W tym samouczku dotyczącym różnic między nauką o danych a uczeniem maszynowym nauczmy się najpierw:
Co to jest nauka o danych?
Data Science to dziedzina badań, która polega na wydobywaniu spostrzeżeń z ogromnych ilości danych przy użyciu różnych naukowych metod, algorytmów i procesów. Pomaga odkryć ukryte wzorce z surowych danych.
Data Science to interdyscyplinarna dziedzina, która pozwala wydobywać wiedzę z ustrukturyzowanych lub nieustrukturyzowanych danych. Technologia ta umożliwia przełożenie problemu biznesowego na projekt badawczy, a następnie przełożenie go z powrotem na praktyczne rozwiązanie. Termin nauka o danych pojawił się z powodu ewolucji statystyki matematycznej, analizy danych i dużych zbiorów danych.
W tym samouczku Data Science vs Machine Learning dowiesz się:
- Co to jest nauka o danych?
- Co to jest uczenie maszynowe?
- Role i obowiązki analityka danych
- Rola i obowiązki inżynierów uczenia maszynowego
- Różnica między nauką o danych a uczeniem maszynowym
- Wyzwania technologii Data Science
- Wyzwania uczenia maszynowego
- Zastosowania nauki o danych
- Zastosowania uczenia maszynowego
- Nauka o danych czy uczenie maszynowe - co jest lepsze?
Co to jest uczenie maszynowe?
Uczenie maszynowe to system, który może uczyć się na podstawie danych poprzez samodoskonalenie i bez konieczności jawnego kodowania logiki przez programistę. Przełom polega na założeniu, że maszyna może w pojedynkę uczyć się na przykładzie (tj. Danych), aby generować dokładne wyniki.
Uczenie maszynowe łączy dane z narzędziami statystycznymi w celu przewidywania wyników. Te dane wyjściowe są następnie wykorzystywane przez firmę do tworzenia praktycznych informacji. Uczenie maszynowe jest ściśle związane z eksploracją danych i modelowaniem predykcyjnym bayesowskim. Maszyna otrzymuje dane jako dane wejściowe, używa algorytmu do formułowania odpowiedzi.
Sprawdź następujące kluczowe różnice między uczeniem maszynowym a nauką o danych.
KLUCZOWA RÓŻNICA
- Data Science wydobywa wnioski z ogromnych ilości danych przy użyciu różnych metod naukowych, algorytmów i procesów. Z drugiej strony uczenie maszynowe to system, który może uczyć się na podstawie danych poprzez samodoskonalenie i bez jawnego kodowania logiki przez programistę.
- Nauka o danych może pracować z metodami ręcznymi, chociaż nie są one zbyt przydatne, podczas gdy algorytmy uczenia maszynowego są trudne do wdrożenia ręcznie.
- Nauka o danych nie jest podzbiorem sztucznej inteligencji (AI), podczas gdy technologia uczenia maszynowego jest podzbiorem sztucznej inteligencji (AI).
- Technika nauki o danych pomaga w tworzeniu spostrzeżeń na podstawie danych dotyczących wszystkich złożoności świata rzeczywistego, podczas gdy metoda uczenia maszynowego pomaga przewidywać i przewidywać nowe wartości bazy danych.
Role i obowiązki analityka danych
Tutaj są ważne umiejętności wymagane, aby zostać naukowcem danych
- Wiedza na temat zarządzania danymi nieustrukturyzowanymi
- Praktyczne doświadczenie w kodowaniu baz danych SQL
- Potrafi zrozumieć wiele funkcji analitycznych
- Eksploracja danych wykorzystywana do przetwarzania, czyszczenia i weryfikacji integralności danych wykorzystywanych do analizy
- Zdobądź dane i poznaj siłę
- Współpracuj z profesjonalnymi konsultantami DevOps, aby pomóc klientom w operacjonalizacji modeli
Rola i obowiązki inżynierów uczenia maszynowego
Oto ważna umiejętność wymagana, aby zostać inżynierem uczenia maszynowego
- Znajomość ewolucji danych i modelowania statystycznego
- Zrozumienie i zastosowanie algorytmów
- Przetwarzanie języka naturalnego
- Projekt architektury danych
- Techniki reprezentacji tekstu
- Dogłębna znajomość umiejętności programistycznych
- Znajomość prawdopodobieństwa i statystyki
- Projektuj systemy uczenia maszynowego i znajomość technologii uczenia głębokiego
- Wdrażaj odpowiednie algorytmy i narzędzia uczenia maszynowego
Różnica między nauką o danych a uczeniem maszynowym
Oto główne różnice między nauką o danych a uczeniem maszynowym:
Nauka o danych a uczenie maszynowe
| Nauka o danych | Nauczanie maszynowe |
| Nauka o danych to interdyscyplinarna dziedzina, która wykorzystuje metody naukowe, algorytmy i systemy do wydobywania wiedzy z wielu danych strukturalnych i nieustrukturyzowanych. | Uczenie maszynowe to naukowe badanie algorytmów i modeli statystycznych. Ta metoda służy do wykonywania określonego zadania. |
| Technika nauki o danych pomaga w tworzeniu spostrzeżeń na podstawie danych dotyczących wszystkich złożoności świata rzeczywistego. | Metoda uczenia maszynowego ułatwia przewidywanie i wyniki dla nowych baz danych na podstawie danych historycznych za pomocą modeli matematycznych. |
| Prawie wszystkie dane wejściowe są generowane w formacie czytelnym dla człowieka, który jest odczytywany lub analizowany przez ludzi. | Dane wejściowe do uczenia maszynowego zostaną przekształcone, szczególnie w przypadku używanych algorytmów. |
| Nauka o danych może również działać z metodami ręcznymi, chociaż nie są one zbyt przydatne. | Algorytmy uczenia maszynowego trudne do wdrożenia ręcznie. |
| Nauka o danych to kompletny proces. | Uczenie maszynowe to pojedynczy krok w całym procesie nauki o danych. |
| Nauka o danych nie jest podzbiorem sztucznej inteligencji (AI). | Technologia uczenia maszynowego jest podzbiorem sztucznej inteligencji (AI). |
| W nauce o danych używana jest duża ilość pamięci RAM i SSD, co pomaga przezwyciężyć problemy z wąskimi gardłami we / wy. | W uczeniu maszynowym procesory GPU są używane do intensywnych operacji wektorowych. |
Wyzwania technologii Data Science
Oto ważne wyzwania związane z technologią Data Science
- Do dokładnej analizy potrzebny jest szeroki wachlarz informacji i danych
- Brak wystarczającej puli talentów do nauki o danych
- Kierownictwo nie zapewnia wsparcia finansowego dla zespołu analityków danych.
