Machine Learning vs Data Science: Schlëssel Differenzen

Maschinnléieren (ML) an Datewëssenschaft sinn zwee getrennte Konzepter déi mam Feld vun der kënschtlecher Intelligenz (AI) verbonne sinn. Béid Konzepter vertrauen op Daten fir Produkter, Servicer, Systemer, Entscheedungsprozesser a vill méi ze verbesseren. Béid Maschinnléieren an Datewëssenschaft sinn och héich gesicht no Karriärweeër an eiser aktueller daten ugedriwwener Welt.

Béid ML an Datewëssenschaft gi vun Datewëssenschaftler an hirem Aarbechtsberäich benotzt, a si ginn a bal all Industrie ugeholl. Fir jiddereen deen sicht an dëse Felder involvéiert ze sinn, oder all Geschäftsleit deen eng AI-gedriwwen Approche an hir Organisatioun wëllt adoptéieren, ass dës zwee Konzepter entscheedend ze verstoen.

Wat ass Machine Learning?

Maschinnléieren gëtt dacks austauschbar mat kënschtlecher Intelligenz benotzt, awer dat ass falsch. Et ass eng separat Technik a Filial vun AI déi op Algorithmen hänkt fir Daten ze extrahieren an zukünfteg Trends virauszesoen. Software programméiert mat Modeller hëlleft Ingenieuren Techniken wéi statistesch Analyse ze maachen fir Mustere bannent Datesets besser ze verstoen.

Maschinnléieren ass dat wat Maschinnen d'Fäegkeet gëtt ze léieren ouni explizit programméiert ze ginn, dat ass firwat grouss Firmen a soziale Medienplattformen, wéi Facebook, Twitter, Instagram, an YouTube et benotze fir Interessen virauszesoen a Servicer, Produkter a méi ze recommandéieren.

Als Set vun Tools a Konzepter ass Maschinnléieren en Deel vun der Datewëssenschaft. Mat deem gesot, seng Erreeche geet wäit iwwer d'Feld. Datewëssenschaftler vertrauen normalerweis op Maschinnléieren fir séier Informatioun ze sammelen an d'Trendanalyse ze verbesseren.

Wann et ëm Maschinnléieringenieuren geet, erfuerderen dës Fachleit eng breet Palette vu Fäegkeeten, sou wéi:

• Déift Verständnis vu Statistiken a Wahrscheinlechkeet

• Expertise an der Informatik

• Software Engineering a Systemdesign

• Programméiere Wëssen

• Datemodelléierung an Analyse

Wat ass Data Science?

Datewëssenschaft ass d'Studie vun Daten a wéi een d'Bedeitung dovun extrahéiert andeems Dir eng Serie vu Methoden, Algorithmen, Tools a Systemer benotzt. All dës erméiglechen Experten Abléck aus strukturéierten an onstrukturéierten Donnéeën ze extrahieren. Datewëssenschaftler sinn normalerweis verantwortlech fir grouss Quantitéiten un Donnéeën am Repository vun enger Organisatioun ze studéieren, an d'Studien betrëfft dacks Inhaltsfroen a wéi d'Daten vun der Firma kënne geliwwert ginn.

Andeems Dir strukturéiert oder onstrukturéiert Donnéeën studéiert, kënnen Datewëssenschaftler wäertvoll Abléck iwwer d'Geschäfts- oder Marketingmuster extrahéieren, wat d'Geschäft erlaabt besser iwwer Konkurrenten ze maachen.

Datewëssenschaftler applizéieren hiert Wëssen op d'Geschäft, d'Regierung a verschidde aner Kierper fir Profitter ze erhéijen, Produkter ze innovéieren a besser Infrastrukturen an ëffentlech Systemer ze bauen.

D'Beräich vun der Datewëssenschaft ass immens fortgeschratt dank der Verbreedung vu Smartphones an der Digitaliséierung vu villen Deeler vum Alldag, wat zu enger onheemlecher Quantitéit un Daten zur Verfügung gestallt huet. Datewëssenschaft ass och vum Moore säi Gesetz beaflosst ginn, wat op d'Iddi bezitt datt d'Informatik dramatesch u Kraaft eropgeet, wärend de relativen Käschte mat der Zäit erofgeet, wat zu der grousser Disponibilitéit vu bëllege Rechenkraaft féiert. Datewëssenschaft verbënnt dës zwou Innovatiounen zesummen, an duerch d'Kombinatioun vun de Komponenten kënnen Datewëssenschaftler méi Asiicht extrahieren wéi jee virdrun aus Daten.

Professionnelen am Beräich vun der Datewëssenschaft erfuerderen och vill Programméierungs- an Datenanalytikfäegkeeten, sou wéi:

• Déift Verständnis vu Programméierungssprooche wéi Python

• D'Kapazitéit fir mat grousse Quantitéiten u strukturéierten an onstrukturéierten Donnéeën ze schaffen

• Mathematik, Statistik, Wahrscheinlechkeet

• Datenvisualiséierung

• Donnéeën Analyse a Veraarbechtung fir Betrib

• Maschinn Léieren Algorithmen a Modeller

• Kommunikatioun an Team Zesummenaarbecht

Differenzen tëscht Machine Learning an Data Science

Nodeems Dir definéiert wat all Konzept ass, ass et wichteg déi grouss Differenzen tëscht Maschinnléieren an Datewëssenschaft ze notéieren. Konzepter wéi dës, zesumme mat aneren wéi kënschtlech Intelligenz an Deep Learning, kënnen heiansdo duerchernee ginn an einfach ze vermëschen.

