למידת מכונה לעומת מדעי נתונים: הבדלים מרכזיים

למידת מכונה (ML) ומדעי הנתונים הם שני מושגים נפרדים הקשורים לתחום הבינה המלאכותית (AI). שני המושגים מסתמכים על נתונים כדי לשפר מוצרים, שירותים, מערכות, תהליכי קבלת החלטות ועוד הרבה יותר. גם למידת מכונה וגם מדעי הנתונים הם גם מסלולי קריירה מבוקשים מאוד בעולם מונע הנתונים הנוכחי שלנו.

גם ML וגם Data Science משמשים מדעני נתונים בתחום עבודתם, והם מאומצים כמעט בכל תעשייה. לכל מי שמחפש להשתלב בתחומים אלה, או לכל מנהיג עסקי המבקש לאמץ גישה מונעת בינה מלאכותית בארגון שלו, הבנת שני המושגים הללו היא חיונית.

מהי למידת מכונה?

למידת מכונה משמשת לעתים קרובות לסירוגין עם בינה מלאכותית, אבל זה לא נכון. זוהי טכניקה וענף נפרדים של AI המסתמכת על אלגוריתמים כדי לחלץ נתונים ולחזות מגמות עתידיות. תוכנה מתוכנתת עם מודלים עוזרת למהנדסים לבצע טכניקות כמו ניתוח סטטיסטי כדי לעזור להבין טוב יותר דפוסים בתוך מערכי נתונים.

למידת מכונה היא מה שנותן למכונות את היכולת ללמוד מבלי להיות מתוכנתים במפורש, וזו הסיבה שחברות גדולות ופלטפורמות מדיה חברתית, כמו פייסבוק, טוויטר, אינסטגרם ויוטיוב משתמשות בה כדי לחזות תחומי עניין ולהמליץ ​​על שירותים, מוצרים ועוד.

כמערכת של כלים ומושגים, למידת מכונה היא חלק ממדעי הנתונים. עם זאת, טווח ההגעה שלו הולך הרבה מעבר לתחום. מדעני נתונים בדרך כלל מסתמכים על למידת מכונה כדי לאסוף מידע במהירות ולשפר את ניתוח המגמות.

כשזה מגיע למהנדסי למידת מכונה, אנשי מקצוע אלה דורשים מגוון רחב של מיומנויות, כגון:

• הבנה מעמיקה של סטטיסטיקה והסתברות

• מומחיות במדעי המחשב

• הנדסת תוכנה ועיצוב מערכות

• ידע בתכנות

• מודלים וניתוח נתונים

מה זה מדע נתונים?

מדע נתונים הוא חקר הנתונים וכיצד להוציא מהם משמעות באמצעות סדרה של שיטות, אלגוריתמים, כלים ומערכות. כל אלו מאפשרים למומחים לחלץ תובנות מנתונים מובנים ולא מובנים. מדעני נתונים בדרך כלל אחראים לחקר כמויות גדולות של נתונים בתוך המאגר של ארגון, והמחקרים כוללים לרוב ענייני תוכן וכיצד החברה יכולה למנף את הנתונים.

על ידי לימוד נתונים מובנים או לא מובנים, מדעני נתונים יכולים לחלץ תובנות חשובות לגבי דפוסי עסק או שיווק, מה שיאפשר לעסק לבצע ביצועים טובים יותר על פני המתחרים.

מדעני נתונים מיישמים את הידע שלהם לעסקים, ממשלתיים וגופים שונים אחרים כדי להגדיל רווחים, לחדש מוצרים ולבנות תשתית ומערכות ציבוריות טובות יותר.

תחום מדעי הנתונים התקדם מאוד בזכות ריבוי הסמארטפונים והדיגיטציה של חלקים רבים בחיי היום יום, מה שהוביל לכמות מדהימה של נתונים זמינים לנו. מדעי הנתונים הושפעו גם מחוק מור, המתייחס לרעיון שהמחשוב מגדיל באופן דרמטי את ההספק תוך ירידה בעלות היחסית לאורך זמן, מה שמוביל לזמינות רחבת היקף של כוח מחשוב זול. מדעי הנתונים מקשרים את שני החידושים הללו יחד, ועל ידי שילוב המרכיבים, מדעני נתונים יכולים להפיק יותר תובנות מאי פעם מהנתונים.

