მანქანათმცოდნეობა მონაცემთა მეცნიერების წინააღმდეგ: ძირითადი განსხვავებები

მანქანათმცოდნეობა (ML) და მონაცემთა მეცნიერება არის ორი ცალკეული კონცეფცია, რომლებიც დაკავშირებულია ხელოვნური ინტელექტის სფეროსთან (AI). ორივე კონცეფცია ეყრდნობა მონაცემებს პროდუქტების, სერვისების, სისტემების, გადაწყვეტილების მიღების პროცესების გასაუმჯობესებლად და მრავალი სხვა. როგორც მანქანათმცოდნეობა, ასევე მონაცემთა მეცნიერება ასევე ძალიან მოთხოვნადია კარიერული გზებით ჩვენს ამჟამინდელ მონაცემებზე ორიენტირებულ სამყაროში.

როგორც ML, ასევე მონაცემთა მეცნიერებას იყენებენ მონაცემთა მეცნიერები თავიანთი მუშაობის სფეროში და ისინი გამოიყენება თითქმის ყველა ინდუსტრიაში. მათთვის, ვინც ცდილობს ჩაერთოს ამ სფეროებში, ან ნებისმიერი ბიზნეს ლიდერი, რომელიც ცდილობს აითვისოს AI-ზე ორიენტირებული მიდგომა თავის ორგანიზაციაში, ამ ორი კონცეფციის გაგება გადამწყვეტია.

რა არის მანქანური სწავლება?

მანქანური სწავლება ხშირად გამოიყენება ხელოვნური ინტელექტის ნაცვლად, მაგრამ ეს არასწორია. ეს არის ხელოვნური ინტელექტის ცალკეული ტექნიკა და ფილიალი, რომელიც ეყრდნობა ალგორითმებს მონაცემების ამოსაღებად და მომავალი ტენდენციების პროგნოზირებისთვის. მოდელებით დაპროგრამებული პროგრამული უზრუნველყოფა ეხმარება ინჟინერებს ჩაატარონ ისეთი ტექნიკები, როგორიცაა სტატისტიკური ანალიზი, რათა უკეთ გააცნობიერონ შაბლონები მონაცემთა ნაკრებში.

მანქანური სწავლება არის ის, რაც მანქანებს აძლევს უნარს ისწავლონ ცალსახად დაპროგრამების გარეშე, რის გამოც ძირითადი კომპანიები და სოციალური მედიის პლატფორმები, როგორიცაა Facebook, Twitter, Instagram და YouTube იყენებენ მას ინტერესების პროგნოზირებისთვის და სერვისების, პროდუქტების და სხვათა რეკომენდაციისთვის.

როგორც ინსტრუმენტებისა და კონცეფციების ნაკრები, მანქანათმცოდნეობა მონაცემთა მეცნიერების ნაწილია. ამასთან, მისი მიღწევა სცილდება სფეროს. მონაცემთა მეცნიერები, როგორც წესი, ეყრდნობიან მანქანურ სწავლებას, რათა სწრაფად შეაგროვონ ინფორმაცია და გააუმჯობესონ ტენდენციების ანალიზი.

რაც შეეხება მანქანათმცოდნეობის ინჟინრებს, ამ პროფესიონალებს სჭირდებათ უნარების ფართო სპექტრი, როგორიცაა:

• სტატისტიკისა და ალბათობის ღრმა გაგება

• ექსპერტიზა კომპიუტერულ მეცნიერებაში

• პროგრამული უზრუნველყოფის ინჟინერია და სისტემების დიზაინი

• პროგრამირების ცოდნა

• მონაცემთა მოდელირება და ანალიზი

რა არის მონაცემთა მეცნიერება?

მონაცემთა მეცნიერება არის მონაცემების შესწავლა და მისგან მნიშვნელობის ამოღება მთელი რიგი მეთოდების, ალგორითმების, ხელსაწყოების და სისტემების გამოყენებით. ყველა ეს საშუალებას აძლევს ექსპერტებს ამოიღონ შეხედულებები სტრუქტურირებული და არასტრუქტურირებული მონაცემებიდან. მონაცემთა მეცნიერები, როგორც წესი, პასუხისმგებელნი არიან დიდი რაოდენობით მონაცემების შესწავლაზე ორგანიზაციის საცავში, და კვლევები ხშირად მოიცავს შინაარსობრივ საკითხებს და როგორ შეიძლება მონაცემთა გამოყენება კომპანიის მიერ.

