Διαφορά μεταξύ Επιστήμης Δεδομένων και Μηχανικής Μάθησης

Βασική διαφορά μεταξύ Επιστήμης Δεδομένων και Μηχανικής Μάθησης

• Η Επιστήμη Δεδομένων είναι ένας συνδυασμός αλγορίθμων, εργαλείων και τεχνικών μηχανικής εκμάθησης που σας βοηθούν να βρείτε κοινά κρυφά μοτίβα στα ακατέργαστα δεδομένα, ενώ η μηχανική εκμάθηση είναι ένας κλάδος της επιστήμης των υπολογιστών που ασχολείται με τον προγραμματισμό συστημάτων για αυτόματη εκμάθηση και βελτίωση με εμπειρία.
• Επιστήμη Δεδομένων πρώηνtracαντλεί πληροφορίες από τεράστιες ποσότητες δεδομένων μέσω της χρήσης διαφόρων επιστημονικών μεθόδων, αλγορίθμων και διαδικασιών. Από την άλλη πλευρά, η μηχανική μάθηση είναι ένα σύστημα που μπορεί να μαθαίνει από δεδομένα μέσω αυτοβελτίωσης και χωρίς η λογική να κωδικοποιείται ρητά από τον προγραμματιστή.
• Η επιστήμη δεδομένων μπορεί να λειτουργήσει με μη αυτόματες μεθόδους, αν και δεν είναι πολύ χρήσιμες, ενώ οι αλγόριθμοι μηχανικής εκμάθησης είναι δύσκολο να εφαρμοστούν με μη αυτόματο τρόπο.
• Η επιστήμη δεδομένων δεν αποτελεί υποσύνολο της Τεχνητής Νοημοσύνης (AI), ενώ η τεχνολογία μηχανικής εκμάθησης είναι υποσύνολο της Τεχνητής Νοημοσύνης (AI).
• Η τεχνική της επιστήμης δεδομένων σάς βοηθά να δημιουργήσετε πληροφορίες από δεδομένα που αφορούν όλες τις πολυπλοκότητες του πραγματικού κόσμου, ενώ η μέθοδος μηχανικής εκμάθησης σάς βοηθά να προβλέψετε το αποτέλεσμα για νέες τιμές βάσης δεδομένων.

Εδώ, κάνω διάκριση μεταξύ της επιστήμης δεδομένων και της μηχανικής εκμάθησης και θα εξετάσω μεθοδικά τα αντίστοιχα πλεονεκτήματα και μειονεκτήματα τους.

Τι είναι η Επιστήμη των Δεδομένων;

Επιστήμη δεδομένων είναι ο τομέας σπουδών που περιλαμβάνει πρώηνtracαντλώντας πληροφορίες από τεράστιες ποσότητες δεδομένων μέσω της χρήσης διαφόρων επιστημονικών μεθόδων, αλγορίθμων και διαδικασιών. Σας βοηθά να ανακαλύψετε κρυμμένα μοτίβα στα ακατέργαστα δεδομένα.

Η Επιστήμη Δεδομένων είναι ένας διεπιστημονικός τομέας που σας επιτρέπει να εξερευνάτεtracγνώση από δομημένα ή μη δομημένα δεδομένα. Αυτή η τεχνολογία σάς επιτρέπει να μεταφράσετε ένα επιχειρηματικό πρόβλημα σε ένα ερευνητικό έργο και στη συνέχεια να το μετατρέψετε ξανά σε μια πρακτική λύση. Ο όρος Επιστήμη Δεδομένων προέκυψε λόγω της εξέλιξης της μαθηματικής στατιστικής, της ανάλυσης δεδομένων και των μεγάλων δεδομένων.

Τι είναι η Μηχανική Εκμάθηση;

Μηχανική μάθηση είναι ένα σύστημα που μπορεί να μάθει από δεδομένα μέσω της αυτοβελτίωσης και χωρίς τη λογική να κωδικοποιείται ρητά από τον προγραμματιστή. Η ανακάλυψη έρχεται με την ιδέα ότι ένα μηχάνημα μπορεί να μάθει μεμονωμένα από ένα παράδειγμα (δηλαδή δεδομένα) για να παράγει ακριβή αποτελέσματα.

