Մեքենայի ուսուցում ընդդեմ տվյալների գիտության. հիմնական տարբերություններ

Մեքենայական ուսուցումը (ML) և տվյալների գիտությունը երկու առանձին հասկացություններ են, որոնք առնչվում են արհեստական ​​ինտելեկտի (AI) ոլորտին: Երկու հասկացություններն էլ հիմնվում են տվյալների վրա՝ բարելավելու ապրանքները, ծառայությունները, համակարգերը, որոշումների կայացման գործընթացները և շատ ավելին: Ե՛վ մեքենայական ուսուցումը, և՛ տվյալների գիտությունը նույնպես շատ պահանջված են կարիերայի ուղիներից մեր ընթացիկ տվյալների վրա հիմնված աշխարհում:

Ե՛վ ML-ը, և՛ տվյալների գիտությունը օգտագործվում են տվյալների գիտնականների կողմից իրենց աշխատանքի ոլորտում, և դրանք ընդունվում են գրեթե բոլոր ոլորտներում: Յուրաքանչյուրի համար, ով ցանկանում է ներգրավվել այս ոլորտներում, կամ ցանկացած բիզնես առաջնորդ, որը ցանկանում է որդեգրել AI-ի վրա հիմնված մոտեցում իրենց կազմակերպությունում, այս երկու հասկացությունների ըմբռնումը շատ կարևոր է:

Ի՞նչ է մեքենաշինությունը

Մեքենայական ուսուցումը հաճախ օգտագործվում է արհեստական ​​ինտելեկտի հետ փոխադարձաբար, բայց դա ճիշտ չէ: Դա AI-ի առանձին տեխնիկա և ճյուղ է, որը հիմնված է ալգորիթմների վրա՝ տվյալների արդյունահանման և ապագա միտումները կանխատեսելու համար: Մոդելներով ծրագրավորված ծրագրակազմն օգնում է ինժեներներին իրականացնել այնպիսի տեխնիկա, ինչպիսին է վիճակագրական վերլուծությունը՝ օգնելու ավելի լավ հասկանալ օրինաչափությունները տվյալների հավաքածուներում:

Մեքենայական ուսուցումն այն է, ինչ մեքենաներին հնարավորություն է տալիս սովորել առանց հստակ ծրագրավորված լինելու, այդ իսկ պատճառով խոշոր ընկերությունները և սոցիալական մեդիա հարթակները, ինչպիսիք են Facebook-ը, Twitter-ը, Instagram-ը և YouTube-ը, օգտագործում են այն՝ կանխատեսելու հետաքրքրությունները և առաջարկելու ծառայություններ, ապրանքներ և այլն:

Որպես գործիքների և հասկացությունների մի շարք, մեքենայական ուսուցումը տվյալների գիտության մի մասն է: Այս ասելով, նրա հասանելիությունը դաշտից շատ է անցնում: Տվյալների գիտնականները սովորաբար ապավինում են մեքենայական ուսուցմանը` արագ տեղեկատվություն հավաքելու և միտումների վերլուծությունը բարելավելու համար:

Երբ խոսքը վերաբերում է մեքենայական ուսուցման ինժեներներին, այս մասնագետները պահանջում են հմտությունների լայն շրջանակ, ինչպիսիք են.

• Վիճակագրության և հավանականության խորը պատկերացում

• Փորձաքննություն համակարգչային գիտության ոլորտում

• Ծրագրային ապահովման ճարտարագիտություն և համակարգերի նախագծում

• Ծրագրավորման իմացություն

• Տվյալների մոդելավորում և վերլուծություն

Ի՞նչ է տվյալների գիտությունը:

Տվյալների գիտությունը տվյալների ուսումնասիրությունն է և ինչպես դրանցից իմաստ հանել՝ օգտագործելով մի շարք մեթոդներ, ալգորիթմներ, գործիքներ և համակարգեր: Այս բոլորը փորձագետներին հնարավորություն են տալիս պատկերացումներ կորզել կառուցվածքային և չկառուցված տվյալներից: Տվյալների գիտնականները սովորաբար պատասխանատու են կազմակերպության պահեստում մեծ քանակությամբ տվյալների ուսումնասիրման համար, և ուսումնասիրությունները հաճախ ներառում են բովանդակության հարցեր և ինչպես կարող են տվյալներն օգտագործել ընկերության կողմից:

