Μηχανική Μάθηση εναντίον Επιστήμης Δεδομένων: Βασικές Διαφορές

Η μηχανική μάθηση (ML) και η επιστήμη δεδομένων είναι δύο ξεχωριστές έννοιες που σχετίζονται με τον τομέα της τεχνητής νοημοσύνης (AI). Και οι δύο έννοιες βασίζονται σε δεδομένα για τη βελτίωση προϊόντων, υπηρεσιών, συστημάτων, διαδικασιών λήψης αποφάσεων και πολλά άλλα. Τόσο η μηχανική μάθηση όσο και η επιστήμη δεδομένων είναι επίσης ιδιαίτερα περιζήτητα μονοπάτια σταδιοδρομίας στον τρέχοντα κόσμο που βασίζεται στα δεδομένα.

Τόσο η ML όσο και η επιστήμη δεδομένων χρησιμοποιούνται από επιστήμονες δεδομένων στον τομέα εργασίας τους και υιοθετούνται σχεδόν σε κάθε κλάδο. Για όποιον θέλει να εμπλακεί σε αυτούς τους τομείς ή οποιονδήποτε επιχειρηματία που θέλει να υιοθετήσει μια προσέγγιση που βασίζεται στην τεχνητή νοημοσύνη στον οργανισμό του, η κατανόηση αυτών των δύο εννοιών είναι ζωτικής σημασίας.

Τι είναι η Μηχανική Εκμάθηση;

Η μηχανική μάθηση χρησιμοποιείται συχνά εναλλακτικά με την τεχνητή νοημοσύνη, αλλά αυτό είναι εσφαλμένο. Είναι μια ξεχωριστή τεχνική και κλάδος της τεχνητής νοημοσύνης που βασίζεται σε αλγόριθμους για την εξαγωγή δεδομένων και την πρόβλεψη μελλοντικών τάσεων. Το λογισμικό προγραμματισμένο με μοντέλα βοηθά τους μηχανικούς να διεξάγουν τεχνικές όπως η στατιστική ανάλυση για να βοηθήσουν στην καλύτερη κατανόηση των μοτίβων μέσα σε σύνολα δεδομένων.

Η μηχανική μάθηση είναι αυτό που δίνει στις μηχανές τη δυνατότητα να μαθαίνουν χωρίς να είναι ρητά προγραμματισμένες, γι' αυτό οι μεγάλες εταιρείες και πλατφόρμες μέσων κοινωνικής δικτύωσης, όπως το Facebook, το Twitter, το Instagram και το YouTube, το χρησιμοποιούν για να προβλέψουν ενδιαφέροντα και να προτείνουν υπηρεσίες, προϊόντα και άλλα.

Ως σύνολο εργαλείων και εννοιών, η μηχανική μάθηση είναι μέρος της επιστήμης δεδομένων. Τούτου λεχθέντος, η εμβέλειά του ξεπερνά πολύ το πεδίο. Οι επιστήμονες δεδομένων συνήθως βασίζονται στη μηχανική μάθηση για τη γρήγορη συλλογή πληροφοριών και τη βελτίωση της ανάλυσης τάσεων.

Όταν πρόκειται για μηχανικούς μηχανικής μάθησης, αυτοί οι επαγγελματίες απαιτούν ένα ευρύ φάσμα δεξιοτήτων, όπως:

• Βαθιά κατανόηση των στατιστικών και των πιθανοτήτων

• Εξειδίκευση στην επιστήμη των υπολογιστών

• Μηχανική λογισμικού και σχεδιασμός συστημάτων

• Γνώσεις προγραμματισμού

• Μοντελοποίηση και ανάλυση δεδομένων

Τι είναι η Επιστήμη των Δεδομένων;

Η επιστήμη των δεδομένων είναι η μελέτη των δεδομένων και ο τρόπος εξαγωγής νοήματος από αυτά χρησιμοποιώντας μια σειρά μεθόδων, αλγορίθμων, εργαλείων και συστημάτων. Όλα αυτά επιτρέπουν στους ειδικούς να εξάγουν πληροφορίες από δομημένα και μη δομημένα δεδομένα. Οι επιστήμονες δεδομένων είναι συνήθως υπεύθυνοι για τη μελέτη μεγάλων ποσοτήτων δεδομένων εντός του αποθετηρίου ενός οργανισμού και οι μελέτες συχνά αφορούν θέματα περιεχομένου και πώς τα δεδομένα μπορούν να αξιοποιηθούν από την εταιρεία.

