Machine Learning vs Data Science: Avaineroiset Eroavaisuudet

Machine learning (ML) ja data science ovat kaksi erillistä käsitettä, jotka liittyvät tekoälyyn (AI). Molemmat käsitteet perustuvat dataan, jotta voidaan parantaa tuotteita, palveluita, järjestelmiä, päätöksentekoprosesseja ja paljon muuta. Sekä machine learning että data science ovat myös erittäin suositeltuja urapolkuja nykyisessä dataohjatussa maailmassamme.

Molemmat ML ja data science käytetään data tutkijoiden työssä, ja ne ovat omaksuttu lähes jokaisessa teollisuudessa. Kaikille, jotka haluavat osallistua näihin aloihin, tai johtajille, jotka haluavat omaksua tekoälylähestymistavan organisaatioonsa, on tärkeää ymmärtää näitä kahta käsitettä.

Mitä on Machine Learning?

Machine learningia käytetään usein vaihtoehtoisesti tekoälyn kanssa, mutta se on väärin. Se on erillinen tekniikka ja tekoälyn haara, joka perustuu algoritmeihin, joilla voidaan poimia dataa ja ennustaa tulevia trendejä. Ohjelmistot, joissa on malleja, auttavat insinöörejä suorittamaan tekniikoita, kuten tilastollista analyysiä, jotta voidaan paremmin ymmärtää kuviota datajoukoissa.

Machine learning antaa koneille kyvyn oppia ilman, että niitä ohjelmoidaan eksplisiittisesti, miksi suuret yritykset ja sosiaalisen median alustat, kuten Facebook, Twitter, Instagram ja YouTube, käyttävät sitä ennustamaan kiinnostuksia ja suosittelemassa palveluita, tuotteita ja paljon muuta.

Työkaluina ja käsitteinä machine learning on osa data sciencea. Sanottuna, sen ulottuvuus menee paljon pidemmälle kuin kenttä. Data tutkijat luottavat yleensä machine learningiin kerätäkseen tietoa nopeasti ja parantamaan trendianalyysiä.

Kun puhutaan machine learning insinööreistä, nämä ammattilaiset vaativat laajan valikoiman taitoja, kuten:

• Syvä ymmärrys tilastosta ja todennäköisyydestä

• Asiakirja tietokoneen tieteestä

• Ohjelmistosuunnittelu ja järjestelmien suunnittelu

• Ohjelmointitietämys

• Data mallinnus ja analyysi

Mitä on Data Science?

Data science on datan tutkimus ja siitä, miten siitä voidaan poimia merkitystä käyttämällä sarjaa menetelmiä, algoritmeja, työkaluja ja järjestelmiä. Kaikki nämä mahdollistavat asiantuntijoiden poimia oivalluksia rakenteellisesta ja rakenteettomasta datasta. Data tutkijat ovat yleensä vastuussa tutkimasta suuria määriä dataa organisaation repositoriossa, ja tutkimukset usein liittyvät sisältöön ja siihen, miten dataa voidaan hyödyntää yrityksessä.

Tutkimalla rakenteellista tai rakenteetonta dataa, data tutkijat voivat poimia arvokkaita oivalluksia liiketoiminnan tai markkinointitrendien suhteen, mikä mahdollistaa yritykselle toimia paremmin kilpailijoiden kanssa.

Data tutkijat soveltavat tietämyksensä liiketoimintaan, hallitukseen ja muihin elimiin lisätäkseen voittoja, innovoimaan tuotteita ja rakentamaan parempia infra- ja julkisia järjestelmiä.

Data science on edennyt suuresti kiitos älypuhelinten yleistymisestä ja monien elämän osa-alueiden digitalisoinnista, mikä on johtanut uskomattomaan määrään dataa, joka on meille saatavilla. Data science on myös vaikuttanut Mooren lakiin, joka viittaa siihen, että laskennan teho kasvaa dramaattisesti suhteessa sen kustannuksiin ajan myötä, mikä on johtanut edullisen laskennan laajamittaiseen saatavuuteen. Data science yhdistää nämä kaksi innovaatiota, ja yhdistämällä komponentit, data tutkijat voivat poimia enemmän oivalluksia kuin koskaan aiemmin datasta.