Datewëssenschaft konzentréiert sech op d'Studie vun Daten a wéi een d'Bedeitung dovun extrahéiert, wärend Maschinnléieren involvéiert Verständnis a Konstruktioun vu Methoden déi Daten benotzen fir d'Performance an d'Prognosen ze verbesseren.

Eng aner Manéier fir et auszedrécken ass datt d'Feld vun der Datewëssenschaft d'Prozesser, Systemer an Tools bestëmmt déi néideg sinn fir Daten an Abléck ze transforméieren, déi dann a verschiddenen Industrien applizéiert kënne ginn. Maschinnléieren ass e Feld vu kënschtlecher Intelligenz dat Maschinnen et erméiglecht d'mënschlechähnlech Fäegkeet ze erreechen fir ze léieren an z'adaptéieren duerch statistesch Modeller an Algorithmen.

Och wann dës zwee separat Konzepter sinn, gëtt et e puer Iwwerlappungen. Maschinnléieren ass tatsächlech Deel vun der Datewëssenschaft, an d'Algorithmen trainéieren op Daten geliwwert vun der Datewëssenschaft. Si enthalen allebéid e puer vun de selwechte Fäegkeeten wéi Mathematik, Statistiken, Probabilitéit a Programméierung.

Erausfuerderunge vun Data Science an ML

Béid Datewëssenschaft a Maschinnléieren presentéieren hiren eegene Set vun Erausfuerderungen, wat och hëlleft déi zwee Konzepter ze trennen.

Déi primär Erausfuerderunge vum Maschinnléieren enthalen e Manktem un Daten oder Diversitéit am Dataset, wat et schwéier mécht wäertvoll Abléck ze extrahieren. Eng Maschinn kann net léieren ob et keng verfügbar Donnéeën gëtt, während e feelend Datesaz et méi schwéier mécht Mustere ze verstoen. Eng aner Erausfuerderung vum Maschinnléieren ass datt et onwahrscheinlech ass datt en Algorithmus Informatioun extrahéiert wann et keng oder wéineg Variatiounen gëtt.

Wann et ëm d'Datenwëssenschaft geet, enthalen hir Haaptfuerderunge de Besoin fir eng grouss Varietéit vun Informatioun an Daten fir eng korrekt Analyse. En aneren ass datt Datenwëssenschaftsresultater heiansdo net effektiv vun den Décideuren an engem Geschäft benotzt ginn, an d'Konzept ka schwéier fir Teams z'erklären. Et presentéiert och verschidde Privatsphär an ethesch Themen.

Uwendungen vun all Konzept

Wärend Datewëssenschaft a Maschinnléieren e bëssen Iwwerlappung hunn wann et ëm Uwendungen kënnt, kënne mir jidderee zerbriechen.

Hei sinn e puer Beispiller vun Datenwëssenschaftsapplikatiounen:

• Internet Sich: Google Sich baséiert op Datenwëssenschaft fir spezifesch Resultater an enger Fraktioun vun enger Sekonn ze sichen.
• Empfehlungssystemer: Datewëssenschaft ass Schlëssel fir d'Schafung vun Empfehlungssystemer.
• Bild / Ried Unerkennung: Riederkennungssystemer wéi Siri an Alexa vertrauen op Datenwëssenschaft, sou wéi Bilderkennungssystemer.
• Gaming: D'Welt vum Spill benotzt Datenwëssenschaftstechnologie fir d'Spillerfahrung ze verbesseren.

Hei sinn e puer Beispiller Uwendunge vu Maschinnléieren:

• Finanzen: Maschinnléiere gëtt wäit an der Finanzindustrie benotzt, mat Banken déi drop vertrauen fir Mustere bannent Daten z'identifizéieren a Bedruch ze vermeiden.
• Automatiséierung: Maschinnléieren hëlleft Aufgaben a verschiddenen Industrien ze automatiséieren, sou wéi Roboteren an Fabrikatiounsanlagen.
• Regierung: Maschinnléiere gëtt net nëmmen am private Secteur benotzt. Regierungsorganisatiounen benotzen et fir ëffentlech Sécherheet an Utilities ze managen.
• Gesondheetswiesen: Maschinnléieren stéiert d'Gesondheetsindustrie op ville Weeër. Et war eng vun den éischten Industrien fir Maschinnléieren mat Bilderkennung unzehuelen.

Wann Dir sicht e puer vun de Fäegkeeten an dëse Felder ze kréien, gitt sécher eis Lëschte vun de beschten Zertifizéierungen ze kucken fir data science an Maschinn léieren.