人工知能
マシンラーニング vs データサイエンス: 主な相違点
マシンラーニング（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。両方の概念は、製品、サービス、システム、意思決定プロセスなどを改善するためにデータに依存しています。マシンラーニングとデータサイエンスは、現在のデータ主導の世界では、高く求められるキャリアパスでもあります。
両方のMLとデータサイエンスは、データサイエンティストによって使用されており、ほぼすべての業界で採用されています。这些分野に関与したい人、または組織にAI駆動のアプローチを採用したいビジネスリーダーにとって、これら2つの概念を理解することは非常に重要です。
マシンラーニングとは何か
マシンラーニングは、人工知能と同義に使用されることがよくありますが、それは誤りです。マシンラーニングは、アルゴリズムを使用してデータを抽出して将来の傾向を予測する、人工知能の別の技術分野であり、枝分かれです。モデルで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テクニックを実行するのを助け、データセット内のパターンをよりよく理解するのに役立ちます。
マシンラーニングは、明示的にプログラムされていない場合でも、機械が学習する能力を与えます。これが、Facebook、Twitter、Instagram、YouTubeなどの主要企業やソーシャルメディアプラットフォームが、マシンラーニングを使用して関心事を予測し、サービス、製品などを推奨する理由です。
ツールと概念のセットとして、マシンラーニングはデータサイエンスの一部です。ただし、その範囲は分野を超えて広がっています。データサイエンティストは通常、マシンラーニングに頼って情報を素早く収集し、傾向分析を改善します。
マシンラーニングエンジニアについては、これらのプロフェッショナルは、以下のような幅広いスキルが必要です。
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統計と確率の深い理解
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コンピューターサイエンスの専門知識
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ソフトウェアエンジニアリングとシステム設計
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プログラミング知識
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データモデリングと分析
https://www.youtube.com/watch?v=HcqpanDadyQ
データサイエンスとは何か
データサイエンスは、方法、アルゴリズム、ツール、システムのシリーズを使用して、データから意味を抽出することの研究です。すべてこれらは、専門家が構造化されたデータと構造化されていないデータから洞察を抽出することを可能にします。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があり、研究にはコンテンツの問題やデータが会社によってどのように活用できるかが含まれます。
構造化されたデータまたは構造化されていない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のパターンについて、貴重な洞察を抽出できます。これにより、ビジネスは競合他社よりも優位に立つことができます。
データサイエンティストは、ビジネス、政府、またはその他の組織に知識を適用して、利益を増やし、製品を革新し、インフラストラクチャや公共システムを改善します。
データサイエンスの分野は、スマートフォンの普及や日常生活の多くの部分のデジタル化により、大量のデータが利用できるようになったため、著しく進歩しました。データサイエンスは、モアの法則も影響を受けています。モアの法則とは、コンピューティングの力が相対的なコストで減少するにつれて劇的に増加するという考え方です。これにより、安価なコンピューティングパワーが広く利用できるようになりました。データサイエンスは、これら2つの革新を結び付け、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以前よりも多くの洞察をデータから抽出できます。
データサイエンスの分野のプロフェッショナルも、多くのプログラミングとデータ分析スキルが必要です。例えば:
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Pythonなどのプログラミング言語の深い理解
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大量の構造化されたデータと構造化されていないデータを扱う能力
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数学、統計、確率
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データ視覚化
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ビジネス向けのデータ分析と処理
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マシンラーニングアルゴリズムとモデル
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コミュニケーションとチームコラボレーション
https://www.youtube.com/watch?v=RBSUwFGa6Fk
マシンラーニングとデータサイエンスの違い
各概念を定義した後、それらの主な違いを理解することが重要です。人工知能やディープラーニングなどの概念は、時々混同しやすくなります。
データサイエンスは、データとその意味を抽出する方法に焦点を当てていますが、マシンラーニングは、データを使用してパフォーマンスと予測を改善する方法とその構築を理解することに重点を置いています。
別の方法で説明すると、データサイエンスの分野は、データを洞察に変換するために必要なプロセス、システム、ツールを決定します。これらの洞察は、さまざまな業界に適用できます。マシンラーニングは、機械が統計モデルとアルゴリズムを通じて人間のような学習と適応の能力を実現する人工知能の分野です。
これらは2つの別個の概念ですが、一部の重複があります。マシンラーニングは実際に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でトレーニングされます。両方に共通するスキルもあります。例えば、数学、統計、確率、プログラミングなどです。
データサイエンスとMLの課題
データサイエンスとマシンラーニングは、それぞれ独自の課題を提起し、これら2つの概念を区別するのに役立ちます。
マシンラーニングの主な課題は、データの不足またはデータセットの多様性の欠如です。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。データが利用できない場合、機械は学習できません。データセットが不足している場合、パターンを理解することがより困難になります。マシンラーニングの別の課題は、変数が少ない場合、アルゴリズムが情報を抽出することが難しいことです。
データサイエンスについては、主な課題は、正確な分析のために多様な情報とデータが必要であることです。別の課題は、データサイエンスの結果が、ビジネスでは意思決定者によって効果的に使用されていないことです。また、概念をチームに説明することが難しい場合があります。さらに、プライバシーと倫理の問題も生じます。
各概念の応用
データサイエンスとマシンラーニングは、一部の重複がありますが、それぞれの応用を区別することができます。
以下は、データサイエンスの応用例です。
- インターネット検索: Google検索は、特定の結果を一瞬で検索するためにデータサイエンスに依存しています。
- レコメンドシステム: データサイエンスは、レコメンドシステムの作成に重要な役割を果たします。
- 画像/音声認識: 音声認識システムのSiriやAlexaは、データサイエンスに依存しています。画像認識システムも同様です。
- ゲーム: ゲームの世界は、データサイエンス技術を使用してゲーム体験を向上させています。
以下は、マシンラーニングの応用例です。
- 金融: マシンラーニングは、金融業界で広く使用されており、銀行はパターンを特定し、不正行為を防止するためにそれを使用しています。
- 自動化: マシンラーニングは、さまざまな業界のタスクを自動化するのに役立ちます。例えば、製造工場のロボットなどです。
- 政府: マシンラーニングは、民間部門だけでなく、政府機関でも使用されています。政府機関は、公共の安全と公益を管理するためにそれを使用しています。
- ヘルスケア: マシンラーニングは、ヘルスケア業界をさまざまな方法で変革しています。マシンラーニングを最初に採用した業界の1つで、画像検出に使用されました。
