Strojové učení vs. data science: hlavní rozdíly

Strojové učení (ML) a data science jsou dva samostatné koncepty, které jsou spojeny s oblastí umělé inteligence (AI). Oba koncepty se spoléhají na data, aby zlepšily produkty, služby, systémy, procesy rozhodování a mnoho dalšího. Strojové učení i data science jsou také velmi žádané kariérní cesty v našem současném datově řízeném světě.

Datoví vědci používají při své práci ML i data science a jsou přijímány téměř ve všech odvětvích. Pro každého, kdo se chce zapojit do těchto oblastí, nebo pro každého obchodního lídra, který chce zavést ve své organizaci přístup založený na AI, je pochopení těchto dvou konceptů zásadní.

Co je strojové učení?

Strojové učení je často používáno jako synonymum pro umělou inteligenci, ale to je nesprávné. Je to samostatná technika a odvětví AI, které se spoléhá na algoritmy pro extrakci dat a předpověď budoucích trendů. Software naprogramovaný modely pomáhá inženýrům provádět techniky, jako je statistická analýza, aby lépe pochopili vzory v datech.

Strojové učení je to, co dává strojům schopnost učit se bez explicitního programování, a proto jej velké společnosti a sociální platformy, jako je Facebook (META ), Twitter, Instagram a YouTube, používají k předpovědi zájmů a doporučování služeb, produktů a dalších.

Jako sada nástrojů a konceptů je strojové učení součástí data science. Jeho dosah však jde daleko za rámec tohoto oboru. Datoví vědci obvykle spoléhají na strojové učení, aby získali informace rychle a zlepšili analýzu trendů.

Pokud jde o inženýry strojového učení, tito profesionálové vyžadují širokou škálu dovedností, jako jsou:

• Hluboké porozumění statistice a pravděpodobnosti

• Odbornost v počítačových vědách

• Softwarové inženýrství a systémový design

• Programovací znalosti

• Modelování a analýza dat

Co je data science?

Data science je studium dat a toho, jak z nich extrahovat význam pomocí série metod, algoritmů, nástrojů a systémů. To vše umožňuje odborníkům extrahovat poznatky ze strukturovaných a nestrukturovaných dat. Datoví vědci jsou obvykle odpovědní za studium velkých množství dat v repozitáři organizace a studie často zahrnují obsahové záležitosti a to, jak lze data využít společností.

Studiem strukturovaných nebo nestrukturovaných dat mohou datoví vědci extrahovat cenné poznatky o obchodních nebo marketingových vzorcích, což umožňuje společnosti lépe fungovat než konkurence.

Datoví vědci aplikují své znalosti v obchodě, vládě a různých dalších organizacích, aby zvýšili zisky, inovovali produkty a vytvořili lepší infrastrukturu a veřejné systémy.

Oblast data science výrazně pokročila díky rozšíření chytrých telefonů a digitalizaci mnoha částí každodenního života, což vedlo k ohromnému množství dostupných dat. Data science byla také ovlivněna Mooreovým zákonem, který se týká myšlenky, že výpočetní výkon dramaticky roste, zatímco relativní cena klesá, což vedlo k široké dostupnosti levného výpočetního výkonu. Data science spojuje tyto dvě inovace a kombinací těchto komponent mohou datoví vědci extrahovat více poznatků než kdykoli předtím z dat.

Profesionálové v oblasti data science také vyžadují širokou škálu programovacích a analytických dovedností, jako jsou:

• Hluboké porozumění programovacím jazykům, jako je Python

• Schopnost pracovat s velkými množstvími strukturovaných a nestrukturovaných dat

• Matematika, statistika, pravděpodobnost

• Vizualizace dat

• Analýza a zpracování dat pro obchodní účely

• Algoritmy a modely strojového učení

• Komunikace a týmová spolupráce

Rozdíly mezi strojovým učením a data science

Po definování jednotlivých konceptů, je důležité poznamenat, že existují významné rozdíly mezi strojovým učením a data science. Koncepty, jako jsou tyto, spolu s jinými, jako je umělá inteligence a hluboké učení, mohou být někdy matoucí a snadno zaměnitelné.

Data science se zaměřuje na studium dat a to, jak z nich extrahovat význam, zatímco strojové učení se zabývá pochopením a konstrukcí metod, které používají data k zlepšení výkonu a předpovědí.

Jiný způsob, jak to říci, je, že oblast data science určuje procesy, systémy a nástroje, které jsou potřebné k transformaci dat na poznatky, které lze poté aplikovat v různých odvětvích. Strojové učení je oblast umělé inteligence, která umožňuje strojům dosáhnout lidské schopnosti učení a adaptace prostřednictvím statistických modelů a algoritmů.

I když jsou tyto dva koncepty samostatné, existuje určitá překryvnost. Strojové učení je vlastně část data science a algoritmy se učí na datech dodávaných data science. Obě zahrnují některé stejné dovednosti, jako je matematika, statistika, pravděpodobnost a programování.

Výzvy data science a ML

Data science i strojové učení představují své vlastní soubory výzev, které také pomáhají oddělit tyto dva koncepty.

Primární výzvy strojového učení zahrnují nedostatek dat nebo rozmanitosti v datové sadě, což činí obtížným extrahovat cenné poznatky. Stroj se nemůže naučit, pokud nejsou k dispozici žádná data, zatímco nedostatečná datová sada činí obtížnějším pochopení vzorců. Další výzvou strojového učení je, že je nepravděpodobné, že algoritmus může extrahovat informace, pokud variabilita chybí nebo je velmi malá.

Pokud jde o data science, její hlavní výzvy zahrnují potřebu široké škály informací a dat pro přesnou analýzu. Další výzvou je, že výsledky data science nejsou někdy efektivně používány rozhodovacími orgány v obchodě a koncept může být obtížně vysvětlen týmům. Také představuje různé problémy s ochranou soukromí a etikou.

Aplikace každého konceptu

Zatímco data science a strojové učení mají některé překryvnosti, pokud jde o aplikace, můžeme je rozdělit.

Zde jsou některé příklady aplikací data science:

• Internetový vyhledávač: Vyhledávač Google spoléhá na data science, aby vyhledal specifické výsledky za zlomek sekundy.
• Systémy doporučení: Data science je klíčová pro tvorbu systémů doporučení.
• Rozpoznávání obrazu a řeči: Systémy rozpoznávání řeči, jako je Siri a Alexa, spoléhají na data science, stejně jako systémy rozpoznávání obrazu.
• Herní průmysl: Svět her používá technologii data science, aby vylepšil herní zážitek.

Zde jsou některé příklady aplikací strojového učení:

• Finanční sektor: Strojové učení je široce používáno ve finančním sektoru, kde se na něj banky spoléhají při identifikaci vzorců v datech a prevenci podvodů.
• Automatizace: Strojové učení pomáhá automatizovat úkoly v různých odvětvích, jako jsou roboty ve výrobních závodech.
• Vláda: Strojové učení není používáno pouze v soukromém sektoru. Vládní organizace jej používají k řízení veřejné bezpečnosti a veřejných služeb.
• Zdravotnictví: Strojové učení mění zdravotnictví mnoha způsoby. Zdravotnictví bylo jedním z prvních odvětví, která přijala strojové učení při detekci obrazu.

Pokud se chcete naučit některé dovednosti v těchto oblastech, podívejte se na naše seznamy nejlepších certifikací pro data science a strojové učení.