În acest tutorial despre diferența dintre știința datelor și învățarea automată, să învățăm mai întâi:
Ce este Data Science?
Știința datelor este aria de studiu care implică extragerea de informații din cantități mari de date prin utilizarea diferitelor metode științifice, algoritmi și procese. Vă ajută să descoperiți tipare ascunse din datele brute.
Știința datelor este un domeniu interdisciplinar care vă permite să extrageți cunoștințe din date structurate sau nestructurate. Această tehnologie vă permite să traduceți o problemă de afaceri într-un proiect de cercetare și apoi să o traduceți înapoi într-o soluție practică. Termenul Știința datelor a apărut datorită evoluției statisticilor matematice, analizei datelor și datelor mari.
În acest tutorial Data Science vs Machine Learning, veți învăța:
- Ce este Data Science?
- Ce este învățarea automată?
- Rolurile și responsabilitățile unui cercetător în date
- Rolul și responsabilitățile inginerilor de învățare automată
- Diferența dintre știința datelor și învățarea automată
- Provocările tehnologiei științei datelor
- Provocările învățării automate
- Aplicații ale științei datelor
- Aplicații ale învățării automate
- Știința datelor sau învățarea automată - Care este mai bine?
Ce este învățarea automată?
Învățarea automată este un sistem care poate învăța din date prin auto-îmbunătățire și fără ca logica să fie codificată explicit de programator. Descoperirea vine cu ideea că o mașină poate învăța singular din exemplu (de exemplu, date) pentru a produce rezultate exacte.
Învățarea automată combină date cu instrumente statistice pentru a prezice o ieșire. Această ieșire este apoi utilizată de către corporație pentru a oferi informații utile. Învățarea automată este strâns legată de extragerea datelor și de modelarea predictivă bayesiană. Mașina primește date ca intrare, folosește un algoritm pentru a formula răspunsuri.
Verificați următoarele diferențe cheie între învățarea automată și știința datelor.
DIFERENȚA CHEIE
- Data Science extrage informații din cantități mari de date prin utilizarea diferitelor metode științifice, algoritmi și procese Pe de altă parte, Machine Learning este un sistem care poate învăța din date prin auto-îmbunătățire și fără ca logica să fie codificată explicit de programator.
- Știința datelor poate funcționa cu metode manuale, deși nu sunt foarte utile în timp ce algoritmii de învățare automată sunt greu de implementat manual.
- Știința datelor nu este un subset al inteligenței artificiale (AI), în timp ce tehnologia de învățare automată este un subset al inteligenței artificiale (AI).
- Tehnica științei datelor vă ajută să creați informații din datele care tratează toate complexitățile din lumea reală, în timp ce metoda de învățare automată vă ajută să preziceți și rezultatul noilor valori ale bazei de date.
Rolurile și responsabilitățile unui cercetător în date
Iată o abilitate importantă necesară pentru a deveni Data Scientist
- Cunoștințe despre gestionarea datelor nestructurate
- Experiență practică în codificarea bazei de date SQL
- Capabil să înțeleagă mai multe funcții analitice
- Exploatarea datelor utilizate pentru procesarea, curățarea și verificarea integrității datelor utilizate pentru analiză
- Obțineți date și recunoașteți puterea
- Colaborați cu consultanți profesioniști DevOps pentru a ajuta clienții să operaționalizeze modelele
Rolul și responsabilitățile inginerilor de învățare automată
Iată o abilitate importantă necesară pentru a deveni ingineri de învățare automată
- Cunoașterea evoluției datelor și a modelării statistice
- Înțelegerea și aplicarea algoritmilor
- Prelucrarea limbajului natural
- Proiectarea arhitecturii datelor
- Tehnici de reprezentare a textului
- Cunoaștere aprofundată a abilităților de programare
- Cunoașterea probabilității și statisticilor
- Proiectați sisteme de învățare automată și cunoștințe despre tehnologia de învățare profundă
- Implementați algoritmi și instrumente adecvate de învățare automată
Diferența dintre știința datelor și învățarea automată
Iată diferențele majore dintre știința datelor și învățarea automată:
Știința datelor vs învățarea automată
| Știința datelor | Învățare automată |
| Știința datelor este un domeniu interdisciplinar care folosește metode științifice, algoritmi și sisteme pentru a extrage cunoștințe din multe date structurale și nestructurate. | Învățarea automată este studiul științific al algoritmilor și modelelor statistice. Această metodă se folosește pentru a efectua o sarcină specifică. |
| Tehnica științei datelor vă ajută să creați informații din datele care tratează toate complexitățile din lumea reală. | Metoda de învățare automată vă ajută să preziceți și rezultatul noilor baze de date din date istorice cu ajutorul modelelor matematice. |
| Aproape toate datele de intrare sunt generate într-un format lizibil de către om, care este citit sau analizat de oameni. | Datele de intrare pentru învățarea automată vor fi transformate, în special pentru algoritmii utilizați. |
| Știința datelor poate funcționa și cu metode manuale, deși nu sunt foarte utile. | Algoritmi de învățare automată greu de implementat manual. |
| Știința datelor este un proces complet. | Învățarea automată este un singur pas în întregul proces de știință a datelor. |
| Știința datelor nu este un subset al Inteligenței Artificiale (AI). | Tehnologia învățării automate este un subset al inteligenței artificiale (AI). |
| În Știința datelor, se utilizează RAM și SSD ridicate, ceea ce vă ajută să depășiți problemele de blocaj I / O. | În Machine Learning, GPU-urile sunt utilizate pentru operații vectoriale intensive. |
Provocările tehnologiei științei datelor
Aici sunt provocări importante ale tehnologiei științei datelor
- Pentru o analiză precisă este necesară o mare varietate de informații și date
- Nu există un fond de talent adecvat în domeniul științei datelor
- Conducerea nu oferă sprijin financiar pentru o echipă de știință a datelor.
