Veri Bilimi ve Makine Öğrenimi Arasındaki Fark

Veri Bilimi ve Makine Öğrenimi Arasındaki Temel Fark

• Veri Bilimi, ham verilerdeki ortak gizli kalıpları bulmanıza yardımcı olan algoritmalar, araçlar ve makine öğrenimi tekniklerinin birleşimidir. Makine öğrenimi ise deneyimle otomatik olarak öğrenmek ve gelişmek için sistem programlamayla ilgilenen bir bilgisayar bilimi dalıdır.
• Veri Bilimi, çeşitli bilimsel yöntemler, algoritmalar ve süreçlerin kullanımıyla büyük miktardaki verilerden içgörüler çıkarır. Öte yandan, Makine öğrenimi, programcı tarafından açıkça kodlanmış bir mantık olmadan ve kendini geliştirerek verilerden öğrenebilen bir sistemdir.
• Veri bilimi, çok kullanışlı olmasa da manuel yöntemlerle çalışabilirken, Makine öğrenimi algoritmalarının manuel olarak uygulanması zordur.
• Veri bilimi Yapay Zekanın (AI) bir alt kümesi değildir; Makine öğrenimi teknolojisi ise Yapay Zekanın (AI) bir alt kümesidir.
• Veri bilimi tekniği, gerçek dünyadaki tüm karmaşıklıklarla ilgili verilerden içgörüler oluşturmanıza yardımcı olurken, Makine Öğrenmesi yöntemi yeni veritabanı değerleri için sonucu tahmin etmenize yardımcı olur.

Burada veri bilimi ile makine öğrenimi arasında ayrım yapacağım ve bunların artılarını ve eksilerini metodik olarak gözden geçireceğim.

Veri Bilimi Nedir?

Veri Bilim çeşitli bilimsel yöntemler, algoritmalar ve süreçlerin kullanımıyla büyük miktardaki verilerden içgörüler çıkarmayı içeren çalışma alanıdır. Ham verilerdeki gizli kalıpları keşfetmenize yardımcı olur.

Veri Bilimi, yapılandırılmış veya yapılandırılmamış verilerden bilgi çıkarmanıza olanak tanıyan disiplinlerarası bir alandır. Bu teknoloji, bir iş problemini bir araştırma projesine dönüştürmenize ve ardından onu tekrar pratik bir çözüme dönüştürmenize olanak tanır. Veri Bilimi terimi matematiksel istatistiklerin, veri analizinin ve büyük verilerin evrimi nedeniyle ortaya çıkmıştır.

Makine Öğrenmesi Nedir?

Makine öğrenmesi kendini geliştirerek ve mantığın programcı tarafından açıkça kodlanmasına gerek kalmadan verilerden öğrenebilen bir sistemdir. Bu buluş, bir makinenin doğru sonuçlar üretmek için bir örnekten (yani verilerden) tek başına öğrenebileceği fikriyle ortaya çıkıyor.

Makine öğrenimi, bir çıktıyı tahmin etmek için verileri istatistiksel araçlarla birleştirir. Bu çıktı daha sonra şirketler tarafından eyleme geçirilebilir içgörüler oluşturmak için kullanılır. Makine öğrenme veri madenciliği ve Bayesian tahmine dayalı modelleme ile yakından ilgilidir. Makine verileri girdi olarak alır ve yanıtları formüle etmek için bir algoritma kullanır.