אנשי מקצוע בתחום מדעי הנתונים דורשים גם הרבה מיומנויות תכנות וניתוח נתונים, כגון:

• הבנה עמוקה של שפות תכנות כמו Python

• יכולת עבודה עם כמויות גדולות של נתונים מובנים ולא מובנים

• מתמטיקה, סטטיסטיקה, הסתברות

• נתונים להדמיה

• ניתוח ועיבוד נתונים לעסקים

• אלגוריתמים ומודלים של למידת מכונה

• תקשורת ושיתוף פעולה בצוות

ההבדלים בין למידת מכונה למדעי נתונים

לאחר הגדרת מהו כל מושג, חשוב לציין את ההבדלים העיקריים בין למידת מכונה למדעי הנתונים. מושגים כאלה, יחד עם אחרים כמו בינה מלאכותית ולמידה עמוקה, עלולים לפעמים להיות מבלבלים וקל לערבב ביניהם.

מדעי הנתונים מתמקדים בחקר נתונים וכיצד לחלץ מהם משמעות, בעוד שלמידת מכונה כוללת הבנה ובניית שיטות המשתמשות בנתונים לשיפור הביצועים והניבויים.

דרך נוספת לנסח זאת היא שתחום מדעי הנתונים קובע את התהליכים, המערכות והכלים הדרושים כדי להפוך נתונים לתובנות, שאותן ניתן ליישם בתעשיות שונות. למידת מכונה היא תחום של בינה מלאכותית המאפשרת למכונות להשיג את היכולת הדומה לאדם של למידה והסתגלות באמצעות מודלים ואלגוריתמים סטטיסטיים.

למרות שמדובר בשני מושגים נפרדים, יש חפיפה מסוימת. למידת מכונה היא למעשה חלק ממדעי הנתונים, והאלגוריתמים מתאמנים על נתונים המועברים על ידי מדע הנתונים. שניהם כוללים חלק מאותן מיומנויות כמו מתמטיקה, סטטיסטיקה, הסתברות ותכנות.

אתגרים של Data Science ו-ML

גם מדעי הנתונים וגם למידת מכונה מציגים סט אתגרים משלהם, מה שגם עוזר להפריד בין שני המושגים.

האתגרים העיקריים של למידת מכונה כוללים חוסר בנתונים או גיוון במערך הנתונים, מה שמקשה על חילוץ תובנות חשובות. מכונה לא יכולה ללמוד אם אין נתונים זמינים, בעוד שמערך נתונים חסר מקשה על הבנת דפוסים. אתגר נוסף של למידת מכונה הוא שאין זה סביר שאלגוריתם יכול לחלץ מידע כאשר אין או מעט וריאציות.

בכל הנוגע למדעי הנתונים, האתגרים העיקריים שלו כוללים את הצורך במגוון רחב של מידע ונתונים לניתוח מדויק. אחד נוסף הוא שלפעמים תוצאות מדעי הנתונים אינן בשימוש יעיל על ידי מקבלי ההחלטות בעסק, וקשה להסביר את הרעיון לצוותים. הוא גם מציג סוגיות שונות בנושאי פרטיות ואתיים.

יישומים של כל קונספט

בעוד שלמדעי הנתונים ולמידת מכונה יש חפיפה מסוימת בכל הנוגע ליישומים, אנחנו יכולים לפרק כל אחד מהם.

להלן כמה דוגמאות ליישומי מדעי נתונים:

• חיפוש באינטרנט: חיפוש Google מסתמך על מדע נתונים כדי לחפש תוצאות ספציפיות בשבריר שנייה.
• מערכות המלצות: מדעי הנתונים הם המפתח ליצירת מערכות המלצות.
• זיהוי תמונה/דיבור: מערכות זיהוי דיבור כמו סירי ואלקסה מסתמכות על מדע נתונים, וכך גם מערכות זיהוי תמונות.
• בסדר עולם המשחקים משתמש בטכנולוגיית מדעי הנתונים כדי לשפר את חווית המשחק.

הנה כמה יישומים לדוגמה של למידת מכונה:

• אוצר: למידת מכונה נמצאת בשימוש נרחב בכל תעשיית הפיננסים, כאשר בנקים מסתמכים עליה כדי לזהות דפוסים בתוך נתונים ולמנוע הונאה.
• אוטומציה: למידת מכונה עוזרת לבצע אוטומציה של משימות בתעשיות שונות, כמו רובוטים במפעלי ייצור.
• ממשלה: למידת מכונה לא משמשת רק במגזר הפרטי. ארגונים ממשלתיים משתמשים בו כדי לנהל את בטיחות הציבור ושירותים.
• בריאות: למידת מכונה משבשת את תעשיית הבריאות במובנים רבים. זו הייתה אחת התעשיות הראשונות שאימצו למידת מכונה עם זיהוי תמונה.

אם אתה מחפש להשיג כמה מהמיומנויות בתחומים אלה, הקפד לבדוק את רשימות ההסמכות הטובות ביותר שלנו מדע נתונים ו למידת מכונה.