В този урок за разликата между науката за данни и машинното обучение, нека първо научим:
Какво е Data Science?
Науката за данните е областта на изследване, която включва извличане на прозрения от огромни количества данни чрез използването на различни научни методи, алгоритми и процеси. Помага ви да откриете скрити модели от суровите данни.
Data Science е интердисциплинарна област, която ви позволява да извличате знания от структурирани или неструктурирани данни. Тази технология ви позволява да превърнете бизнес проблем в изследователски проект и след това да го превърнете обратно в практическо решение. Терминът Data Science се появи поради развитието на математическата статистика, анализа на данните и големите данни.
В този урок за Наука за данни срещу машинно обучение ще научите:
- Какво е Data Science?
- Какво е машинно обучение?
- Роли и отговорности на учен по данни
- Роля и отговорности на инженерите по машинно обучение
- Разлика между науката за данни и машинното обучение
- Предизвикателства на технологията за наука за данни
- Предизвикателства на машинното обучение
- Приложения на науката за данни
- Приложения на машинното обучение
- Наука за данни или машинно обучение - кое е по-добро?
Какво е машинно обучение?
Машинното обучение е система, която може да се учи от данни чрез самоусъвършенстване и без логиката да бъде кодирана изрично от програмиста. Пробивът идва с идеята, че една машина може да се учи поотделно от примера (т.е. данни), за да даде точни резултати.
Машинното обучение съчетава данни със статистически инструменти за предсказване на изход. След това този изход се използва от корпорацията, за да даде полезна информация. Машинното обучение е тясно свързано с извличането на данни и байесовото прогнозно моделиране. Машината получава данни като вход, използва алгоритъм за формулиране на отговори.
Проверете следните ключови разлики между машинното обучение и науката за данни.
КЛЮЧОВА РАЗЛИКА
- Data Science извлича прозрения от огромно количество данни чрез използването на различни научни методи, алгоритми и процеси. От друга страна, машинното обучение е система, която може да се учи от данните чрез самоусъвършенстване и без логиката да бъде кодирана изрично от програмиста.
- Науката за данните може да работи с ръчни методи, въпреки че те не са много полезни, докато алгоритмите за машинно обучение трудно се прилагат ръчно.
- Науката за данните не е подмножество на изкуствения интелект (AI), докато технологията за машинно обучение е подмножество на изкуствения интелект (AI).
- Техниката за наука за данни ви помага да създадете прозрения от данни, занимаващи се с всички реални сложности, докато методът на машинното обучение ви помага да предсказвате и резултата за нови стойности на базата данни.
Роли и отговорности на учен по данни
Тук са важни умения, необходими, за да станете Data Scientist
- Знания за неструктурирано управление на данни
- Практически опит в кодирането на база данни на SQL
- Способен да разбира много аналитични функции
- Извличане на данни, използвано за обработка, почистване и проверка на целостта на данните, използвани за анализ
- Вземете данни и разпознайте силата
- Работете с професионални консултанти на DevOps, за да помогнете на клиентите да реализират модели
Роля и отговорности на инженерите по машинно обучение
Тук са важни умения, необходими за да станете инженери по машинно обучение
- Познания за развитието на данните и статистическото моделиране
- Разбиране и приложение на алгоритми
- Обработка на естествен език
- Дизайн на архитектурата на данните
- Техники за представяне на текст
- Задълбочени познания за умения за програмиране
- Познаване на вероятността и статистиката
- Проектирайте системи за машинно обучение и знания за дълбоки технологии за обучение
- Внедрете подходящи алгоритми и инструменти за машинно обучение
Разлика между науката за данни и машинното обучение
Ето основните разлики между Data Science и Machine Learning:
Наука за данни срещу машинно обучение
| Наука за данните | Машинно обучение |
| Науката за данните е интердисциплинарна област, която използва научни методи, алгоритми и системи за извличане на знания от много структурни и неструктурирани данни. | Машинното обучение е научно изследване на алгоритми и статистически модели. Този метод използва за изпълнение на конкретна задача. |
| Техниката за наука за данни ви помага да създадете прозрения от данни, занимаващи се с всички реални сложности. | Методът на машинното обучение ви помага да прогнозирате и резултата за новите бази данни от исторически данни с помощта на математически модели. |
| Почти всички входни данни се генерират в разбираем за човека формат, който се чете или анализира от хората. | Входните данни за машинно обучение ще бъдат трансформирани, особено за използваните алгоритми. |
| Науката за данните може да работи и с ръчни методи, въпреки че те не са много полезни. | Алгоритми за машинно обучение, трудно изпълними ръчно. |
| Науката за данните е цялостен процес. | Машинното обучение е една стъпка в целия процес на науката за данни. |
| Науката за данните не е подмножество на изкуствения интелект (AI). | Технологията на машинното обучение е подмножество на изкуствения интелект (AI). |
| В Data Science се използва висока RAM и SSD, което ви помага да преодолеете проблемите с тесните места на I / O. | В машинното обучение графичните процесори се използват за интензивни векторни операции. |
Предизвикателства на технологията за наука за данни
Тук са важните предизвикателства на Data Science Technology
- За точен анализ е необходимо голямото разнообразие от информация и данни
- Не е налице адекватен набор от таланти за наука за данни
- Ръководството не предоставя финансова подкрепа за екип по наука за данни.
