Šioje duomenų mokslo ir mašininio mokymosi skirtumų pamokoje pirmiausia išmokime:
Kas yra duomenų mokslas?
Duomenų mokslas yra studijų sritis, apimanti įžvalgų iš daugybės duomenų naudojimą naudojant įvairius mokslinius metodus, algoritmus ir procesus. Tai padeda jums atrasti paslėptus modelius iš neapdorotų duomenų.
Duomenų mokslas yra tarpdisciplininė sritis, leidžianti išgauti žinias iš struktūrizuotų ar nestruktūruotų duomenų. Ši technologija leidžia verslo problemą paversti mokslinių tyrimų projektu ir vėl paversti praktišku sprendimu. Duomenų mokslo terminas atsirado dėl matematinės statistikos, duomenų analizės ir didelių duomenų raidos.
Šioje „Data Science vs Machine Learning“ pamokoje sužinosite:
- Kas yra duomenų mokslas?
- Kas yra mašininis mokymasis?
- Duomenų mokslininko vaidmenys ir pareigos
- Mašinų mokymosi inžinierių vaidmuo ir atsakomybė
- Skirtumas tarp duomenų mokslo ir mašininio mokymosi
- Duomenų mokslo technologijos iššūkiai
- Mašininio mokymosi iššūkiai
- Duomenų mokslo taikymai
- Mašininio mokymosi programos
- Duomenų mokslas ar mašininis mokymasis - kas geriau?
Kas yra mašininis mokymasis?
Mašininis mokymasis yra sistema, galinti mokytis iš duomenų tobulinant save ir be logikos, kurią programuotojas aiškiai užkoduoja. Proveržis ateina su mintimi, kad mašina gali mokytis iš pavyzdžio (ty duomenų), kad gautų tikslius rezultatus.
Mašininis mokymasis sujungia duomenis su statistinėmis priemonėmis, kad būtų galima numatyti rezultatą. Tuomet šią išvestį įmonės naudoja įžvalgoms pateikti. Mašinų mokymasis yra glaudžiai susijęs su duomenų gavyba ir Bayeso nuspėjamuoju modeliavimu. Mašina gauna duomenis kaip įvestį, atsakymams formuluoti naudoja algoritmą.
Patikrinkite šiuos pagrindinius mašininio mokymosi ir duomenų mokslo skirtumus.
PAGRINDINIAI SKIRTUMAI
- Duomenų mokslas išskiria įžvalgas iš didžiulio duomenų kiekio, naudodamas įvairius mokslinius metodus, algoritmus ir procesus. Kita vertus, mašininis mokymasis yra sistema, kuri gali mokytis iš duomenų tobulindama save ir be logikos, kurią programuotojas aiškiai koduoja.
- Duomenų mokslas gali dirbti su rankiniais metodais, nors jie nėra labai naudingi, o mašininio mokymosi algoritmus sunku įgyvendinti rankiniu būdu.
- Duomenų mokslas nėra dirbtinio intelekto (AI) pogrupis, o mašininio mokymosi technologija yra dirbtinio intelekto (AI) pogrupis.
- Duomenų mokslo technika padeda jums sukurti įžvalgas iš duomenų, susijusių su visais realaus pasaulio sudėtingumais, o mašininio mokymosi metodas padeda numatyti ir naujų duomenų bazių reikšmių rezultatus.
Duomenų mokslininko vaidmenys ir pareigos
Čia yra svarbus įgūdis, reikalingas norint tapti „Data Scientist“
- Žinios apie nestruktūruotą duomenų valdymą
- Praktinė SQL duomenų bazių kodavimo patirtis
- Geba suprasti kelias analitines funkcijas
- Duomenų gavyba naudojama analizei naudojamų duomenų apdorojimui, valymui ir vientisumui patikrinti
- Gaukite duomenų ir atpažinkite jų stiprybę
- Dirbkite su profesionaliais „DevOps“ konsultantais, kad padėtumėte klientams pritaikyti modelius
Mašinų mokymosi inžinierių vaidmuo ir atsakomybė
Čia yra svarbus įgūdis, reikalingas norint tapti mašinų mokymosi inžinieriais
- Duomenų raidos ir statistinio modeliavimo žinios
- Algoritmų supratimas ir taikymas
- Natūralios kalbos apdorojimas
- Duomenų architektūros projektavimas
- Teksto pateikimo technika
- Gilios žinios apie programavimo įgūdžius
- Tikimybės ir statistikos žinios
- Suprojektuokite mašininio mokymosi sistemas ir gilaus mokymosi technologijas
- Įdiegti tinkamus mašininio mokymosi algoritmus ir įrankius
Skirtumas tarp duomenų mokslo ir mašininio mokymosi
Čia pateikiami pagrindiniai duomenų mokslo ir mašininio mokymosi skirtumai:
Duomenų mokslas ir mašininis mokymasis
| Duomenų mokslas | Mašininis mokymasis |
| Duomenų mokslas yra tarpdisciplininė sritis, kuri naudoja mokslinius metodus, algoritmus ir sistemas, kad išgautų žinias iš daugelio struktūrinių ir nestruktūruotų duomenų. | Mašininis mokymasis yra mokslinis algoritmų ir statistinių modelių tyrimas. Šis metodas naudojamas konkrečiai užduočiai atlikti. |
| Duomenų mokslo technika padeda jums sukurti įžvalgas iš duomenų, susijusių su visais realaus pasaulio sudėtingumais. | Mašininio mokymosi metodas padeda matematinių modelių pagalba iš istorinių duomenų nuspėti ir naujų duomenų bazių rezultatus. |
| Beveik visi įvesties duomenys yra sugeneruoti žmonėms suprantamu formatu, kurį žmonės skaito ar analizuoja. | Mašininio mokymosi įvesties duomenys bus transformuoti, ypač naudojamų algoritmų. |
| Duomenų mokslas gali dirbti ir su rankiniais metodais, nors jie nėra labai naudingi. | Mašininio mokymosi algoritmus sunku įgyvendinti rankiniu būdu. |
| Duomenų mokslas yra pilnas procesas. | Mašininis mokymasis yra vienas žingsnis visame duomenų mokslo procese. |
| Duomenų mokslas nėra dirbtinio intelekto (AI) pogrupis. | Mašinų mokymosi technologija yra dirbtinio intelekto (AI) pogrupis. |
| Programoje „Data Science“ naudojama didelė RAM ir SSD, o tai padeda įveikti įvesties / išvesties išėjimo problemas. | Mašinų mokymuose GPU naudojami intensyvioms vektorinėms operacijoms. |
Duomenų mokslo technologijos iššūkiai
Čia yra svarbūs duomenų mokslo technologijos iššūkiai
- Norint tiksliai analizuoti, reikalinga įvairi informacija ir duomenys
- Nėra tinkamo duomenų mokslo talentų fondo
- Vadyba neteikia finansinės paramos duomenų mokslo komandai.
