V tomto výučbe rozdielov medzi dátovou vedou a strojovým učením sa najskôr naučíme:
Čo je to dátová veda?
Veda o údajoch je oblasť štúdia, ktorá zahŕňa získavanie poznatkov z veľkého množstva údajov pomocou rôznych vedeckých metód, algoritmov a procesov. Pomáha vám odhaliť skryté vzory z nespracovaných údajov.
Data Science je interdisciplinárny odbor, ktorý vám umožňuje získavať vedomosti zo štruktúrovaných alebo neštruktúrovaných údajov. Táto technológia umožňuje previesť obchodný problém do výskumného projektu a potom ho previesť späť do praktického riešenia. Termín Data Science sa objavil z dôvodu vývoja matematickej štatistiky, analýzy údajov a veľkých dát.
V tomto výučbe Data Science vs Machine Learning sa dozviete:
- Čo je to dátová veda?
- Čo je to strojové učenie?
- Úlohy a zodpovednosti dátového vedca
- Úloha a zodpovednosti inžinierov strojového učenia
- Rozdiel medzi dátovou vedou a strojovým učením
- Výzvy technológie dátových vied
- Výzvy strojového učenia
- Aplikácie dátovej vedy
- Aplikácie strojového učenia
- Dátová veda alebo strojové učenie - čo je lepšie?
Čo je to strojové učenie?
Machine Learning je systém, ktorý sa môže učiť z údajov prostredníctvom sebazdokonaľovania a bez toho, aby programátor výslovne kódoval logiku. Prelom prichádza s myšlienkou, že stroj sa môže osobitne učiť z príkladu (tj. Údajov), aby dosiahol presné výsledky.
Strojové učenie kombinuje údaje so štatistickými nástrojmi na predpovedanie výstupu. Tento výstup potom spoločnosti používajú na získanie použiteľných štatistík. Strojové učenie úzko súvisí s dolovaním dát a Bayesovským prediktívnym modelovaním. Stroj prijíma údaje ako vstup, na výpočet odpovedí používa algoritmus.
Skontrolujte nasledujúce kľúčové rozdiely medzi Machine Learning a Data Science.
KĽÚČOVÝ ROZDIEL
- Data Science extrahuje poznatky z obrovského množstva dát pomocou rôznych vedeckých metód, algoritmov a procesov. Na druhej strane je Machine Learning systém, ktorý sa môže učiť z dát prostredníctvom sebazdokonaľovania a bez toho, aby programátor výslovne kódoval logiku.
- Dátová veda môže pracovať s manuálnymi metódami, aj keď nie sú veľmi užitočné, zatiaľ čo je ťažké implementovať algoritmy strojového učenia ručne.
- Dátová veda nie je podmnožinou umelej inteligencie (AI), zatiaľ čo technológia strojového učenia je podmnožinou umelej inteligencie (AI).
- Technika dátovej vedy vám pomáha vytvárať poznatky z údajov zaoberajúcich sa všetkými zložitosťami v reálnom svete, zatiaľ čo metóda strojového učenia vám pomáha predvídať a dosah nových hodnôt databázy.
Úlohy a zodpovednosti dátového vedca
Tu sú dôležité zručnosti potrebné na to, aby ste sa stali Data Scientist
- Znalosti o neštruktúrovanej správe údajov
- Praktické skúsenosti s kódovaním databázy SQL
- Je schopný porozumieť viacerým analytickým funkciám
- Ťažba dát použitá na spracovanie, čistenie a overenie integrity údajov použitých na analýzu
- Získajte údaje a rozpoznajte silu
- Spolupracujte s profesionálnymi konzultantmi DevOps a pomôžte zákazníkom s prevádzkou modelov
Úloha a zodpovednosti inžinierov strojového učenia
Tu sú dôležité zručnosti potrebné na to, aby ste sa stali inžiniermi strojového učenia
- Znalosti o vývoji údajov a štatistickom modelovaní
- Pochopenie a aplikácia algoritmov
- Spracovanie prirodzeným jazykom
- Návrh dátovej architektúry
- Techniky zobrazenia textu
- Hĺbkové znalosti programovacích schopností
- Znalosti o pravdepodobnosti a štatistike
- Navrhujte systémy strojového učenia a znalosti technológie hlbokého učenia
- Implementujte príslušné algoritmy a nástroje strojového učenia
Rozdiel medzi dátovou vedou a strojovým učením
Tu sú hlavné rozdiely medzi Data Science a Machine learning:
Data Science vs Machine Learning
| Dátová veda | Strojové učenie |
| Dátová veda je interdisciplinárny odbor, ktorý využíva vedecké metódy, algoritmy a systémy na získanie poznatkov z mnohých štrukturálnych a neštruktúrovaných údajov. | Strojové učenie je vedecké štúdium algoritmov a štatistických modelov. Táto metóda slúži na vykonanie konkrétnej úlohy. |
| Technika dátovej vedy vám pomáha vytvárať poznatky z údajov zaoberajúcich sa všetkými zložitosťami v reálnom svete. | Metóda strojového učenia vám pomôže predpovedať a výsledok pre nové databázy z historických údajov pomocou matematických modelov. |
| Takmer všetky vstupné údaje sú generované v ľudsky čitateľnom formáte, ktorý sú načítané alebo analyzované ľuďmi. | Vstupné údaje pre strojové učenie sa transformujú, najmä pri použitých algoritmoch. |
| Dátová veda môže pracovať aj s manuálnymi metódami, aj keď nie sú veľmi užitočné. | Algoritmy strojového učenia sa ťažko implementujú ručne. |
| Dátová veda je úplný proces. | Strojové učenie je jedným krokom v celom procese dátovej vedy. |
| Dátová veda nie je podmnožinou umelej inteligencie (AI). | Technológia strojového učenia je podmnožinou umelej inteligencie (AI). |
| V Data Science sa používa vysoká RAM a SSD, čo vám pomôže prekonať problémy s úzkym miestom I / O. | V strojovom učení sa GPU používajú na intenzívne vektorové operácie. |
Výzvy technológie dátových vied
Tu sú uvedené dôležité výzvy technológie Data Science
- Pre presnú analýzu je potrebných veľké množstvo informácií a údajov
- Nie je k dispozícii dostatočná skupina talentov v oblasti dátovej vedy
- Vedenie neposkytuje finančnú podporu tímu pre dátovú vedu.
