Machine Learning vs Data Science: differenze chiave

L'apprendimento automatico (ML) e la scienza dei dati sono due concetti separati correlati al campo dell'intelligenza artificiale (AI). Entrambi i concetti si basano sui dati per migliorare prodotti, servizi, sistemi, processi decisionali e molto altro. Sia l’apprendimento automatico che la scienza dei dati sono percorsi di carriera molto ricercati nel nostro attuale mondo basato sui dati.

Sia il machine learning che la scienza dei dati sono utilizzati dai data scientist nel loro campo di lavoro e vengono adottati in quasi tutti i settori. Per chiunque desideri essere coinvolto in questi campi o per qualsiasi leader aziendale che desideri adottare un approccio basato sull'intelligenza artificiale nella propria organizzazione, comprendere questi due concetti è fondamentale.

Cos'è l'apprendimento automatico?

L'apprendimento automatico è spesso usato in modo intercambiabile con l'intelligenza artificiale, ma non è corretto. È una tecnica separata e un ramo dell'intelligenza artificiale che si basa su algoritmi per estrarre dati e prevedere le tendenze future. Il software programmato con modelli aiuta gli ingegneri a condurre tecniche come l'analisi statistica per aiutare a comprendere meglio i modelli all'interno dei set di dati.

L'apprendimento automatico è ciò che offre alle macchine la capacità di apprendere senza essere esplicitamente programmate, motivo per cui le principali aziende e piattaforme di social media, come Facebook, Twitter, Instagram e YouTube, lo utilizzano per prevedere interessi e consigliare servizi, prodotti e altro ancora.

In quanto insieme di strumenti e concetti, l'apprendimento automatico fa parte della scienza dei dati. Detto questo, la sua portata va ben oltre il campo. I data scientist di solito si affidano all'apprendimento automatico per raccogliere informazioni rapidamente e migliorare l'analisi delle tendenze.

Quando si tratta di ingegneri dell'apprendimento automatico, questi professionisti richiedono una vasta gamma di competenze, come ad esempio:

• Comprensione approfondita delle statistiche e della probabilità

• Competenza in informatica

• Ingegneria del software e progettazione di sistemi

• Conoscenza di programmazione

• Modellazione e analisi dei dati

Che cos'è la scienza dei dati?

La scienza dei dati è lo studio dei dati e di come estrarne significato utilizzando una serie di metodi, algoritmi, strumenti e sistemi. Tutto ciò consente agli esperti di estrarre approfondimenti da dati strutturati e non strutturati. I data scientist sono generalmente responsabili dello studio di grandi quantità di dati all'interno del repository di un'organizzazione e gli studi spesso riguardano questioni relative ai contenuti e al modo in cui i dati possono essere sfruttati dall'azienda.

Studiando dati strutturati o non strutturati, i data scientist possono estrarre preziose informazioni sui modelli aziendali o di marketing, consentendo all'azienda di ottenere risultati migliori rispetto alla concorrenza.

I data scientist applicano le loro conoscenze alle imprese, al governo e a vari altri enti per aumentare i profitti, innovare i prodotti e costruire infrastrutture e sistemi pubblici migliori.

Il campo della scienza dei dati è stato molto avanzato grazie alla proliferazione degli smartphone e alla digitalizzazione di molte parti della vita quotidiana, che ha portato a un'incredibile quantità di dati a nostra disposizione. La scienza dei dati è stata anche influenzata dalla legge di Moore, che si riferisce all'idea che il calcolo aumenta notevolmente la potenza mentre diminuisce il costo relativo nel tempo, portando alla disponibilità su larga scala di potenza di calcolo a basso costo. La scienza dei dati collega insieme queste due innovazioni e, combinando i componenti, i data scientist possono estrarre più informazioni che mai dai dati.