Veri Bilimi ile Makine Öğrenimi Arasındaki Fark

Veri bilimi ile makine öğrenimi arasındaki temel farkları açıklayayım:

Veri bilimi	Makine öğrenmesi
Veri bilimi, birçok yapısal ve yapısal olmayan veriden bilgi çıkarmak için bilimsel yöntemleri, algoritmaları ve sistemleri kullanan disiplinlerarası bir alandır.	Makine öğrenimi, algoritmaların ve istatistiksel modellerin bilimsel çalışmasıdır. Bu yöntem belirli bir görevi gerçekleştirmek için kullanılır.
Veri bilimi tekniği, gerçek dünyadaki tüm karmaşıklıklarla ilgili verilerden içgörüler oluşturmanıza yardımcı olur.	Makine öğrenimi yöntemi, matematiksel modeller yardımıyla geçmiş verilerden yeni veritabanlarının sonuçlarını tahmin etmenize yardımcı olur.
Giriş verilerinin neredeyse tamamı, insanlar tarafından okunabilen veya analiz edilen, insanlar tarafından okunabilen bir formatta oluşturulur.	Makine öğrenmesi için girdi verileri, özellikle kullanılan algoritmalar açısından dönüştürülecektir.
Veri bilimi, çok kullanışlı olmasa da manuel yöntemlerle de çalışabilir.	Makine öğrenimi algoritmalarını manuel olarak uygulamak zordur.
Veri bilimi eksiksiz bir süreçtir.	Makine öğrenimi, tüm veri bilimi sürecinde tek bir adımdır.
Veri bilimi, Yapay Zekanın (AI) bir alt kümesi değildir.	Makine öğrenimi teknolojisi Yapay Zekanın (AI) bir alt kümesidir.
Veri Biliminde yüksek RAM ve SSD'ler kullanılır, bu da I/O darboğazı sorunlarının üstesinden gelmenize yardımcı olur.	Makine Öğreniminde GPU'lar yoğun vektör işlemleri için kullanılır.

Veri Bilimcisinin Görevleri ve Sorumlulukları

Bu alanda çalışmış biri olarak size veri bilimci olmak için bazı önemli becerilerin gerekli olduğunu söyleyebilirim.

• Yapılandırılmamış veri yönetimi hakkında bilgi
• Uygulamalı deneyim SQL veritabanı kodlama
• Çoklu analitik fonksiyonları anlayabilme
• Veri madenciliği, analiz için kullanılan verilerin bütünlüğünü işlemek, temizlemek ve doğrulamak için kullanılır.
• Veri elde edin ve gücün farkına varın
• Müşterilerin modelleri operasyonel hale getirmesine yardımcı olmak için profesyonel DevOps danışmanlarıyla çalışın

Makine Öğrenimi Mühendislerinin Rolü ve Sorumlulukları

Veri bilimci olmak için gerekli olduğunu belirlediğim bazı önemli becerileri burada bulabilirsiniz.

• Veri gelişimi ve istatistiksel modelleme bilgisi
• Algoritmaların anlaşılması ve uygulanması
• Doğal dil işleme
• Veri mimarisi tasarımı
• Metin temsil teknikleri
• Programlama becerileri hakkında derinlemesine bilgi
• Olasılık ve istatistik bilgisi
• Makine öğrenimi sistemleri tasarlayın ve derin öğrenme teknolojisi bilgisine sahip olun
• Uygun makine öğrenimi algoritmalarını ve araçlarını uygulayın

Veri Bilimi Teknolojisinin Zorlukları

Öğrendiğim gibi, bir veri bilimci olmak için uzmanlaşmanız gereken bazı hayati beceriler şunlardır.

• Doğru analiz için gereken çok çeşitli bilgi ve veriler
• Yeterli veri bilimi yetenek havuzu mevcut değil
• Yönetim, veri bilimi ekibine mali destek sağlamaz.
• Verilerin kullanılamaması/erişimin zor olması
• Veri bilimi sonuçları iş karar vericileri tarafından etkili bir şekilde kullanılmıyor
• Veri bilimini başkalarına açıklamak zordur.
• Gizlilik sorunları
• Önemli alan uzmanı eksikliği
• Bir kuruluş çok küçükse veri bilimi ekibine sahip olamaz.

