Strojno učenje nasuprot znanosti o podacima: ključne razlike

Strojno učenje (ML) i podatkovna znanost dva su odvojena pojma koja su povezana s područjem umjetne inteligencije (AI). Oba koncepta oslanjaju se na podatke za poboljšanje proizvoda, usluga, sustava, procesa donošenja odluka i još mnogo toga. I strojno učenje i znanost o podacima također su vrlo traženi putevi karijere u našem trenutnom svijetu vođenom podacima.

I ML i znanost o podacima koriste znanstvenici za podatke u svom području rada i usvajaju se u gotovo svakoj industriji. Za svakoga tko se želi uključiti u ova područja, ili bilo kojeg poslovnog vođu koji želi usvojiti pristup vođen umjetnom inteligencijom u svojoj organizaciji, razumijevanje ova dva koncepta je ključno.

Što je strojno učenje?

Strojno učenje često se koristi kao sinonim za umjetnu inteligenciju, ali to je netočno. To je zasebna tehnika i grana umjetne inteligencije koja se oslanja na algoritme za izdvajanje podataka i predviđanje budućih trendova. Softver programiran s modelima pomaže inženjerima u provođenju tehnika poput statističke analize kako bi bolje razumjeli obrasce unutar skupova podataka.

Strojno učenje je ono što strojevima daje mogućnost učenja bez eksplicitnog programiranja, zbog čega ga velike tvrtke i platforme društvenih medija, kao što su Facebook, Twitter, Instagram i YouTube, koriste za predviđanje interesa i preporuku usluga, proizvoda i više.

Kao skup alata i koncepata, strojno učenje je dio znanosti o podacima. S time rečeno, njegov doseg daleko nadilazi polje. Znanstvenici koji se bave podacima obično se oslanjaju na strojno učenje kako bi brzo prikupili informacije i poboljšali analizu trendova.

Kada je riječ o inženjerima strojnog učenja, ti stručnjaci zahtijevaju širok raspon vještina, kao što su:

• Duboko razumijevanje statistike i vjerojatnosti

• Stručnost u informatici

• Programsko inženjerstvo i projektiranje sustava

• Znanje programiranja

• Modeliranje i analiza podataka

Što je znanost o podacima?

Znanost o podacima proučava podatke i kako iz njih izvući značenje pomoću niza metoda, algoritama, alata i sustava. Sve to omogućuje stručnjacima izvlačenje uvida iz strukturiranih i nestrukturiranih podataka. Znanstvenici koji se bave podacima obično su odgovorni za proučavanje velikih količina podataka unutar repozitorija organizacije, a studije često uključuju pitanja sadržaja i načina na koji tvrtka može iskoristiti podatke.

Proučavanjem strukturiranih ili nestrukturiranih podataka, znanstvenici koji se bave podacima mogu izvući vrijedne uvide o poslovnim ili marketinškim obrascima, omogućujući poduzeću da bude bolji od konkurencije.

Podatkovni znanstvenici primjenjuju svoje znanje u poslovanju, vladi i raznim drugim tijelima kako bi povećali profit, inovirali proizvode i izgradili bolju infrastrukturu i javne sustave.

Područje znanosti o podacima uvelike je napredovalo zahvaljujući širenju pametnih telefona i digitalizaciji mnogih dijelova svakodnevnog života, što je dovelo do nevjerojatne količine podataka koji su nam dostupni. Na znanost o podacima također je utjecao Mooreov zakon, koji se odnosi na ideju da računalstvo dramatično povećava snagu dok se s vremenom smanjuje relativna cijena, što dovodi do široke dostupnosti jeftine računalne snage. Znanost o podacima povezuje ove dvije inovacije zajedno, a kombiniranjem komponenti znanstvenici za podatke mogu izvući više uvida nego ikad prije iz podataka.