Η μηχανική εκμάθηση συνδυάζει δεδομένα με στατιστικά εργαλεία για την πρόβλεψη ενός αποτελέσματος. Αυτό το αποτέλεσμα χρησιμοποιείται στη συνέχεια από τις εταιρείες για να κάνουν χρήσιμες πληροφορίες. Εκμάθηση μηχανών σχετίζεται στενά με την εξόρυξη δεδομένων και την προγνωστική μοντελοποίηση Bayes. Το μηχάνημα λαμβάνει δεδομένα ως είσοδο και χρησιμοποιεί έναν αλγόριθμο για να διατυπώσει απαντήσεις.

Διαφορά μεταξύ Επιστήμης Δεδομένων και Μηχανικής Μάθησης

Επιτρέψτε μου να εξηγήσω τις κύριες διαφορές μεταξύ της επιστήμης δεδομένων και της μηχανικής εκμάθησης:

Επιστημονικά δεδομένα	Μηχανική μάθηση
Η επιστήμη δεδομένων είναι ένας διεπιστημονικός τομέας που χρησιμοποιεί επιστημονικές μεθόδους, αλγόριθμους και συστήματα για την ανάλυση...tracγνώση από πολλά δομημένα και αδόμητα δεδομένα.	Η μηχανική μάθηση είναι η επιστημονική μελέτη αλγορίθμων και στατιστικών μοντέλων. Αυτή η μέθοδος χρησιμοποιείται για την εκτέλεση μιας συγκεκριμένης εργασίας.
Η τεχνική της επιστήμης δεδομένων σάς βοηθά να δημιουργήσετε πληροφορίες από δεδομένα που αφορούν όλες τις πολυπλοκότητες του πραγματικού κόσμου.	Η μέθοδος μηχανικής μάθησης σάς βοηθά να προβλέψετε το αποτέλεσμα νέων βάσεων δεδομένων από ιστορικά δεδομένα με τη βοήθεια μαθηματικών μοντέλων.
Σχεδόν όλα τα δεδομένα εισόδου δημιουργούνται σε μορφή αναγνώσιμη από τον άνθρωπο, η οποία διαβάζεται ή αναλύεται από ανθρώπους.	Τα δεδομένα εισόδου για τη μηχανική εκμάθηση θα μετασχηματιστούν, ειδικά για τους αλγόριθμους που χρησιμοποιούνται.
Η επιστήμη δεδομένων μπορεί να λειτουργήσει και με μη αυτόματες μεθόδους, αν και δεν είναι πολύ χρήσιμες.	Οι αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης είναι δύσκολο να εφαρμοστούν με μη αυτόματο τρόπο.
Η επιστήμη των δεδομένων είναι μια ολοκληρωμένη διαδικασία.	Η μηχανική εκμάθηση είναι ένα μόνο βήμα σε ολόκληρη τη διαδικασία της επιστήμης δεδομένων.
Η επιστήμη των δεδομένων δεν αποτελεί υποσύνολο της Τεχνητής Νοημοσύνης (AI).	Η τεχνολογία μηχανικής μάθησης είναι ένα υποσύνολο της Τεχνητής Νοημοσύνης (AI).
Στην Επιστήμη Δεδομένων, χρησιμοποιούνται υψηλή μνήμη RAM και SSD, τα οποία σας βοηθούν να ξεπεράσετε προβλήματα συμφόρησης I/O.	Στη Μηχανική Μάθηση, οι GPU χρησιμοποιούνται για εντατικές διανυσματικές λειτουργίες.

Ρόλοι και Ευθύνες Επιστήμονα Δεδομένων

Έχοντας εργαστεί στον τομέα, μπορώ να σας πω ότι απαιτούνται ορισμένες σημαντικές δεξιότητες για να γίνετε επιστήμονας δεδομένων.