- Niedostępność / utrudniony dostęp do danych
- Wyniki Data Science nie są skutecznie wykorzystywane przez decydentów biznesowych
- Wyjaśnienie nauki o danych innym jest trudne
- Prywatne problemy
- Brak znaczącego eksperta dziedzinowego
- Jeśli organizacja jest bardzo mała, nie może mieć zespołu analityków danych.
Wyzwania uczenia maszynowego
Oto podstawowe wyzwania związane z metodą uczenia maszynowego:
- Brakuje danych lub różnorodności w zbiorze danych.
- Maszyna nie może się nauczyć, jeśli nie ma dostępnych danych. Poza tym zestaw danych z brakiem różnorodności utrudnia maszynie.
- Maszyna musi mieć heterogeniczność, aby uczyć się znaczącego wglądu.
- Jest mało prawdopodobne, aby algorytm mógł wydobyć informacje, gdy nie ma żadnych odmian lub jest ich niewiele.
- Zaleca się mieć co najmniej 20 obserwacji na grupę, aby pomóc Maszynie w nauce.
- To ograniczenie może prowadzić do złej oceny i prognozowania.
Zastosowania nauki o danych
Oto zastosowanie nauki o danych
Wyszukiwarka internetowa:
Wyszukiwarka Google wykorzystuje technologię nauki danych do wyszukiwania określonych wyników w ułamku sekundy
Systemy rekomendacji:
Stworzenie systemu rekomendacji. Na przykład „sugerowani znajomi” na Facebooku lub sugerowane filmy na YouTube, wszystko odbywa się z pomocą Data Science.
Rozpoznawanie obrazu i mowy:
Mowa rozpoznaje systemy takie jak Siri, Google Assistant, Alexa działa w oparciu o technikę data science. Co więcej, Facebook rozpoznaje Twojego znajomego, kiedy prześlesz mu zdjęcie.
Świat gier:
EA Sports, Sony i Nintendo korzystają z technologii data science. Zwiększa to wrażenia z gry. Gry są obecnie tworzone przy użyciu technik uczenia maszynowego. Może się aktualizować po przejściu na wyższe poziomy.
Porównanie cen online:
PriceRunner, Junglee, Shopzilla pracują nad mechanizmem analizy danych. Tutaj dane są pobierane z odpowiednich witryn internetowych za pomocą interfejsów API.
Zastosowania uczenia maszynowego
Oto zastosowanie uczenia maszynowego:
Automatyzacja:
Uczenie maszynowe, które działa całkowicie autonomicznie w dowolnej dziedzinie, bez potrzeby jakiejkolwiek interwencji człowieka. Na przykład roboty wykonujące podstawowe etapy procesu w zakładach produkcyjnych.
Branża finansowa:
Uczenie maszynowe zyskuje coraz większą popularność w branży finansowej. Banki używają ML głównie do znajdowania wzorców w danych, ale także do zapobiegania oszustwom.
Organizacja rządowa:
Rząd korzysta z ML do zarządzania bezpieczeństwem publicznym i usługami użyteczności publicznej. Weź przykład z Chin z masowym rozpoznawaniem twarzy. Rząd używa sztucznej inteligencji, aby zapobiec jaywalkerowi.
Branża opieki zdrowotnej:
Opieka zdrowotna była jedną z pierwszych branż, w których wykorzystano uczenie maszynowe z wykrywaniem obrazu.
Nauka o danych czy uczenie maszynowe - co jest lepsze?
Metoda uczenia maszynowego jest idealna do analizowania, rozumienia i identyfikowania wzorca w danych. Możesz użyć tego modelu, aby wyszkolić maszynę do automatyzacji zadań, które byłyby wyczerpujące lub niemożliwe dla człowieka. Ponadto uczenie maszynowe może podejmować decyzje przy minimalnej interwencji człowieka.
Z drugiej strony nauka o danych może pomóc w wykrywaniu oszustw za pomocą zaawansowanych algorytmów uczenia maszynowego. Pomaga również w zapobieganiu znacznym stratom pieniężnym. Pomaga w przeprowadzaniu analizy nastrojów w celu oceny lojalności klientów wobec marki.