Strojové učení vs datová věda: Klíčové rozdíly

Strojové učení (ML) a datová věda jsou dva samostatné koncepty, které souvisejí s oblastí umělé inteligence (AI). Oba koncepty spoléhají na data při zlepšování produktů, služeb, systémů, rozhodovacích procesů a mnoha dalších. Jak strojové učení, tak datová věda jsou také velmi vyhledávané kariérní cesty v našem současném světě založeném na datech.

Jak ML, tak datová věda používají datoví vědci ve své oblasti práce a jsou přijímány téměř v každém odvětví. Pro každého, kdo se chce zapojit do těchto oblastí, nebo pro každého obchodního lídra, který chce do své organizace zavést přístup založený na umělé inteligenci, je pochopení těchto dvou konceptů zásadní.

Co je strojové učení?

Strojové učení se často používá zaměnitelně s umělou inteligencí, ale to je nesprávné. Je to samostatná technika a odvětví umělé inteligence, které se spoléhá na algoritmy pro získávání dat a předpovídání budoucích trendů. Software naprogramovaný pomocí modelů pomáhá inženýrům provádět techniky, jako je statistická analýza, která pomáhá lépe porozumět vzorům v souborech dat.

Strojové učení je to, co dává strojům schopnost učit se, aniž by byly explicitně naprogramovány, a proto je velké společnosti a platformy sociálních médií, jako je Facebook, Twitter, Instagram a YouTube, používají k předvídání zájmů a doporučování služeb, produktů a dalších.

Jako soubor nástrojů a konceptů je strojové učení součástí datové vědy. Díky tomu jeho dosah daleko přesahuje pole. Data vědci obvykle spoléhají na strojové učení, aby rychle shromáždili informace a zlepšili analýzu trendů.

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

• Hluboké pochopení statistiky a pravděpodobnosti

• Odbornost v informatice

• Softwarové inženýrství a návrh systémů

• Znalost programování

• Datové modelování a analýza

Co je to Data Science?

Datová věda je studium dat a toho, jak z nich získat význam pomocí řady metod, algoritmů, nástrojů a systémů. To vše umožňuje odborníkům získávat poznatky ze strukturovaných a nestrukturovaných dat. Datoví vědci jsou obvykle zodpovědní za studium velkého množství dat v úložišti organizace a studie často zahrnují obsah a způsob, jakým může společnost data využít.

Studiem strukturovaných nebo nestrukturovaných dat mohou datoví vědci získat cenné poznatky o obchodních nebo marketingových vzorcích, které podniku umožní dosahovat lepších výsledků než konkurence.

Datoví vědci aplikují své znalosti na podniky, vládu a různé další orgány, aby zvýšili zisky, inovovali produkty a vybudovali lepší infrastrukturu a veřejné systémy.

Oblast datové vědy značně pokročila díky rozšíření chytrých telefonů a digitalizaci mnoha částí každodenního života, což vedlo k neuvěřitelnému množství dat, která máme k dispozici. Datová věda byla také ovlivněna Moorovým zákonem, který odkazuje na myšlenku, že výpočetní technika dramaticky zvyšuje výkon, zatímco v průběhu času klesají relativní náklady, což vede k široké dostupnosti levného výpočetního výkonu. Datová věda spojuje tyto dvě inovace dohromady a spojením komponent mohou datoví vědci z dat získat více informací než kdykoli předtím.

Profesionálové v oblasti datové vědy také vyžadují mnoho dovedností programování a analýzy dat, jako například:

• Hluboké porozumění programovacím jazykům, jako je Python

• Schopnost pracovat s velkým množstvím strukturovaných i nestrukturovaných dat

• Matematika, statistika, pravděpodobnost

• Vizualizace dat

• Analýza a zpracování dat pro podnikání

• Algoritmy a modely strojového učení

• Komunikace a týmová spolupráce

Rozdíly mezi strojovým učením a datovou vědou

Po definování toho, co je každý koncept, je důležité si uvědomit hlavní rozdíly mezi strojovým učením a datovou vědou. Pojmy, jako jsou tyto, spolu s dalšími, jako je umělá inteligence a hluboké učení, mohou být někdy matoucí a snadno zaměnitelné.

Datová věda se zaměřuje na studium dat a na to, jak z nich extrahovat význam, zatímco strojové učení zahrnuje pochopení a konstrukci metod, které využívají data ke zlepšení výkonu a předpovědí.

Jiný způsob, jak to vyjádřit, je, že oblast datové vědy určuje procesy, systémy a nástroje, které jsou potřebné k přeměně dat na náhledy, které pak lze aplikovat v různých odvětvích. Strojové učení je oblast umělé inteligence, která umožňuje strojům dosáhnout schopnosti učení a adaptace podobné lidem prostřednictvím statistických modelů a algoritmů.

I když se jedná o dva samostatné koncepty, do jisté míry se překrývají. Strojové učení je ve skutečnosti součástí datové vědy a algoritmy trénují na datech poskytovaných datovou vědou. Oba zahrnují některé ze stejných dovedností, jako je matematika, statistika, pravděpodobnost a programování.

Výzvy datové vědy a ML

Jak datová věda, tak strojové učení představují vlastní sadu výzev, což také pomáhá oddělit tyto dva koncepty.

Mezi hlavní výzvy strojového učení patří nedostatek dat nebo rozmanitost v datové sadě, což ztěžuje získávání cenných informací. Stroj se nemůže učit, pokud nejsou k dispozici žádná data, zatímco chybějící datová sada ztěžuje pochopení vzorců. Další výzvou strojového učení je, že je nepravděpodobné, že by algoritmus mohl extrahovat informace, když neexistují žádné nebo jen málo variant.

Pokud jde o datovou vědu, mezi její hlavní výzvy patří potřeba široké škály informací a dat pro přesnou analýzu. Další je, že výsledky datové vědy někdy nejsou efektivně využívány osobami s rozhodovací pravomocí v podnikání a tento koncept může být těžké vysvětlit týmům. Představuje také různé otázky ochrany soukromí a etiky.

Aplikace každého konceptu

Zatímco datová věda a strojové učení se, pokud jde o aplikace, do jisté míry překrývají, můžeme každou z nich rozebrat.

Zde je několik příkladů aplikací datové vědy:

• Vyhledávání na internetu: Vyhledávání Google spoléhá na vědu o datech, aby vyhledalo konkrétní výsledky ve zlomku sekundy.
• Systémy doporučení: Datová věda je klíčová pro vytváření systémů doporučení.
• Rozpoznávání obrazu/řeči: Systémy rozpoznávání řeči jako Siri a Alexa spoléhají na datovou vědu, stejně jako systémy rozpoznávání obrazu.
• Hraní: Svět her využívá technologii datové vědy k vylepšení herního zážitku.

Zde jsou některé příklady aplikací strojového učení:

• Finance: Strojové učení se široce používá v celém finančním odvětví a banky na něj spoléhají při identifikaci vzorců v datech a při prevenci podvodů.
• Automatizace: Strojové učení pomáhá automatizovat úkoly v různých odvětvích, jako jsou roboti ve výrobních závodech.
• Vláda: Strojové učení se nepoužívá jen v soukromém sektoru. Vládní organizace jej používají k řízení veřejné bezpečnosti a veřejných služeb.
• Zdravotní péče: Strojové učení v mnoha ohledech narušuje zdravotnický průmysl. Bylo to jedno z prvních odvětví, které přijalo strojové učení s detekcí obrazu.

Pokud chcete získat některé z dovedností v těchto oblastech, podívejte se na naše seznamy nejlepších certifikací věda o datech a strojové učení.