Masinõpe vs andmeteadus: peamised erinevused

Masinõpe (ML) ja andmeteadus on kaks eraldi mõistet, mis on seotud tehisintellekti (AI) valdkonnaga. Mõlemad kontseptsioonid tuginevad andmetele, et täiustada tooteid, teenuseid, süsteeme, otsustusprotsesse ja palju muud. Nii masinõpe kui ka andmeteadus on meie praeguses andmepõhises maailmas väga nõutud karjääriteed.

Andmeteadlased kasutavad oma töövaldkonnas nii ML-i kui ka andmeteadust ning neid võetakse kasutusele peaaegu igas tööstusharus. Kõigile, kes soovivad neis valdkondades osaleda, või iga ettevõtte juhi jaoks, kes soovivad oma organisatsioonis rakendada tehisintellektipõhist lähenemisviisi, on nende kahe kontseptsiooni mõistmine ülioluline.

Mis on masinõpe?

Masinõpet kasutatakse sageli tehisintellektiga sünonüümidena, kuid see on vale. See on eraldiseisev tehisintellekti tehnika ja haru, mis tugineb andmete eraldamiseks ja tulevikutrendide ennustamiseks algoritmidele. Mudelitega programmeeritud tarkvara aitab inseneridel läbi viia selliseid meetodeid nagu statistiline analüüs, et aidata paremini mõista andmekogumite mustreid.

Masinõpe annab masinatele võimaluse õppida ilma selgesõnaliselt programmeerimata, mistõttu kasutavad suuremad ettevõtted ja sotsiaalmeediaplatvormid, nagu Facebook, Twitter, Instagram ja YouTube, seda huvide ennustamiseks ning teenuste, toodete ja muu soovitamiseks.

Tööriistade ja kontseptsioonide kogumina on masinõpe andmeteaduse osa. Seda öeldes ulatub selle haare valdkonnast palju kaugemale. Andmeteadlased tuginevad tavaliselt masinõppele, et koguda teavet kiiresti ja parandada suundumuste analüüsi.

Kui rääkida masinõppeinseneridest, siis vajavad need spetsialistid laia valikut oskusi, näiteks:

• Sügav arusaam statistikast ja tõenäosusest

• Teadmised arvutiteadusest

• Tarkvaratehnika ja süsteemide projekteerimine

• Programmeerimise teadmised

• Andmete modelleerimine ja analüüs

Mis on andmeteadus?

Andmeteadus on andmete uurimine ja nende tähenduse eraldamine, kasutades mitmeid meetodeid, algoritme, tööriistu ja süsteeme. Kõik see võimaldab ekspertidel saada struktureeritud ja struktureerimata andmetest teadmisi. Andmeteadlased vastutavad tavaliselt suurte andmemahtude uurimise eest organisatsiooni hoidlas ning uuringud hõlmavad sageli sisuküsimusi ja seda, kuidas ettevõte saab andmeid kasutada.

Struktureeritud või struktureerimata andmeid uurides saavad andmeteadlased saada väärtuslikku teavet äri- või turundusmustrite kohta, võimaldades ettevõttel konkurentidega võrreldes paremini toimida.

Andmeteadlased rakendavad oma teadmisi ettevõtetes, valitsuses ja mitmesugustes muudes organites, et suurendada kasumit, uuendada tooteid ning ehitada paremat infrastruktuuri ja avalikke süsteeme.

Andmeteaduse valdkond on kõvasti edasi arenenud tänu nutitelefonide levikule ja igapäevaelu paljude osade digiteerimisele, mis on toonud kaasa uskumatu hulga andmeid. Andmeteadust on mõjutanud ka Moore'i seadus, mis viitab ideele, et andmetöötlus suurendab märkimisväärselt võimsust, samal ajal kui suhtelised kulud aja jooksul vähenevad, mis toob kaasa odava arvutusvõimsuse laiaulatusliku kättesaadavuse. Andmeteadus seob need kaks uuendust omavahel ja komponente kombineerides saavad andmeteadlased andmetest rohkem teavet kui kunagi varem.

