Masjienleer vs Datawetenskap: Sleutelverskille

Masjienleer (ML) en datawetenskap is twee afsonderlike konsepte wat verband hou met die veld van kunsmatige intelligensie (KI). Albei konsepte maak staat op data om produkte, dienste, stelsels, besluitnemingsprosesse en nog baie meer te verbeter. Beide masjienleer en datawetenskap is ook baie gesogte beroepsrigtings in ons huidige data-gedrewe wêreld.

Beide ML en datawetenskap word deur datawetenskaplikes in hul werksveld gebruik, en hulle word in byna elke industrie aangeneem. Vir enigiemand wat by hierdie velde betrokke wil raak, of enige sakeleier wat 'n KI-gedrewe benadering in hul organisasie wil aanneem, is dit noodsaaklik om hierdie twee konsepte te verstaan.

Wat is masjienleer?

Masjienleer word dikwels uitruilbaar met kunsmatige intelligensie gebruik, maar dit is verkeerd. Dit is 'n aparte tegniek en tak van KI wat staatmaak op algoritmes om data te onttrek en toekomstige tendense te voorspel. Sagteware wat met modelle geprogrammeer is, help ingenieurs om tegnieke soos statistiese analise uit te voer om patrone binne datastelle beter te verstaan.

Masjienleer is wat masjiene die vermoë gee om te leer sonder om uitdruklik geprogrammeer te word, en daarom gebruik groot maatskappye en sosiale media-platforms, soos Facebook, Twitter, Instagram en YouTube dit om belangstellings te voorspel en dienste, produkte en meer aan te beveel.

As 'n stel gereedskap en konsepte is masjienleer 'n deel van datawetenskap. Met dit gesê, sy reikwydte strek ver buite die veld. Datawetenskaplikes maak gewoonlik staat op masjienleer om inligting vinnig in te samel en tendensontleding te verbeter.

As dit by masjienleeringenieurs kom, benodig hierdie professionele persone 'n wye verskeidenheid vaardighede, soos:

• Diep begrip van statistiek en waarskynlikheid

• Kundigheid in rekenaarwetenskap

• Sagteware-ingenieurswese en stelselontwerp

• Programmering kennis

• Datamodellering en -analise

Wat is Data Science?

Datawetenskap is die studie van data en hoe om betekenis daaruit te onttrek deur 'n reeks metodes, algoritmes, gereedskap en stelsels te gebruik. Al hierdie stel kundiges in staat om insigte uit gestruktureerde en ongestruktureerde data te onttrek. Datawetenskaplikes is gewoonlik verantwoordelik vir die bestudering van groot hoeveelhede data binne 'n organisasie se bewaarplek, en die studies behels dikwels inhoudsake en hoe die data deur die maatskappy aangewend kan word.

Deur gestruktureerde of ongestruktureerde data te bestudeer, kan datawetenskaplikes waardevolle insigte oor sake- of bemarkingspatrone onttrek, wat die onderneming in staat stel om beter te presteer bo mededingers.

Datawetenskaplikes pas hul kennis toe op sakeondernemings, die regering en verskeie ander liggame om winste te verhoog, produkte te vernuwe en beter infrastruktuur en openbare stelsels te bou.

Die veld van datawetenskap is baie gevorder danksy die verspreiding van slimfone en die digitalisering van baie dele van die daaglikse lewe, wat gelei het tot 'n ongelooflike hoeveelheid data wat tot ons beskikking is. Datawetenskap is ook beïnvloed deur Moore se wet, wat verwys na die idee dat rekenaarkrag dramaties toeneem in krag terwyl dit in relatiewe koste met verloop van tyd afneem, wat lei tot die grootskaalse beskikbaarheid van goedkoop rekenaarkrag. Datawetenskap verbind hierdie twee innovasies saam, en deur die komponente te kombineer, kan datawetenskaplikes meer insig as ooit tevore uit data onttrek.