Ուսումնասիրելով կառուցվածքային կամ չկառուցված տվյալները՝ տվյալների գիտնականները կարող են արժեքավոր պատկերացումներ ստանալ բիզնեսի կամ շուկայավարման օրինաչափությունների վերաբերյալ՝ հնարավորություն տալով բիզնեսին ավելի լավ հանդես գալ մրցակիցների նկատմամբ:

Տվյալների գիտնականներն իրենց գիտելիքները կիրառում են բիզնեսին, կառավարությանը և տարբեր այլ մարմիններին՝ շահույթը մեծացնելու, արտադրանքները նորարարելու և ավելի լավ ենթակառուցվածքներ և հանրային համակարգեր կառուցելու համար:

Տվյալների գիտության ոլորտը մեծ առաջընթաց է գրանցել սմարթֆոնների տարածման և առօրյա կյանքի շատ մասերի թվայնացման շնորհիվ, ինչը հանգեցրել է մեզ հասանելի տվյալների անհավանական քանակի: Տվյալների գիտությունը նույնպես ազդել է Մուրի օրենքի վրա, որը վերաբերում է այն գաղափարին, որ հաշվողական ուժը կտրուկ ավելանում է, մինչդեռ ժամանակի ընթացքում հարաբերական ծախսերը նվազում են, ինչը հանգեցնում է էժան հաշվողական հզորության լայնածավալ հասանելիությանը: Տվյալների գիտությունը կապում է այս երկու նորարարությունները միմյանց հետ, և բաղադրիչները համադրելով՝ տվյալների գիտնականները կարող են տվյալներից ավելի շատ պատկերացում ստանալ, քան երբևէ:

Տվյալների գիտության ոլորտի մասնագետները նաև պահանջում են ծրագրավորման և տվյալների վերլուծության շատ հմտություններ, ինչպիսիք են.

• Python-ի նման ծրագրավորման լեզուների խորը իմացություն

• Մեծ քանակությամբ կառուցվածքային և չկառուցված տվյալների հետ աշխատելու ունակություն

• Մաթեմատիկա, վիճակագրություն, հավանականություն

• Տվյալների արտացոլում

• Տվյալների վերլուծություն և մշակում բիզնեսի համար

• Մեքենայի ուսուցման ալգորիթմներ և մոդելներ

• Հաղորդակցություն և թիմային համագործակցություն

Տարբերությունները մեքենայական ուսուցման և տվյալների գիտության միջև

Յուրաքանչյուր հայեցակարգը սահմանելուց հետո կարևոր է նշել մեքենայական ուսուցման և տվյալների գիտության հիմնական տարբերությունները: Նման հասկացությունները, ինչպես նաև այլոց, ինչպիսիք են արհեստական ​​ինտելեկտը և խորը ուսուցումը, երբեմն կարող են շփոթեցնող և հեշտ խառնվել:

Տվյալների գիտությունը կենտրոնացած է տվյալների ուսումնասիրության և դրանցից իմաստ կորզելու վրա, մինչդեռ մեքենայական ուսուցումը ներառում է մեթոդների ըմբռնում և կառուցում, որոնք օգտագործում են տվյալները՝ կատարելագործման և կանխատեսումների համար:

Դա դնելու մեկ այլ ձև է, որ տվյալների գիտության ոլորտը որոշում է գործընթացները, համակարգերը և գործիքները, որոնք անհրաժեշտ են տվյալները պատկերացումների վերածելու համար, որոնք այնուհետև կարող են կիրառվել տարբեր ոլորտներում: Մեքենայական ուսուցումը արհեստական ​​ինտելեկտի ոլորտ է, որը հնարավորություն է տալիս մեքենաներին վիճակագրական մոդելների և ալգորիթմների միջոցով ձեռք բերել սովորելու և հարմարվելու մարդու նման կարողություն:

Թեև սրանք երկու առանձին հասկացություններ են, կա որոշակի համընկնումը: Մեքենայական ուսուցումն իրականում տվյալների գիտության մի մասն է, և ալգորիթմները վերապատրաստվում են տվյալների գիտության կողմից տրամադրված տվյալների վրա: Նրանք երկուսն էլ ներառում են նույն հմտությունները, ինչպիսիք են մաթեմատիկան, վիճակագրությունը, հավանականությունը և ծրագրավորումը:

