Selles andmeteaduse ja masinõppe erinevuse õpetuses õppime kõigepealt:
Mis on andmeteadus?
Andmeteadus on uurimisvaldkond, mis hõlmab mitmesuguste teaduslike meetodite, algoritmide ja protsesside abil teadmiste ammutamist tohututest andmetest. See aitab teil algandmetest avastada varjatud mustreid.
Data Science on interdistsiplinaarne valdkond, mis võimaldab teil struktureeritud või struktureerimata andmetest teadmisi ammutada. See tehnoloogia võimaldab teil äriprobleemi teisendada uurimisprojektiks ja seejärel selle praktiliseks lahenduseks. Mõiste Data Science on tekkinud matemaatilise statistika, andmete analüüsi ja suurandmete arengu tõttu.
Selles Data Science vs Machine Learning õpetuses saate teada:
- Mis on andmeteadus?
- Mis on masinõpe?
- Andmeteadlase rollid ja kohustused
- Masinõppivate inseneride roll ja vastutus
- Erinevus andmeteaduse ja masinõppe vahel
- Andmeteaduse tehnoloogia väljakutsed
- Masinõppe väljakutsed
- Andmeteaduse rakendused
- Masinõppe rakendused
- Andmeteadus või masinõpe - kumb on parem?
Mis on masinõpe?
Masinõpe on süsteem, mis saab andmetest õppida enesetäiendamise kaudu ja ilma, et programmeerija selgesõnaliselt kodeeriks. Läbimurre kaasneb ideega, et masin saab täpsete tulemuste saamiseks näitest (st andmetest) ainuüksi õppida.
Masinõpe ühendab andmed väljundi ennustamiseks statistiliste tööriistadega. Ettevõte kasutab seda väljundit seejärel toimivaks teadmiseks. Masinõpe on tihedalt seotud andmete kaevandamise ja Bayesi ennustava modelleerimisega. Masin saab andmeid sisendina, kasutab vastuste sõnastamiseks algoritmi.
Kontrollige järgmisi peamisi erinevusi masinõppe ja andmeteaduse vahel.
PÕHISED erinevused
- Data Science võtab mitmesuguste teaduslike meetodite, algoritmide ja protsesside abil ülevaate suurest andmehulgast. Seevastu masinõpe on süsteem, mis saab andmetest õppida enesetäiendamise kaudu ja ilma, et programmeerija oleks selgesõnaliselt kodeerinud loogikat.
- Andmeteadus võib töötada manuaalsete meetoditega, kuigi need pole eriti kasulikud, samas kui masinõppe algoritme on käsitsi raske rakendada.
- Andmeteadus ei ole tehisintellekti (AI) alamhulk, samas kui masinõppe tehnoloogia on tehisintellekti (AI) alamhulk.
- Andmeteaduse tehnika aitab teil luua andmeid reaalse maailma keerukusega seotud andmetest, masinõppemeetod aitab teil ennustada ja uute andmebaasiväärtuste tulemusi.
Andmeteadlase rollid ja kohustused
Need on olulised oskused, mis on vajalikud andmeteadlaseks saamiseks
- Teadmised struktureerimata andmehaldusest
- Praktiline kogemus SQL-i andmebaaside kodeerimisel
- Oskab mõista mitut analüütilist funktsiooni
- Andmekaevandamine, mida kasutatakse analüüsimiseks kasutatud andmete töötlemiseks, puhastamiseks ja terviklikkuse kontrollimiseks
- Hankige andmeid ja tundke ära tugevus
- Tehke koostööd professionaalsete DevOpsi konsultantidega, et aidata klientidel mudeleid opereerida
Masinõppivate inseneride roll ja vastutus
Siin on oluline oskus, mis on vajalik masinõppe inseneriks saamiseks
- Teadmised andmete arengust ja statistilisest modelleerimisest
- Algoritmide mõistmine ja rakendamine
- Loomuliku keele töötlemine
- Andmete arhitektuuri kujundamine
- Teksti esitamise tehnikad
- Süvendatud teadmised programmeerimisoskusest
- Teadmised tõenäosuse ja statistika kohta
- Disainige masinõppesüsteeme ja teadmisi süvaõppimise tehnoloogiast
- Rakendage sobivad masinõppe algoritmid ja tööriistad
Erinevus andmeteaduse ja masinõppe vahel
Siin on peamised erinevused andmeteaduse ja masinõppe vahel:
Andmeteadus vs masinõpe
| Andmeteadus | Masinõpe |
| Andmeteadus on interdistsiplinaarne valdkond, mis kasutab teaduslikke meetodeid, algoritme ja süsteeme teadmiste ammutamiseks paljudest struktuursetest ja struktureerimata andmetest. | Masinõpe on algoritmide ja statistiliste mudelite teaduslik uurimine. Seda meetodit kasutatakse konkreetse ülesande täitmiseks. |
| Andmeteaduse tehnika aitab teil luua ülevaate reaalse maailma keerukusega tegelevatest andmetest. | Masinõppemeetod aitab matemaatiliste mudelite abil ennustada ajalooliste andmete põhjal uute andmebaaside tulemusi ja tulemusi. |
| Peaaegu kõik sisendandmed genereeritakse inimesele loetavas vormingus, mida inimesed loevad või analüüsivad. | Masinõppe sisendandmed muudetakse, eriti kasutatud algoritmide puhul. |
| Andmeteadus võib töötada ka manuaalsete meetoditega, ehkki need pole eriti kasulikud. | Masinõppe algoritme on käsitsi raske rakendada. |
| Andmeteadus on täielik protsess. | Masinõpe on üks samm kogu andmeteaduse protsessis. |
| Andmeteadus ei ole tehisintellekti (AI) alamhulk. | Masinõppe tehnoloogia on tehisintellekti (AI) alamhulk. |
| Andmeteaduses kasutatakse suurt RAM-i ja SSD-d, mis aitab teil I / O kitsaskohtadest üle saada. | Masinõppes kasutatakse GPU-sid intensiivseteks vektoroperatsioonideks. |
Andmeteaduse tehnoloogia väljakutsed
Siin on andmeteaduse tehnoloogia olulised väljakutsed
- Täpseks analüüsiks on vaja mitmesugust teavet ja andmeid
- Andmeteaduse talentide kogumit pole piisavalt
- Juhtkond ei paku rahatuge andmeteaduste meeskonnale.
