У овом водичу о разлици између науке о подацима и машинског учења, прво научимо:
Шта је наука о подацима?
Наука о подацима је подручје проучавања које укључује извлачење увида из огромних количина података употребом различитих научних метода, алгоритама и процеса. Помаже вам да откријете скривене обрасце из сирових података.
Дата Сциенце је интердисциплинарно поље које вам омогућава да извучете знање из структурираних или неструктурираних података. Ова технологија вам омогућава да преведете пословни проблем у истраживачки пројекат, а затим га вратите у практично решење. Појам Дата Сциенце појавио се због еволуције математичке статистике, анализе података и великих података.
У овом упутству за Науку о подацима против машинског учења научићете:
- Шта је наука о подацима?
- Шта је машинско учење?
- Улоге и одговорности научника за податке
- Улога и одговорности инжењера машинског учења
- Разлика између науке о подацима и машинског учења
- Изазови технологије науке о подацима
- Изазови машинског учења
- Примене науке о подацима
- Примене машинског учења
- Наука података или машинско учење - шта је боље?
Шта је машинско учење?
Машинско учење је систем који може учити из података кроз само-побољшање и без програмера који експлицитно кодира логику. Пробој долази са идејом да машина може појединачно да научи на примеру (тј. Подацима) да би произвела тачне резултате.
Машинско учење комбинује податке са статистичким алатима за предвиђање резултата. Корпорације овај излаз затим користе за добијање корисних увида. Машинско учење је уско повезано са рударством података и Баиесовим предиктивним моделирањем. Машина прима податке као улаз, користи алгоритам за формулисање одговора.
Проверите следеће кључне разлике између машинског учења и науке о подацима.
КЉУЧНА РАЗЛИКА
- Дата Сциенце извлачи увиде из огромних количина података употребом различитих научних метода, алгоритама и процеса. С друге стране, машинско учење је систем који може учити из података кроз само-побољшање и без програмера који експлицитно кодира логику.
- Наука о подацима може радити са ручним методама, мада нису превише корисне док је алгоритме машинског учења тешко применити ручно.
- Наука о подацима није подскуп вештачке интелигенције (АИ), док је технологија машинског учења подгрупа вештачке интелигенције (АИ).
- Техника науке о подацима помаже вам да створите увид из података који се баве свим стварним сложеностима, док метода машинског учења помаже у предвиђању и исходу нових вредности базе података.
Улоге и одговорности научника за податке
Овде су важне вештине потребне да бисте постали научник података
- Знање о неструктурираном управљању подацима
- Практично искуство у кодирању СКЛ базе података
- Способан да разуме више аналитичких функција
- Ископавање података које се користи за обраду, чишћење и проверу интегритета података који се користе за анализу
- Прибавите податке и препознајте снагу
- Радите са професионалним ДевОпс консултантима како бисте помогли купцима да операционализују моделе
Улога и одговорности инжењера машинског учења
Овде су важне вештине потребне да бисте постали инжењери машинског учења
- Познавање еволуције података и статистичко моделирање
- Разумевање и примена алгоритама
- Обрада природног језика
- Дизајн архитектуре података
- Технике представљања текста
- Дубинско знање вештина програмирања
- Познавање вероватноће и статистике
- Дизајнирајте системе за машинско учење и знање о технологији дубоког учења
- Применити одговарајуће алгоритме и алате за машинско учење
Разлика између науке о подацима и машинског учења
Ево главних разлика између науке о подацима и машинског учења:
Наука о подацима вс машинско учење
| Наука о подацима | Машинско учење |
| Наука о подацима је интердисциплинарно поље које користи научне методе, алгоритме и системе за извлачење знања из многих структурних и неструктурираних података. | Машинско учење је научно проучавање алгоритама и статистичких модела. Овом методом се извршава одређени задатак. |
| Техника науке о подацима вам помаже да створите увид из података који се баве свим стварним сложеностима. | Метода машинског учења помаже вам да предвиђате и исход нових база података из историјских података уз помоћ математичких модела. |
| Готово сви улазни подаци генеришу се у читљивом формату, који људи читају или анализирају. | Улазни подаци за машинско учење ће се трансформисати, посебно за алгоритме који се користе. |
| Наука о подацима може радити и са ручним методама, мада оне нису превише корисне. | Алгоритме машинског учења тешко је ручно применити. |
| Наука о подацима је комплетан процес. | Машинско учење је један корак у целокупном процесу науке о подацима. |
| Наука о подацима није подскуп вештачке интелигенције (АИ). | Технологија машинског учења је подскуп вештачке интелигенције (АИ). |
| У Дата Сциенце-у се користи велика РАМ меморија и ССД, што вам помаже да превазиђете проблеме са уским грлом И / О. | У машинском учењу, графички процесори се користе за интензивне векторске операције. |
Изазови технологије науке о подацима
Овде су важни изазови технологије Дата Сциенце
- За тачну анализу потребан је широк спектар информација и података
- Није доступан адекватан фонд талената за науку података
- Управа не пружа финансијску подршку тиму за науку о подацима.