- Indisponibilitatea / accesul dificil la date
- Rezultatele științei datelor nu sunt utilizate în mod eficient de factorii de decizie în afaceri
- Este dificil să explici altora știința datelor
- Probleme de confidențialitate
- Lipsa unui expert semnificativ în domeniu
- Dacă o organizație este foarte mică, nu poate avea o echipă de știință a datelor.
Provocările învățării automate
Iată care sunt principalele provocări ale metodei de învățare automată:
- Lipsesc date sau diversitate în setul de date.
- Mașina nu poate afla dacă nu există date disponibile. În plus, un set de date cu o lipsă de diversitate îi dă Mașinii un timp greu.
- O mașină trebuie să aibă eterogenitate pentru a învăța o perspectivă semnificativă.
- Este puțin probabil ca un algoritm să poată extrage informații atunci când nu există sau puține variații.
- Este recomandat să aveți cel puțin 20 de observații pe grup pentru a ajuta mașina să învețe.
- Această constrângere poate duce la evaluări și predicții slabe.
Aplicații ale științei datelor
Iată aplicația Data Science
Căutare pe Internet:
Căutarea Google folosește tehnologia științei datelor pentru a căuta un rezultat specific într-o fracțiune de secundă
Sisteme de recomandare:
Pentru a crea un sistem de recomandare. De exemplu, „prieteni sugerați” pe Facebook sau videoclipuri sugerate „pe YouTube, totul se face cu ajutorul Data Science.
Recunoaștere imagine și vorbire:
Vorbirea recunoaște sisteme precum Siri, Asistentul Google, Alexa rulează pe tehnica științei datelor. Mai mult, Facebook vă recunoaște prietenul atunci când încărcați o fotografie cu ei.
Lumea jocurilor:
EA Sports, Sony, Nintendo folosesc tehnologia științei datelor. Acest lucru vă îmbunătățește experiența de joc. Jocurile sunt acum dezvoltate folosind tehnici de învățare automată. Se poate actualiza singur atunci când treceți la niveluri superioare.
Compararea prețurilor online:
PriceRunner, Junglee, Shopzilla lucrează la mecanismul științei datelor. Aici, datele sunt preluate de pe site-urile web relevante utilizând API-uri.
Aplicații ale învățării automate
Iată aplicația învățării automate:
Automatizare:
Învățarea automată, care funcționează în totalitate autonomă în orice domeniu, fără a fi nevoie de nicio intervenție umană. De exemplu, roboții care efectuează etapele esențiale ale procesului în fabricile de fabricație.
Industria financiară:
Învățarea automată crește în popularitate în industria financiară. Băncile folosesc în principal ML pentru a găsi modele în interiorul datelor, dar și pentru a preveni frauda.
Organizație guvernamentală:
Guvernul folosește ML pentru a gestiona siguranța publică și utilitățile. Luați exemplul Chinei cu recunoaștere masivă a feței. Guvernul folosește inteligența artificială pentru a preveni jaywalker.
Industria sănătății:
Asistența medicală a fost una dintre primele industrii care a folosit învățarea automată cu detectarea imaginilor.
Știința datelor sau învățarea automată - Care este mai bine?
Metoda de învățare automată este ideală pentru analiza, înțelegerea și identificarea unui model din date. Puteți utiliza acest model pentru a antrena o mașină pentru a automatiza sarcini care ar fi exhaustive sau imposibile pentru o ființă umană. Mai mult, învățarea automată poate lua decizii cu o intervenție umană minimă.
Pe de altă parte, știința datelor vă poate ajuta să detectați frauda folosind algoritmi avansați de învățare automată. De asemenea, vă ajută să preveniți orice pierdere monetară semnificativă. Vă ajută să efectuați analize de sentiment pentru a evalua loialitatea față de clienți.