- Andmete kättesaamatus / keeruline juurdepääs neile
- Data Science'i tulemusi ei kasutata äriotsuste tegijate poolt tõhusalt
- Andmeteaduse teistele selgitamine on keeruline
- Privaatsus probleemid
- Olulise domeenieksperdi puudumine
- Kui organisatsioon on väga väike, ei saa tal olla andmeteaduse meeskonda.
Masinõppe väljakutsed
Siin on masinõppemeetodi peamised väljakutsed:
- Sellel puuduvad andmed või mitmekesisus andmestikus.
- Masin ei saa õppida, kui andmed pole saadaval. Pealegi annab mitmekesisuse puudumisega andmekogum masinale raske aja.
- Märksa ülevaate saamiseks peab masinal olema heterogeensus.
- On ebatõenäoline, et algoritm suudab teavet hankida, kui variatsioone pole või on vähe.
- Masina õppimiseks on soovitatav kasutada vähemalt 20 vaatlust rühma kohta.
- See piirang võib viia halva hindamise ja ennustamiseni.
Andmeteaduse rakendused
Siin on andmeteaduse rakendus
Interneti-otsing:
Google'i otsing kasutab andmeteaduse tehnoloogiat konkreetse tulemuse otsimiseks sekundi murdosa jooksul
Soovitussüsteemid:
Soovitussüsteemi loomiseks. Näiteks "soovitatud sõbrad" Facebookis või soovitatud videod "YouTube'is", kõik tehakse Data Science'i abil.
Kujutise ja kõnetuvastus:
Kõne tunneb ära sellised süsteemid nagu Siri, Google'i assistent, Alexa töötab andmeteaduse tehnikas. Veelgi enam, Facebook tunneb teie sõbra ära, kui laadite koos temaga foto üles.
Mängumaailm:
EA Sports, Sony, Nintendo kasutavad andmeteaduse tehnoloogiat. See parandab teie mängukogemust. Mänge arendatakse nüüd masinõppevõtete abil. See võib ennast uuendada, kui liigute kõrgemale tasemele.
Veebihindade võrdlus:
PriceRunner, Junglee, Shopzilla töötavad andmeteaduse mehhanismi kallal. Siin tõmmatakse andmed asjakohastelt veebisaitidelt API-de abil.
Masinõppe rakendused
Siin on masinõppe rakendus:
Automaatika:
Masinõpe, mis toimib täiesti autonoomselt igas valdkonnas ilma inimese sekkumiseta. Näiteks robotid, kes teevad tootmisettevõtetes olulisi protsessietappe.
Rahandussektor:
Masinõppe populaarsus rahandussektoris kasvab. Pangad kasutavad peamiselt ML-i andmete sisemuste leidmiseks, aga ka pettuste vältimiseks.
Valitsuse organisatsioon:
Valitsus kasutab ML-i avaliku julgeoleku ja kommunaalteenuste haldamiseks. Võtke Hiina näide tohutu näotuvastusega. Valitsus kasutab jaywalkerite ennetamiseks tehisintellekti.
Tervishoiutööstus:
Tervishoid oli üks esimesi tööstusharusid, kus kasutati masinate õppimist koos pildituvastusega.
Andmeteadus või masinõpe - kumb on parem?
Masinõppemeetod on ideaalne andmete mustri analüüsimiseks, mõistmiseks ja tuvastamiseks. Selle mudeli abil saate masinat koolitada automatiseerima ülesandeid, mis oleksid inimese jaoks ammendavad või võimatud. Pealegi saab masinõpe otsuseid langetada inimese minimaalse sekkumisega.
Teiselt poolt võib andmeteadus aidata teil pettusi tuvastada, kasutades täiustatud masinõppe algoritme. Samuti aitab see ära hoida olulisi rahalisi kahjusid. See aitab teil läbi viia sentimentide analüüsi, et hinnata kliendibrändi lojaalsust.