Šajā apmācībā par atšķirību starp datu zinātni un mašīnmācīšanos vispirms mācīsimies:
Kas ir datu zinātne?
Datu zinātne ir pētījumu joma, kas ietver ieskatu iegūšanu no milzīga datu apjoma, izmantojot dažādas zinātniskās metodes, algoritmus un procesus. Tas palīdz jums atklāt slēptos modeļus no sākotnējiem datiem.
Datu zinātne ir starpdisciplinārs lauks, kas ļauj iegūt zināšanas no strukturētiem vai nestrukturētiem datiem. Šī tehnoloģija ļauj pārveidot biznesa problēmu pētniecības projektā un pēc tam pārveidot to praktiskā risinājumā. Termins Datu zinātne ir parādījies matemātiskās statistikas, datu analīzes un lielo datu attīstības dēļ.
Šajā apmācībā Data Science vs Machine Learning jūs uzzināsiet:
- Kas ir datu zinātne?
- Kas ir mašīnmācīšanās?
- Datu zinātnieka lomas un pienākumi
- Mašīnmācības inženieru loma un pienākumi
- Atšķirība starp datu zinātni un mašīnmācīšanos
- Datu zinātnes tehnoloģijas izaicinājumi
- Mašīnmācīšanās izaicinājumi
- Datu zinātnes pielietojums
- Mašīnmācības pielietojums
- Datu zinātne vai mašīnmācīšanās - kas ir labāks?
Kas ir mašīnmācīšanās?
Mašīnmācība ir sistēma, kas var mācīties no datiem, pašpilnveidojoties un bez loģikas, ko programmētājs tieši kodē. Izrāvienu rada ideja, ka mašīna var atsevišķi mācīties no piemēra (ti, datiem), lai iegūtu precīzus rezultātus.
Mašīnmācīšanās apvieno datus ar statistikas rīkiem, lai prognozētu rezultātu. Šo izvadi korporatīvie uzņēmumi izmanto, lai gūtu ieskatu. Mašīnmācība ir cieši saistīta ar datu iegūšanu un Bajesa prognozējošo modelēšanu. Mašīna saņem datus kā ievades datus, lai formulētu atbildes, izmantojot algoritmu.
Pārbaudiet šādas galvenās atšķirības starp mašīnmācīšanos un datu zinātni.
GALVENĀS ATŠĶIRĪBAS
- Datu zinātne no milzīga datu apjoma iegūst atziņas, izmantojot dažādas zinātniskas metodes, algoritmus un procesus. No otras puses, mašīnmācīšanās ir sistēma, kas var mācīties no datiem, pašpilnveidojoties un bez loģikas, ko programmētājs tieši kodē.
- Datu zinātne var strādāt ar manuālām metodēm, lai gan tās nav ļoti noderīgas, kamēr mašīnmācīšanās algoritmus ir grūti manuāli ieviest.
- Datu zinātne nav mākslīgā intelekta (AI) apakškopa, savukārt mašīnmācīšanās tehnoloģija ir mākslīgā intelekta (AI) apakškopa.
- Datu zinātnes tehnika palīdz jums izveidot ieskatu no datiem, kas attiecas uz visām reālās pasaules sarežģītībām, savukārt mašīnmācīšanās metode palīdz prognozēt un jaunu datu bāzes vērtību iznākumu.
Datu zinātnieka lomas un pienākumi
Šeit ir svarīgas prasmes, kas nepieciešamas, lai kļūtu par datu zinātnieku
- Zināšanas par nestrukturētu datu pārvaldību
- Praktiska pieredze SQL datu bāzes kodēšanā
- Spēj izprast vairākas analītiskās funkcijas
- Datu iegūšana, ko izmanto analīzei izmantoto datu apstrādei, tīrīšanai un integritātes pārbaudei
- Iegūstiet datus un atpazīstiet spēku
- Sadarbojieties ar profesionāliem DevOps konsultantiem, lai palīdzētu klientiem operēt modeļu ieviešanā
Mašīnmācības inženieru loma un pienākumi
Šeit ir svarīgas prasmes, kas nepieciešamas, lai kļūtu par mašīnmācības inženieriem
- Zināšanas par datu evolūciju un statistisko modelēšanu
- Algoritmu izpratne un pielietošana
- Dabas valodas apstrāde
- Datu arhitektūras dizains
- Teksta attēlošanas paņēmieni
- Padziļinātas zināšanas par programmēšanas prasmēm
- Zināšanas par varbūtību un statistiku
- Projektējiet mašīnmācīšanās sistēmas un zināšanas par dziļu mācību tehnoloģiju
- Ieviesiet atbilstošus mašīnmācīšanās algoritmus un rīkus
Atšķirība starp datu zinātni un mašīnmācīšanos
Šeit ir galvenās atšķirības starp datu zinātni un mašīnmācīšanos:
Datu zinātne pret mašīnmācīšanos
| Datu zinātne | Mašīnmācība |
| Datu zinātne ir starpdisciplināra joma, kas izmanto zinātniskas metodes, algoritmus un sistēmas, lai iegūtu zināšanas no daudziem strukturētiem un nestrukturētiem datiem. | Mašīnmācība ir algoritmu un statistikas modeļu zinātniska izpēte. Šī metode tiek izmantota konkrēta uzdevuma veikšanai. |
| Datu zinātnes tehnika palīdz jums izveidot ieskatu no datiem, kas attiecas uz visām reālās pasaules sarežģītībām. | Mašīnmācīšanās metode palīdz ar matemātisko modeļu palīdzību prognozēt un jaunu datu bāzu iznākumu no vēsturiskiem datiem. |
| Gandrīz visi ievades dati tiek ģenerēti cilvēkiem lasāmā formātā, ko cilvēki lasa vai analizē. | Mašīnmācības ievades dati tiks pārveidoti, it īpaši izmantotajiem algoritmiem. |
| Datu zinātne var darboties arī ar manuālām metodēm, lai gan tās nav ļoti noderīgas. | Mašīnmācīšanās algoritmus ir grūti manuāli ieviest. |
| Datu zinātne ir pilnīgs process. | Mašīnmācība ir viens solis visā datu zinātnes procesā. |
| Datu zinātne nav mākslīgā intelekta (AI) apakškopa. | Mašīnmācīšanās tehnoloģija ir mākslīgā intelekta (AI) apakškopa. |
| Datu zinātnē tiek izmantots liels RAM un SSD, kas palīdz pārvarēt I / O vājās vietas problēmas. | Mašīnmācībā GPU tiek izmantoti intensīvām vektoru darbībām. |
Datu zinātnes tehnoloģijas izaicinājumi
Šeit ir svarīgi datu zinātnes tehnoloģiju izaicinājumi
- Precīzai analīzei ir nepieciešams plašs informācijas un datu klāsts
- Nav pieejams pietiekams datu zinātnes talantu kopums
- Vadība nesniedz finansiālu atbalstu datu zinātnes komandai.