Μελετώντας δομημένα ή μη δομημένα δεδομένα, οι επιστήμονες δεδομένων μπορούν να αντλήσουν πολύτιμες γνώσεις σχετικά με τα πρότυπα επιχειρήσεων ή μάρκετινγκ, επιτρέποντας στην επιχείρηση να έχει καλύτερες επιδόσεις έναντι των ανταγωνιστών.

Οι επιστήμονες δεδομένων εφαρμόζουν τις γνώσεις τους στις επιχειρήσεις, στην κυβέρνηση και σε διάφορους άλλους φορείς για να αυξήσουν τα κέρδη, να καινοτομήσουν προϊόντα και να δημιουργήσουν καλύτερες υποδομές και δημόσια συστήματα.

Ο τομέας της επιστήμης δεδομένων έχει προχωρήσει πολύ χάρη στον πολλαπλασιασμό των smartphone και την ψηφιοποίηση πολλών τμημάτων της καθημερινής ζωής, γεγονός που οδήγησε σε απίστευτο όγκο δεδομένων στη διάθεσή μας. Η επιστήμη των δεδομένων έχει επίσης επηρεαστεί από τον νόμο του Moore, ο οποίος αναφέρεται στην ιδέα ότι ο υπολογισμός αυξάνει δραματικά την ισχύ ενώ μειώνεται στο σχετικό κόστος με την πάροδο του χρόνου, οδηγώντας στη διαθεσιμότητα φθηνής υπολογιστικής ισχύος σε ευρεία κλίμακα. Η επιστήμη των δεδομένων συνδέει αυτές τις δύο καινοτομίες μεταξύ τους και συνδυάζοντας τα στοιχεία, οι επιστήμονες δεδομένων μπορούν να αντλήσουν περισσότερες γνώσεις από ποτέ από τα δεδομένα.

Οι επαγγελματίες στον τομέα της επιστήμης δεδομένων απαιτούν επίσης πολλές δεξιότητες προγραμματισμού και ανάλυσης δεδομένων, όπως:

• Βαθιά κατανόηση γλωσσών προγραμματισμού όπως η Python

• Ικανότητα εργασίας με μεγάλες ποσότητες δομημένων και μη δομημένων δεδομένων

• Μαθηματικά, στατιστικά, πιθανότητες

• Οπτικοποίηση δεδομένων

• Ανάλυση και επεξεργασία δεδομένων για επιχειρήσεις

• Αλγόριθμοι και μοντέλα μηχανικής μάθησης

• Επικοινωνία και ομαδική συνεργασία

Διαφορές μεταξύ Μηχανικής Μάθησης και Επιστήμης Δεδομένων

Αφού καθορίσετε τι είναι κάθε έννοια, είναι σημαντικό να σημειώσετε τις σημαντικές διαφορές μεταξύ της μηχανικής εκμάθησης και της επιστήμης δεδομένων. Έννοιες όπως αυτές, μαζί με άλλες όπως η τεχνητή νοημοσύνη και η βαθιά μάθηση, μερικές φορές μπορεί να μπερδευτούν και να μπερδευτούν εύκολα.

Η επιστήμη των δεδομένων επικεντρώνεται στη μελέτη των δεδομένων και στον τρόπο εξαγωγής νοήματος από αυτά, ενώ η μηχανική μάθηση περιλαμβάνει την κατανόηση και την κατασκευή μεθόδων που χρησιμοποιούν δεδομένα για τη βελτίωση της απόδοσης και των προβλέψεων.

Ένας άλλος τρόπος για να το θέσουμε είναι ότι το πεδίο της επιστήμης δεδομένων καθορίζει τις διαδικασίες, τα συστήματα και τα εργαλεία που απαιτούνται για τη μετατροπή των δεδομένων σε ιδέες, οι οποίες στη συνέχεια μπορούν να εφαρμοστούν σε διαφορετικούς κλάδους. Η μηχανική μάθηση είναι ένα πεδίο τεχνητής νοημοσύνης που επιτρέπει στις μηχανές να επιτύχουν την ανθρώπινη ικανότητα μάθησης και προσαρμογής μέσω στατιστικών μοντέλων και αλγορίθμων.

Παρόλο που πρόκειται για δύο ξεχωριστές έννοιες, υπάρχει κάποια επικάλυψη. Η μηχανική εκμάθηση είναι στην πραγματικότητα μέρος της επιστήμης δεδομένων και οι αλγόριθμοι εκπαιδεύονται σε δεδομένα που παρέχονται από την επιστήμη δεδομένων. Και οι δύο περιλαμβάνουν μερικές από τις ίδιες δεξιότητες όπως μαθηματικά, στατιστικές, πιθανότητες και προγραμματισμό.

