기계 학습과 데이터 과학: 주요 차이점

머신러닝(ML)과 데이터 과학은 인공지능(AI) 분야와 관련된 두 가지 별도의 개념입니다. 두 개념 모두 제품, 서비스, 시스템, 의사 결정 프로세스 등을 개선하기 위해 데이터에 의존합니다. 머신러닝과 데이터 과학 모두 현재 데이터 중심 세계에서 인기가 높은 직업 경로입니다.

ML과 데이터 과학은 모두 데이터 과학자가 해당 작업 분야에서 사용하며 거의 모든 산업에서 채택되고 있습니다. 이 분야에 참여하려는 사람이나 조직에 AI 기반 접근 방식을 채택하려는 비즈니스 리더에게는 이 두 가지 개념을 이해하는 것이 중요합니다.

머신 러닝이란 무엇입니까?

기계 학습은 종종 인공 지능과 같은 의미로 사용되지만 이는 잘못된 것입니다. 데이터를 추출하고 미래 추세를 예측하기 위해 알고리즘에 의존하는 AI의 별도 기술 및 분기입니다. 모델로 프로그래밍된 소프트웨어는 엔지니어가 데이터 세트 내의 패턴을 더 잘 이해할 수 있도록 통계 분석과 같은 기술을 수행하는 데 도움이 됩니다.

기계 학습은 기계가 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 학습할 수 있는 기능을 제공하므로 Facebook, Twitter, Instagram, YouTube와 같은 주요 회사와 소셜 미디어 플랫폼에서 관심사를 예측하고 서비스, 제품 등을 추천하는 데 사용합니다.

일련의 도구 및 개념으로서 기계 학습은 데이터 과학의 일부입니다. 즉, 그 도달 범위는 필드를 훨씬 뛰어넘습니다. 데이터 과학자는 일반적으로 기계 학습에 의존하여 정보를 빠르게 수집하고 추세 분석을 개선합니다.

기계 학습 엔지니어의 경우 이러한 전문가에게는 다음과 같은 광범위한 기술이 필요합니다.

• 통계와 확률에 대한 깊은 이해

• 컴퓨터 공학에 대한 전문성

• 소프트웨어 엔지니어링 및 시스템 설계

• 프로그래밍 지식

• 데이터 모델링 및 분석

데이터 과학이란 무엇입니까?

데이터 과학은 데이터에 대한 연구이며 일련의 방법, 알고리즘, 도구 및 시스템을 사용하여 데이터에서 의미를 추출하는 방법입니다. 이 모든 기능을 통해 전문가는 구조화된 데이터와 구조화되지 않은 데이터에서 통찰력을 추출할 수 있습니다. 데이터 과학자는 일반적으로 조직의 저장소 내에서 대량의 데이터를 연구하는 일을 담당하며, 연구에는 종종 콘텐츠 문제와 회사에서 데이터를 활용할 수 있는 방법이 포함됩니다.

정형 또는 비정형 데이터를 연구함으로써 데이터 과학자는 비즈니스 또는 마케팅 패턴에 대한 귀중한 통찰력을 추출하여 비즈니스가 경쟁사보다 더 나은 성과를 낼 수 있도록 합니다.

데이터 과학자는 비즈니스, 정부 및 기타 다양한 기관에 지식을 적용하여 수익을 늘리고 제품을 혁신하며 더 나은 인프라 및 공공 시스템을 구축합니다.

데이터 과학 분야는 스마트폰의 확산과 일상 생활의 많은 부분이 디지털화되어 엄청난 양의 데이터를 사용할 수 있게 되면서 크게 발전했습니다. 데이터 과학은 무어의 법칙(Moore's Law)의 영향도 받았습니다. 무어의 법칙은 시간이 지남에 따라 컴퓨팅 성능이 극적으로 증가하는 반면 상대적 비용은 감소하여 저렴한 컴퓨팅 성능을 광범위하게 사용할 수 있다는 아이디어를 나타냅니다. 데이터 과학은 이 두 가지 혁신을 함께 연결하고 구성 요소를 결합함으로써 데이터 과학자는 데이터에서 그 어느 때보다 더 많은 통찰력을 추출할 수 있습니다.

데이터 과학 분야의 전문가는 또한 다음과 같은 많은 프로그래밍 및 데이터 분석 기술이 필요합니다.