- Недостъпност / труден достъп до данни
- Резултатите от Data Science не се използват ефективно от вземащите бизнес решения
- Обяснението на науката за данните на другите е трудно
- Проблеми с поверителността
- Липса на значителен експерт по домейни
- Ако една организация е много малка, тя не може да има екип по наука за данни.
Предизвикателства на машинното обучение
Ето основните предизвикателства на метода за машинно обучение:
- Липсват данни или разнообразие в набора от данни.
- Машината не може да научи, ако няма налични данни. Освен това набор от данни с липса на разнообразие затруднява машината.
- Машината трябва да има хетерогенност, за да научи смислено прозрение.
- Едва ли алгоритъм може да извлече информация, когато няма или има няколко вариации.
- Препоръчително е да имате поне 20 наблюдения на група, за да помогнете на машината да се научи.
- Това ограничение може да доведе до лоша оценка и прогнозиране.
Приложения на науката за данни
Ето приложението на Data Science
Търсене в Интернет:
Google search използва технология за наука за данни, за да търси конкретен резултат в рамките на част от секундата
Препоръчителни системи:
Да се създаде система за препоръки. Например "предложени приятели" във Facebook или предложени видеоклипове "в YouTube, всичко се прави с помощта на Data Science.
Разпознаване на изображения и реч:
Речта разпознава системи като Siri, Google Assistant, Alexa работи върху техниката на науката за данни. Освен това Facebook разпознава вашия приятел, когато качите снимка с него.
Свят на игрите:
EA Sports, Sony, Nintendo, използват технология за наука за данни. Това подобрява вашето игрово изживяване. Сега игрите се разработват с помощта на техники за машинно обучение. Той може да се актуализира, когато преминете към по-високи нива.
Онлайн сравнение на цените:
PriceRunner, Junglee, Shopzilla работят по механизма за наука за данни. Тук данните се извличат от съответните уебсайтове с помощта на API.
Приложения на машинното обучение
Ето приложението на машинното обучение:
Автоматизация:
Машинно обучение, което работи изцяло автономно във всяка област, без да е необходима каквато и да е човешка намеса. Например роботи, изпълняващи основните стъпки от процеса в производствените заводи.
Финансова индустрия:
Машинното обучение нараства популярността във финансовата индустрия. Банките използват главно ML за намиране на модели в данните, но също и за предотвратяване на измами.
Правителствена организация:
Правителството използва ML за управление на обществената безопасност и комуналните услуги. Вземете примера на Китай с масивно разпознаване на лица. Правителството използва изкуствен интелект, за да предотврати избягването.
Здравна индустрия:
Здравеопазването е една от първите индустрии, които използват машинно обучение с откриване на изображения.
Наука за данни или машинно обучение - кое е по-добро?
Методът за машинно обучение е идеален за анализ, разбиране и идентифициране на модел в данните. Можете да използвате този модел за обучение на машина за автоматизиране на задачи, които биха били изчерпателни или невъзможни за човека. Освен това машинното обучение може да взема решения с минимална човешка намеса.
От друга страна, науката за данни може да ви помогне да откриете измами с помощта на усъвършенствани алгоритми за машинно обучение. Също така ви помага да предотвратите всякакви значителни парични загуби. Помага ви да извършите анализ на настроенията, за да прецените лоялността към марката на клиента.