სტრუქტურირებული ან არასტრუქტურირებული მონაცემების შესწავლით, მონაცემთა მეცნიერებს შეუძლიათ მიიღონ ღირებული შეხედულებები ბიზნესის ან მარკეტინგის ნიმუშების შესახებ, რაც საშუალებას მისცემს ბიზნესს კონკურენტებთან შედარებით უკეთესად იმოქმედოს.

მონაცემთა მეცნიერები თავიანთ ცოდნას მიმართავენ ბიზნესს, მთავრობას და სხვადასხვა ორგანოებს, რათა გაზარდონ მოგება, განაახლონ პროდუქტები და შექმნან უკეთესი ინფრასტრუქტურა და საჯარო სისტემები.

მონაცემთა მეცნიერების დარგი მნიშვნელოვნად დაწინაურდა სმარტფონების გამრავლებისა და ყოველდღიური ცხოვრების მრავალი ნაწილის დიგიტალიზაციის წყალობით, რამაც გამოიწვია ჩვენთვის ხელმისაწვდომი მონაცემების წარმოუდგენელი რაოდენობა. მონაცემთა მეცნიერებაზე ასევე იმოქმედა მურის კანონმა, რომელიც ეხება იმ აზრს, რომ გამოთვლა მკვეთრად ზრდის სიმძლავრეს, ხოლო დროთა განმავლობაში მცირდება შედარებითი ღირებულება, რაც იწვევს იაფი გამოთვლითი სიმძლავრის ფართომასშტაბიან ხელმისაწვდომობას. მონაცემთა მეცნიერება აკავშირებს ამ ორ ინოვაციას ერთმანეთთან და კომპონენტების კომბინაციით, მონაცემთა მეცნიერებს შეუძლიათ მიიღონ უფრო მეტი ინფორმაცია, ვიდრე ოდესმე.

მონაცემთა მეცნიერების სფეროში პროფესიონალები ასევე საჭიროებენ პროგრამირებისა და მონაცემთა ანალიტიკის უამრავ უნარს, როგორიცაა:

• პროგრამირების ენების ღრმა გაგება, როგორიცაა Python

• დიდი რაოდენობით სტრუქტურირებულ და არასტრუქტურირებულ მონაცემებთან მუშაობის უნარი

• მათემატიკა, სტატისტიკა, ალბათობა

• მონაცემთა ვიზუალიზაცია

• მონაცემთა ანალიზი და დამუშავება ბიზნესისთვის

• მანქანათმცოდნეობის ალგორითმები და მოდელები

• კომუნიკაცია და გუნდური თანამშრომლობა

განსხვავებები მანქანათმცოდნეობასა და მონაცემთა მეცნიერებას შორის

თითოეული კონცეფციის განსაზღვრის შემდეგ, მნიშვნელოვანია აღინიშნოს ძირითადი განსხვავებები მანქანათმცოდნეობასა და მონაცემთა მეცნიერებას შორის. მსგავსი ცნებები, სხვებთან ერთად, როგორიცაა ხელოვნური ინტელექტი და ღრმა სწავლება, ზოგჯერ შეიძლება დამაბნეველი და ადვილად აურიოთ.

მონაცემთა მეცნიერება ორიენტირებულია მონაცემების შესწავლაზე და მისგან მნიშვნელობის ამოღებაზე, ხოლო მანქანური სწავლება გულისხმობს მეთოდების გაგებასა და კონსტრუქციას, რომლებიც იყენებენ მონაცემებს შესრულებისა და პროგნოზების გასაუმჯობესებლად.

კიდევ ერთი გზა არის ის, რომ მონაცემთა მეცნიერების სფერო განსაზღვრავს პროცესებს, სისტემებს და ინსტრუმენტებს, რომლებიც საჭიროა მონაცემების ცნობადად გადაქცევისთვის, რომლებიც შემდეგ შეიძლება გამოყენებულ იქნას სხვადასხვა ინდუსტრიაში. მანქანათმცოდნეობა არის ხელოვნური ინტელექტის სფერო, რომელიც საშუალებას აძლევს მანქანებს მიაღწიონ სწავლისა და ადაპტაციის ადამიანურ შესაძლებლობებს სტატისტიკური მოდელებისა და ალგორითმების საშუალებით.

მიუხედავად იმისა, რომ ეს ორი ცალკეული კონცეფციაა, არსებობს გარკვეული გადახურვა. მანქანათმცოდნეობა რეალურად მონაცემთა მეცნიერების ნაწილია და ალგორითმები სწავლობენ მონაცემთა მეცნიერების მიერ მოწოდებულ მონაცემებს. ორივე მათგანი მოიცავს იმავე უნარებს, როგორიცაა მათემატიკა, სტატისტიკა, ალბათობა და პროგრამირება.

