機械学習 vs 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、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。機械学習とデータサイエンスはどちらも、現在のデータ駆動型の世界において非常に需要の高い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がその業務分野で使用しており、ほぼすべての業界で採用されています。これらの分野に関わりたいと考えている人や、組織にAI駆動型のアプローチを導入しようと考えている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極めて重要です。

機械学習とは？

機械学習は人工知能と同義で使われることがよくありますが、それは誤りです。機械学習は、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、AIの別個の技術および一分野です。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技術を実施し、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。

機械学習は、明示的にプログラムされなくても機械が学習する能力を与えるものであり、それが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、関心事を予測し、サービスや製品などを推薦するために使用している理由です。

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。とはいえ、その範囲はこの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ます。

機械学習エンジニアに関して言えば、これらの専門家には以下のような幅広いスキルが必要です：

• 統計学と確率論の深い理解

• コンピュータ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

• プログラミングの知識

• データモデリングと分析

データサイエンスとは？

データサイエンスは、データの研究と、一連の手法、アルゴリズム、ツール、システムを使用してそこから意味を抽出する方法です。これらすべてが、専門家が構造化データと非構造化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にある大量のデータを研究する責任を負っており、その研究にはコンテンツの問題や、そのデータを会社がどのように活用できるかが含まれることがよくあります。

構造化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やマーケティングのパターンに関する貴重な洞察を抽出し、企業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します。

データサイエンティストは、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ーや公共システムを構築するために、その知識をビジネス、政府、その他さまざまな団体に応用します。

データサイエンスの分野は、スマートフォンの普及と日常生活の多くの部分のデジタル化により大きく進歩しました。これにより、私たちが利用できる信じられないほどの量のデータが生み出されました。データサイエンスはまた、ムーアの法則の影響も受けています。これは、コンピューティングの性能が劇的に向上し、時間の経過とともに相対的なコストが低下するという考えを指し、安価なコンピューティングパワーが広範囲に利用可能になることをもたらしました。データサイエンスはこれら2つの革新を結びつけ、それらの要素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かつてないほどの洞察を抽出できるようになりました。

データサイエンス分野の専門家にも、以下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が必要です：

• Pythonのようなプログラミング言語の深い理解

• 大量の構造化データおよび非構造化データを扱う能力

• 数学、統計学、確率論

• データ可視化

• ビジネスのためのデータ分析と処理

• 機械学習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

各概念が何であるかを定義した後、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、時々混乱しやすく混同されがちです。

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るのに対し、機械学習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を理解し構築することを含みます。

別の言い方をすれば、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、その洞察はその後さまざまな業界全体に適用できます。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の能力を獲得することを可能にする人工知能の一分野です。

これらは2つの別個の概念ですが、いくつかの重複があります。機械学習は実際にはデータサイエンスの一部であり、その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学習します。どちらも数学、統計学、確率論、プログラミングなど、同じスキルの一部を含んでいます。

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はどちらも、それぞれ独自の課題を提示しており、これもまた2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、データの不足やデータセットの多様性の欠如が含まれ、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ず、データセットが不十分だとパターンを理解するのがより難しくなります。機械学習のもう一つの課題は、変動がほとんどない、または全くない場合に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、その主な課題には、正確な分析のための多様な情報とデータの必要性が含まれます。もう一つは、データサイエンスの結果が、ビジネスにおける意思決定者によって効果的に使用されないことがあり、この概念をチームに説明するのが難しい場合があることです。また、さまざまなプライバシーや倫理的問題も提示します。

各概念の応用例

データサイエンスと機械学習は、応用例に関してある程度の重複がありますが、それぞれを分解して説明できます。

以下は、データサイエンスの応用例のいくつかです：

• 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、ほんの一瞬で特定の結果を検索します。
• 推薦システム： データサイエンスは、推薦システムの作成に不可欠です。
• 画像/音声認識： SiriやAlexaのような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、ゲーム体験を向上させるためにデータサイエンス技術が使用されています。

以下は、機械学習の応用例のいくつかです：

• 金融： 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、詐欺を防止するためにそれに依存しています。
• 自動化： 機械学習は、製造工場のロボットなど、さまざまな業界内のタスクの自動化に役立ちます。
• 政府： 機械学習は民間セクターだけで使用されているわけではありません。政府機関は、公共の安全と公益事業を管理するためにそれを使用しています。
• 医療： 機械学習は、多くの方法で医療業界に変革をもたらしています。画像検出による機械学習を採用した最初の業界の一つでした。

これらの分野内のスキルを身につけたい場合は、データサイエンスと機械学習のベスト認定資格のリストを必ずチェックしてください。