Sự khác biệt giữa Khoa học Dữ liệu và Máy học

Sự khác biệt chính giữa Khoa học dữ liệu và Học máy

• Khoa học dữ liệu là sự kết hợp của các thuật toán, công cụ và kỹ thuật học máy giúp bạn tìm ra các mẫu ẩn phổ biến trong dữ liệu thô. Trong khi đó, Học máy là một nhánh của khoa học máy tính liên quan đến lập trình hệ thống để tự động học hỏi và cải thiện theo kinh nghiệm.
• Khoa học dữ liệu trích xuất thông tin chi tiết từ lượng lớn dữ liệu thông qua việc sử dụng nhiều phương pháp khoa học, thuật toán và quy trình khác nhau. Mặt khác, Học máy là một hệ thống có thể học từ dữ liệu thông qua quá trình tự cải thiện và không cần lập trình viên mã hóa logic rõ ràng.
• Khoa học dữ liệu có thể hoạt động với các phương pháp thủ công, mặc dù chúng không hữu ích lắm, trong khi các thuật toán Machine learning khó thực hiện thủ công.
• Khoa học dữ liệu không phải là tập hợp con của Trí tuệ nhân tạo (AI), trong khi công nghệ Machine learning là tập hợp con của Trí tuệ nhân tạo (AI).
• Kỹ thuật khoa học dữ liệu giúp bạn tạo ra những hiểu biết sâu sắc từ dữ liệu liên quan đến mọi sự phức tạp trong thế giới thực, trong khi phương pháp Học máy giúp bạn dự đoán kết quả cho các giá trị cơ sở dữ liệu mới.

Ở đây, tôi phân biệt giữa khoa học dữ liệu và học máy và sẽ xem xét một cách có phương pháp những ưu và nhược điểm tương ứng của chúng.

Khoa học dữ liệu là gì?

Khoa học dữ liệu là lĩnh vực nghiên cứu liên quan đến việc trích xuất thông tin chi tiết từ lượng lớn dữ liệu thông qua việc sử dụng nhiều phương pháp khoa học, thuật toán và quy trình khác nhau. Nó giúp bạn khám phá các mô hình ẩn trong dữ liệu thô.

Khoa học dữ liệu là một lĩnh vực liên ngành cho phép bạn trích xuất kiến ​​thức từ dữ liệu có cấu trúc hoặc không cấu trúc. Công nghệ này cho phép bạn chuyển một vấn đề kinh doanh thành một dự án nghiên cứu và sau đó chuyển nó thành một giải pháp thực tế. Thuật ngữ Khoa học dữ liệu đã xuất hiện do sự phát triển của thống kê toán học, phân tích dữ liệu và dữ liệu lớn.

Học máy là gì?

Machine Learning là một hệ thống có thể học từ dữ liệu thông qua quá trình tự cải tiến và không cần lập trình viên mã hóa logic một cách rõ ràng. Bước đột phá này xuất phát từ ý tưởng rằng một cỗ máy có thể học đơn lẻ từ một ví dụ (tức là dữ liệu) để tạo ra kết quả chính xác.

Học máy kết hợp dữ liệu với các công cụ thống kê để dự đoán kết quả đầu ra. Kết quả này sau đó được các tập đoàn sử dụng để đưa ra những hiểu biết sâu sắc có thể hành động. học máy có liên quan chặt chẽ đến khai thác dữ liệu và mô hình dự đoán Bayes. Máy nhận dữ liệu làm đầu vào và sử dụng thuật toán để đưa ra câu trả lời.