მონაცემთა მეცნიერების და ML-ის გამოწვევები

ორივე მონაცემთა მეცნიერება და მანქანათმცოდნეობა წარმოადგენენ საკუთარ გამოწვევებს, რაც ასევე ეხმარება ამ ორი კონცეფციის განცალკევებას.

მანქანათმცოდნეობის ძირითადი გამოწვევები მოიცავს მონაცემთა ნაკლებობას ან მრავალფეროვნებას მონაცემთა ბაზაში, რაც ართულებს ღირებული შეხედულებების მოპოვებას. მანქანა ვერ ისწავლის, თუ არ არის ხელმისაწვდომი მონაცემები, ხოლო მონაცემთა ნაკლებობა ართულებს შაბლონების გაგებას. მანქანათმცოდნეობის კიდევ ერთი გამოწვევა არის ის, რომ ნაკლებად სავარაუდოა, რომ ალგორითმმა შეძლოს ინფორმაციის ამოღება, როდესაც არ არის ან ცოტაა ვარიაციები.

რაც შეეხება მონაცემთა მეცნიერებას, მისი მთავარი გამოწვევები მოიცავს ინფორმაციისა და მონაცემების ფართო სპექტრის საჭიროებას ზუსტი ანალიზისთვის. კიდევ ერთი ის არის, რომ მონაცემთა მეცნიერების შედეგები ზოგჯერ არ გამოიყენება ეფექტურად გადაწყვეტილების მიმღებთა მიერ ბიზნესში და კონცეფციის ახსნა შეიძლება რთული იყოს გუნდებისთვის. ის ასევე წარმოადგენს სხვადასხვა კონფიდენციალურობისა და ეთიკის საკითხებს.

თითოეული კონცეფციის აპლიკაციები

მიუხედავად იმისა, რომ მონაცემთა მეცნიერებასა და მანქანათმცოდნეობას აქვს გარკვეული გადახურვა, როდესაც საქმე ეხება აპლიკაციებს, ჩვენ შეგვიძლია დავშალოთ თითოეული.

აქ მოცემულია მონაცემთა მეცნიერების აპლიკაციების რამდენიმე მაგალითი:

• ინტერნეტში ძებნა: Google ძიება ეყრდნობა მონაცემთა მეცნიერებას, რათა მოძებნოს კონკრეტული შედეგები წამის ნაწილში.
• სარეკომენდაციო სისტემები: მონაცემთა მეცნიერება არის გასაღები სარეკომენდაციო სისტემების შესაქმნელად.
• გამოსახულების/სიტყვის ამოცნობა: მეტყველების ამოცნობის სისტემები, როგორიცაა Siri და Alexa, ეყრდნობა მონაცემთა მეცნიერებას, ისევე როგორც გამოსახულების ამოცნობის სისტემები.
• სათამაშო: თამაშების სამყარო იყენებს მონაცემთა მეცნიერების ტექნოლოგიას სათამაშო გამოცდილების გასაუმჯობესებლად.

აქ მოცემულია მანქანური სწავლების რამდენიმე აპლიკაციის მაგალითი:

• ფინანსთა: მანქანათმცოდნეობა ფართოდ გამოიყენება ფინანსურ ინდუსტრიაში, ბანკები მასზე ეყრდნობიან მონაცემთა შიგნით არსებული შაბლონების იდენტიფიცირებისთვის და თაღლითობის თავიდან ასაცილებლად.
• ავტომატიკა: მანქანათმცოდნეობა ეხმარება ამოცანების ავტომატიზაციას სხვადასხვა ინდუსტრიაში, როგორიცაა რობოტები საწარმოო ქარხნებში.
• მთავრობა: მანქანათმცოდნეობა არ გამოიყენება მხოლოდ კერძო სექტორში. სამთავრობო ორგანიზაციები იყენებენ მას საზოგადოებრივი უსაფრთხოებისა და კომუნალური მომსახურების მართვისთვის.
• Ჯანმრთელობის დაცვა: მანქანათმცოდნეობა მრავალი თვალსაზრისით არღვევს ჯანდაცვის ინდუსტრიას. ეს იყო ერთ-ერთი პირველი ინდუსტრია, რომელმაც მიიღო მანქანური სწავლება გამოსახულების ამოცნობით.

თუ თქვენ ცდილობთ მიიღოთ გარკვეული უნარები ამ სფეროებში, დარწმუნდით, რომ შეამოწმეთ ჩვენი საუკეთესო სერთიფიკატების სია მონაცემთა მეცნიერება მდე მანქანა სწავლის.