機械学習とデータサイエンス: 主な違い

機械学習 (ML) とデータ サイエンスは、人工知能 (AI) の分野に関連する 2 つの別個の概念です。どちらの概念もデータに依存して、製品、サービス、システム、意思決定プロセスなどを改善します。現在のデータ主導の世界では、機械学習とデータ サイエンスの両方が非常に人気のあるキャリア パスでもあります。

ML とデータ サイエンスはどちらもデータ サイエンティストの専門分野で使用されており、ほぼすべての業界で採用されています。 これらの分野に携わろうとしている人、または組織に AI 主導のアプローチを導入しようとしているビジネス リーダーにとって、これら XNUMX つの概念を理解することは非常に重要です。

機械学習とは何ですか？

機械学習は人工知能と同じ意味で使われることが多いですが、それは間違いです。 これは、アルゴリズムに依存してデータを抽出し、将来の傾向を予測する別の技術および AI の分野です。 モデルを使用してプログラムされたソフトウェアは、エンジニアが統計分析などの手法を実行して、データセット内のパターンをより深く理解するのに役立ちます。

機械学習は、明示的にプログラムされずに機械に学習能力を与えるものです。そのため、大手企業や Facebook、Twitter、Instagram、YouTube などのソーシャル メディア プラットフォームは、関心を予測し、サービスや製品などを推奨するために機械学習を使用しています。

一連のツールと概念として、機械学習はデータ サイエンスの一部です。 そうは言っても、その範囲は分野をはるかに超えています。 データ サイエンティストは通常​​、情報を迅速に収集し、傾向分析を改善するために機械学習に依存しています。

機械学習エンジニアに関しては、これらの専門家は次のような幅広いスキルを必要とします。

• 統計と確率についての深い理解

• コンピューターサイエンスの専門知識

• ソフトウェアエンジニアリングとシステム設計

• プログラミング知識

• データのモデリングと分析

データサイエンスとは

データ サイエンスは、データと、一連の方法、アルゴリズム、ツール、システムを使用してデータから意味を抽出する方法の研究です。これらすべてにより、専門家は構造化データと非構造化データから洞察を抽出できます。データ サイエンティストは通常​​、組織のリポジトリ内の大量のデータを研究する責任を負い、その研究にはコンテンツの問題や企業によるデータの活用方法が含まれることがよくあります。

構造化データまたは非構造化データを研究することで、データ サイエンティストはビジネスまたはマーケティング パターンに関する貴重な洞察を抽出でき、ビジネスが競合他社よりも優れたパフォーマンスを発揮できるようになります。

データ サイエンティストは、その知識を企業、政府、その他のさまざまな団体に応用して、利益を増やし、製品を革新し、より良いインフラストラクチャや公共システムを構築します。

スマートフォンの普及と日常生活の多くの部分のデジタル化のおかげで、データサイエンスの分野は大きく進歩し、私たちが利用できる膨大な量のデータが得られるようになりました。 データ サイエンスは、ムーアの法則の影響も受けています。ムーアの法則とは、時間の経過とともにコンピューティングの能力が劇的に増加する一方、相対コストは低下し、安価なコンピューティング能力が広範囲に利用可能になるという考えを指します。 データ サイエンスはこれら XNUMX つのイノベーションを結び付け、コンポーネントを組み合わせることで、データ サイエンティストはデータからこれまで以上に多くの洞察を引き出すことができます。

データ サイエンス分野の専門家には、次のような多くのプログラミングおよびデータ分析スキルも必要です。

• Pythonなどのプログラミング言語についての深い理解

• 大量の構造化データと非構造化データを操作する能力

• 数学、統計、確率

• データの視覚化

• ビジネスのためのデータ分析と処理

• 機械学習のアルゴリズムとモデル

• コミュニケーションとチームコラボレーション

機械学習とデータサイエンスの違い

それぞれの概念を定義した後、機械学習とデータ サイエンスの主な違いに注目することが重要です。 このような概念は、人工知能や深層学習などの他の概念と同様に、混乱を招き、混同されやすい場合があります。

データ サイエンスはデータの研究とそこから意味を抽出する方法に焦点を当てていますが、機械学習にはデータを使用してパフォーマンスと予測を向上させる方法の理解と構築が含まれます。

別の言い方をすれば、データ サイエンスの分野が、データをさまざまな業界全体に適用できる洞察に変換するために必要なプロセス、システム、ツールを決定するということです。 機械学習は、統計モデルとアルゴリズムを通じて機械が人間のような学習と適応能力を実現できるようにする人工知能の分野です。

これらは XNUMX つの別個の概念ですが、重複する部分もあります。 機械学習は実際にはデータ サイエンスの一部であり、アルゴリズムはデータ サイエンスによって提供されるデータに基づいてトレーニングされます。 どちらにも、数学、統計、確率、プログラミングなどの同じスキルが含まれています。

データ サイエンスと ML の課題

データ サイエンスと機械学習の両方には独自の一連の課題があり、これも XNUMX つの概念を区別するのに役立ちます。

機械学習の主な課題には、データの欠如やデータセットの多様性があり、これにより貴重な洞察を抽出することが困難になります。 利用可能なデータがなければ機械は学習できませんが、データセットが不足するとパターンを理解することがさらに困難になります。 機械学習のもう XNUMX つの課題は、バリエーションがまったくない、またはほとんどない場合、アルゴリズムが情報を抽出できる可能性が低いことです。

データサイエンスに関して言えば、主な課題には、正確な分析のためにさまざまな情報とデータが必要になることが挙げられます。 もう XNUMX つは、データ サイエンスの結果が企業の意思決定者によって効果的に活用されていないことがあり、その概念をチームに説明するのが難しい場合があるということです。 また、プライバシーや倫理に関するさまざまな問題も提起されます。

各概念の応用

データ サイエンスと機械学習にはアプリケーションに関して重複する部分もありますが、それぞれを分析することができます。

データ サイエンス アプリケーションの例をいくつか示します。

• インターネット検索: Google 検索はデータ サイエンスに依存して、特定の結果を一瞬で検索します。
• レコメンデーションシステム： レコメンデーション システムの作成にはデータ サイエンスが鍵となります。
• 画像/音声認識: Siri や Alexa などの音声認識システムは、画像認識システムと同様にデータ サイエンスに依存しています。
• ゲーム： ゲームの世界では、データ サイエンス テクノロジーを使用してゲーム体験を向上させています。

機械学習の応用例をいくつか示します。

• ファイナンス： 機械学習は金融業界全体で広く使用されており、銀行はデータ内のパターンを特定し、不正行為を防止するために機械学習を利用しています。
• オートメーション： 機械学習は、製造工場のロボットなど、さまざまな業界のタスクの自動化に役立ちます。
• 政府： 機械学習は民間部門だけで利用されているわけではありません。 政府機関は公共の安全と公共事業を管理するためにこれを使用します。
• 健康管理： 機械学習はさまざまな方法で医療業界に破壊的影響を与えています。 画像検出による機械学習を導入した最初の業界の XNUMX つです。

これらの分野のスキルを取得したい場合は、次の分野に最適な認定資格のリストを必ずご確認ください。 データサイエンス & 機械学習.