Різниця між наукою про дані та машинним навчанням

Ключова різниця між наукою про дані та машинним навчанням

• Наука про дані — це поєднання алгоритмів, інструментів і методів машинного навчання, які допомагають знаходити загальні приховані шаблони в необроблених даних, тоді як машинне навчання — це галузь інформатики, яка займається системним програмуванням для автоматичного навчання та вдосконалення з досвідом.
• Data Science витягує ідеї з величезних масивів даних за допомогою різноманітних наукових методів, алгоритмів і процесів. З іншого боку, машинне навчання — це система, яка може вчитися на даних шляхом самовдосконалення та без явного кодування логіки програмістом.
• Наука про дані може працювати з ручними методами, хоча вони не дуже корисні, тоді як алгоритми машинного навчання важко реалізувати вручну.
• Наука про дані не є підмножиною штучного інтелекту (AI), тоді як технологія машинного навчання є підмножиною штучного інтелекту (AI).
• Техніка Data Science допомагає вам отримати уявлення з даних, що стосуються всіх складнощів реального світу, тоді як метод машинного навчання допомагає вам передбачити результат для нових значень бази даних.

Тут я проводжу різницю між наукою про дані та машинним навчанням і методично розглядаю їхні плюси та мінуси.

Що таке наука даних?

наука даних – це область дослідження, яка передбачає отримання інформації з величезних масивів даних за допомогою різноманітних наукових методів, алгоритмів і процесів. Це допомагає виявити приховані шаблони в необроблених даних.

Наука про дані – це міждисциплінарна сфера, яка дозволяє отримувати знання зі структурованих і неструктурованих даних. Ця технологія дозволяє вам перетворити бізнес-проблему на дослідницький проект, а потім перетворити її назад на практичне рішення. Термін Data Science з’явився внаслідок еволюції математичної статистики, аналізу даних і великих даних.

Що таке машинне навчання?

машинне навчання це система, яка може вчитися на даних шляхом самовдосконалення та без явного кодування логіки програмістом. Прорив пов’язаний з ідеєю, що машина може самостійно вчитися на прикладі (тобто даних), щоб отримати точні результати.

Машинне навчання поєднує дані зі статистичними інструментами для прогнозування результату. Ці результати потім використовуються корпораціями, щоб зробити практичні висновки. навчання за допомогою машини тісно пов'язаний з інтелектуальним аналізом даних і байєсівським прогнозним моделюванням. Машина отримує дані як вхідні дані та використовує алгоритм для формулювання відповідей.

Різниця між наукою про дані та машинним навчанням

Дозвольте мені пояснити основні відмінності між наукою про дані та машинним навчанням:

Наука про дані	машинне навчання
Наука про дані – це міждисциплінарна сфера, яка використовує наукові методи, алгоритми та системи для отримання знань із багатьох структурних і неструктурованих даних.	Машинне навчання – це наукове дослідження алгоритмів і статистичних моделей. Цей метод використовується для виконання конкретного завдання.
Техніка Data Science допомагає вам осягнути дані, що стосуються всіх складнощів реального світу.	Метод машинного навчання допомагає передбачити результати нових баз даних на основі історичних даних за допомогою математичних моделей.
Майже всі вхідні дані генеруються у форматі, зрозумілому людині, який зчитується або аналізується людьми.	Вхідні дані для машинного навчання будуть трансформовані, особливо для використовуваних алгоритмів.
Наука про дані також може працювати з ручними методами, хоча вони не дуже корисні.	Алгоритми машинного навчання важко реалізувати вручну.
Наука про дані – це повний процес.	Машинне навчання — це один крок у всьому процесі науки про дані.
Наука про дані не є підмножиною штучного інтелекту (ШІ).	Технологія машинного навчання є підмножиною штучного інтелекту (AI).
У Data Science використовуються великі обсяги оперативної пам’яті та твердотільні накопичувачі, що допомагає подолати проблеми вузьких місць введення-виведення.	У машинному навчанні графічні процесори використовуються для інтенсивних векторних операцій.

Ролі та обов’язки спеціаліста з даних

Працюючи в цій галузі, я можу сказати вам, що є деякі важливі навички, необхідні для того, щоб стати науковцем даних.

