Pembelajaran Mesin melawan Sains Data: Perbedaan Utama

Pembelajaran mesin (ML) dan sains data adalah dua konsep yang berbeda yang terkait dengan bidang kecerdasan buatan (AI). Kedua konsep ini bergantung pada data untuk meningkatkan produk, layanan, sistem, proses pengambilan keputusan, dan banyak lagi. Kedua pembelajaran mesin dan sains data juga sangat dicari sebagai jalur karir di dunia yang didorong oleh data saat ini.

Kedua ML dan sains data digunakan oleh ilmuwan data dalam bidang kerja mereka, dan keduanya diadopsi di hampir semua industri. Bagi siapa saja yang ingin terlibat dalam bidang ini, atau pemimpin bisnis yang ingin mengadopsi pendekatan yang didorong oleh AI ke dalam organisasi mereka, memahami kedua konsep ini sangat penting.

Apa itu Pembelajaran Mesin?

Pembelajaran mesin sering digunakan secara bergantian dengan kecerdasan buatan, tetapi itu tidak benar. Ini adalah teknik dan cabang AI yang terpisah yang bergantung pada algoritma untuk mengekstrak data dan memprediksi tren di masa depan. Perangkat lunak yang diprogram dengan model membantu insinyur melakukan teknik seperti analisis statistik untuk membantu memahami pola dalam himpunan data.

Pembelajaran mesin memberi mesin kemampuan untuk belajar tanpa diprogram secara eksplisit, itulah sebabnya perusahaan besar dan platform media sosial seperti Facebook (META ), Twitter, Instagram, dan YouTube menggunakannya untuk memprediksi minat dan merekomendasikan layanan, produk, dan lain-lain.

Sebagai seperangkat alat dan konsep, pembelajaran mesin adalah bagian dari sains data. Dengan demikian, jangkauannya jauh melampaui bidang ini. Ilmuwan data biasanya bergantung pada pembelajaran mesin untuk mengumpulkan informasi dengan cepat dan meningkatkan analisis tren.

Ketika datang ke insinyur pembelajaran mesin, profesional ini memerlukan berbagai keterampilan, seperti:

• Pemahaman mendalam tentang statistik dan probabilitas

• Keahlian dalam ilmu komputer

• Rekayasa perangkat lunak dan desain sistem

• Pengetahuan pemrograman

• Pemodelan data dan analisis

Apa itu Sains Data?

Sains data adalah studi tentang data dan bagaimana mengekstrak makna dari itu dengan menggunakan serangkaian metode, algoritma, alat, dan sistem. Semua ini memungkinkan ahli untuk mengekstrak wawasan dari data terstruktur dan tidak terstruktur. Ilmuwan data biasanya bertanggung jawab untuk mempelajari sejumlah besar data dalam repositori organisasi, dan studi sering melibatkan masalah konten dan bagaimana data dapat dimanfaatkan oleh perusahaan.

Dengan mempelajari data terstruktur atau tidak terstruktur, ilmuwan data dapat mengekstrak wawasan berharga tentang pola bisnis atau pemasaran, memungkinkan bisnis untuk berperforma lebih baik daripada pesaing.

Ilmuwan data menerapkan pengetahuan mereka ke bisnis, pemerintah, dan berbagai badan lain untuk meningkatkan keuntungan, mengembangkan produk, dan membangun infrastruktur dan sistem publik yang lebih baik.

Bidang sains data telah berkembang pesat berkat proliferasi smartphone dan digitalisasi banyak aspek kehidupan sehari-hari, yang telah menghasilkan sejumlah besar data yang tersedia bagi kita. Sains data juga telah dipengaruhi oleh Hukum Moore, yang merujuk pada gagasan bahwa komputasi secara dramatis meningkat dalam kekuatan sambil menurun dalam biaya relatif dari waktu ke waktu, menghasilkan ketersediaan luas daya komputasi yang murah. Sains data menghubungkan dua inovasi ini, dan dengan menggabungkan komponen-komponen ini, ilmuwan data dapat mengekstrak lebih banyak wawasan daripada sebelumnya dari data.