• Python과 같은 프로그래밍 언어에 대한 깊은 이해

• 대량의 정형 및 비정형 데이터 작업 능력

• 수학, 통계, 확률

• 데이터 시각화

• 비즈니스를 위한 데이터 분석 및 처리

• 기계 학습 알고리즘 및 모델

• 커뮤니케이션 및 팀 협업

기계 학습과 데이터 과학의 차이점

각 개념이 무엇인지 정의한 후에는 기계 학습과 데이터 과학의 주요 차이점에 주목하는 것이 중요합니다. 이와 같은 개념은 인공 지능 및 딥 러닝과 같은 다른 개념과 함께 때때로 혼란스럽고 쉽게 섞일 수 있습니다.

데이터 과학은 데이터 연구와 데이터에서 의미를 추출하는 방법에 중점을 두는 반면 기계 학습은 데이터를 사용하여 성능과 예측을 개선하는 방법을 이해하고 구성하는 것과 관련됩니다.

또 다른 표현은 데이터 과학 분야에서 데이터를 인사이트로 변환하는 데 필요한 프로세스, 시스템 및 도구를 결정하여 다양한 산업에 적용할 수 있다는 것입니다. 기계 학습은 기계가 통계 모델 및 알고리즘을 통해 인간과 같은 학습 및 적응 능력을 달성할 수 있도록 하는 인공 지능 분야입니다.

이 둘은 별개의 개념이지만 일부 겹치는 부분이 있습니다. 기계 학습은 실제로 데이터 과학의 일부이며 알고리즘은 데이터 과학에서 제공하는 데이터에 대해 학습합니다. 둘 다 수학, 통계, 확률 및 프로그래밍과 같은 동일한 기술을 포함합니다.

데이터 과학 및 ML의 과제

데이터 과학과 머신 러닝은 모두 고유한 일련의 문제를 제시하며, 이는 두 개념을 분리하는 데도 도움이 됩니다.

기계 학습의 주요 과제는 데이터 부족 또는 데이터 세트의 다양성을 포함하여 귀중한 통찰력을 추출하기 어렵습니다. 사용 가능한 데이터가 없으면 기계는 학습할 수 없으며, 데이터 세트가 부족하면 패턴을 이해하기가 더 어려워집니다. 기계 학습의 또 다른 문제는 변형이 없거나 거의 없을 때 알고리즘이 정보를 추출할 가능성이 낮다는 것입니다.

데이터 사이언스의 주요 과제는 정확한 분석을 위해 다양한 정보와 데이터가 필요하다는 것입니다. 또 다른 하나는 비즈니스의 의사 결정자가 데이터 과학 결과를 효과적으로 사용하지 못하는 경우가 있으며 개념을 팀에 설명하기 어려울 수 있다는 것입니다. 또한 다양한 프라이버시 및 윤리적 문제를 제시합니다.

각 개념의 응용

응용 프로그램과 관련하여 데이터 과학과 기계 학습이 겹치는 부분이 있지만 각각을 세분화할 수 있습니다.

다음은 데이터 과학 응용 프로그램의 몇 가지 예입니다.

• 인터넷 검색: Google 검색은 데이터 과학에 의존하여 순식간에 특정 결과를 검색합니다.
• 추천 시스템: 데이터 과학은 추천 시스템 생성의 핵심입니다.
• 이미지/음성 인식: Siri 및 Alexa와 같은 음성 인식 시스템은 이미지 인식 시스템과 마찬가지로 데이터 과학에 의존합니다.
• 노름: 게임 세계는 데이터 과학 기술을 사용하여 게임 경험을 향상시킵니다.

다음은 기계 학습의 몇 가지 응용 프로그램 예입니다.

• 금융 : 기계 학습은 금융 산업 전반에서 널리 사용되며 은행은 데이터 내부의 패턴을 식별하고 사기를 방지하기 위해 기계 학습에 의존합니다.
• 자동화 : 기계 학습은 제조 공장의 로봇과 같은 다양한 산업 내에서 작업을 자동화하는 데 도움이 됩니다.
• 정부: 기계 학습은 민간 부문에서만 사용되는 것이 아닙니다. 정부 기관은 이를 사용하여 공공 안전 및 유틸리티를 관리합니다.
• 건강 관리: 기계 학습은 여러 면에서 의료 산업을 혼란에 빠뜨리고 있습니다. 이미지 감지와 함께 기계 학습을 채택한 최초의 산업 중 하나였습니다.

이 분야에서 일부 기술을 습득하려는 경우 다음을 위한 최고의 인증 목록을 확인하십시오. 데이터 과학 그리고 기계 학습.