• Γνώση σχετικά με τη διαχείριση μη δομημένων δεδομένων
• Πρακτική εμπειρία στο SQL βάση δεδομένων κωδικοποίησης
• Ικανότητα κατανόησης πολλαπλών αναλυτικών συναρτήσεων
• Η εξόρυξη δεδομένων χρησιμοποιείται για την επεξεργασία, τον καθαρισμό και την επαλήθευση της ακεραιότητας των δεδομένων που χρησιμοποιούνται για ανάλυση
• Λάβετε δεδομένα και αναγνωρίστε τη δύναμη
• Συνεργαστείτε με επαγγελματίες συμβούλους DevOps για να βοηθήσετε τους πελάτες να λειτουργήσουν μοντέλα

Ρόλος και Ευθύνες Μηχανικών Μηχανικής Μάθησης

Εδώ είναι μερικές σημαντικές δεξιότητες που έχω προσδιορίσει ως απαραίτητες για να γίνω επιστήμονας δεδομένων.

• Γνώση εξέλιξης δεδομένων και στατιστικής μοντελοποίησης
• Κατανόηση και εφαρμογή αλγορίθμων
• Επεξεργασία φυσικής γλώσσας
• Σχεδιασμός αρχιτεκτονικής δεδομένων
• Τεχνικές αναπαράστασης κειμένου
• Σε βάθος γνώση προγραμματιστικών δεξιοτήτων
• Γνώση πιθανοτήτων και στατιστικών
• Σχεδιάστε συστήματα μηχανικής μάθησης και να έχετε γνώση της τεχνολογίας βαθιάς μάθησης
• Εφαρμόστε κατάλληλους αλγόριθμους και εργαλεία μηχανικής μάθησης

Προκλήσεις της Τεχνολογίας της Επιστήμης Δεδομένων

Όπως έχω μάθει, εδώ είναι μερικές ζωτικές δεξιότητες που πρέπει να κατακτήσετε για να γίνετε επιστήμονας δεδομένων.

• Η μεγάλη ποικιλία πληροφοριών και δεδομένων που απαιτούνται για ακριβή ανάλυση
• Δεν υπάρχει επαρκής δεξαμενή ταλέντων για την επιστήμη δεδομένων
• Η διοίκηση δεν παρέχει οικονομική υποστήριξη για μια ομάδα επιστήμης δεδομένων.
• Μη διαθεσιμότητα/δύσκολη πρόσβαση στα δεδομένα
• Τα αποτελέσματα της επιστήμης δεδομένων δεν χρησιμοποιούνται αποτελεσματικά από τους υπεύθυνους λήψης επιχειρηματικών αποφάσεων
• Η εξήγηση της επιστήμης δεδομένων σε άλλους είναι δύσκολη.
• Θέματα ιδιωτικού απορρήτου
• Έλλειψη σημαντικού ειδικού τομέα
• Εάν ένας οργανισμός είναι πολύ μικρός, δεν μπορεί να έχει ομάδα επιστήμης δεδομένων.

Προκλήσεις της Μηχανικής Μάθησης

Από την εμπειρία μου, αυτές είναι οι κύριες προκλήσεις των μεθόδων μηχανικής μάθησης:

• Δεν διαθέτει δεδομένα ή ποικιλομορφία στο σύνολο δεδομένων.
• Το μηχάνημα δεν μπορεί να μάθει εάν δεν υπάρχουν διαθέσιμα δεδομένα. Επιπλέον, ένα σύνολο δεδομένων με έλλειψη ποικιλομορφίας δυσκολεύει το μηχάνημα.
• Μια μηχανή πρέπει να έχει ετερογένεια για να μάθει ουσιαστική διορατικότητα.
• Είναι απίθανο ένας αλγόριθμος να μπορεί ναtracπληροφορίες όταν δεν υπάρχουν ή υπάρχουν λίγες παραλλαγές.
• Συνιστάται να έχετε τουλάχιστον 20 παρατηρήσεις ανά ομάδα για να βοηθήσετε το μηχάνημα να μάθει.
• Αυτός ο περιορισμός μπορεί να οδηγήσει σε κακή αξιολόγηση και πρόβλεψη.

Εφαρμογές της Επιστήμης Δεδομένων

Από την εμπειρία μου, αυτές είναι οι εφαρμογές του Επιστήμη δεδομένων.