Profesionalci u području znanosti o podacima također zahtijevaju mnogo vještina programiranja i analize podataka, kao što su:

• Duboko razumijevanje programskih jezika poput Pythona

• Sposobnost rada s velikim količinama strukturiranih i nestrukturiranih podataka

• Matematika, statistika, vjerojatnost

• Vizualizacija podataka

• Analiza i obrada podataka za poslovanje

• Algoritmi i modeli strojnog učenja

• Komunikacija i timska suradnja

Razlike između strojnog učenja i podatkovne znanosti

Nakon definiranja što je svaki koncept, važno je uočiti glavne razlike između strojnog učenja i znanosti o podacima. Koncepti poput ovih, zajedno s drugima poput umjetne inteligencije i dubokog učenja, ponekad mogu biti zbunjujući i lako ih je pomiješati.

Znanost o podacima usmjerena je na proučavanje podataka i kako iz njih izvući značenje, dok strojno učenje uključuje razumijevanje i konstruiranje metoda koje koriste podatke za poboljšanje performansi i predviđanja.

Drugi način da se to izrazi jest da područje znanosti o podacima određuje procese, sustave i alate koji su potrebni za pretvaranje podataka u uvide, koji se potom mogu primijeniti u različitim industrijama. Strojno učenje je područje umjetne inteligencije koje omogućuje strojevima da postignu sposobnost učenja i prilagodbe sličnu ljudskoj putem statističkih modela i algoritama.

Iako su to dva odvojena pojma, postoji određeno preklapanje. Strojno učenje zapravo je dio znanosti o podacima, a algoritmi treniraju na podacima koje dostavlja znanost o podacima. Oboje uključuju neke od istih vještina kao što su matematika, statistika, vjerojatnost i programiranje.

Izazovi podatkovne znanosti i ML-a

I znanost o podacima i strojno učenje predstavljaju vlastiti skup izazova, što također pomaže u razdvajanju dva koncepta.

Primarni izazovi strojnog učenja uključuju nedostatak podataka ili raznolikost u skupu podataka, što otežava izvlačenje vrijednih uvida. Stroj ne može učiti ako nema dostupnih podataka, dok nedostatak skupa podataka otežava razumijevanje uzoraka. Još jedan izazov strojnog učenja je da je malo vjerojatno da algoritam može izvući informacije kada nema varijacija ili ih ima malo.

Kad je riječ o znanosti o podacima, njezini glavni izazovi uključuju potrebu za širokim spektrom informacija i podataka za točnu analizu. Drugi je da donositelji odluka u poduzeću ponekad ne koriste učinkovito rezultate znanosti o podacima, a taj koncept može biti teško objasniti timovima. Također predstavlja različita pitanja privatnosti i etike.

Primjene svakog koncepta

Dok se znanost o podacima i strojno učenje donekle preklapaju kada su u pitanju aplikacije, možemo raščlaniti svaku od njih.

Evo nekoliko primjera primjene znanosti o podacima:

• Pretraživanje interneta: Google pretraživanje oslanja se na znanost o podacima za pretraživanje određenih rezultata u djeliću sekunde.
• Sustavi preporuka: Znanost o podacima ključna je za stvaranje sustava preporuka.
• Prepoznavanje slike/govora: Sustavi za prepoznavanje govora poput Siri i Alexa oslanjaju se na znanost o podacima, kao i sustavi za prepoznavanje slike.
• Igre: Svijet igara koristi tehnologiju znanosti o podacima kako bi poboljšao iskustvo igranja.

Evo nekoliko primjera primjene strojnog učenja:

• Finance: Strojno učenje naširoko se koristi u financijskoj industriji, a banke se oslanjaju na njega za prepoznavanje uzoraka unutar podataka i sprječavanje prijevara.
• Automatizacija: Strojno učenje pomaže automatizirati zadatke unutar raznih industrija, poput robota u proizvodnim pogonima.
• Vlada: Strojno učenje ne koristi se samo u privatnom sektoru. Vladine organizacije koriste ga za upravljanje javnom sigurnošću i komunalnim uslugama.
• Zdravstvo: Strojno učenje remeti zdravstvenu industriju na mnogo načina. Bila je to jedna od prvih industrija koja je usvojila strojno učenje s detekcijom slike.

Ako želite steći neke od vještina unutar ovih polja, provjerite naše popise najboljih certifikata za znanost o podacima i stroj za učenje.