Koneoppiminen vs. tietotiede: keskeiset erot

Koneoppiminen (ML) ja datatiede ovat kaksi erillistä käsitettä, jotka liittyvät tekoälyn (AI) alaan. Molemmat konseptit perustuvat tietoihin parantaakseen tuotteita, palveluita, järjestelmiä, päätöksentekoprosesseja ja paljon muuta. Sekä koneoppiminen että datatiede ovat myös erittäin haluttuja urapolkuja nykyisessä datavetoisessa maailmassamme.

Sekä ML- että datatiedettä käyttävät tietotieteilijät työssään, ja ne ovat omaksumassa lähes kaikilla toimialoilla. Jokaiselle, joka haluaa osallistua näillä aloilla, tai jokaiselle yritysjohtajalle, joka haluaa omaksua tekoälylähtöisen lähestymistavan organisaatiossaan, näiden kahden käsitteen ymmärtäminen on ratkaisevan tärkeää.

Mikä on koneoppiminen?

Koneoppimista käytetään usein synkkänä tekoälyn kanssa, mutta se on väärin. Se on erillinen tekoälyn tekniikka ja haara, joka luottaa algoritmeihin tiedon poimimiseen ja tulevaisuuden trendien ennustamiseen. Malleilla ohjelmoidut ohjelmistot auttavat insinöörejä suorittamaan tilastoanalyysin kaltaisia ​​tekniikoita, jotka auttavat ymmärtämään paremmin tietojoukkojen malleja.

Koneoppiminen antaa koneille mahdollisuuden oppia ilman, että niitä on erikseen ohjelmoitu, minkä vuoksi suuret yritykset ja sosiaalisen median alustat, kuten Facebook, Twitter, Instagram ja YouTube, käyttävät sitä kiinnostuksen kohteiden ennustamiseen ja palveluiden, tuotteiden ja muiden suosittelemiseen.

Koneoppiminen on työkalujen ja käsitteiden joukkona osa datatieteitä. Näin ollen sen ulottuvuus ulottuu paljon kentän ulkopuolelle. Tietotieteilijät luottavat yleensä koneoppimiseen kerätäkseen tietoa nopeasti ja parantaakseen trendianalyysiä.

Mitä tulee koneoppimisen insinööreihin, nämä ammattilaiset vaativat monenlaisia ​​taitoja, kuten:

• Tilastojen ja todennäköisyyksien syvällinen ymmärtäminen

• Tietojenkäsittelytieteen asiantuntemus

• Ohjelmistosuunnittelu ja järjestelmäsuunnittelu

• Ohjelmointiosaaminen

• Tiedon mallinnus ja analysointi

Mikä on tietotiede?

Datatiede on datan tutkimusta ja sitä, miten siitä saadaan merkitys käyttämällä useita menetelmiä, algoritmeja, työkaluja ja järjestelmiä. Kaikki nämä antavat asiantuntijoille mahdollisuuden poimia näkemyksiä strukturoidusta ja strukturoimattomasta tiedosta. Tietotieteilijät ovat yleensä vastuussa suurten tietomäärien tutkimisesta organisaation arkiston sisällä, ja tutkimuksissa on usein kyse sisältökysymyksistä ja siitä, miten yritys voi hyödyntää dataa.

Tutkimalla jäsenneltyä tai strukturoimatonta dataa datatutkijat voivat poimia arvokkaita oivalluksia liiketoiminnasta tai markkinointimalleista, jolloin yritys voi menestyä kilpailijoihin verrattuna.

Datatieteilijät soveltavat tietojaan yrityksissä, hallituksessa ja monissa muissa tahoissa lisätäkseen voittoja, innovoidakseen tuotteita ja rakentaakseen parempaa infrastruktuuria ja julkisia järjestelmiä.

Datatieteen ala on edistynyt valtavasti älypuhelimien yleistymisen ja monien arkielämän osien digitalisoitumisen ansiosta, mikä on johtanut siihen, että käytettävissämme on uskomaton määrä tietoa. Tietotieteeseen on vaikuttanut myös Mooren laki, joka viittaa ajatukseen, että tietojenkäsittely lisää dramaattisesti tehoa samalla kun suhteelliset kustannukset laskevat ajan myötä, mikä johtaa halvan laskentatehon laajamittaiseen saatavuuteen. Datatiede yhdistää nämä kaksi innovaatiota, ja yhdistämällä komponentit datatieteilijät voivat poimia tiedoista enemmän tietoa kuin koskaan ennen.