- Duomenų neprieinamumas / sunki prieiga prie jų
- Duomenų mokslo rezultatai nėra efektyviai naudojami verslo sprendimus priimančių asmenų
- Duomenų mokslą paaiškinti kitiems yra sunku
- Privatumo problemos
- Trūksta reikšmingo srities eksperto
- Jei organizacija yra labai maža, ji negali turėti duomenų mokslo komandos.
Mašininio mokymosi iššūkiai
Čia yra pagrindiniai mašininio mokymosi metodo iššūkiai:
- Jam trūksta duomenų ar duomenų rinkinio įvairovės.
- Mašina negali išmokti, jei nėra duomenų. Be to, duomenų rinkinys, neturintis įvairovės, suteikia mašinai sunkumų.
- Mašina turi turėti heterogeniškumą, kad išmoktų prasmingos įžvalgos.
- Vargu ar algoritmas gali išgauti informaciją, kai variantų nėra arba yra nedaug.
- Kiekvienai grupei rekomenduojama turėti bent 20 stebėjimų, kad mašina galėtų lengviau išmokti.
- Šis apribojimas gali sukelti prastą įvertinimą ir prognozavimą.
Duomenų mokslo taikymai
Čia yra duomenų mokslo taikymas
Internetinė paieška:
„Google“ paieška naudoja duomenų mokslo technologiją, kad ieškotų konkretaus rezultato per sekundės dalį
Rekomendacijų sistemos:
Sukurti rekomendacijų sistemą. Pavyzdžiui, „siūlomi draugai“ „Facebook“ ar siūlomi vaizdo įrašai „YouTube“, viskas daroma naudojant duomenų mokslą.
Vaizdo ir kalbos atpažinimas:
Kalba atpažįsta tokias sistemas kaip „Siri“, „Google“ padėjėjas, „Alexa“ naudoja duomenų mokslo techniką. Be to, „Facebook“ atpažįsta jūsų draugą, kai įkeliate su jais nuotrauką.
Žaidimų pasaulis:
„EA Sports“, „Sony“, „Nintendo“ naudoja duomenų mokslo technologijas. Tai pagerina jūsų žaidimų patirtį. Žaidimai dabar kuriami naudojant mašininio mokymosi metodus. Jis gali atnaujinti save, kai pereisite į aukštesnį lygį.
Internetinių kainų palyginimas:
PriceRunner, Junglee, Shopzilla dirba prie duomenų mokslo mechanizmo. Čia duomenys gaunami iš atitinkamų svetainių naudojant API.
Mašininio mokymosi programos
Čia yra mašininio mokymosi taikymas:
Automatika:
Mašininis mokymasis, kuris veikia visiškai autonomiškai bet kurioje srityje, nereikalaujant jokio žmogaus įsikišimo. Pavyzdžiui, robotai, atliekantys esminius proceso etapus gamybos įmonėse.
Finansų pramonė:
Mašininis mokymasis populiarėja finansų pramonėje. Bankai daugiausia naudoja ML norėdami rasti duomenų viduje esančius modelius, bet ir užkirsti kelią sukčiavimui.
Vyriausybės organizacija:
Vyriausybė naudojasi ML valdydama visuomenės saugumą ir komunalines paslaugas. Imkime Kinijos pavyzdį su didžiuliu veido atpažinimu. Vyriausybė naudoja dirbtinį intelektą, kad išvengtų jawwalkerių.
Sveikatos priežiūros pramonė:
Sveikatos priežiūra buvo viena iš pirmųjų pramonės šakų, naudojančių mašininį mokymąsi, atpažįstant vaizdą.
Duomenų mokslas ar mašininis mokymasis - kas geriau?
Mašininio mokymosi metodas yra idealus analizuojant, suprantant ir identifikuojant duomenų šabloną. Galite naudoti šį modelį mokydami mašiną automatizuoti užduotis, kurios žmogui būtų neišsamios arba neįmanomos. Be to, mašininis mokymasis gali priimti sprendimus su minimaliu žmogaus įsikišimu.
Kita vertus, duomenų mokslas gali padėti nustatyti sukčiavimą naudojant pažangius mašininio mokymosi algoritmus. Tai taip pat padeda išvengti didelių piniginių nuostolių. Tai padeda atlikti nuotaikos analizę, siekiant įvertinti klientų lojalumą prekės ženklui.
