Machine Learning vs Data Science: Nøgleforskelle

Maskinlæring (ML) og datavidenskab er to separate begreber, der er relateret til området kunstig intelligens (AI). Begge koncepter er afhængige af data for at forbedre produkter, tjenester, systemer, beslutningsprocesser og meget mere. Både maskinlæring og datavidenskab er også meget eftertragtede karriereveje i vores nuværende datadrevne verden.

Både ML og data science bruges af data scientists inden for deres arbejdsfelt, og de bliver adopteret i næsten alle brancher. For alle, der ønsker at blive involveret i disse områder, eller enhver virksomhedsleder, der ønsker at indføre en AI-drevet tilgang til deres organisation, er det afgørende at forstå disse to koncepter.

Hvad er maskinlæring?

Maskinlæring bruges ofte i flæng med kunstig intelligens, men det er forkert. Det er en separat teknik og gren af ​​AI, der er afhængig af algoritmer til at udtrække data og forudsige fremtidige tendenser. Software programmeret med modeller hjælper ingeniører med at udføre teknikker som statistisk analyse for bedre at forstå mønstre i datasæt.

Maskinlæring er det, der giver maskiner muligheden for at lære uden at være eksplicit programmeret, hvilket er grunden til, at store virksomheder og sociale medieplatforme, såsom Facebook, Twitter, Instagram og YouTube, bruger det til at forudsige interesser og anbefale tjenester, produkter og mere.

Som et sæt værktøjer og koncepter er maskinlæring en del af datavidenskab. Når det er sagt, rækker dens rækkevidde langt ud over feltet. Dataforskere er normalt afhængige af maskinlæring for at indsamle information hurtigt og forbedre trendanalyse.

Når det kommer til maskinlæringsingeniører, kræver disse fagfolk en bred vifte af færdigheder, såsom:

• Dyb forståelse af statistik og sandsynlighed

• Ekspertise i datalogi

• Software engineering og systemdesign

• Programmering viden

• Datamodellering og analyse

Hvad er datavidenskab?

Datavidenskab er studiet af data, og hvordan man uddrager mening fra dem ved at bruge en række metoder, algoritmer, værktøjer og systemer. Alle disse gør det muligt for eksperter at udtrække indsigt fra strukturerede og ustrukturerede data. Data scientists er normalt ansvarlige for at studere store mængder data i en organisations lager, og undersøgelserne involverer ofte indholdsspørgsmål, og hvordan dataene kan udnyttes af virksomheden.

Ved at studere strukturerede eller ustrukturerede data kan dataforskere uddrage værdifuld indsigt om forretnings- eller marketingmønstre, hvilket gør virksomheden i stand til at præstere bedre i forhold til konkurrenterne.

Dataforskere anvender deres viden til erhvervslivet, regeringen og forskellige andre organer for at øge profitten, innovere produkter og bygge bedre infrastruktur og offentlige systemer.

Området for datavidenskab er blevet meget avanceret takket være udbredelsen af ​​smartphones og digitaliseringen af ​​mange dele af dagligdagen, hvilket har ført til en utrolig mængde data tilgængelig for os. Datavidenskab er også blevet påvirket af Moores lov, som refererer til ideen om, at databehandling øges dramatisk i kraft, mens den falder i relative omkostninger over tid, hvilket fører til den omfattende tilgængelighed af billig computerkraft. Datavidenskab forbinder disse to innovationer, og ved at kombinere komponenterne kan dataforskere udvinde mere indsigt end nogensinde før fra data.

