У цьому посібнику про різницю між наукою даних та машинним навчанням спершу дізнаємось:
Що таке Data Science?
Наука про дані - це область дослідження, яка передбачає отримання висновків із величезних обсягів даних за допомогою різних наукових методів, алгоритмів та процесів. Це допоможе вам виявити приховані шаблони з необроблених даних.
Data Science - це міждисциплінарна сфера, яка дозволяє отримувати знання зі структурованих або неструктурованих даних. Ця технологія дозволяє перетворити бізнес-проблему на дослідницький проект, а потім перетворити її назад на практичне рішення. Термін Data Science виник через еволюцію математичної статистики, аналізу даних та великих даних.
У цьому навчальному посібнику Data Science проти машинного навчання ви дізнаєтесь:
- Що таке Data Science?
- Що таке машинне навчання?
- Ролі та обов'язки вченого з даних
- Роль та обов'язки інженерів машинного навчання
- Різниця між наукою даних та машинним навчанням
- Виклики технологій науки про дані
- Проблеми машинного навчання
- Застосування Data Science
- Застосування машинного навчання
- Наука про дані або машинне навчання - що краще?
Що таке машинне навчання?
Машинне навчання - це система, яка може вчитися на даних шляхом самовдосконалення та без чіткого кодування логіки програмістом. Прорив приходить з ідеєю, що машина може поодинці навчитися на прикладі (тобто даних) для отримання точних результатів.
Машинне навчання поєднує дані зі статистичними інструментами для прогнозування результату. Потім цей результат використовується корпоративною компанією для отримання практичної інформації. Машинне навчання тісно пов'язане з видобутком даних та баєсівським прогнозним моделюванням. Машина отримує дані як вхідні дані, використовує алгоритм для формулювання відповідей.
Перевірте наступні ключові відмінності між машинним навчанням та наукою даних.
КЛЮЧОВА РІЗНИЦЯ
- Data Science витягує уявлення з величезного обсягу даних за допомогою різних наукових методів, алгоритмів та процесів. З іншого боку, машинне навчання - це система, яка може вчитися на основі даних шляхом самовдосконалення та без чіткого кодування логіки програмістом.
- Наука даних 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 (ШІ), тоді як технологія машинного навчання - це підмножина штучного інтелекту (ШІ).
- Техніка науки про дані допомагає вам отримати уявлення з даних, що стосуються всіх реальних складностей, тоді як метод машинного навчання допомагає прогнозувати та результати для нових значень бази даних.
Ролі та обов'язки вченого з даних
Ось важлива навичка, необхідна для того, щоб стати вченим даних
- Знання про управління неструктурованими даними
- Практичний досвід кодування бази даних SQL
- Здатний розуміти різні аналітичні функції
- Видобуток даних, що використовується для обробки, очищення та перевірки цілісності даних, що використовуються для аналізу
- Отримайте дані та визнайте їх силу
- Співпрацюйте з професійними консультантами DevOps, щоб допомогти клієнтам застосувати моделі
Роль та обов'язки інженерів машинного навчання
Тут є важлива навичка, необхідна для того, щоб стати інженером машинного навчання
- Знання еволюції даних та статистичного моделювання
- Розуміння та застосування алгоритмів
- Обробка природної мови
- Дизайн архітектури даних
- Методи подання тексту
- Поглиблені знання навичок програмування
- Знання ймовірності та статистики
- Спроектуйте системи машинного навчання та знання технологій глибокого навчання
- Впровадити відповідні алгоритми та інструменти машинного навчання
Різниця між наукою даних та машинним навчанням
Ось основні відмінності між наукою даних та машинним навчанням:
Наука про дані проти машинного навчання
| Наука про дані | Машинне навчання |
| Наука про дані - це міждисциплінарна галузь, яка використовує наукові методи, алгоритми та системи для вилучення знань із багатьох структурних та неструктурованих даних. | Машинне навчання - це наукове вивчення алгоритмів та статистичних моделей. Цей метод використовує для виконання конкретного завдання. |
| Техніка обробки даних допомагає вам отримати уявлення на основі даних, що стосуються всіх реальних складностей. | Метод машинного навчання допомагає прогнозувати та результати нових баз даних за історичними даними за допомогою математичних моделей. |
| Майже всі вхідні дані генеруються у зручному для читання форматі, який люди читають або аналізують. | Вхідні дані для машинного навчання будуть трансформовані, особливо для використовуваних алгоритмів. |
| Наука даних може працювати і з ручними методами, хоча вони не надто 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 (ШІ). |
| В Data Science використовується високий обсяг оперативної пам’яті та твердотільного накопичувача, що допомагає подолати вузькі місця вводу-виводу. | У машинному навчанні графічні процесори використовуються для інтенсивних векторних операцій. |
Виклики технологій науки про дані
Тут важливі виклики Data Science Technology
- Для точного аналізу необхідний широкий спектр інформації та даних
- Немає достатнього обсягу талановитих наукових даних
- Керівництво не надає фінансової підтримки команді з питань даних.