• Αναζήτηση στο Διαδίκτυο: Η αναζήτηση Google χρησιμοποιεί τεχνολογία επιστήμης δεδομένων για να αναζητήσει ένα συγκεκριμένο αποτέλεσμα μέσα σε ένα κλάσμα του δευτερολέπτου
• Συστήματα σύστασης: Για να δημιουργήσετε ένα σύστημα συστάσεων. Για παράδειγμα, "προτεινόμενοι φίλοι" στο Facebook ή προτεινόμενα βίντεο" στο YouTube, όλα γίνονται με τη βοήθεια του Data Science.
• Αναγνώριση εικόνας και ομιλίας: Τα συστήματα αναγνώρισης ομιλίας όπως το Siri, το Google Assistant και η Alexa λειτουργούν με την τεχνική της επιστήμης δεδομένων. Επιπλέον, το Facebook αναγνωρίζει τους φίλους σας όταν ανεβάζετε μια φωτογραφία μαζί τους.
• Κόσμος τυχερών παιχνιδιών: Η EA Sports, η Sony και η Nintendo χρησιμοποιούν τεχνολογία επιστήμης δεδομένων. Αυτό βελτιώνει την εμπειρία παιχνιδιού σας. Τα παιχνίδια αναπτύσσονται πλέον χρησιμοποιώντας τεχνικές μηχανικής μάθησης. Μπορεί να ενημερωθεί όταν μετακινείστε σε υψηλότερα επίπεδα.
• Διαδικτυακή σύγκριση τιμών: Οι PriceRunner, Junglee και Shopzilla εργάζονται στον μηχανισμό της επιστήμης δεδομένων. Εδώ, τα δεδομένα λαμβάνονται από τους σχετικούς ιστότοπους χρησιμοποιώντας API.

Εφαρμογές Μηχανικής Μάθησης

Με βάση τις γνώσεις μου, εδώ είναι οι εφαρμογές της μηχανικής εκμάθησης:

• Αυτοματισμοί: Μηχανική μάθηση, η οποία λειτουργεί εντελώς αυτόνομα σε οποιονδήποτε τομέα χωρίς να απαιτείται ανθρώπινη παρέμβαση. Για παράδειγμα, τα ρομπότ εκτελούν τα βασικά στάδια της διαδικασίας στα εργοστάσια παραγωγής.
• Χρηματοοικονομικός κλάδος: Η μηχανική μάθηση αυξάνεται σε δημοτικότητα στον χρηματοοικονομικό κλάδο. Οι τράπεζες χρησιμοποιούν κυρίως ML για να βρουν μοτίβα μέσα στα δεδομένα αλλά και για να αποτρέψουν την απάτη.
• Κυβερνητικός Οργανισμός: Η κυβέρνηση κάνει χρήση του ML για τη διαχείριση της δημόσιας ασφάλειας και των υπηρεσιών κοινής ωφέλειας. Πάρτε το παράδειγμα της Κίνας, η οποία έχει τεράστια αναγνώριση προσώπου. Η κυβέρνηση χρησιμοποιεί Τεχνητή νοημοσύνη για να αποτρέψει τον Jaywalker.
• Βιομηχανία Υγείας: Η υγειονομική περίθαλψη ήταν ένας από τους πρώτους κλάδους που χρησιμοποίησαν μηχανική μάθηση για ανίχνευση εικόνων.

Πώς να επιλέξετε μεταξύ Επιστήμης Δεδομένων και Μηχανικής Μάθησης

Με αυτό το μοντέλο, έχω εκπαιδεύσει μηχανές να αυτοματοποιούν εργασίες που θα ήταν εξαντλητικές ή αδύνατες για τον άνθρωπο. Επιπλέον, η μηχανική μάθηση μπορεί να λάβει αποφάσεις με ελάχιστη ανάγκη για ανθρώπινη παρέμβαση.

Από την άλλη πλευρά, η επιστήμη δεδομένων μπορεί να σας βοηθήσει να εντοπίσετε απάτες χρησιμοποιώντας προηγμένους αλγόριθμους μηχανικής εκμάθησης. Σας βοηθά επίσης να αποτρέψετε τυχόν σημαντικές χρηματικές απώλειες. Σας βοηθά να εκτελέσετε ανάλυση συναισθήματος για να μετρήσετε την αφοσίωση της επωνυμίας των πελατών.