยวกับวิวัฒนาการของข้อมูลและการสร้างแบบจำลองทางสถิติ
- ความเข้าใจและการประยุกต์ใช้อัลกอริทึม
- การประมวลผลภาษาธรรมชาติ
- การออกแบบสถาปัตยกรรมข้อมูล
- เทคนิคการแสดงข้อความ
- ความรู้เชิงลึกเกี่ยวกับทักษะการเขียนโปรแกรม
- ความรู้เรื่องความน่าจะเป็นและสถิติ
- ออกแบบระบบการเรียนรู้ของเครื่องและมีความรู้เกี่ยวกับเทคโนโลยีการเรียนรู้เชิงลึก
- ใช้ขั้นตอนวิธีและเครื่องมือการเรียนรู้ของเครื่องจักรที่เหมาะสม
ความท้าทายของเทคโนโลยีวิทยาศาสตร์ข้อมูล
ตามที่ฉันได้เรียนรู้ไปแล้ว ทักษะสำคัญบางประการที่คุณต้องฝึกฝนเพื่อเป็นนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลมีดังนี้
- ข้อมูลและข้อมูลที่หลากหลายที่จำเป็นสำหรับการวิเคราะห์ที่แม่นยำ
- กลุ่มผู้มีความสามารถด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลไม่เพียงพอ
- ฝ่ายบริหารไม่ได้ให้การสนับสนุนทางการเงินแก่ทีมวิทยาศาสตร์ข้อมูล
- ความไม่พร้อม/การเข้าถึงข้อมูลที่ยากลำบาก
- ผู้มีอำนาจตัดสินใจทางธุรกิจไม่ได้ใช้ผลลัพธ์ด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ
- การอธิบายวิทยาการข้อมูลให้ผู้อื่นฟังเป็นเรื่องยาก
- ปัญหาความเป็นส่วนตัว
- ขาดผู้เชี่ยวชาญโดเมนที่สำคัญ
- หากองค์กรมีขนาดเล็กมาก ก็ไม่มีทีม Data Science
ความท้าทายของการเรียนรู้ของเครื่อง
จากประสบการณ์ของผม สิ่งเหล่านี้คือความท้าทายหลักของวิธีการเรียนรู้ของเครื่อง:
- ขาดข้อมูลหรือความหลากหลายในชุดข้อมูล
- เครื่องไม่สามารถเรียนรู้ได้หากไม่มีข้อมูล นอกจากนี้ ชุดข้อมูลที่ขาดความหลากหลายยังทำให้เครื่องประสบปัญหาอีกด้วย
- เครื่องจักรจำเป็นต้องมีความหลากหลายเพื่อเรียนรู้ข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมาย
- ไม่น่าเป็นไปได้ที่อัลกอริธึมจะสามารถดึงข้อมูลได้เมื่อไม่มีรูปแบบหรือเปลี่ยนแปลงเพียงเล็กน้อย
- ขอแนะนำให้มีการสังเกตอย่างน้อย 20 ครั้งต่อกลุ่มเพื่อช่วยให้แมชชีนเลิร์นนิง
- ข้อจำกัดนี้อาจนำไปสู่การประเมินและการทำนายที่ไม่ดี
การประยุกต์ใช้วิทยาศาสตร์ข้อมูล
จากประสบการณ์ของผม สิ่งเหล่านี้คือการประยุกต์ใช้งานของ ข้อมูลวิทยาศาสตร์.
- ค้นหาทางอินเทอร์เน็ต: การค้นหาของ Google ใช้เทคโนโลยีวิทยาศาสตร์ข้อมูลเพื่อค้นหาผลลัพธ์ที่ต้องการภายในเสี้ยววินาที
- ระบบคำแนะนำ: เพื่อสร้างระบบการแนะนำ ตัวอย่างเช่น เปิด “เพื่อนที่แนะนำ” บน Facebook หรือวิดีโอแนะนำ YouTubeทุกสิ่งทำได้ด้วยความช่วยเหลือของ Data Science
- การรู้จำภาพและคำพูด: ระบบรู้จำเสียง เช่น Siri, Google Assistant และ Alexa ทำงานบนเทคนิควิทยาศาสตร์ข้อมูล นอกจากนี้ Facebook ยังจดจำเพื่อนของคุณเมื่อคุณอัพโหลดรูปภาพกับพวกเขา
- โลกแห่งเกม: EA Sports, Sony และ Nintendo กำลังใช้เทคโนโลยีวิทยาศาสตร์ข้อมูล สิ่งนี้จะช่วยปรับปรุงประสบการณ์การเล่นเกมของคุณ ขณะนี้เกมได้รับการพัฒนาโดยใช้เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่อง มันสามารถอัปเดตตัวเองได้เมื่อคุณก้าวไปสู่ระดับที่สูงขึ้น
- การเปรียบเทียบราคาออนไลน์: PriceRunner, Junglee และ Shopzilla ทำงานกับกลไกวิทยาศาสตร์ข้อมูล ที่นี่ ดึงข้อมูลจากเว็บไซต์ที่เกี่ยวข้องโดยใช้ API
การประยุกต์ใช้การเรียนรู้ของเครื่อง
ตามความรู้ของฉัน นี่คือการประยุกต์ใช้การเรียนรู้ของเครื่อง:
- อัตโนมัติ: แมชชีนเลิร์นนิงซึ่งทำงานโดยอัตโนมัติในทุกสาขาโดยไม่จำเป็นต้องอาศัยการแทรกแซงของมนุษย์ ตัวอย่างเช่น หุ่นยนต์ดำเนินขั้นตอนกระบวนการที่จำเป็นในโรงงานผลิต
- อุตสาหกรรมการเงิน: การเรียนรู้ของเครื่องจักรกำลังได้รับความนิยมมากขึ้นในอุตสาหกรรมการเงิน ธนาคารส่วนใหญ่ใช้ ML เพื่อค้นหารูปแบบภายในข้อมูล แต่ยังใช้เพื่อป้องกันการฉ้อโกงอีกด้วย
- หน่วยงานภาครัฐ: รัฐบาลใช้ ML เพื่อจัดการความปลอดภัยสาธารณะและสาธารณูปโภค ยกตัวอย่างประเทศจีนที่มีการจดจำใบหน้าจำนวนมาก รัฐบาลใช้ ปัญญาประดิษฐ์ เพื่อป้องกันเจย์วอล์คเกอร์
- อุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพ: การดูแลสุขภาพเป็นหนึ่งในอุตสาหกรรมแรกๆ ที่ใช้การเรียนรู้ของเครื่องเพื่อการตรวจจับภาพ
วิธีเลือกระหว่างวิทยาศาสตร์ข้อมูลและการเรียนรู้ของเครื่อง
ด้วยโมเดลนี้ ฉันได้ฝึกอบรมเครื่องจักรเพื่อทำงานอัตโนมัติที่ละเอียดถี่ถ้วนหรือเป็นไปไม่ได้สำหรับมนุษย์ นอกจากนี้ แมชชีนเลิร์นนิงยังสามารถตัดสินใจได้โดยแทบไม่ต้องอาศัยการแทรกแซงของมนุษย์เลย
ในทางกลับกัน วิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถช่วยคุณตรวจจับการฉ้อโกงโดยใช้อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องจักรขั้นสูง นอกจากนี้ยังช่วยให้คุณป้องกันการสูญเสียทางการเงินที่สำคัญได้ ช่วยให้คุณวิเคราะห์ความรู้สึกเพื่อวัดความภักดีต่อแบรนด์ของลูกค้า
