U ovom vodiču o razlici između znanosti o podacima i strojnog učenja, naučimo prvo:
Što je znanost o podacima?
Znanost o podacima područje je proučavanja koje uključuje izvlačenje uvida iz ogromnih količina podataka upotrebom različitih znanstvenih metoda, algoritama i procesa. Pomaže vam otkriti skrivene uzorke iz sirovih podataka.
Data Science je interdisciplinarno područje koje vam omogućuje izdvajanje znanja iz strukturiranih ili nestrukturiranih podataka. Ova tehnologija omogućuje vam da poslovni problem prevedete u istraživački projekt, a zatim ga vratite u praktično rješenje. Pojam Data Science pojavio se zbog evolucije matematičke statistike, analize podataka i velikih podataka.
U ovom vodiču za znanost o podacima i strojnom učenju naučit ćete:
- Što je znanost o podacima?
- Što je strojno učenje?
- Uloge i odgovornosti znanstvenika podataka
- Uloga i odgovornosti inženjera strojnog učenja
- Razlika između znanosti o podacima i strojnog učenja
- Izazovi tehnologije znanosti o podacima
- Izazovi strojnog učenja
- Primjene znanosti o podacima
- Primjene strojnog učenja
- Znanost podataka ili strojno učenje - što je bolje?
Što je strojno učenje?
Strojno učenje je sustav koji može učiti iz podataka putem samopoboljšanja i bez programera koji izričito kodira logiku. Proboj dolazi s idejom da stroj može pojedinačno učiti na primjeru (tj. Podacima) kako bi proizveo točne rezultate.
Strojno učenje kombinira podatke sa statističkim alatima za predviđanje rezultata. Taj rezultat zatim korporacija koristi za dobivanje korisnih uvida. Strojno učenje usko je povezano s rudarstvom podataka i Bayesovim prediktivnim modeliranjem. Stroj prima podatke kao ulaz, koristi algoritam za formuliranje odgovora.
Provjerite sljedeće ključne razlike između Strojnog učenja i Znanosti o podacima.
KLJUČNA RAZLIKA
- Data Science izvlači uvide iz ogromnih količina podataka korištenjem različitih znanstvenih metoda, algoritama i procesa. S druge strane, Strojno učenje je sustav koji može učiti iz podataka putem samopoboljšanja, a da programer izričito ne kodira logiku.
- Znanost o podacima može raditi s ručnim metodama, iako one nisu vrlo korisne dok je algoritme strojnog učenja teško implementirati ručno.
- Znanost o podacima nije podskup umjetne inteligencije (AI), dok je tehnologija strojnog učenja podskup umjetne inteligencije (AI).
- Tehnika znanosti o podacima pomaže vam stvoriti uvid iz podataka koji se bave svim stvarnim složenostima, dok metoda strojnog učenja pomaže u predviđanju i ishodu novih vrijednosti baze podataka.
Uloge i odgovornosti znanstvenika podataka
Ovdje su važne vještine potrebne da biste postali Data Scientist
- Znanje o nestrukturiranom upravljanju podacima
- Praktično iskustvo u kodiranju SQL baze podataka
- Sposoban razumjeti više analitičkih funkcija
- Iskopavanje podataka koje se koristi za obradu, čišćenje i provjeru integriteta podataka koji se koriste za analizu
- Pribavite podatke i prepoznajte snagu
- Surađujte s profesionalnim savjetnicima za DevOps kako biste pomogli kupcima u operacionalizaciji modela
Uloga i odgovornosti inženjera strojnog učenja
Ovdje su važne vještine potrebne da biste postali inženjeri strojnog učenja
- Poznavanje evolucije podataka i statističko modeliranje
- Razumijevanje i primjena algoritama
- Obrada prirodnog jezika
- Dizajn arhitekture podataka
- Tehnike predstavljanja teksta
- Dubinsko poznavanje programskih vještina
- Poznavanje vjerojatnosti i statistike
- Dizajnirajte sustave strojnog učenja i znanje o tehnologiji dubokog učenja
- Primijeniti odgovarajuće algoritme i alate za strojno učenje
Razlika između znanosti o podacima i strojnog učenja
Evo glavnih razlika između nauke o podacima i strojnog učenja:
Znanost podataka nasuprot strojnom učenju
| Znanost o podacima | Strojno učenje |
| Znanost o podacima interdisciplinarno je područje koje koristi znanstvene metode, algoritme i sustave za izdvajanje znanja iz mnogih strukturnih i nestrukturiranih podataka. | Strojno učenje je znanstveno proučavanje algoritama i statističkih modela. Ovom se metodom izvršava određeni zadatak. |
| Tehnika znanosti o podacima pomaže vam stvoriti uvid iz podataka koji se bave svim stvarnim složenostima. | Metoda strojnog učenja pomaže vam predvidjeti i ishod novih baza podataka iz povijesnih podataka uz pomoć matematičkih modela. |
| Gotovo svi ulazni podaci generiraju se u čitljivom formatu, koji ljudi čitaju ili analiziraju. | Ulazni podaci za Strojno učenje transformirat će se, posebno za algoritme koji se koriste. |
| Znanost podataka može raditi i s ručnim metodama, iako one nisu vrlo korisne. | Algoritme strojnog učenja teško je ručno implementirati. |
| Znanost o podacima cjelovit je proces. | Strojno učenje jedan je korak u cijelom procesu znanosti o podacima. |
| Znanost o podacima nije podskup umjetne inteligencije (AI). | Tehnologija strojnog učenja podskup je umjetne inteligencije (AI). |
| U Data Scienceu koriste se visoki RAM i SSD, što vam pomaže da prevladate probleme s uskim grlom I / O. | U strojnom učenju, GPU-ovi se koriste za intenzivne vektorske operacije. |
Izazovi tehnologije znanosti o podacima
Ovdje su važni izazovi tehnologije Data Science
- Za točnu analizu potreban je širok spektar informacija i podataka
- Nije dostupan odgovarajući fond nadarenih za znanost o podacima
- Uprava ne pruža financijsku potporu timu za znanost o podacima.