Fagfolk inden for datavidenskab kræver også en masse programmerings- og dataanalysefærdigheder, såsom:

• Dyb forståelse af programmeringssprog som Python

• Evne til at arbejde med store mængder struktureret og ustruktureret data

• Matematik, statistik, sandsynlighed

• Data visualisering

• Dataanalyse og bearbejdning til erhvervslivet

• Machine learning algoritmer og modeller

• Kommunikation og teamsamarbejde

Forskelle mellem Machine Learning og Data Science

Efter at have defineret, hvad hvert begreb er, er det vigtigt at bemærke de store forskelle mellem maskinlæring og datavidenskab. Begreber som disse kan sammen med andre som kunstig intelligens og deep learning nogle gange blive forvirrende og nemme at blande sammen.

Datavidenskab er fokuseret på studiet af data og hvordan man uddrager mening fra det, mens maskinlæring involverer forståelse og konstruktion af metoder, der bruger data til at forbedre ydeevne og forudsigelser.

En anden måde at sige det på er, at feltet for datavidenskab bestemmer de processer, systemer og værktøjer, der er nødvendige for at transformere data til indsigt, som derefter kan anvendes i forskellige brancher. Maskinlæring er et felt af kunstig intelligens, der gør det muligt for maskiner at opnå den menneskelignende evne til at lære og tilpasse sig gennem statistiske modeller og algoritmer.

Selvom der er tale om to separate begreber, er der en vis overlapning. Maskinlæring er faktisk en del af datavidenskab, og algoritmerne træner på data leveret af datavidenskab. De inkluderer begge nogle af de samme færdigheder som matematik, statistik, sandsynlighed og programmering.

Udfordringer ved datavidenskab og ML

Både datavidenskab og maskinlæring præsenterer deres eget sæt af udfordringer, som også hjælper med at adskille de to koncepter.

De primære udfordringer ved maskinlæring omfatter mangel på data eller diversitet i datasættet, hvilket gør det vanskeligt at udtrække værdifuld indsigt. En maskine kan ikke lære, hvis der ikke er tilgængelige data, mens et manglende datasæt gør det sværere at forstå mønstre. En anden udfordring ved maskinlæring er, at det er usandsynligt, at en algoritme kan udtrække information, når der er ingen eller få variationer.

Når det kommer til datavidenskab, omfatter dens største udfordringer behovet for en bred vifte af information og data til nøjagtig analyse. En anden er, at datavidenskabelige resultater nogle gange ikke bruges effektivt af beslutningstagerne i en virksomhed, og konceptet kan være svært at forklare for teams. Den præsenterer også forskellige privatlivsspørgsmål og etiske spørgsmål.

Anvendelser af hvert koncept

Mens datavidenskab og maskinlæring har en vis overlapning, når det kommer til applikationer, kan vi opdele hver enkelt.

Her er nogle eksempler på datavidenskabsapplikationer:

• Internetsøgning: Google-søgning er afhængig af datavidenskab til at søge efter specifikke resultater på en brøkdel af et sekund.
• Anbefalingssystemer: Datavidenskab er nøglen til skabelsen af ​​anbefalingssystemer.
• Billed-/talegenkendelse: Talegenkendelsessystemer som Siri og Alexa er afhængige af datavidenskab, ligesom billedgenkendelsessystemer.
• Gaming: Spilverdenen bruger datavidenskabsteknologi til at forbedre spiloplevelsen.

Her er nogle eksempler på anvendelser af maskinlæring:

• Finans: Maskinlæring bruges bredt i hele finansindustrien, hvor banker er afhængige af det for at identificere mønstre inde i data og for at forhindre svindel.
• Automation: Maskinlæring hjælper med at automatisere opgaver inden for forskellige industrier, såsom robotter i produktionsanlæg.
• Regering: Machine learning bruges ikke kun i den private sektor. Regeringsorganisationer bruger det til at styre offentlig sikkerhed og forsyningsselskaber.
• Healthcare: Maskinlæring forstyrrer sundhedsindustrien på mange måder. Det var en af ​​de første industrier, der adopterede maskinlæring med billedregistrering.

Hvis du ønsker at få nogle af færdighederne inden for disse felter, så sørg for at tjekke vores lister over bedste certificeringer for datalogi , machine learning.