- Datu nepieejamība / apgrūtināta piekļuve tiem
- Datu zinātnes rezultātus biznesa lēmēji efektīvi neizmanto
- Datu zinātni citiem izskaidrot ir grūti
- Privātuma jautājumi
- Nozīmīga domēna eksperta trūkums
- Ja organizācija ir ļoti maza, tai nevar būt datu zinātnes komandas.
Mašīnmācīšanās izaicinājumi
Šeit ir mašīnmācīšanās metodes galvenie izaicinājumi:
- Tam trūkst datu vai datu kopas daudzveidības.
- Mašīna nevar iemācīties, ja nav pieejami dati. Turklāt datu kopa ar daudzveidības trūkumu mašīnai sagādā grūtības.
- Mašīnai ir jābūt neviendabīgai, lai uzzinātu jēgpilnu ieskatu.
- Maz ticams, ka algoritms var iegūt informāciju, ja variantu nav vai ir maz.
- Lai mašīnai palīdzētu mācīties, ieteicams veikt vismaz 20 novērojumus katrā grupā.
- Šis ierobežojums var izraisīt sliktu novērtēšanu un prognozēšanu.
Datu zinātnes pielietojums
Šeit ir datu zinātnes pielietojums
Meklēšana internetā:
Google meklēšana izmanto datu zinātnes tehnoloģiju, lai sekundes daļās meklētu konkrētu rezultātu
Ieteikumu sistēmas:
Lai izveidotu ieteikumu sistēmu. Piemēram, "ieteiktie draugi" Facebook vai ieteiktie videoklipi "YouTube", viss tiek darīts ar Data Science palīdzību.
Attēlu un runas atpazīšana:
Runa atpazīst tādas sistēmas kā Siri, Google palīgs, Alexa darbojas ar datu zinātnes tehniku. Turklāt Facebook atpazīst jūsu draugu, kad kopā ar viņu augšupielādējat fotoattēlu.
Spēļu pasaule:
EA Sports, Sony, Nintendo izmanto datu zinātnes tehnoloģiju. Tas uzlabo jūsu spēļu pieredzi. Spēles tagad tiek izstrādātas, izmantojot mašīnmācīšanās paņēmienus. Tas var sevi atjaunināt, kad pāriet uz augstāku līmeni.
Tiešsaistes cenu salīdzinājums:
PriceRunner, Junglee, Shopzilla strādā pie datu zinātnes mehānisma. Šeit dati tiek iegūti no attiecīgajām vietnēm, izmantojot API.
Mašīnmācības pielietojums
Šeit ir mašīnmācīšanās pielietojums:
Automatizācija:
Mašīnmācīšanās, kas darbojas pilnīgi autonomi jebkurā jomā bez jebkādas cilvēka iejaukšanās. Piemēram, roboti, kas veic būtiskas procesa darbības ražošanas rūpnīcās.
Finanšu nozare:
Mašīnmācīšanās kļūst arvien populārāka finanšu nozarē. Bankas galvenokārt izmanto ML, lai atrastu modeļus datu iekšienē, bet arī lai novērstu krāpšanu.
Valdības organizācija:
Valdība izmanto ML, lai pārvaldītu sabiedrības drošību un komunālos pakalpojumus. Veikt Ķīnas piemēru ar masveida sejas atpazīšanu. Jawwalker novēršanai valdība izmanto mākslīgo intelektu.
Veselības aprūpes nozare:
Veselības aprūpe bija viena no pirmajām nozarēm, kas izmantoja mašīnmācīšanos ar attēlu noteikšanu.
Datu zinātne vai mašīnmācīšanās - kas ir labāks?
Mašīnmācīšanās metode ir ideāla, lai analizētu, izprastu un identificētu datu paraugu. Jūs varat izmantot šo modeli, lai apmācītu mašīnu, lai automatizētu uzdevumus, kas cilvēkam būtu pilnīgi vai neiespējami. Turklāt mašīnmācīšanās var pieņemt lēmumus ar minimālu cilvēka iejaukšanos.
No otras puses, datu zinātne var palīdzēt atklāt krāpšanu, izmantojot uzlabotus mašīnmācīšanās algoritmus. Tas arī palīdz novērst būtiskus naudas zaudējumus. Tas palīdz jums veikt noskaņojuma analīzi, lai novērtētu klientu zīmola lojalitāti.