Maschinelles Lernen vs. Data Science: Schlüsselunterschiede

Maschinelles Lernen (ML) und Data Science sind zwei separate Konzepte, die mit dem Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) zusammenhängen. Beide Konzepte basieren auf Daten, um Produkte, Dienstleistungen, Systeme, Entscheidungsprozesse und vieles mehr zu verbessern. Sowohl maschinelles Lernen als auch Data Science sind auch sehr gefragte Karrierewege in unserer heutigen datengetriebenen Welt.

Sowohl ML als auch Data Science werden von Datenwissenschaftlern in ihrem Arbeitsbereich verwendet und werden in fast jeder Branche eingesetzt. Für jeden, der in diese Bereiche einsteigen oder als Geschäftsführer einen KI-getriebenen Ansatz in sein Unternehmen einführen möchte, ist das Verständnis dieser beiden Konzepte von entscheidender Bedeutung.

Was ist Maschinelles Lernen?

Maschinelles Lernen wird oft mit künstlicher Intelligenz gleichgesetzt, aber das ist falsch. Es ist eine separate Technik und ein Teilbereich der KI, der auf Algorithmen basiert, um Daten zu extrahieren und zukünftige Trends vorherzusagen. Software, die mit Modellen programmiert ist, hilft Ingenieuren, Techniken wie statistische Analyse durchzuführen, um Muster innerhalb von Datensätzen besser zu verstehen.

Maschinelles Lernen gibt Maschinen die Fähigkeit, ohne explizite Programmierung zu lernen, was der Grund dafür ist, dass große Unternehmen und soziale Medienplattformen wie Facebook (META ), Twitter, Instagram und YouTube es verwenden, um Interessen vorherzusagen und Dienstleistungen, Produkte und mehr zu empfehlen.

Als eine Sammlung von Werkzeugen und Konzepten ist maschinelles Lernen ein Teil der Data Science. Mit anderen Worten, seine Reichweite geht jedoch weit über den Bereich hinaus. Datenwissenschaftler verlassen sich normalerweise auf maschinelles Lernen, um Informationen schnell zu sammeln und Trendanalysen zu verbessern.

Wenn es um maschinelles Lernen-Ingenieure geht, benötigen diese Fachleute eine breite Palette von Fähigkeiten, wie z.B.:

• Tiefes Verständnis von Statistik und Wahrscheinlichkeit

• Expertenwissen in Informatik

• Software-Engineering und Systemdesign

• Programmierkenntnisse

• Datenmodellierung und -analyse

Was ist Data Science?

Data Science ist die Erforschung von Daten und wie man Bedeutung daraus ableitet, indem man eine Reihe von Methoden, Algorithmen, Werkzeugen und Systemen verwendet. All diese ermöglichen es Experten, Erkenntnisse aus strukturierten und unstrukturierten Daten zu gewinnen. Datenwissenschaftler sind normalerweise dafür verantwortlich, große Mengen an Daten innerhalb eines Unternehmensrepositorys zu untersuchen, und die Studien umfassen oft Inhalte und wie die Daten vom Unternehmen genutzt werden können.

Durch die Untersuchung von strukturierten oder unstrukturierten Daten können Datenwissenschaftler wertvolle Erkenntnisse über Geschäfts- oder Marketingmuster gewinnen, was es dem Unternehmen ermöglicht, besser als die Konkurrenz zu performen.

Datenwissenschaftler wenden ihr Wissen auf Unternehmen, Regierungen und verschiedene andere Körperschaften an, um Gewinne zu steigern, Produkte zu innovieren und bessere Infrastrukturen und öffentliche Systeme aufzubauen.

Der Bereich der Data Science wurde stark durch die Verbreitung von Smartphones und die Digitalisierung vieler Teile des täglichen Lebens vorangetrieben, was zu einer unglaublichen Menge an Daten geführt hat, die uns zur Verfügung stehen. Data Science wurde auch von Moores Gesetz beeinflusst, das die Idee beschreibt, dass die Rechenleistung dramatisch zunimmt, während die relativen Kosten über die Zeit sinken, was zu einer weiten Verfügbarkeit von günstiger Rechenleistung geführt hat. Data Science verbindet diese beiden Innovationen miteinander, und durch die Kombination der Komponenten können Datenwissenschaftler mehr Erkenntnisse als je zuvor aus Daten gewinnen.