Andmeteaduse valdkonna spetsialistid nõuavad ka palju programmeerimis- ja andmeanalüütilisi oskusi, näiteks:

• Sügav arusaam programmeerimiskeeltest nagu Python

• Võimalus töötada suure hulga struktureeritud ja struktureerimata andmetega

• Matemaatika, statistika, tõenäosus

• Andmete visualiseerimine

• Andmete analüüs ja töötlemine äri jaoks

• Masinõppe algoritmid ja mudelid

• Suhtlemine ja meeskonnatöö

Erinevused masinõppe ja andmeteaduse vahel

Pärast iga mõiste määratlemist on oluline märkida peamised erinevused masinõppe ja andmeteaduse vahel. Sellised mõisted koos teistega, nagu tehisintellekt ja süvaõpe, võivad mõnikord segadusse ajada ja kergesti segi ajada.

Andmeteadus keskendub andmete uurimisele ja sellele, kuidas neist tähendust eraldada, samas kui masinõpe hõlmab meetodite mõistmist ja konstrueerimist, mis kasutavad andmeid jõudluse ja prognooside parandamiseks.

Teine võimalus on see, et andmeteaduse valdkond määrab protsessid, süsteemid ja tööriistad, mida on vaja andmete muutmiseks arusaamadeks, mida saab seejärel rakendada erinevates tööstusharudes. Masinõpe on tehisintellekti valdkond, mis võimaldab masinatel statistiliste mudelite ja algoritmide abil saavutada inimesesarnase õppimis- ja kohanemisvõime.

Kuigi need on kaks erinevat mõistet, kattuvad need mõnevõrra. Masinõpe on tegelikult osa andmeteadusest ja algoritmid treenivad andmeteaduse edastatud andmete põhjal. Mõlemad hõlmavad samu oskusi, nagu matemaatika, statistika, tõenäosuse arvutamine ja programmeerimine.

Andmeteaduse ja ML väljakutsed

Nii andmeteadus kui ka masinõpe esitavad oma väljakutsed, mis aitab ka neid kahte mõistet eraldada.

Masinõppe peamisteks väljakutseteks on andmete puudumine või andmestiku mitmekesisus, mis muudab väärtuslike teadmiste hankimise keeruliseks. Masin ei saa õppida, kui puuduvad andmed, samas kui andmekogumi puudumine muudab mustrite mõistmise keerulisemaks. Teine masinõppe väljakutse on see, et on ebatõenäoline, et algoritm suudab teavet eraldada, kui variatsioone pole või on vähe.

Mis puutub andmeteadusesse, siis selle peamisteks väljakutseteks on vajadus täpse analüüsi jaoks väga erineva teabe ja andmete järele. Teine on see, et andmeteaduse tulemusi ei kasuta ettevõtte otsustajad mõnikord tõhusalt ja kontseptsiooni võib olla meeskondadele raske selgitada. Samuti tutvustatakse erinevaid privaatsus- ja eetilisi küsimusi.

Iga kontseptsiooni rakendused

Kuigi andmeteadusel ja masinõppel on rakenduste osas mõningane kattuvus, saame igaüks neist lahti võtta.

Siin on mõned näited andmeteaduse rakendustest:

• Internetiotsing: Google'i otsing tugineb andmeteadusele, et otsida konkreetseid tulemusi sekundi murdosa jooksul.
• Soovitussüsteemid: Andmeteadus on soovitussüsteemide loomisel võtmetähtsusega.
• Kujutise/kõnetuvastus: Kõnetuvastussüsteemid, nagu Siri ja Alexa, tuginevad andmeteadusele, nagu ka pildituvastussüsteemid.
• Gaming: Mängumaailm kasutab mängukogemuse parandamiseks andmeteaduse tehnoloogiat.

Siin on mõned masinõppe rakenduste näited:

• Rahandus: Masinõpet kasutatakse laialdaselt kogu finantssektoris, pangad kasutavad seda andmete sees olevate mustrite tuvastamisel ja pettuste ärahoidmisel.
• Automatiseerimine: Masinõpe aitab automatiseerida ülesandeid erinevates tööstusharudes, näiteks robotid tootmisettevõtetes.
• Valitsus: Masinõpet ei kasutata ainult erasektoris. Valitsusorganisatsioonid kasutavad seda avaliku turvalisuse ja kommunaalteenuste haldamiseks.
• Tervishoid: Masinõpe häirib tervishoiutööstust mitmel viisil. See oli üks esimesi tööstusharusid, mis võttis kasutusele pildituvastusega masinõppe.

Kui soovite omandada mõningaid oskusi nendes valdkondades, vaadake kindlasti meie parimate sertifikaatide loendit andmeteadus ja masinõpe.