Sự khác biệt giữa Khoa học dữ liệu và Học máy

Hãy để tôi giải thích sự khác biệt chính giữa khoa học dữ liệu và học máy:

Khoa học dữ liệu	Machine Learning
Khoa học dữ liệu là một lĩnh vực liên ngành sử dụng các phương pháp, thuật toán và hệ thống khoa học để trích xuất kiến ​​thức từ nhiều dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc.	Học máy là nghiên cứu khoa học về thuật toán và mô hình thống kê. Phương pháp này được sử dụng để thực hiện một nhiệm vụ cụ thể.
Kỹ thuật khoa học dữ liệu giúp bạn tạo ra những hiểu biết sâu sắc từ dữ liệu liên quan đến mọi sự phức tạp trong thế giới thực.	Phương pháp học máy giúp bạn dự đoán kết quả của cơ sở dữ liệu mới từ dữ liệu lịch sử với sự trợ giúp của các mô hình toán học.
Gần như tất cả dữ liệu đầu vào được tạo ở định dạng mà con người có thể đọc được, con người có thể đọc hoặc phân tích định dạng này.	Dữ liệu đầu vào cho Máy học sẽ được chuyển đổi, đặc biệt là đối với các thuật toán được sử dụng.
Khoa học dữ liệu cũng có thể hoạt động với các phương pháp thủ công, mặc dù chúng không hữu ích lắm.	Thuật toán học máy khó có thể triển khai thủ công.
Khoa học dữ liệu là một quá trình hoàn chỉnh.	Học máy là một bước duy nhất trong toàn bộ quy trình khoa học dữ liệu.
Khoa học dữ liệu không phải là tập hợp con của Trí tuệ nhân tạo (AI).	Công nghệ học máy là một tập hợp con của Trí tuệ nhân tạo (AI).
Trong Khoa học dữ liệu, RAM và SSD cao được sử dụng để giúp bạn khắc phục các vấn đề tắc nghẽn I/O.	Trong Machine Learning, GPU được sử dụng cho các hoạt động vectơ chuyên sâu.

Vai trò và trách nhiệm của nhà khoa học dữ liệu

Từng làm việc trong lĩnh vực này, tôi có thể nói với bạn rằng có một số kỹ năng quan trọng cần có để trở thành nhà khoa học dữ liệu.

• Kiến thức về quản lý dữ liệu phi cấu trúc
• Kinh nghiệm thực tế trong cơ sở dữ liệu SQL mã hóa
• Có thể hiểu được nhiều chức năng phân tích
• Khai thác dữ liệu được sử dụng để xử lý, làm sạch và xác minh tính toàn vẹn của dữ liệu được sử dụng để phân tích
• Lấy dữ liệu và nhận ra sức mạnh
• Làm việc với các chuyên gia tư vấn DevOps chuyên nghiệp để giúp khách hàng vận hành mô hình

Vai trò và trách nhiệm của kỹ sư học máy

Dưới đây là một số kỹ năng quan trọng mà tôi xác định là cần thiết để trở thành nhà khoa học dữ liệu.

• Kiến thức về tiến hóa dữ liệu và mô hình thống kê
• Hiểu và áp dụng thuật toán
• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
• Thiết kế kiến ​​trúc dữ liệu
• Kỹ thuật trình bày văn bản
• Kiến thức chuyên sâu về kỹ năng lập trình
• Kiến thức về xác suất và thống kê
• Thiết kế hệ thống máy học và có kiến ​​thức về công nghệ học sâu
• Triển khai các thuật toán và công cụ học máy phù hợp

Những thách thức của công nghệ khoa học dữ liệu

Như tôi đã học, đây là một số kỹ năng quan trọng bạn cần thành thạo để trở thành nhà khoa học dữ liệu.

• Cần có nhiều thông tin và dữ liệu đa dạng để phân tích chính xác
• Không có đủ nguồn tài năng về khoa học dữ liệu
• Ban quản lý không cung cấp hỗ trợ tài chính cho nhóm khoa học dữ liệu.
• Không có/khó truy cập dữ liệu
• Kết quả khoa học dữ liệu không được người ra quyết định kinh doanh sử dụng hiệu quả
• Giải thích khoa học dữ liệu cho người khác là điều khó khăn.
• Vấn đề riêng tư
• Thiếu chuyên gia tên miền quan trọng
• Nếu một tổ chức rất nhỏ thì tổ chức đó không thể có nhóm khoa học dữ liệu.