- Недоступність / утруднений доступ до даних
- Результати Data Science не ефективно використовуються особами, що приймають рішення у бізнесі
- Пояснити науку даних іншим важко
- Проблеми конфіденційності
- Відсутність значного експерта з доменів
- Якщо організація дуже мала, вона не може мати команду з обробки даних.
Проблеми машинного навчання
Ось основні завдання методу машинного навчання:
- У наборі даних йому бракує даних або різноманітності.
- Машина не може навчитися, якщо немає даних. Крім того, набір даних з недостатньою різноманітністю створює машині важкі труднощі.
- Машина повинна мати неоднорідність, щоб навчитися значущого розуміння.
- Навряд чи алгоритм може отримати інформацію, коли варіацій немає або мало.
- Рекомендується мати принаймні 20 спостережень в групі, щоб допомогти Машині навчитися.
- Це обмеження може призвести до поганої оцінки та прогнозування.
Застосування Data Science
Ось застосування Data Science
Пошук в Інтернеті:
Пошук Google використовує технологію науки про дані для пошуку конкретного результату протягом долі секунди
Системи рекомендацій:
Створити систему рекомендацій. Наприклад, "запропоновані друзі" на Facebook або запропоновані відео "на YouTube, все робиться за допомогою Data Science.
Розпізнавання зображення та мови:
Мова розпізнає такі системи, як Siri, Google Assistant, Alexa працює на техніці обробки даних. Більше того, Facebook впізнає вашого друга, коли ви завантажуєте фотографію з ним.
Ігровий світ:
EA Sports, Sony, Nintendo використовують технології наукових даних. Це покращує ваш ігровий досвід. Зараз ігри розробляються з використанням технік машинного навчання. Він може оновити себе, коли ви переходите на вищі рівні.
Порівняння цін в Інтернеті:
PriceRunner, Junglee, Shopzilla працюють над механізмом обробки даних. Тут дані отримуються з відповідних веб-сайтів за допомогою API.
Застосування машинного навчання
Ось застосування машинного навчання:
Автоматизація:
Машинне навчання, яке працює повністю автономно в будь-якій галузі без потреби в будь-якому втручанні людини. Наприклад, роботи, що виконують основні етапи процесу на виробничих заводах.
Фінансова галузь:
Машинне навчання зростає в популярності у фінансовій галузі. Банки в основному використовують ML для пошуку закономірностей всередині даних, а також для запобігання шахрайству.
Урядова організація:
Уряд використовує ML для управління громадською безпекою та комунальними послугами. Візьмемо приклад з Китаю з масовим розпізнаванням облич. Уряд використовує Штучний інтелект для запобігання вигулу.
Індустрія охорони здоров’я:
Охорона здоров’я була однією з перших галузей, яка використовувала машинне навчання з виявленням зображень.
Наука про дані або машинне навчання - що краще?
Метод машинного навчання ідеально підходить для аналізу, розуміння та виявлення шаблону в даних. Ви можете використовувати цю модель для навчання машини для автоматизації завдань, які були б вичерпними або неможливими для людини. Більше того, машинне навчання може приймати рішення з мінімальним втручанням людини.
З іншого боку, наука про дані може допомогти вам виявити шахрайство за допомогою вдосконалених алгоритмів машинного навчання. Це також допомагає запобігти значним грошовим втратам. Це допомагає вам провести аналіз настроїв, щоб оцінити лояльність клієнта до бренду.