Ebben az oktatóanyagban, amely különbséget tesz az adattudomány és a gépi tanulás között, először tanuljuk meg:
Mi az adattudomány?
Az adattudomány az a tanulmányi terület, amely magában foglalja a rengeteg adat betekintését különféle tudományos módszerek, algoritmusok és folyamatok felhasználásával. Segít felfedezni a rejtett mintákat a nyers adatokból.
A Data Science egy interdiszciplináris terület, amely lehetővé teszi a tudás kibontását strukturált vagy strukturálatlan adatokból. Ez a technológia lehetővé teszi, hogy az üzleti problémákat kutatási projektekké alakítsa, majd visszafordítsa gyakorlati megoldássá. A Data Science kifejezés a matematikai statisztikák, az adatelemzés és a nagy adatok fejlődése miatt merült fel.
Ebben a Data Science vs Machine Learning oktatóanyagban megtudhatja:
- Mi az adattudomány?
- Mi az a gépi tanulás?
- Az adatkutató szerepei és felelősségei
- A gépi tanulás mérnökeinek szerepe és felelőssége
- Különbség az adattudomány és a gépi tanulás között
- Az adattudományi technológia kihívásai
- A gépi tanulás kihívásai
- Az adattudomány alkalmazásai
- A gépi tanulás alkalmazásai
- Adattudomány vagy gépi tanulás - melyik a jobb?
Mi az a gépi tanulás?
A gépi tanulás olyan rendszer, amely képes tanulni az adatokból az önfejlesztés révén, és anélkül, hogy a logikát a programozó kifejezetten kódolná. Az áttörés azzal az ötlettel jár, hogy a gép egyedülálló módon tanulhat a példából (azaz adatokból), hogy pontos eredményeket hozzon létre.
A gépi tanulás az adatokat statisztikai eszközökkel ötvözi a kimenet előrejelzéséhez. Ezt a kimenetet a vállalat akkor használja fel, hogy hasznos betekintést nyerjen. A gépi tanulás szorosan összefügg az adatbányászattal és a Bayes-féle prediktív modellezéssel. A Gép bemenetként fogad adatokat, algoritmust használ a válaszok megfogalmazására.
Ellenőrizze a következő fő különbségeket a Machine Learning és az Data Science között.
FŐ KÜLÖNBSÉG
- A Data Science különféle tudományos módszerek, algoritmusok és folyamatok felhasználásával rengeteg adatból nyer betekintést, másrészt a Machine Learning olyan rendszer, amely képes tanulni az adatokból az önfejlesztés révén, és anélkül, hogy a logikát a programozó kifejezetten kódolná.
- Az adattudomány működhet manuális módszerekkel, bár ezek nem túl hasznosak, miközben a gépi tanulási algoritmusokat nehéz kézzel végrehajtani.
- Az adattudomány nem a mesterséges intelligencia (AI), míg a gépi tanulási technológia a mesterséges intelligencia (AI) részhalmaza.
- Az adattudományi technika segít betekintést nyerni a valós élet minden komplexitásával foglalkozó adatokból, míg a gépi tanulási módszer az új adatbázis-értékek előrejelzésében és eredményében segít.
Az adatkutató szerepei és felelősségei
Itt fontos tudás szükséges ahhoz, hogy Data Scientist legyünk
- Tudás a strukturálatlan adatkezelésről
- Gyakorlati tapasztalat az SQL adatbázis kódolásában
- Képes megérteni több elemzési funkciót
- Az elemzéshez használt adatok feldolgozásához, tisztításához és integritásának ellenőrzéséhez használt adatbányászat
- Szerezzen adatokat és ismerje fel az erősséget
- Együttműködés a DevOps professzionális tanácsadóival, hogy segítsen az ügyfeleknek a modellek operacionalizálásában
A gépi tanulás mérnökeinek szerepe és felelőssége
Itt fontos tudás szükséges ahhoz, hogy a gépi tanulók mérnökeivé váljanak
- Az adatok evolúciójának és statisztikai modellezésének ismerete
- Az algoritmusok megértése és alkalmazása
- Természetes nyelv feldolgozása
- Adatarchitektúra tervezés
- Szövegábrázolási technikák
- A programozási készségek alapos ismerete
- A valószínűség és a statisztika ismerete
- Gépi tanulási rendszerek tervezése és a mély tanulási technológia ismerete
- Megfelelő gépi tanulási algoritmusok és eszközök megvalósítása
Különbség az adattudomány és a gépi tanulás között
Itt vannak a fő különbségek az adattudomány és a gépi tanulás között:
Adattudomány vs gépi tanulás
| Adattudomány | Gépi tanulás |
| Az adattudomány egy olyan interdiszciplináris terület, amely tudományos módszereket, algoritmusokat és rendszereket használ az ismeretek sok strukturális és strukturálatlan adatból történő kinyerésére. | A gépi tanulás az algoritmusok és a statisztikai modellek tudományos vizsgálata. Ez a módszer egy adott feladat végrehajtására szolgál. |
| Az adattudományi technika segít betekintést nyerni a valós élet minden összetettségével foglalkozó adatokból. | A gépi tanulási módszer matematikai modellek segítségével segít megjósolni az új adatbázisok eredményét a történelmi adatokból. |
| Szinte az összes bemeneti adat ember által olvasható formátumban jön létre, amelyet az emberek elolvasnak vagy elemeznek. | A gépi tanulás beviteli adatai átalakulnak, különösen az alkalmazott algoritmusok esetében. |
| Az adattudomány kézi módszerekkel is működhet, bár ezek nem túl hasznosak. | Gépi tanulási algoritmusok, amelyeket nehéz kézzel végrehajtani. |
| Az adattudomány teljes folyamat. | A gépi tanulás a teljes adattudományi folyamat egyetlen lépése. |
| Az adattudomány nem része a mesterséges intelligenciának (AI). | A gépi tanulási technológia a mesterséges intelligencia (AI) részhalmaza. |
| A Data Science-ben magas RAM és SSD használt, amely segít leküzdeni az I / O szűk keresztmetszet problémáit. | A gépi tanulásban a GPU-kat intenzív vektorműveletekhez használják. |
Az adattudományi technológia kihívásai
Itt vannak az Data Science Technology fontos kihívásai
- A pontos elemzéshez sokféle információra és adatra van szükség
- Nem áll rendelkezésre megfelelő adattudományi tehetség
- A menedzsment nem nyújt pénzügyi támogatást egy adattudományi csapat számára.