I professionisti nel campo della scienza dei dati richiedono anche molte capacità di programmazione e analisi dei dati, come ad esempio:

• Profonda conoscenza di linguaggi di programmazione come Python

• Capacità di lavorare con grandi quantità di dati strutturati e non strutturati

• Matematica, statistica, probabilità

• Visualizzazione dati

• Analisi ed elaborazione dei dati per le imprese

• Algoritmi e modelli di machine learning

• Comunicazione e collaborazione in team

Differenze tra apprendimento automatico e scienza dei dati

Dopo aver definito qual è ciascun concetto, è importante notare le principali differenze tra machine learning e data science. Concetti come questi, insieme ad altri come intelligenza artificiale e deep learning, a volte possono creare confusione e sono facili da confondere.

La scienza dei dati si concentra sullo studio dei dati e su come estrarne il significato, mentre l'apprendimento automatico implica la comprensione e la costruzione di metodi che utilizzano i dati per migliorare le prestazioni e le previsioni.

Un altro modo per dirlo è che il campo della scienza dei dati determina i processi, i sistemi e gli strumenti necessari per trasformare i dati in intuizioni, che possono quindi essere applicate in diversi settori. L'apprendimento automatico è un campo dell'intelligenza artificiale che consente alle macchine di raggiungere la capacità umana di apprendere e adattarsi attraverso modelli statistici e algoritmi.

Anche se questi sono due concetti separati, c'è qualche sovrapposizione. L'apprendimento automatico fa effettivamente parte della scienza dei dati e gli algoritmi si addestrano sui dati forniti dalla scienza dei dati. Entrambi includono alcune delle stesse abilità come matematica, statistica, probabilità e programmazione.

Sfide della scienza dei dati e del machine learning

Sia la scienza dei dati che l'apprendimento automatico presentano una serie di sfide, che aiuta anche a separare i due concetti.

Le sfide principali dell'apprendimento automatico includono la mancanza di dati o la diversità nel set di dati, il che rende difficile estrarre informazioni preziose. Una macchina non può apprendere se non ci sono dati disponibili, mentre un set di dati carente rende più difficile la comprensione dei modelli. Un'altra sfida dell'apprendimento automatico è che è improbabile che un algoritmo possa estrarre informazioni quando non ci sono o poche variazioni.

Quando si tratta di scienza dei dati, le sue principali sfide includono la necessità di un'ampia varietà di informazioni e dati per un'analisi accurata. Un altro è che i risultati della scienza dei dati a volte non vengono utilizzati in modo efficace dai responsabili delle decisioni in un'azienda e il concetto può essere difficile da spiegare ai team. Presenta anche vari problemi di privacy ed etici.

Applicazioni di ciascun concetto

Mentre la scienza dei dati e l'apprendimento automatico hanno alcune sovrapposizioni quando si tratta di applicazioni, possiamo scomporre ciascuna di esse.

Ecco alcuni esempi di applicazioni di data science:

• Ricerca Internet: La ricerca di Google si basa sulla scienza dei dati per cercare risultati specifici in una frazione di secondo.
• Sistemi di raccomandazione: La scienza dei dati è la chiave per la creazione di sistemi di raccomandazione.
• Riconoscimento di immagini/voce: I sistemi di riconoscimento vocale come Siri e Alexa si basano sulla scienza dei dati, così come i sistemi di riconoscimento delle immagini.
• Gaming: Il mondo dei giochi utilizza la tecnologia della scienza dei dati per migliorare l'esperienza di gioco.

Ecco alcuni esempi di applicazioni di machine learning:

• Finanza: L'apprendimento automatico è ampiamente utilizzato in tutto il settore finanziario, con le banche che fanno affidamento su di esso per identificare schemi all'interno dei dati e prevenire le frodi.
• Automazione: L'apprendimento automatico aiuta ad automatizzare le attività all'interno di vari settori, come i robot negli impianti di produzione.
• governo: L'apprendimento automatico non è utilizzato solo nel settore privato. Le organizzazioni governative lo utilizzano per gestire la sicurezza pubblica e i servizi pubblici.
• Assistenza sanitaria: Il machine learning sta sconvolgendo il settore sanitario in molti modi. È stato uno dei primi settori ad adottare l'apprendimento automatico con il rilevamento delle immagini.

Se stai cercando di acquisire alcune delle competenze in questi campi, assicurati di controllare i nostri elenchi delle migliori certificazioni per scienza dei dati ed machine learning.