- Недоступност / отежан приступ подацима
- Резултати науке података које доносиоци пословних одлука не користе ефикасно
- Објаснити науку о подацима другима је тешко
- Питања приватности
- Недостатак значајног стручњака за домену
- Ако је организација врло мала, не може имати тим за науку о подацима.
Изазови машинског учења
Ево примарних изазова методе машинског учења:
- Недостају му подаци или разноликост у скупу података.
- Машина не може да научи ако нема доступних података. Поред тога, скуп података са недостатком разноликости отежава машину.
- Машина треба да има хетерогеност да би стекла смислен увид.
- Мало је вероватно да алгоритам може извући информације када нема варијација или их има мало.
- Препоручује се да имате најмање 20 посматрања у групи како бисте помогли Машини да научи.
- Ово ограничење може довести до лоше процене и предвиђања.
Примене науке о подацима
Ево примене Дата Сциенце-а
Интернет претрага:
Гоогле претрага користи технологију науке о подацима за претрагу одређеног резултата у делићу секунде
Системи препорука:
Да се креира систем препорука. На пример, „предложени пријатељи“ на Фејсбуку или предложени видео снимци „на ИоуТубе-у, све се ради уз помоћ Дата Сциенце-а.
Препознавање слике и говора:
Говор препознаје системе као што су Сири, Гоогле Ассистант, Алека ради на техници науке о подацима. Штавише, Фацебоок препознаје вашег пријатеља када отпремите фотографију са њим.
Гаминг Ворлд:
ЕА Спортс, Сони, Нинтендо користе технологију науке о подацима. Ово побољшава ваше играчко искуство. Игре су сада развијене помоћу техника машинског учења. Може се ажурирати када пређете на више нивое.
Поређење цена на мрежи:
ПрицеРуннер, Јунглее, Схопзилла раде на механизму науке о подацима. Овде се подаци преузимају са релевантних веб локација помоћу АПИ-ја.
Примене машинског учења
Ево примене машинског учења:
Аутоматизација:
Машинско учење, које ради потпуно аутономно у било којој области, без потребе за било каквом људском интервенцијом. На пример, роботи који изводе основне кораке процеса у производним погонима.
Финансијска индустрија:
Машинско учење расте у популарности у финансијској индустрији. Банке углавном користе МЛ за проналажење образаца унутар података, али и за спречавање превара.
Владина организација:
Влада користи МЛ за управљање јавном безбедношћу и комуналним услугама. Узмимо пример Кине са масивним препознавањем лица. Влада користи вештачку интелигенцију како би спречила кретање јаивалкер-а.
Здравствена индустрија:
Здравство је било једна од првих индустрија која је користила машинско учење са откривањем слика.
Наука података или машинско учење - шта је боље?
Метода машинског учења идеална је за анализу, разумевање и препознавање обрасца у подацима. Овим моделом можете да обучите машину за аутоматизацију задатака који би за човека били исцрпни или немогући. Штавише, машинско учење може доносити одлуке уз минималну људску интервенцију.
С друге стране, наука о подацима може вам помоћи да откријете превару помоћу напредних алгоритама машинског учења. Такође вам помаже да спречите значајне новчане губитке. Помаже вам да извршите анализу расположења како бисте проценили лојалност купаца.