Vélnám vs gagnafræði: Lykilmunur

Vélnám (ML) og gagnafræði eru tvö aðskilin hugtök sem tengjast sviði gervigreindar (AI). Bæði hugtökin byggja á gögnum til að bæta vörur, þjónustu, kerfi, ákvarðanatökuferli og margt fleira. Bæði vélanám og gagnavísindi eru líka mjög eftirsóttar starfsferlar í núverandi gagnadrifna heimi okkar.

Bæði ML og gagnafræði eru notuð af gagnafræðingum á sínu starfssviði og þau eru tekin upp í næstum öllum atvinnugreinum. Fyrir alla sem vilja taka þátt á þessum sviðum, eða hvaða viðskiptaleiðtoga sem vill tileinka sér gervigreindardrifna nálgun inn í fyrirtæki sitt, er mikilvægt að skilja þessi tvö hugtök.

Hvað er vélinám?

Vélnám er oft notað til skiptis og gervigreind, en það er rangt. Það er sérstök tækni og grein gervigreindar sem byggir á reikniritum til að vinna úr gögnum og spá fyrir um framtíðarþróun. Hugbúnaður forritaður með líkönum hjálpar verkfræðingum að framkvæma tækni eins og tölfræðilega greiningu til að hjálpa til við að skilja betur mynstur innan gagnasafna.

Vélræn nám er það sem gefur vélum getu til að læra án þess að vera beinlínis forrituð, þess vegna nota helstu fyrirtæki og samfélagsmiðlar eins og Facebook, Twitter, Instagram og YouTube það til að spá fyrir um áhugamál og mæla með þjónustu, vörum og fleira.

Sem safn tækja og hugtaka er vélanám hluti af gagnavísindum. Að þessu sögðu nær svið þess langt út fyrir völlinn. Gagnafræðingar treysta venjulega á vélanám til að safna upplýsingum fljótt og bæta þróunargreiningu.

Þegar kemur að vélanámsverkfræðingum þurfa þessir sérfræðingar margs konar færni, svo sem:

• Djúpur skilningur á tölfræði og líkum

• Sérfræðiþekking í tölvunarfræði

• Hugbúnaðarverkfræði og kerfishönnun

• Forritunarþekking

• Gagnalíkanagerð og greining

Hvað er gagnafræði?

Gagnafræði er rannsókn á gögnum og hvernig á að draga merkingu úr þeim með því að nota röð af aðferðum, reikniritum, verkfærum og kerfum. Allt þetta gerir sérfræðingum kleift að draga innsýn úr skipulögðum og óskipulögðum gögnum. Gagnafræðingar eru venjulega ábyrgir fyrir því að rannsaka mikið magn af gögnum innan geymslu fyrirtækisins og rannsóknirnar fela oft í sér efnisatriði og hvernig fyrirtækið getur nýtt gögnin.

Með því að rannsaka skipulögð eða óskipulögð gögn geta gagnafræðingar dregið fram dýrmæta innsýn um viðskipti eða markaðsmynstur, sem gerir fyrirtækinu kleift að standa sig betur en samkeppnisaðila.

Gagnafræðingar nýta þekkingu sína til fyrirtækja, stjórnvalda og ýmissa annarra stofnana til að auka hagnað, nýjungar í vörum og byggja upp betri innviði og opinber kerfi.

Svið gagnafræði hefur náð miklum framförum þökk sé útbreiðslu snjallsíma og stafrænni væðingu víða í daglegu lífi, sem hefur leitt til ótrúlegs magns gagna sem er okkur tiltækt. Gagnafræði hefur einnig orðið fyrir áhrifum af lögmáli Moore, sem vísar til þeirrar hugmyndar að tölvunotkun aukist verulega í krafti en lækkar í hlutfallslegum kostnaði með tímanum, sem leiðir til víðtæks framboðs á ódýrri tölvuafli. Gagnafræði tengir þessar tvær nýjungar saman og með því að sameina íhlutina geta gagnafræðingar dregið meiri innsýn en nokkru sinni fyrr úr gögnum.