Տվյալների գիտության և ML-ի մարտահրավերները

Ինչպես տվյալների գիտությունը, այնպես էլ մեքենայական ուսուցումը ներկայացնում են իրենց մարտահրավերների շարքը, ինչը նաև օգնում է առանձնացնել երկու հասկացությունները:

Մեքենայական ուսուցման առաջնային մարտահրավերները ներառում են տվյալների պակասը կամ բազմազանությունը տվյալների բազայում, ինչը դժվարացնում է արժեքավոր պատկերացումները: Մեքենան չի կարող սովորել, եթե առկա տվյալներ չկան, մինչդեռ տվյալների պակասը դժվարացնում է օրինաչափությունների ընկալումը: Մեքենայական ուսուցման մեկ այլ խնդիր այն է, որ քիչ հավանական է, որ ալգորիթմը կարողանա տեղեկատվություն կորզել, երբ տատանումներ չկան կամ քիչ են:

Երբ խոսքը վերաբերում է տվյալների գիտությանը, նրա հիմնական մարտահրավերները ներառում են ճշգրիտ վերլուծության համար տեղեկատվության և տվյալների լայն տեսականի անհրաժեշտությունը: Մեկ այլ մեկն այն է, որ տվյալների գիտության արդյունքները երբեմն արդյունավետորեն չեն օգտագործվում բիզնեսում որոշում կայացնողների կողմից, և հայեցակարգը կարող է դժվար լինել բացատրել թիմերին: Այն նաև ներկայացնում է գաղտնիության և էթիկական տարբեր խնդիրներ:

Յուրաքանչյուր հայեցակարգի կիրառություն

Թեև տվյալների գիտությունը և մեքենայական ուսուցումը որոշ համընկնում են հավելվածների հարցում, մենք կարող ենք բաժանել յուրաքանչյուրը:

Ահա տվյալների գիտության կիրառությունների մի քանի օրինակ.

• Ինտերնետ որոնում. Google որոնումը հիմնվում է տվյալների գիտության վրա՝ վայրկյանի մասում կոնկրետ արդյունքներ որոնելու համար:
• Առաջարկությունների համակարգեր. Տվյալների գիտությունը առանցքային է առաջարկությունների համակարգերի ստեղծման համար:
• Պատկերի/խոսքի ճանաչում. Խոսքի ճանաչման համակարգերը, ինչպիսիք են Siri-ն և Alexa-ն, հիմնված են տվյալների գիտության վրա, ինչպես նաև պատկերների ճանաչման համակարգերը:
• Մոլեխաղեր. Խաղերի աշխարհը օգտագործում է տվյալների գիտության տեխնոլոգիա՝ խաղերի փորձը բարելավելու համար:

Ահա մեքենայական ուսուցման մի քանի օրինակ.

• Ֆինանսներ. Մեքենայական ուսուցումը լայնորեն օգտագործվում է ամբողջ ֆինանսական ոլորտում, որտեղ բանկերը հենվում են դրա վրա՝ տվյալների ներսում օրինաչափությունները բացահայտելու և խարդախությունները կանխելու համար:
• Ավտոմատացում: Մեքենայական ուսուցումն օգնում է ավտոմատացնել առաջադրանքները տարբեր ոլորտներում, օրինակ՝ ռոբոտներն արտադրական գործարաններում:
• Կառավարություն. Մեքենայական ուսուցումը չի օգտագործվում միայն մասնավոր հատվածում: Պետական ​​կազմակերպություններն այն օգտագործում են հանրային անվտանգությունն ու կոմունալ ծառայությունները կառավարելու համար:
• Առողջապահություն: Մեքենայի ուսուցումը բազմաթիվ առումներով խաթարում է առողջապահության ոլորտը: Այն առաջին ոլորտներից մեկն էր, որն ընդունեց մեքենայական ուսուցումը պատկերների հայտնաբերման միջոցով:

Եթե ​​ցանկանում եք ձեռք բերել որոշ հմտություններ այս ոլորտներում, համոզվեք, որ ստուգեք մեր լավագույն վկայագրերի ցուցակները Տվյալների գիտությունը և Machine Learning.