Datatieteen alan ammattilaiset vaativat myös paljon ohjelmointi- ja data-analytiikkataitoja, kuten:

• Syvä ymmärrys ohjelmointikielistä, kuten Python

• Kyky työskennellä suurten strukturoidun ja strukturoimattoman tiedon kanssa

• Matematiikka, tilastot, todennäköisyys

• Tietojen visualisointi

• Tietojen analysointi ja käsittely yrityksille

• Koneoppimisalgoritmit ja -mallit

• Viestintä ja tiimiyhteistyö

Koneoppimisen ja tietotieteen erot

Kun olet määritellyt kunkin käsitteen, on tärkeää huomata koneoppimisen ja datatieteen väliset suuret erot. Tällaiset käsitteet, samoin kuin muut, kuten tekoäly ja syväoppiminen, voivat joskus olla hämmentäviä ja helposti sekoittuvia.

Datatiede keskittyy datan tutkimiseen ja sen merkityksen poimimiseen, kun taas koneoppiminen käsittää menetelmien ymmärtämisen ja rakentamisen, jotka käyttävät dataa suorituskyvyn ja ennusteiden parantamiseen.

Toinen tapa ilmaista se on, että datatieteen ala määrittää prosessit, järjestelmät ja työkalut, joita tarvitaan tietojen muuntamiseen oivalluksiksi, joita voidaan sitten soveltaa eri toimialoilla. Koneoppiminen on tekoälyn ala, jonka avulla koneet voivat saavuttaa ihmismäisen kyvyn oppia ja mukautua tilastollisten mallien ja algoritmien avulla.

Vaikka nämä ovat kaksi erillistä käsitettä, niissä on päällekkäisyyttä. Koneoppiminen on itse asiassa osa datatieteitä, ja algoritmit harjoittelevat datatieteen toimittamaa dataa. Molemmissa on joitain samoja taitoja, kuten matematiikka, tilastot, todennäköisyyslaskenta ja ohjelmointi.

Datatieteen ja ML:n haasteet

Sekä datatiede että koneoppiminen asettavat omat haasteensa, mikä myös auttaa erottamaan nämä kaksi käsitettä.

Koneoppimisen ensisijaisia ​​haasteita ovat tiedon puute tai tietojoukon monimuotoisuus, mikä vaikeuttaa arvokkaiden oivallusten poimimista. Kone ei voi oppia, jos dataa ei ole saatavilla, kun taas puuttuva tietojoukko vaikeuttaa kuvioiden ymmärtämistä. Toinen koneoppimisen haaste on se, että on epätodennäköistä, että algoritmi pystyy poimimaan tietoa, jos muunnelmia ei ole tai niitä on vähän.

Mitä tulee datatieteeseen, sen suurimpiin haasteisiin kuuluu tarve saada monenlaista tietoa ja dataa tarkkaan analysointiin. Toinen asia on se, että datatieteen tulokset eivät toisinaan ole yrityksen päättäjien käytössä tehokkaasti, ja käsitettä voi olla vaikea selittää tiimeille. Se esittelee myös erilaisia ​​yksityisyyttä ja eettisiä kysymyksiä.

Jokaisen käsitteen sovellukset

Vaikka datatiede ja koneoppiminen ovat osittain päällekkäisiä sovellusten suhteen, voimme jakaa ne jokaisen.

Tässä on esimerkkejä datatieteen sovelluksista:

• Internet-haku: Google-haku luottaa datatieteeseen hakeakseen tiettyjä tuloksia sekunnin murto-osassa.
• Suositusjärjestelmät: Datatiede on avainasemassa suositusjärjestelmien luomisessa.
• Kuvan/puheentunnistus: Puheentunnistusjärjestelmät, kuten Siri ja Alexa, luottavat datatieteeseen, kuten myös kuvantunnistusjärjestelmät.
• pelaamista: Pelimaailma käyttää datatieteen teknologiaa parantaakseen pelikokemusta.

Tässä muutamia esimerkkejä koneoppimisen sovelluksista:

• Rahoitus: Koneoppimista käytetään laajalti koko rahoitusalalla, ja pankit luottavat siihen tunnistaakseen datassa olevia malleja ja estääkseen petoksia.
• Automaatio: Koneoppiminen auttaa automatisoimaan tehtäviä eri toimialoilla, kuten robotit tuotantolaitoksissa.
• Hallitus: Koneoppimista ei käytetä vain yksityisellä sektorilla. Hallituksen organisaatiot käyttävät sitä yleisen turvallisuuden ja laitosten hallintaan.
• Terveydenhuolto: Koneoppiminen häiritsee terveydenhuoltoalaa monin tavoin. Se oli yksi ensimmäisistä toimialoista, jotka ottivat käyttöön koneoppimisen kuvantunnistuksen kanssa.

Jos haluat hankkia joitain taitoja näillä aloilla, muista tutustua luetteloihimme parhaista sertifikaateista tietojenkäsittely ja koneoppiminen.