Sérfræðingar á sviði gagnavísinda þurfa einnig mikla forritun og gagnagreiningarhæfileika, svo sem:

• Djúpur skilningur á forritunarmálum eins og Python

• Hæfni til að vinna með mikið magn af skipulögðum og óskipulögðum gögnum

• Stærðfræði, tölfræði, líkur

• Sjónræn gögn

• Gagnagreining og úrvinnsla fyrir fyrirtæki

• Vélrænni reiknirit og líkön

• Samskipti og teymissamvinna

Munur á vélanámi og gagnafræði

Eftir að hafa skilgreint hvað hvert hugtak er, er mikilvægt að taka eftir meginmuninum á vélanámi og gagnafræði. Hugtök eins og þessi, ásamt öðrum eins og gervigreind og djúpt nám, geta stundum orðið ruglingsleg og auðvelt að blanda saman.

Gagnafræði beinist að rannsókn á gögnum og hvernig á að draga merkingu úr þeim, en vélanám felur í sér að skilja og smíða aðferðir sem nota gögn til að bæta árangur og spár.

Önnur leið til að orða það er að svið gagnafræði ákvarðar ferla, kerfi og verkfæri sem þarf til að umbreyta gögnum í innsýn, sem síðan er hægt að beita í mismunandi atvinnugreinum. Vélanám er svið gervigreindar sem gerir vélum kleift að ná mannlegri getu til að læra og aðlagast með tölfræðilegum líkönum og reikniritum.

Jafnvel þó að þetta séu tvö aðskilin hugtök, þá er nokkur skörun. Vélanám er í raun hluti af gagnavísindum og reikniritin þjálfa sig í gögnum sem gagnavísindin afhenda. Þeir innihalda báðir sömu færni eins og stærðfræði, tölfræði, líkur og forritun.

Áskoranir gagnafræði og ML

Bæði gagnavísindi og vélanám bjóða upp á sitt eigið sett af áskorunum, sem hjálpar einnig að aðskilja hugtökin tvö.

Helstu áskoranir vélanáms fela í sér skortur á gögnum eða fjölbreytileika í gagnapakkanum, sem gerir það erfitt að draga fram dýrmæta innsýn. Vél getur ekki lært ef engin tiltæk gögn eru til á meðan gagnasett sem vantar gerir það erfiðara að skilja mynstur. Önnur áskorun við vélanám er að það er ólíklegt að reiknirit geti dregið út upplýsingar þegar það eru engin eða fá afbrigði.

Þegar kemur að gagnavísindum eru helstu áskoranir þess meðal annars þörf fyrir fjölbreyttar upplýsingar og gögn til nákvæmrar greiningar. Önnur er sú að niðurstöður gagnavísinda eru stundum ekki notaðar á áhrifaríkan hátt af þeim sem taka ákvarðanir í fyrirtæki og erfitt getur verið að útskýra hugmyndina fyrir teymum. Það kynnir einnig ýmis persónuverndar- og siðferðileg álitamál.

Umsóknir hvers hugtaks

Þó að gagnafræði og vélanám hafi nokkra skörun þegar kemur að forritum, getum við sundurliðað hvert og eitt.

Hér eru nokkur dæmi um gagnavísindaforrit:

• Internetleit: Google leit byggir á gagnavísindum til að leita í tilteknum niðurstöðum á sekúndubroti.
• Meðmælakerfi: Gagnafræði er lykillinn að gerð meðmælakerfa.
• Mynd/talgreining: Talgreiningarkerfi eins og Siri og Alexa treysta á gagnavísindi, eins og myndgreiningarkerfi.
• Gaming: Heimur leikja notar gagnavísindatækni til að auka leikjaupplifunina.

Hér eru nokkur dæmi um notkun vélanáms:

• Fjármál: Vélnám er notað víða í fjármálageiranum, þar sem bankar treysta á það til að bera kennsl á mynstur inni í gögnum og til að koma í veg fyrir svik.
• Sjálfvirkni: Vélanám hjálpar til við að gera sjálfvirk verkefni innan ýmissa atvinnugreina, svo sem vélmenni í verksmiðjum.
• Ríkisstjórn: Vélnám er ekki bara notað í einkageiranum. Ríkisstofnanir nota það til að stjórna almannaöryggi og veitum.
• Heilbrigðisþjónusta: Vélanám truflar heilbrigðisiðnaðinn á margan hátt. Það var ein af fyrstu atvinnugreinunum til að taka upp vélanám með myndgreiningu.

Ef þú ert að leita að einhverju af færni á þessum sviðum, vertu viss um að skoða lista okkar yfir bestu vottanir fyrir gagnafræði og vél nám.