В этом руководстве, посвященном разнице между наукой о данных и машинным обучением, давайте сначала узнаем:
Что такое Data Science?
Наука о данных - это область исследования, которая включает извлечение информации из огромных объемов данных с использованием различных научных методов, алгоритмов и процессов. Это поможет вам обнаружить скрытые закономерности из необработанных данных.
Наука о данных - это междисциплинарная область, которая позволяет извлекать знания из структурированных или неструктурированных данных. Эта технология позволяет вам преобразовать бизнес-проблему в исследовательский проект, а затем перевести ее обратно в практическое решение. Термин Data Science появился в результате эволюции математической статистики, анализа данных и больших данных.
Из этого учебника Data Science vs Machine Learning вы узнаете:
- Что такое Data Science?
- Что такое машинное обучение?
- Роли и обязанности специалиста по данным
- Роль и обязанности инженеров по машинному обучению
- Разница между наукой о данных и машинным обучением
- Проблемы технологий науки о данных
- Проблемы машинного обучения
- Приложения науки о данных
- Приложения машинного обучения
- Наука о данных или машинное обучение - что лучше?
Что такое машинное обучение?
Машинное обучение - это система, которая может учиться на данных путем самосовершенствования и без явного кодирования логики программистом. Этот прорыв связан с идеей, что машина может учиться отдельно на примере (т.е. данных) для получения точных результатов.
Машинное обучение объединяет данные со статистическими инструментами для прогнозирования результата. Эти выходные данные затем используются корпорацией для выработки практических идей. Машинное обучение тесно связано с интеллектуальным анализом данных и байесовским прогнозным моделированием. Машина получает данные в качестве входных данных, использует алгоритм для формулирования ответов.
Проверьте следующие ключевые различия между машинным обучением и наукой о данных.
КЛЮЧЕВАЯ РАЗНИЦА
- Наука о данных извлекает идеи из огромных объемов данных с помощью различных научных методов, алгоритмов и процессов. С другой стороны, машинное обучение - это система, которая может учиться на данных путем самосовершенствования и без явного кодирования логики программистом.
- Наука о данных может работать с ручными методами, хотя они не очень полезны, в то время как алгоритмы машинного обучения трудно реализовать вручную.
- Наука о данных не является частью искусственного интеллекта (ИИ), в то время как технология машинного обучения является частью искусственного интеллекта (ИИ).
- Техника обработки и анализа данных помогает вам делать выводы из данных, касающихся всех реальных сложностей, в то время как метод машинного обучения помогает вам предсказать и результат для новых значений базы данных.
Роли и обязанности специалиста по данным
Вот важный навык, необходимый для того, чтобы стать специалистом по данным.
- Знания об управлении неструктурированными данными
- Практический опыт кодирования базы данных SQL
- Способен понимать несколько аналитических функций
- Интеллектуальный анализ данных, используемый для обработки, очистки и проверки целостности данных, используемых для анализа.
- Получите данные и осознайте силу
- Работайте с профессиональными консультантами DevOps, чтобы помочь клиентам ввести в действие модели.
Роль и обязанности инженеров по машинному обучению
Вот важные навыки, необходимые для того, чтобы стать инженерами по машинному обучению.
- Знание эволюции данных и статистического моделирования
- Понимание и применение алгоритмов
- Обработка естественного языка
- Дизайн архитектуры данных
- Техники представления текста
- Глубокие знания навыков программирования
- Знание вероятности и статистики
- Разработка систем машинного обучения и знание технологий глубокого обучения
- Внедрить соответствующие алгоритмы и инструменты машинного обучения.