- Az adatok hiánya / nehéz hozzáférés
- A Data Science eredményeit az üzleti döntéshozók nem használják hatékonyan
- Az adattudomány megmagyarázása másokkal nehéz
- Adatvédelmi problémák
- Jelentős tartományi szakértő hiánya
- Ha egy szervezet nagyon kicsi, akkor nem lehet adattudományi csoportja.
A gépi tanulás kihívásai
Itt vannak a gépi tanulási módszer elsődleges kihívásai:
- Hiányzik az adat vagy a változatosság az adatkészletből.
- A gép nem tud tanulni, ha nincs elérhető adat. Ezenkívül a sokféleség hiányában álló adatkészlet nehézséget okoz a Gépnek.
- A gépnek heterogenitással kell rendelkeznie ahhoz, hogy értelmes betekintést tanulhasson.
- Nem valószínű, hogy egy algoritmus képes információt kinyerni, ha nincs vagy kevés variáció van.
- Javasolt, hogy csoportonként legalább 20 megfigyelés legyen a Gép tanulásának elősegítése érdekében.
- Ez a korlátozás gyenge értékeléshez és előrejelzéshez vezethet.
Az adattudomány alkalmazásai
Itt vannak a Data Science alkalmazása
Internetes keresés:
A Google keresés az adattudományi technológiát használja egy adott eredmény másodperc törtrészén belül történő keresésére
Ajánlási rendszerek:
Ajánlási rendszer létrehozása. Például a "javasolt barátok" a Facebookon vagy a javasolt videók a YouTube-on, minden a Data Science segítségével történik.
Kép- és beszédfelismerés:
A beszéd felismeri azokat a rendszereket, mint a Siri, a Google Assistant, az Alexa az adattudomány technikáján fut. Sőt, a Facebook felismeri a barátodat, amikor fotót töltesz fel velük.
Játékvilág:
Az EA Sports, a Sony, a Nintendo az adattudomány technológiáját használja. Ez javítja a játékélményt. A játékokat most gépi tanulási technikák segítségével fejlesztik. Frissítheti önmagát, ha magasabb szintre lép.
Online ár-összehasonlítás:
PriceRunner, Junglee, Shopzilla dolgozik az adattudományi mechanizmuson. Itt az adatokat API-k segítségével töltik le a releváns webhelyekről.
A gépi tanulás alkalmazásai
Itt vannak a gépi tanulás alkalmazása:
Automatizálás:
Gépi tanulás, amely bármely területen teljesen autonóm módon működik, emberi beavatkozás nélkül. Például robotok, amelyek a gyártási üzemekben elvégzik az alapvető folyamatlépéseket.
Pénzügy:
A gépi tanulás egyre népszerűbb a pénzügyi iparban. A bankok elsősorban az ML-t használják az adatok belsejében található minták felkutatására, de a csalások megelőzésére is.
Kormányszervezet:
A kormány az ML-t használja a közbiztonság és a közművek kezelésére. Vegyük Kína példáját hatalmas arcfelismeréssel. A kormány a mesterséges intelligenciát használja a jaywalkerek megakadályozására.
Egészségügyi ipar:
Az egészségügy az elsők között használta a gépi tanulást képfelismeréssel.
Adattudomány vagy gépi tanulás - melyik a jobb?
A gépi tanulási módszer ideális az adatok mintájának elemzéséhez, megértéséhez és azonosításához. Ezzel a modellel gépet képezhet olyan feladatok automatizálására, amelyek kimerítőek vagy lehetetlenek lennének egy ember számára. Sőt, a gépi tanulás minimális emberi beavatkozással hozhat döntéseket.
Másrészt az adattudomány segíthet a csalások felderítésében a fejlett gépi tanulási algoritmusok segítségével. Ez segít megelőzni a jelentős monetáris veszteségeket. Segít hangulatelemzést végezni az ügyfélmárka-hűség felmérése érdekében.