• Знання про управління неструктурованими даними
• Практичний досвід у База даних SQL кодування
• Здатний розуміти численні аналітичні функції
• Інтелектуальний аналіз даних використовується для обробки, очищення та перевірки цілісності даних, які використовуються для аналізу
• Отримайте дані та визнайте силу
• Працюйте з професійними консультантами DevOps, щоб допомогти клієнтам ввести моделі в дію

Роль і обов’язки інженерів машинного навчання

Ось кілька важливих навичок, які я визначив як необхідні, щоб стати вченим з даних.

• Знання еволюції даних і статистичного моделювання
• Розуміння та застосування алгоритмів
• Обробка природної мови
• Проектування архітектури даних
• Техніка представлення тексту
• Глибокі знання програмування
• Знання ймовірності та статистики
• Розробляйте системи машинного навчання та володійте знаннями про технології глибокого навчання
• Впровадити відповідні алгоритми й інструменти машинного навчання

Виклики технологій Data Science

Як я зрозумів, ось кілька життєво важливих навичок, якими ви повинні оволодіти, щоб стати науковцем даних.

• Широкий спектр інформації та даних, необхідних для точного аналізу
• Немає достатнього резерву наукових співробітників
• Керівництво не надає фінансової підтримки команді з вивчення даних.
• Недоступність/утруднений доступ до даних
• Результати Data Science не використовуються ефективно особами, які приймають бізнес-рішення
• Пояснювати науку про дані іншим важко.
• Проблеми конфіденційності
• Відсутність значного експерта в галузі
• Якщо організація дуже маленька, вона не може мати команду з обробки даних.

Проблеми машинного навчання

З мого досвіду, це основні проблеми методів машинного навчання:

• Не вистачає даних або різноманітності в наборі даних.
• Машина не може навчатися, якщо немає доступних даних. Крім того, набір даних із недостатньою різноманітністю заважає машині.
• Машина повинна мати неоднорідність, щоб навчитися значущому розумінню.
• Малоймовірно, що алгоритм може витягти інформацію, якщо немає або мало варіацій.
• Рекомендується мати щонайменше 20 спостережень на групу, щоб допомогти машині навчитися.
• Це обмеження може призвести до поганої оцінки та прогнозування.

Застосування Data Science

З мого досвіду, це додатки наука даних.

• Пошук в Інтернеті: Пошук Google використовує технологію науки про дані для пошуку певного результату за частку секунди
• Системи рекомендацій: Створити систему рекомендацій. Наприклад, «запропоновані друзі» на Facebook або запропоновані відео». YouTube, все зроблено за допомогою Data Science.
• Розпізнавання зображення та мови: Системи розпізнавання мовлення, як-от Siri, Google Assistant і Alexa, працюють на основі технології даних. Крім того, Facebook розпізнає ваших друзів, коли ви завантажуєте з ними фото.
• Ігровий світ: EA Sports, Sony і Nintendo використовують технології обробки даних. Це покращує ваш ігровий досвід. Зараз ігри розробляються з використанням методів машинного навчання. Він може оновлюватися, коли ви переходите на вищі рівні.
• Онлайн порівняння цін: PriceRunner, Junglee і Shopzilla працюють над механізмом обробки даних. Тут дані отримуються з відповідних веб-сайтів за допомогою API.

Застосування машинного навчання

Виходячи з моїх знань, ось програми машинного навчання:

• Автоматизація: Машинне навчання, яке працює повністю автономно в будь-якій сфері без необхідності втручання людини; наприклад, роботи виконують основні етапи процесу на виробничих підприємствах.
• Фінансова галузь: Машинне навчання стає все популярнішим у фінансовій галузі. Банки в основному використовують машинне навчання для пошуку закономірностей у даних, а також для запобігання шахрайству.
• Державна організація: Уряд використовує ML для управління громадською безпекою та комунальними послугами. Візьмемо приклад Китаю, який має масове розпізнавання облич. Влада використовує штучний інтелект щоб запобігти Jaywalker.
• Індустрія охорони здоров'я: Охорона здоров’я була однією з перших галузей, яка використовувала машинне навчання для виявлення зображень.

Як вибрати між наукою про дані та машинним навчанням

За допомогою цієї моделі я навчив машини автоматизувати завдання, які були б виснажливими або неможливими для людей. Крім того, машинне навчання може приймати рішення без втручання людини.

З іншого боку, наука про дані може допомогти вам виявити шахрайство за допомогою вдосконалених алгоритмів машинного навчання. Це також допоможе вам запобігти будь-яким значним грошовим втратам. Це допоможе вам провести аналіз настроїв, щоб оцінити лояльність клієнтів до бренду.