Разница между наукой о данных и машинным обучением
Вот основные различия между наукой о данных и машинным обучением:
Наука о данных против машинного обучения
| Наука о данных | Машинное обучение |
| Наука о данных - это междисциплинарная область, в которой используются научные методы, алгоритмы и системы для извлечения знаний из многих структурных и неструктурированных данных. | Машинное обучение - это научное исследование алгоритмов и статистических моделей. Этот метод используется для выполнения конкретной задачи. |
| Техника науки о данных помогает вам делать выводы из данных, относящихся ко всем сложностям реального мира. | Метод машинного обучения помогает вам прогнозировать и результат для новых баз данных на основе исторических данных с помощью математических моделей. |
| Почти все входные данные генерируются в удобочитаемом формате, который читается или анализируется людьми. | Входные данные для машинного обучения будут преобразованы, особенно для используемых алгоритмов. |
| Наука о данных также может работать с ручными методами, хотя они не очень полезны. | Алгоритмы машинного обучения сложно реализовать вручную. |
| Наука о данных - это законченный процесс. | Машинное обучение - это один из этапов всего процесса анализа данных. |
| Наука о данных не является частью искусственного интеллекта (ИИ). | Технология машинного обучения - это разновидность искусственного интеллекта (ИИ). |
| В Data Science используется высокая оперативная память и твердотельный накопитель, что помогает преодолеть проблемы с узкими местами ввода-вывода. | В машинном обучении графические процессоры используются для интенсивных векторных операций. |
Проблемы технологий науки о данных
Вот важные проблемы технологий науки о данных
- Для точного анализа требуется широкий спектр информации и данных.
- Недостаточно кадрового резерва в области науки о данных
- Руководство не оказывает финансовой поддержки команде специалистов по анализу данных.
- Отсутствие / затрудненный доступ к данным
- Результаты Data Science неэффективно используются лицами, принимающими решения
- Объяснять науку о данных другим сложно
- Проблемы с конфиденциальностью
- Отсутствие значимого специалиста в предметной области
- Если организация очень мала, у нее не может быть команды по анализу данных.
Проблемы машинного обучения
Вот основные проблемы метода машинного обучения:
- Ему не хватает данных или разнообразия в наборе данных.
- Машина не может обучиться, если нет данных. Кроме того, набор данных с недостаточным разнообразием усложняет Машине.
- Машина должна иметь неоднородность, чтобы получать осмысленное понимание.
- Маловероятно, что алгоритм сможет извлекать информацию, когда вариантов нет или мало.
- Рекомендуется иметь не менее 20 наблюдений на группу, чтобы помочь Машине учиться.
- Это ограничение может привести к плохой оценке и прогнозированию.
Приложения науки о данных
Вот приложение Data Science
Поиск в Интернете:
Поиск Google использует технологии обработки данных для поиска определенного результата за доли секунды.
Системы рекомендаций:
Создать систему рекомендаций. Например, «предложенные друзья» на Facebook или предложенные видео »на YouTube, все делается с помощью Data Science.
Распознавание изображений и речи:
Речь распознает такие системы, как Siri, Google Assistant, Alexa работает по методике науки о данных. Более того, Facebook узнает вашего друга, когда вы загружаете с ним фотографию.
Игровой мир:
EA Sports, Sony, Nintendo используют технологии науки о данных. Это улучшит ваш игровой опыт. Сейчас игры разрабатываются с использованием методов машинного обучения. Он может обновляться при переходе на более высокие уровни.
Сравнение цен в Интернете:
PriceRunner, Junglee, Shopzilla работают над механизмом науки о данных. Здесь данные извлекаются с соответствующих веб-сайтов с помощью API.
Приложения машинного обучения
Вот применение машинного обучения:
Автоматизация:
Машинное обучение, которое работает полностью автономно в любой области без вмешательства человека. Например, роботы, выполняющие важные этапы технологического процесса на производственных предприятиях.
Финансовая отрасль:
Машинное обучение становится все популярнее в финансовой индустрии. Банки в основном используют машинное обучение для поиска закономерностей в данных, а также для предотвращения мошенничества.
Правительственная организация:
Правительство использует ML для управления общественной безопасностью и коммунальными услугами. Возьмем пример Китая с массовым распознаванием лиц. Правительство использует искусственный интеллект, чтобы не допустить непостоянства.
Индустрия здравоохранения:
Здравоохранение было одной из первых отраслей, в которых машинное обучение использовалось с обнаружением изображений.
Наука о данных или машинное обучение - что лучше?
Метод машинного обучения идеально подходит для анализа, понимания и выявления закономерностей в данных. Вы можете использовать эту модель, чтобы обучить машину автоматизировать задачи, которые были бы исчерпывающими или невозможными для человека. Более того, машинное обучение может принимать решения с минимальным вмешательством человека.
С другой стороны, наука о данных может помочь вам обнаружить мошенничество с помощью передовых алгоритмов машинного обучения. Это также поможет вам предотвратить любые значительные денежные потери. Это поможет вам выполнить анализ настроений, чтобы оценить лояльность клиентов к бренду.