Fachleute im Bereich der Data Science benötigen auch eine Vielzahl von Programmier- und Datenanalysefähigkeiten, wie z.B.:

• Tiefes Verständnis von Programmiersprachen wie Python

• Fähigkeit, mit großen Mengen an strukturierten und unstrukturierten Daten zu arbeiten

• Mathematik, Statistik, Wahrscheinlichkeit

• Datenvisualisierung

• Datenanalyse und -verarbeitung für Unternehmen

• Maschinelles Lernen-Algorithmen und -Modelle

• Kommunikation und Teamzusammenarbeit

Unterschiede zwischen Maschinellem Lernen und Data Science

Nachdem wir definiert haben, was jedes Konzept ist, ist es wichtig, die wichtigsten Unterschiede zwischen maschinellem Lernen und Data Science zu beachten. Konzepte wie diese, sowie andere wie künstliche Intelligenz und Deep Learning, können manchmal verwirrend und leicht zu verwechseln sein.

Data Science konzentriert sich auf die Erforschung von Daten und wie man Bedeutung daraus ableitet, während maschinelles Lernen das Verständnis und die Konstruktion von Methoden umfasst, die Daten verwenden, um Leistung und Vorhersagen zu verbessern.

Eine andere Möglichkeit, es auszudrücken, ist, dass der Bereich der Data Science die Prozesse, Systeme und Werkzeuge bestimmt, die erforderlich sind, um Daten in Erkenntnisse umzuwandeln, die dann in verschiedenen Branchen angewendet werden können. Maschinelles Lernen ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz, der es Maschinen ermöglicht, die menschliche Fähigkeit des Lernens und Anpassens durch statistische Modelle und Algorithmen zu erlangen.

Obwohl diese zwei separate Konzepte sind, gibt es einige Überschneidungen. Maschinelles Lernen ist tatsächlich ein Teil der Data Science, und die Algorithmen werden auf Daten trainiert, die von der Data Science geliefert werden. Sie umfassen beide einige der gleichen Fähigkeiten wie Mathematik, Statistik, Wahrscheinlichkeit und Programmierung.

Herausforderungen von Data Science und ML

Sowohl Data Science als auch maschinelles Lernen stellen ihre eigenen Herausforderungen dar, was auch dazu beiträgt, die beiden Konzepte zu trennen.

Die primären Herausforderungen des maschinellen Lernens umfassen den Mangel an Daten oder die Vielfalt im Datensatz, was es schwierig macht, wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Eine Maschine kann nicht lernen, wenn keine Daten verfügbar sind, während ein fehlender Datensatz es schwieriger macht, Muster zu verstehen. Eine weitere Herausforderung des maschinellen Lernens ist, dass es unwahrscheinlich ist, dass ein Algorithmus Informationen extrahieren kann, wenn es keine oder wenige Variationen gibt.

Wenn es um Data Science geht, umfassen die Haupt-Herausforderungen die Notwendigkeit einer Vielzahl von Informationen und Daten für eine genaue Analyse. Eine weitere Herausforderung ist, dass die Ergebnisse der Data Science nicht immer effektiv von den Entscheidungsträgern in einem Unternehmen genutzt werden, und das Konzept kann schwierig zu erklären sein. Es stellt auch verschiedene Datenschutz- und ethische Probleme dar.

Anwendungen jedes Konzepts

Während Data Science und maschinelles Lernen einige Überschneidungen bei den Anwendungen haben, können wir jedes Konzept separat betrachten.

Hier sind einige Beispiele für Anwendungen von Data Science:

• Internet-Suche: Die Google-Suche basiert auf Data Science, um spezifische Ergebnisse in einer Sekunde zu finden.
• Empfehlungssysteme: Data Science ist der Schlüssel zur Erstellung von Empfehlungssystemen.
• Bild-/Spracherkennung: Spracherkennungssysteme wie Siri und Alexa basieren auf Data Science, ebenso wie Bilderkennungssysteme.
• Spielindustrie: Die Spielindustrie nutzt Data-Science-Technologie, um das Spielerlebnis zu verbessern.

Hier sind einige Beispiele für Anwendungen von maschinellem Lernen:

• Finanzen: Maschinelles Lernen wird in der Finanzindustrie weit verbreitet eingesetzt, wobei Banken darauf vertrauen, um Muster in Daten zu erkennen und Betrug zu verhindern.
• Automatisierung: Maschinelles Lernen hilft bei der Automatisierung von Aufgaben in verschiedenen Branchen, wie z.B. Roboter in Fabriken.
• Regierung: Maschinelles Lernen wird nicht nur im privaten Sektor eingesetzt. Regierungsorganisationen verwenden es, um öffentliche Sicherheit und Versorgung zu verwalten.
• Gesundheitswesen: Maschinelles Lernen verändert die Gesundheitsbranche auf viele Arten. Es war eine der ersten Branchen, die maschinelles Lernen mit Bilderkennung einsetzte.

Wenn Sie einige der Fähigkeiten in diesen Bereichen erwerben möchten, stellen Sie sicher, dass Sie unsere Listen der besten Zertifizierungen für Data Science und maschinelles Lernen überprüfen.