Profesional di bidang sains data juga memerlukan banyak keterampilan pemrograman dan analisis data, seperti:

• Pemahaman mendalam tentang bahasa pemrograman seperti Python

• Kemampuan untuk bekerja dengan sejumlah besar data terstruktur dan tidak terstruktur

• Matematika, statistik, probabilitas

• Visualisasi data

• Analisis dan pengolahan data untuk bisnis

• Algoritma dan model pembelajaran mesin

• Komunikasi dan kolaborasi tim

Perbedaan Antara Pembelajaran Mesin dan Sains Data

Setelah mendefinisikan apa itu masing-masing konsep, penting untuk mencatat perbedaan utama antara pembelajaran mesin dan sains data. Konsep seperti ini, bersama dengan yang lain seperti kecerdasan buatan dan pembelajaran dalam, dapat terkadang membingungkan dan mudah untuk dicampur.

Sains data fokus pada studi tentang data dan bagaimana mengekstrak makna dari itu, sedangkan pembelajaran mesin melibatkan memahami dan membangun metode yang menggunakan data untuk meningkatkan kinerja dan prediksi.

Cara lain untuk mengatakannya adalah bahwa bidang sains data menentukan proses, sistem, dan alat yang diperlukan untuk mengubah data menjadi wawasan, yang kemudian dapat diterapkan di berbagai industri. Pembelajaran mesin adalah bidang kecerdasan buatan yang memungkinkan mesin untuk mencapai kemampuan manusia seperti belajar dan beradaptasi melalui model statistik dan algoritma.

Meskipun ini adalah dua konsep yang terpisah, ada beberapa tumpang tindih. Pembelajaran mesin sebenarnya adalah bagian dari sains data, dan algoritma dilatih pada data yang disampaikan oleh sains data. Keduanya termasuk beberapa keterampilan yang sama seperti matematika, statistik, probabilitas, dan pemrograman.

Tantangan Sains Data dan ML

Kedua sains data dan pembelajaran mesin menyajikan tantangan mereka sendiri, yang juga membantu memisahkan kedua konsep ini.

Tantangan utama pembelajaran mesin termasuk kurangnya data atau keragaman dalam dataset, yang membuatnya sulit untuk mengekstrak wawasan berharga. Mesin tidak dapat belajar jika tidak ada data yang tersedia, sedangkan dataset yang kurang membuatnya lebih sulit untuk memahami pola. Tantangan lain dari pembelajaran mesin adalah bahwa tidak mungkin algoritma dapat mengekstrak informasi ketika tidak ada atau sedikit variasi.

Ketika datang ke sains data, tantangannya termasuk kebutuhan akan berbagai informasi dan data untuk analisis yang akurat. Yang lain adalah bahwa hasil sains data terkadang tidak digunakan secara efektif oleh pengambil keputusan dalam bisnis, dan konsep ini dapat sulit untuk dijelaskan kepada tim. Ini juga menyajikan berbagai masalah privasi dan etika.

Aplikasi dari Masing-Masing Konsep

Sementara sains data dan pembelajaran mesin memiliki beberapa tumpang tindih ketika datang ke aplikasi, kita dapat memecah masing-masing.

Berikut beberapa contoh aplikasi sains data:

• Pencarian Internet: Pencarian Google (GOOGL ) bergantung pada sains data untuk mencari hasil spesifik dalam sebagian detik.
• Sistem Rekomendasi: Sains data adalah kunci untuk pembuatan sistem rekomendasi.
• Pengenalan Gambar/Suara: Sistem pengenalan suara seperti Siri dan Alexa bergantung pada sains data, begitu juga sistem pengenalan gambar.
• Permainan: Dunia permainan menggunakan teknologi sains data untuk meningkatkan pengalaman permainan.

Berikut beberapa contoh aplikasi pembelajaran mesin:

• Keuangan: Pembelajaran mesin digunakan secara luas di seluruh industri keuangan, dengan bank bergantung pada itu untuk mengidentifikasi pola dalam data dan mencegah penipuan.
• Otomatisasi: Pembelajaran mesin membantu mengotomatisasi tugas dalam berbagai industri, seperti robot di pabrik manufaktur.
• Pemerintah: Pembelajaran mesin tidak hanya digunakan di sektor swasta. Organisasi pemerintah menggunakan itu untuk mengelola keamanan publik dan utilitas.
• Perawatan Kesehatan: Pembelajaran mesin mengganggu industri perawatan kesehatan dengan banyak cara. Ini adalah salah satu industri pertama yang mengadopsi pembelajaran mesin dengan deteksi gambar.

Jika Anda ingin memperoleh beberapa keterampilan dalam bidang ini, pastikan untuk memeriksa daftar sertifikasi terbaik kami untuk sains data dan pembelajaran mesin.