Машинно обучение срещу Data Science: Ключови разлики

Машинното обучение (ML) и науката за данни са две отделни концепции, които са свързани с областта на изкуствения интелект (AI). И двете концепции разчитат на данни за подобряване на продукти, услуги, системи, процеси на вземане на решения и много повече. Както машинното обучение, така и науката за данни също са много търсени кариерни пътеки в нашия настоящ свят, управляван от данни.

Както ML, така и науката за данни се използват от учените за данни в тяхната сфера на работа и се възприемат в почти всяка индустрия. За всеки, който иска да се включи в тези области, или всеки бизнес лидер, който иска да възприеме подход, управляван от AI в своята организация, разбирането на тези две концепции е от решаващо значение.

Какво е машинно обучение?

Машинното обучение често се използва взаимозаменяемо с изкуствения интелект, но това е неправилно. Това е отделна техника и клон на AI, който разчита на алгоритми за извличане на данни и прогнозиране на бъдещи тенденции. Софтуерът, програмиран с модели, помага на инженерите да провеждат техники като статистически анализи, за да разберат по-добре моделите в наборите от данни.

Машинното обучение е това, което дава на машините способността да учат, без да бъдат изрично програмирани, поради което големи компании и социални медийни платформи, като Facebook, Twitter, Instagram и YouTube, го използват, за да прогнозират интереси и да препоръчват услуги, продукти и др.

Като набор от инструменти и концепции, машинното обучение е част от науката за данните. С това казано, неговият обхват отива далеч отвъд областта. Учените по данни обикновено разчитат на машинно обучение за бързо събиране на информация и подобряване на анализа на тенденциите.

Когато става дума за инженери по машинно обучение, тези професионалисти изискват широк спектър от умения, като например:

• Задълбочено разбиране на статистиката и вероятността

• Експертиза в компютърните науки

• Софтуерно инженерство и проектиране на системи

• Познания по програмиране

• Моделиране и анализ на данни

Какво е наука за данни?

Науката за данни е изследване на данни и как да се извлече значение от тях чрез използване на серия от методи, алгоритми, инструменти и системи. Всичко това позволява на експертите да извличат прозрения от структурирани и неструктурирани данни. Учените по данни обикновено са отговорни за изучаването на големи количества данни в хранилището на организацията и проучванията често включват въпроси, свързани със съдържанието и как данните могат да бъдат използвани от компанията.

Чрез изучаване на структурирани или неструктурирани данни учените по данни могат да извлекат ценна информация за бизнес или маркетингови модели, позволявайки на бизнеса да се представя по-добре от конкурентите.

Учените по данни прилагат знанията си към бизнеса, правителството и различни други органи, за да увеличат печалбите, да иновират продукти и да изградят по-добра инфраструктура и обществени системи.

Областта на науката за данни е значително напреднала благодарение на разпространението на смартфони и цифровизацията на много части от ежедневния живот, което доведе до невероятно количество данни, достъпни за нас. Науката за данни също е повлияна от закона на Мур, който се отнася до идеята, че изчисленията драстично увеличават мощността, като същевременно намаляват относителните разходи с течение на времето, което води до широкомащабна наличност на евтина изчислителна мощност. Науката за данни свързва тези две иновации заедно и чрез комбиниране на компонентите учените по данни могат да извлекат повече представа от всякога от данните.

Професионалистите в областта на науката за данни също изискват много умения за програмиране и анализ на данни, като например:

• Задълбочено разбиране на езиците за програмиране като Python

• Възможност за работа с големи количества структурирани и неструктурирани данни

• Математика, статистика, вероятност

• Визуализация на данните

• Анализ и обработка на данни за бизнеса

• Алгоритми и модели за машинно обучение

• Комуникация и екипно сътрудничество

Разлики между машинното обучение и науката за данни

След като дефинирате какво представлява всяка концепция, важно е да отбележите основните разлики между машинното обучение и науката за данни. Концепции като тези, заедно с други като изкуствен интелект и дълбоко обучение, понякога могат да станат объркващи и лесни за смесване.

Науката за данни е фокусирана върху изучаването на данни и как да се извлече значение от тях, докато машинното обучение включва разбиране и конструиране на методи, които използват данни за подобряване на производителността и прогнозите.

Друг начин да го кажем е, че областта на науката за данните определя процесите, системите и инструментите, които са необходими за трансформиране на данните в прозрения, които след това могат да бъдат приложени в различни индустрии. Машинното обучение е област на изкуствения интелект, която позволява на машините да постигнат човешката способност за учене и адаптиране чрез статистически модели и алгоритми.

Въпреки че това са две отделни понятия, има известно припокриване. Машинното обучение всъщност е част от науката за данните и алгоритмите се обучават върху данни, доставени от науката за данни. И двете включват някои от същите умения като математика, статистика, вероятности и програмиране.

Предизвикателства на Data Science и ML

Както науката за данни, така и машинното обучение представляват собствен набор от предизвикателства, което също помага за разделянето на двете концепции.

Основните предизвикателства на машинното обучение включват липса на данни или разнообразие в набора от данни, което затруднява извличането на ценни прозрения. Една машина не може да се учи, ако няма налични данни, докато липсата на набор от данни затруднява разбирането на моделите. Друго предизвикателство на машинното обучение е, че е малко вероятно алгоритъмът да може да извлече информация, когато няма или има малко варианти.

Що се отнася до науката за данните, нейните основни предизвикателства включват необходимостта от голямо разнообразие от информация и данни за точен анализ. Друго е, че резултатите от науката за данни понякога не се използват ефективно от лицата, вземащи решения в бизнеса, и концепцията може да бъде трудна за обяснение на екипите. Той също така представя различни въпроси, свързани с поверителността и етиката.

Приложения на всяка концепция

Въпреки че науката за данни и машинното обучение имат известно припокриване, когато става въпрос за приложения, можем да разделим всяко едно.

Ето някои примери за приложения за наука за данни:

• Търсене в интернет: Търсенето с Google разчита на науката за данните, за да търси конкретни резултати за част от секундата.
• Системи за препоръки: Науката за данните е ключова за създаването на системи за препоръки.
• Разпознаване на изображение/говор: Системите за разпознаване на реч като Siri и Alexa разчитат на науката за данните, както и системите за разпознаване на изображения.
• Gaming: Светът на игрите използва технология за наука за данни, за да подобри игровото изживяване.

Ето някои примерни приложения на машинно обучение:

• Финансите: Машинното обучение се използва широко във финансовата индустрия, като банките разчитат на него, за да идентифицират модели в данните и да предотвратят измами.
• Автоматизация: Машинното обучение помага за автоматизиране на задачи в различни индустрии, като например роботи в производствени предприятия.
• правителство: Машинното обучение не се използва само в частния сектор. Правителствените организации го използват за управление на обществената безопасност и комунални услуги.
• Здравеопазване: Машинното обучение разстройва здравната индустрия по много начини. Това беше една от първите индустрии, които възприеха машинно обучение с разпознаване на изображения.

Ако искате да придобиете някои от уменията в тези области, не забравяйте да разгледате нашите списъци с най-добри сертификати за наука за данните намлява машинно обучение.