Makine Öğreniminin Zorlukları

Deneyimlerime göre makine öğrenimi yöntemlerinin temel zorlukları şunlardır:

• Veri kümesinde veri veya çeşitlilik yoktur.
• Kullanılabilir veri yoksa makine öğrenemez. Ayrıca çeşitliliğin eksik olduğu bir veri seti makineye zor anlar yaşatır.
• Bir makinenin anlamlı içgörüyü öğrenebilmesi için heterojenliğe sahip olması gerekir.
• Varyasyonların hiç olmadığı veya çok az olduğu durumlarda bir algoritmanın bilgi çıkarması pek olası değildir.
• Makinenin öğrenmesine yardımcı olmak için grup başına en az 20 gözlem yapılması önerilir.
• Bu kısıtlama zayıf değerlendirme ve tahmine yol açabilir.

Veri Biliminin Uygulamaları

Deneyimlerime göre bunlar uygulamalardır Veri Bilim.

• İnternet araması: Google arama, belirli bir sonucu saniyeden çok daha kısa sürede aramak için veri bilimi teknolojisini kullanır
• Öneri Sistemleri: Tavsiye sistemi oluşturmak. Örneğin, Facebook'ta "önerilen arkadaşlar" veya önerilen videolar" YouTube, her şey Veri Biliminin yardımıyla yapılır.
• Görüntü ve Konuşma Tanıma: Siri, Google Assistant ve Alexa gibi konuşmayı tanıyan sistemler veri bilimi tekniğiyle çalışıyor. Üstelik Facebook, onlarla bir fotoğraf yüklediğinizde arkadaşlarınızı tanır.
• Oyun Dünyası: EA Sports, Sony ve Nintendo veri bilimi teknolojisini kullanıyor. Bu oyun deneyiminizi geliştirir. Oyunlar artık makine öğrenimi teknikleri kullanılarak geliştiriliyor. Daha yüksek seviyelere geçtiğinizde kendini güncelleyebilir.
• Çevrimiçi Fiyat Karşılaştırması: PriceRunner, Junglee ve Shopzilla veri bilimi mekanizması üzerinde çalışıyor. Burada veriler API'ler kullanılarak ilgili web sitelerinden alınır.

Makine Öğrenimi Uygulamaları

Bilgilerime göre makine öğreniminin uygulamaları şunlardır:

• Otomasyon: Herhangi bir insan müdahalesine ihtiyaç duymadan, her alanda tamamen otonom olarak çalışan makine öğrenimi; örneğin robotlar üretim tesislerinde temel işlem adımlarını gerçekleştirir.
• Finans Sektörü: Makine öğrenimi finans sektöründe popülerlik kazanıyor. Bankalar esas olarak verilerdeki kalıpları bulmak için ML'yi kullanıyor ancak aynı zamanda dolandırıcılığı önlemek için de kullanıyor.
• Devlet teşkilatı: Hükümet, kamu güvenliğini ve kamu hizmetlerini yönetmek için ML'den yararlanıyor. Büyük yüz tanıma özelliğine sahip Çin örneğini ele alalım. Hükümet kullanıyor Yapay zeka Jaywalker'ı engellemek için.
• Sağlık Endüstrisi: Sağlık hizmetleri, görüntü algılama için makine öğrenimini kullanan ilk sektörlerden biriydi.

Veri Bilimi ve Makine Öğrenimi Arasında Nasıl Seçim Yapılır?

Bu modelle, makineleri, insanlar için yorucu veya imkansız olan görevleri otomatikleştirecek şekilde eğittim. Üstelik makine öğrenimi neredeyse hiç insan müdahalesine ihtiyaç duymadan kararlar alabiliyor.

Öte yandan, veri bilimi gelişmiş makine öğrenme algoritmalarını kullanarak dolandırıcılığı tespit etmenize yardımcı olabilir. Ayrıca önemli parasal kayıpları önlemenize yardımcı olur. Müşteri marka sadakatini ölçmek için duygu analizi yapmanıza yardımcı olur.