- Nedostupnost / otežan pristup podacima
- Rezultati Data Sciencea donositelji poslovnih odluka ne koriste učinkovito
- Objasniti drugima znanost o podacima teško je
- Pitanja privatnosti
- Nedostatak značajnog stručnjaka za domenu
- Ako je organizacija vrlo mala, ne može imati tim za znanost o podacima.
Izazovi strojnog učenja
Evo primarnih izazova metode strojnog učenja:
- Nedostaju mu podaci ili raznolikost u skupu podataka.
- Stroj ne može naučiti ako nema dostupnih podataka. Osim toga, skup podataka s nedostatkom raznolikosti čini Stroju teško vrijeme.
- Stroj mora imati heterogenost da bi stekao smislen uvid.
- Malo je vjerojatno da algoritam može izvući informacije kada varijacije nema ili je malo.
- Preporučuje se imati najmanje 20 promatranja u grupi kako bi se pomoglo Stroju da nauči.
- Ovo ograničenje može dovesti do loše procjene i predviđanja.
Primjene znanosti o podacima
Evo primjene Data Science-a
Pretraživanje Interneta:
Google pretraživanje koristi tehnologiju znanosti podataka za pretraživanje određenog rezultata u djeliću sekunde
Sustavi preporuka:
Stvoriti sustav preporuka. Na primjer, "predloženi prijatelji" na Facebooku ili predloženi videozapisi "na YouTubeu, sve se radi uz pomoć Data Sciencea.
Prepoznavanje slike i govora:
Govor prepoznaje sustave poput Siri, Google Assistant, Alexa radi na tehnici znanosti o podacima. Štoviše, Facebook prepoznaje vašeg prijatelja kad s njim prenesete fotografiju.
Svijet igara:
EA Sports, Sony, Nintendo, koriste tehnologiju podataka znanosti. Ovo poboljšava vaše igračko iskustvo. Igre su sada razvijene pomoću tehnika strojnog učenja. Može se ažurirati kada prijeđete na više razine.
Usporedba internetskih cijena:
PriceRunner, Junglee, Shopzilla rade na mehanizmu znanosti o podacima. Ovdje se podaci dohvaćaju s relevantnih web stranica pomoću API-ja.
Primjene strojnog učenja
Evo primjene strojnog učenja:
Automatizacija:
Strojno učenje, koje djeluje potpuno autonomno u bilo kojem području bez potrebe za bilo kakvom ljudskom intervencijom. Na primjer, roboti koji izvode bitne korake procesa u proizvodnim pogonima.
Financijska industrija:
Strojno učenje raste u popularnosti u financijskoj industriji. Banke uglavnom koriste ML za pronalaženje obrazaca unutar podataka, ali i za sprečavanje prijevara.
Vladina organizacija:
Vlada koristi ML za upravljanje javnom sigurnošću i komunalnim uslugama. Uzmimo primjer Kine s masivnim prepoznavanjem lica. Vlada koristi umjetnu inteligenciju kako bi spriječila jaywalker.
Zdravstvena industrija:
Zdravstvo je bila jedna od prvih djelatnosti koja je koristila strojno učenje s detekcijom slike.
Znanost podataka ili strojno učenje - što je bolje?
Metoda strojnog učenja idealna je za analizu, razumijevanje i prepoznavanje uzorka u podacima. Ovim modelom možete trenirati stroj za automatizaciju zadataka koji bi za čovjeka bili iscrpni ili nemogući. Štoviše, strojno učenje može donositi odluke uz minimalnu ljudsku intervenciju.
S druge strane, znanost o podacima može vam pomoći u otkrivanju prijevara pomoću naprednih algoritama strojnog učenja. Također vam pomaže da spriječite značajne novčane gubitke. Pomaže vam u provođenju analize sentimenta kako biste procijenili lojalnost kupaca.