Ammatinharjoittajat data science -kentällä vaativat myös paljon ohjelmointi- ja data-analytiikka taitoja, kuten:

• Syvä ymmärrys ohjelmointikielistä, kuten Python

• Kyky työskennellä suurten määrien rakenteellisen ja rakenteettoman datan kanssa

• Matematiikka, tilastot, todennäköisyys

• Data visualisointi

• Data analyysi ja prosessointi liiketoiminnassa

• Machine learning algoritmit ja mallit

• Viestintä ja tiimien yhteistyö

Eroavaisuudet Machine Learningin ja Data Science välillä

Määriteltyäni, mitä kumpikaan käsite on, on tärkeää huomata suuret eroavaisuudet machine learningin ja data science välillä. Käsitteet, kuten nämä, sekä muut, kuten tekoäly ja syvä oppiminen, voivat toisinaan olla hämmentäviä ja helppo sekoittaa.

Data science keskittyy datan tutkimukseen ja siihen, miten siitä voidaan poimia merkitystä käyttämällä sarjaa menetelmiä, algoritmeja, työkaluja ja järjestelmiä. Machine learning puolestaan sisältää ymmärtämisen ja rakentamisen menetelmiä, jotka käyttävät dataa parantamaan suorituskykyä ja ennusteita.

Toinen tapa sanoa se on, että data science määrittää prosessit, järjestelmät ja työkalut, joita tarvitaan datan muuttamiseen oivalluksiksi, jotka voidaan soveltaa eri teollisuuksissa. Machine learning on tekoälyn ala, joka mahdollistaa koneille saavuttaa inhimillinen kyky oppia ja sopeutua tilastollisten mallien ja algoritmien kautta.

Vaikka nämä ovat kaksi erillistä käsitettä, on jonkin verran päällekkäisyyttä. Machine learning on osa data sciencea, ja algoritmit koulutetaan dataan, jonka data science toimittaa. Molemmat sisältävät joitakin samoja taitoja, kuten matematiikka, tilastot, todennäköisyys ja ohjelmointi.

Data Science ja ML:n Haasteet

Sekä data science että machine learning esittävät omat haasteensa, mikä myös auttaa erottamaan nämä kaksi käsitettä.

Machine learningin ensisijaiset haasteet sisältävät datan puutteen tai monimuotoisuuden puutteen datassa, mikä tekee vaikeaksi poimia arvokkaita oivalluksia. Kone ei voi oppia, jos dataa ei ole saatavilla, kun taas datan puute tekee vaikeaksi ymmärtää kuviota. Machine learningin toinen haaste on, että algoritmi ei voi poimia tietoa, kun on vähän tai ei ollenkaan vaihtelua.

Kun puhutaan data sciencesta, sen päähaasteita ovat tarve laajasta tietovarasta ja datasta tarkkaan analyysiin. Toinen haaste on, että data science tulokset eivät aina ole tehokkaasti käytössä liiketoiminnan päätöksentekijöiden toiminnassa, ja käsite voi olla vaikea selittää tiimeille. Se esittää myös useita yksityisyyden ja eettisyyden ongelmia.

Käyttökohteet

Vaikka data science ja machine learningilla on joitakin yhteisiä sovelluksia, voimme jakaa ne.

Tässä on joitakin esimerkkejä data science sovelluksista:

• Internet-haku: Google-haku perustuu data scienceen etsimään tiettyjä tuloksia sekunnin murto-osassa.
• Suosittelujärjestelmät: Data science on avain suosittelujärjestelmien luomiseen.
• Kuvan/tunnistus: Puheentunnistusjärjestelmät, kuten Siri ja Alexa, perustuvat data scienceen, kuten myös kuvantunnistusjärjestelmät.
• Pelit: Pelimaailma käyttää data science -tekniikkaa parantamaan pelikokemusta.

Tässä on joitakin esimerkkejä machine learning sovelluksista:

• Rahoitus: Machine learningia käytetään laajasti rahoitusalan, pankkien luottamuksessa siihen, että ne tunnistavat kuviot datassa ja estävät petoksia.
• Automaatio: Machine learning auttaa automatisoimaan tehtäviä eri teollisuuksissa, kuten roboteilla valmistuslaitoksissa.
• Hallitus: Machine learningia ei käytetä ainoastaan yksityisellä sektorilla. Hallituslaitokset käyttävät sitä julkisen turvallisuuden ja julkisten palvelujen hallintaan.
• Terveydenhuolto: Machine learning on mullistamassa terveydenhuoltoalaa monin tavoin. Se oli yksi ensimmäisistä aloista, jotka omaksuivat machine learningin kuvantunnistuksella.

Jos haluat hankkia joitakin taitoja näistä aloista, tarkista luettelomme data science ja machine learning sertifikaateista.