Những thách thức của học máy

Theo kinh nghiệm của tôi, đây là những thách thức chính của phương pháp học máy:

• Nó thiếu dữ liệu hoặc tính đa dạng trong tập dữ liệu.
• Máy không thể học nếu không có sẵn dữ liệu. Ngoài ra, một tập dữ liệu thiếu đa dạng sẽ khiến máy gặp khó khăn.
• Một cỗ máy cần phải có tính không đồng nhất để tìm hiểu những hiểu biết sâu sắc có ý nghĩa.
• Thuật toán khó có thể trích xuất thông tin khi không có hoặc có ít biến thể.
• Nên có ít nhất 20 quan sát mỗi nhóm để giúp máy học hỏi.
• Hạn chế này có thể dẫn đến đánh giá và dự đoán kém.

Các ứng dụng của Khoa học Dữ liệu

Theo kinh nghiệm của tôi, đây là những ứng dụng của Khoa học dữ liệu.

• Tìm kiếm Internet: Tìm kiếm của Google sử dụng công nghệ khoa học dữ liệu để tìm kiếm một kết quả cụ thể trong chưa đầy một giây
• Hệ thống khuyến nghị: Để tạo ra một hệ thống khuyến nghị. Ví dụ: “bạn bè được đề xuất” trên Facebook hoặc video được đề xuất” trên YouTube, mọi thứ đều được thực hiện với sự trợ giúp của Khoa học dữ liệu.
• Nhận dạng hình ảnh và giọng nói: Các hệ thống nhận dạng giọng nói như Siri, Google Assistant và Alexa chạy trên kỹ thuật khoa học dữ liệu. Hơn nữa, Facebook nhận ra bạn bè của bạn khi bạn tải ảnh lên với họ.
• Thế giới trò chơi: EA Sports, Sony và Nintendo đang sử dụng công nghệ khoa học dữ liệu. Điều này nâng cao trải nghiệm chơi game của bạn. Trò chơi hiện được phát triển bằng cách sử dụng kỹ thuật học máy. Nó có thể tự cập nhật khi bạn chuyển lên cấp độ cao hơn.
• So sánh giá trực tuyến: PriceRunner, Junglee và Shopzilla hoạt động trên cơ chế khoa học dữ liệu. Tại đây, dữ liệu được lấy từ các trang web có liên quan bằng API.

Ứng dụng của học máy

Dựa trên kiến ​​thức của tôi, đây là những ứng dụng của machine learning:

• Tự động hóa: Học máy, hoạt động hoàn toàn tự động trong bất kỳ lĩnh vực nào mà không cần bất kỳ sự can thiệp nào của con người; ví dụ, robot thực hiện các bước quy trình thiết yếu trong các nhà máy sản xuất.
• Ngành tài chính: Học máy đang ngày càng phổ biến trong ngành tài chính. Các ngân hàng chủ yếu sử dụng ML để tìm ra các mẫu bên trong dữ liệu nhưng cũng để ngăn ngừa gian lận.
• Tổ chức chính phủ: Chính phủ sử dụng ML để quản lý các tiện ích và an toàn công cộng. Lấy ví dụ về Trung Quốc, nơi có hệ thống nhận diện khuôn mặt rộng rãi. Chính phủ sử dụng Trí tuệ nhân tạo để ngăn chặn Jaywalker.
• Ngành chăm sóc sức khỏe: Chăm sóc sức khỏe là một trong những ngành đầu tiên sử dụng máy học để phát hiện hình ảnh.

Cách lựa chọn giữa Khoa học dữ liệu và Học máy

Với mô hình này, tôi đã đào tạo máy móc để tự động hóa các nhiệm vụ mà con người có thể làm toàn diện hoặc không thể thực hiện được. Hơn nữa, học máy có thể đưa ra quyết định mà hầu như không cần sự can thiệp của con người.

Mặt khác, khoa học dữ liệu có thể giúp bạn phát hiện gian lận bằng các thuật toán học máy tiên tiến. Nó cũng giúp bạn ngăn ngừa bất kỳ tổn thất tiền tệ đáng kể nào. Nó giúp bạn thực hiện phân tích tình cảm để đánh giá lòng trung thành với thương hiệu của khách hàng.