Προκλήσεις Επιστήμης Δεδομένων και ML

Τόσο η επιστήμη δεδομένων όσο και η μηχανική μάθηση παρουσιάζουν το δικό τους σύνολο προκλήσεων, το οποίο βοηθά επίσης στον διαχωρισμό των δύο εννοιών.

Οι κύριες προκλήσεις της μηχανικής μάθησης περιλαμβάνουν την έλλειψη δεδομένων ή την ποικιλομορφία στο σύνολο δεδομένων, γεγονός που καθιστά δύσκολη την εξαγωγή πολύτιμων πληροφοριών. Ένα μηχάνημα δεν μπορεί να μάθει εάν δεν υπάρχουν διαθέσιμα δεδομένα, ενώ η έλλειψη δεδομένων καθιστά πιο δύσκολη την κατανόηση των μοτίβων. Μια άλλη πρόκληση της μηχανικής μάθησης είναι ότι είναι απίθανο ένας αλγόριθμος να μπορεί να εξάγει πληροφορίες όταν δεν υπάρχουν ή υπάρχουν λίγες παραλλαγές.

Όσον αφορά την επιστήμη των δεδομένων, οι κύριες προκλήσεις της περιλαμβάνουν την ανάγκη για μεγάλη ποικιλία πληροφοριών και δεδομένων για ακριβή ανάλυση. Ένα άλλο είναι ότι τα αποτελέσματα της επιστήμης δεδομένων μερικές φορές δεν χρησιμοποιούνται αποτελεσματικά από τους υπεύθυνους λήψης αποφάσεων σε μια επιχείρηση και η ιδέα μπορεί να είναι δύσκολο να εξηγηθεί στις ομάδες. Παρουσιάζει επίσης διάφορα ζητήματα ιδιωτικότητας και ηθικής.

Εφαρμογές κάθε έννοιας

Ενώ η επιστήμη των δεδομένων και η μηχανική μάθηση έχουν κάποια επικάλυψη όσον αφορά τις εφαρμογές, μπορούμε να αναλύσουμε κάθε μία.

Ακολουθούν μερικά παραδείγματα εφαρμογών επιστήμης δεδομένων:

• Αναζήτηση στο Διαδίκτυο: Η αναζήτηση Google βασίζεται στην επιστήμη δεδομένων για την αναζήτηση συγκεκριμένων αποτελεσμάτων σε κλάσματα δευτερολέπτου.
• Συστήματα σύστασης: Η επιστήμη των δεδομένων είναι το κλειδί για τη δημιουργία συστημάτων συστάσεων.
• Αναγνώριση εικόνας/ομιλίας: Τα συστήματα αναγνώρισης ομιλίας όπως το Siri και η Alexa βασίζονται στην επιστήμη των δεδομένων, όπως και τα συστήματα αναγνώρισης εικόνων.
• Παιχνίδι: Ο κόσμος του gaming χρησιμοποιεί τεχνολογία επιστήμης δεδομένων για να βελτιώσει την εμπειρία παιχνιδιού.

Ακολουθούν μερικά παραδείγματα εφαρμογών μηχανικής μάθησης:

• Οικονομικών: Η μηχανική μάθηση χρησιμοποιείται ευρέως σε ολόκληρο τον χρηματοοικονομικό κλάδο, με τις τράπεζες να βασίζονται σε αυτήν για τον εντοπισμό μοτίβων στο εσωτερικό των δεδομένων και την πρόληψη της απάτης.
• Αυτοματισμοί: Η μηχανική εκμάθηση βοηθά στην αυτοματοποίηση εργασιών σε διάφορους κλάδους, όπως τα ρομπότ σε εργοστάσια παραγωγής.
• Κυβέρνηση: Η μηχανική μάθηση δεν χρησιμοποιείται μόνο στον ιδιωτικό τομέα. Οι κυβερνητικοί οργανισμοί το χρησιμοποιούν για τη διαχείριση της δημόσιας ασφάλειας και των υπηρεσιών κοινής ωφέλειας.
• Φροντίδα υγείας: Η μηχανική μάθηση διαταράσσει τον κλάδο της υγείας με πολλούς τρόπους. Ήταν μια από τις πρώτες βιομηχανίες που υιοθέτησαν τη μηχανική μάθηση με ανίχνευση εικόνας.

Αν θέλετε να αποκτήσετε κάποιες από τις δεξιότητες σε αυτά τα πεδία, φροντίστε να δείτε τις λίστες μας με τις καλύτερες πιστοποιήσεις για επιστημονικά δεδομένα και μάθηση μηχανής.