- Nedostupnosť / sťažený prístup k údajom
- Výsledky dátovej vedy nie sú efektívne využívané osobami s rozhodovacími právomocami v oblasti podnikania
- Vysvetlenie údajovej vedy ostatným je ťažké
- Problémy s ochranou súkromia
- Nedostatok významného odborníka na domény
- Ak je organizácia veľmi malá, nemôže mať tím zaoberajúci sa dátovými vedami.
Výzvy strojového učenia
Tu sú hlavné výzvy metódy strojového učenia:
- V množine údajov chýbajú údaje alebo rozmanitosť.
- Zariadenie sa nemôže naučiť, ak nie sú k dispozícii žiadne údaje. Okrem toho dátová sada s nedostatkom rozmanitosti dáva zariadeniu ťažkosti.
- Aby mohol stroj získať zmysluplný vhľad, musí mať heterogenitu.
- Je nepravdepodobné, že by algoritmus mohol extrahovať informácie, keď nie sú žiadne alebo len málo obmien.
- Odporúča sa mať najmenej 20 pozorovaní na skupinu, ktoré stroju pomôžu naučiť sa.
- Toto obmedzenie môže viesť k zlému hodnoteniu a predikcii.
Aplikácie dátovej vedy
Tu sú aplikácie Data Science
Vyhľadávanie na internete:
Vyhľadávanie Google využíva technológiu dátovej vedy na vyhľadanie konkrétneho výsledku za zlomok sekundy
Systémy odporúčaní:
Vytvoriť odporúčací systém. Napríklad „navrhovaní priatelia“ na Facebooku alebo navrhované videá „na YouTube“ sa všetko deje pomocou Data Science.
Rozpoznávanie obrazu a reči:
Reč rozpoznáva systémy ako Siri, Google Assistant, Alexa využíva techniku dátovej vedy. Facebook navyše rozpozná vášho priateľa, keď s ním nahráte fotografiu.
Herný svet:
Spoločnosti EA Sports, Sony a Nintendo používajú technológiu dátovej vedy. To zvyšuje váš herný zážitok. Hry sa teraz vyvíjajú pomocou techník strojového učenia. Môže sa aktualizovať, keď prejdete na vyššiu úroveň.
Online porovnanie cien:
PriceRunner, Junglee, Shopzilla pracujú na mechanizme dátovej vedy. Tu sa údaje načítavajú z príslušných webových stránok pomocou rozhraní API.
Aplikácie strojového učenia
Tu sú Aplikácia strojového učenia:
Automatizácia:
Strojové učenie, ktoré funguje úplne autonómne v akejkoľvek oblasti bez potreby akýchkoľvek zásahov človeka. Napríklad roboty vykonávajúce základné procesné kroky vo výrobných závodoch.
Finančný priemysel:
Vo finančnom priemysle rastie popularita strojového učenia. Banky používajú ML hlavne na hľadanie vzorcov v dátach, ale tiež na predchádzanie podvodom.
Vládna organizácia:
Vláda využíva ML na riadenie verejnej bezpečnosti a verejných služieb. Vezmite si príklad z Číny s masívnym rozpoznávaním tváre. Vláda využíva umelú inteligenciu na zabránenie jaywalkerom.
Zdravotnícky priemysel:
Zdravotníctvo bolo jedným z prvých priemyselných odvetví, ktoré začali využívať strojové učenie s detekciou obrazu.
Dátová veda alebo strojové učenie - čo je lepšie?
Metóda strojového učenia je ideálna na analýzu, porozumenie a identifikáciu vzoru v dátach. Tento model môžete použiť na zaškolenie stroja na automatizáciu úloh, ktoré by boli pre človeka vyčerpávajúce alebo nemožné. Navyše, strojové učenie môže prijímať rozhodnutia s minimálnym zásahom človeka.
Na druhej strane, dátová veda vám môže pomôcť odhaliť podvody pomocou pokročilých algoritmov strojového učenia. Pomáha vám tiež predchádzať významným finančným stratám. Pomáha vám vykonať analýzu sentimentu s cieľom zistiť lojalitu značky zákazníka.