Professionele persone op die gebied van datawetenskap benodig ook baie programmerings- en data-ontledingsvaardighede, soos:

• Diep begrip van programmeertale soos Python

• Vermoë om met groot hoeveelhede gestruktureerde en ongestruktureerde data te werk

• Wiskunde, statistiek, waarskynlikheid

• Data visualisering

• Data-analise en verwerking vir besigheid

• Masjienleeralgoritmes en -modelle

• Kommunikasie en spansamewerking

Verskille tussen masjienleer en datawetenskap

Nadat jy gedefinieer het wat elke konsep is, is dit belangrik om te let op die groot verskille tussen masjienleer en datawetenskap. Konsepte soos hierdie, saam met ander soos kunsmatige intelligensie en diep leer, kan soms verwarrend raak en maklik om te meng.

Datawetenskap is gefokus op die studie van data en hoe om betekenis daaruit te onttrek, terwyl masjienleer die verstaan ​​en konstruksie van metodes behels wat data gebruik om prestasie en voorspellings te verbeter.

Nog 'n manier om dit te stel is dat die veld van datawetenskap die prosesse, stelsels en gereedskap bepaal wat nodig is om data in insigte te omskep, wat dan deur verskillende industrieë toegepas kan word. Masjienleer is 'n veld van kunsmatige intelligensie wat masjiene in staat stel om die menslike vermoë van leer en aanpassing deur statistiese modelle en algoritmes te bereik.

Alhoewel dit twee afsonderlike konsepte is, is daar 'n mate van oorvleueling. Masjienleer is eintlik deel van datawetenskap, en die algoritmes oefen op data wat deur datawetenskap gelewer word. Hulle bevat albei dieselfde vaardighede soos wiskunde, statistiek, waarskynlikheid en programmering.

Uitdagings van datawetenskap en ML

Beide datawetenskap en masjienleer bied hul eie stel uitdagings, wat ook help om die twee konsepte te skei.

Die primêre uitdagings van masjienleer sluit 'n gebrek aan data of diversiteit in die datastel in, wat dit moeilik maak om waardevolle insigte te onttrek. 'n Masjien kan nie leer as daar geen beskikbare data is nie, terwyl 'n gebrekkige datastel dit moeiliker maak om patrone te verstaan. Nog 'n uitdaging van masjienleer is dat dit onwaarskynlik is dat 'n algoritme inligting kan onttrek wanneer daar geen of min variasies is nie.

Wat datawetenskap betref, sluit die belangrikste uitdagings die behoefte aan 'n wye verskeidenheid inligting en data vir akkurate ontleding in. Nog een is dat datawetenskapresultate soms nie effektief deur die besluitnemers in 'n besigheid gebruik word nie, en die konsep kan moeilik wees om aan spanne te verduidelik. Dit bied ook verskeie privaatheid en etiese kwessies.

Toepassings van elke konsep

Terwyl datawetenskap en masjienleer 'n mate van oorvleueling het wat toepassings betref, kan ons elkeen afbreek.

Hier is 'n paar voorbeelde van datawetenskaptoepassings:

• Internetsoektog: Google-soektog maak staat op datawetenskap om spesifieke resultate binne 'n breukdeel van 'n sekonde te soek.
• Aanbevelingstelsels: Datawetenskap is die sleutel tot die skepping van aanbevelingstelsels.
• Beeld-/spraakherkenning: Spraakherkenningstelsels soos Siri en Alexa maak staat op datawetenskap, net soos beeldherkenningstelsels.
• speel: Die wêreld van speletjies gebruik datawetenskaptegnologie om die spelervaring te verbeter.

Hier is 'n paar voorbeeldtoepassings van masjienleer:

• Finansies: Masjienleer word wyd deur die finansiële industrie gebruik, met banke wat daarop staatmaak om patrone binne data te identifiseer en om bedrog te voorkom.
• Automation: Masjienleer help om take binne verskeie industrieë te outomatiseer, soos robotte in vervaardigingsaanlegte.
• Regering: Masjienleer word nie net in die privaatsektor gebruik nie. Regeringsorganisasies gebruik dit om openbare veiligheid en nutsdienste te bestuur.
• Gesondheidssorg: Masjienleer ontwrig die gesondheidsorgbedryf op baie maniere. Dit was een van die eerste nywerhede wat masjienleer met beeldopsporing aangeneem het.

As jy op soek is na sommige van die vaardighede binne hierdie velde, maak seker dat jy ons lyste van beste sertifiserings vir data wetenskap en machine learning.