Mašininis mokymasis ir duomenų mokslas: pagrindiniai skirtumai

Mašinų mokymasis (ML) ir duomenų mokslas yra dvi atskiros sąvokos, susijusios su dirbtinio intelekto (AI) sritimi. Abi sąvokos remiasi duomenimis, kad pagerintų produktus, paslaugas, sistemas, sprendimų priėmimo procesus ir dar daugiau. Tiek mašininis mokymasis, tiek duomenų mokslas taip pat yra labai paklausūs mūsų dabartiniame duomenimis pagrįstame pasaulyje.

Tiek ML, tiek duomenų mokslą duomenų mokslininkai naudoja savo darbo srityje, ir jie taikomi beveik visose pramonės šakose. Kiekvienam, norinčiam įsitraukti į šias sritis, arba bet kuriam verslo lyderiui, norinčiam savo organizacijoje pritaikyti dirbtinio intelekto pagrįstą požiūrį, labai svarbu suprasti šias dvi sąvokas.

Kas yra mašinų mokymasis?

Mašininis mokymasis dažnai naudojamas pakaitomis su dirbtiniu intelektu, tačiau tai neteisinga. Tai yra atskira DI technika ir šaka, kuri remiasi algoritmais duomenims išgauti ir ateities tendencijoms prognozuoti. Programinė įranga, užprogramuota naudojant modelius, padeda inžinieriams atlikti tokius metodus kaip statistinė analizė, padedanti geriau suprasti duomenų rinkinių modelius.

Mašininis mokymasis yra tai, kas suteikia mašinoms galimybę mokytis be aiškiai užprogramuoto programavimo, todėl didžiosios įmonės ir socialinės žiniasklaidos platformos, tokios kaip „Facebook“, „Twitter“, „Instagram“ ir „YouTube“, naudoja jį, kad numatytų pomėgius ir rekomenduotų paslaugas, produktus ir kt.

Kaip įrankių ir koncepcijų rinkinys, mašininis mokymasis yra duomenų mokslo dalis. Tai pasakius, jo pasiekiamumas yra toli už lauko ribų. Duomenų mokslininkai paprastai pasikliauja mašininiu mokymusi, kad greitai surinktų informaciją ir pagerintų tendencijų analizę.

Kalbant apie mašininio mokymosi inžinierius, šiems specialistams reikia įvairių įgūdžių, tokių kaip:

• Gilus statistikos ir tikimybių supratimas

• Kompiuterijos patirtis

• Programinės įrangos inžinerija ir sistemų projektavimas

• Programavimo žinios

• Duomenų modeliavimas ir analizė

Kas yra duomenų mokslas?

Duomenų mokslas yra duomenų tyrimas ir kaip iš jų išgauti prasmę, naudojant daugybę metodų, algoritmų, įrankių ir sistemų. Visa tai leidžia ekspertams gauti įžvalgų iš struktūrizuotų ir nestruktūruotų duomenų. Duomenų mokslininkai paprastai yra atsakingi už didelio duomenų kiekio tyrimą organizacijos saugykloje, o tyrimai dažnai susiję su turinio klausimais ir tuo, kaip įmonė gali panaudoti duomenis.

Tyrinėdami struktūrizuotus arba nestruktūrizuotus duomenis, duomenų mokslininkai gali gauti vertingų įžvalgų apie verslo ar rinkodaros modelius, todėl verslas gali veikti geriau nei konkurentai.

Duomenų mokslininkai taiko savo žinias verslui, vyriausybei ir įvairioms kitoms institucijoms, siekdami padidinti pelną, diegti produktus ir kurti geresnę infrastruktūrą bei viešąsias sistemas.

Duomenų mokslo sritis buvo labai pažengusi į priekį dėl išmaniųjų telefonų plitimo ir daugelio kasdienio gyvenimo dalių skaitmeninimo, todėl mums prieinama neįtikėtinai daug duomenų. Duomenų mokslą taip pat paveikė Moore'o dėsnis, nurodantis idėją, kad skaičiavimo galia dramatiškai padidėja, o laikui bėgant mažėja santykinės sąnaudos, o tai lemia plataus masto pigios skaičiavimo galios prieinamumą. Duomenų mokslas susieja šias dvi naujoves, o derindami komponentus duomenų mokslininkai iš duomenų gali gauti daugiau įžvalgos nei bet kada anksčiau.

Duomenų mokslo srities profesionalams taip pat reikia daug programavimo ir duomenų analizės įgūdžių, tokių kaip:

• Gilus programavimo kalbų, tokių kaip Python, supratimas

• Gebėjimas dirbti su dideliais kiekiais struktūrizuotų ir nestruktūruotų duomenų

• Matematika, statistika, tikimybė

• Duomenų vizualizavimas

• Duomenų analizė ir apdorojimas verslui

• Mašininio mokymosi algoritmai ir modeliai

• Bendravimas ir bendradarbiavimas komandoje

Mašininio mokymosi ir duomenų mokslo skirtumai

Apibrėžus, kas yra kiekviena sąvoka, svarbu atkreipti dėmesį į pagrindinius mašininio mokymosi ir duomenų mokslo skirtumus. Tokios sąvokos kaip šios, taip pat kitos, kaip dirbtinis intelektas ir gilus mokymasis, kartais gali būti painios ir lengvai painiojamos.

Duomenų mokslas yra orientuotas į duomenų tyrimą ir kaip iš jų išgauti prasmę, o mašininis mokymasis apima metodų, kurie naudoja duomenis našumui ir prognozėms pagerinti, supratimą ir kūrimą.

Kitas būdas yra tai, kad duomenų mokslo sritis nustato procesus, sistemas ir įrankius, kurių reikia duomenims paversti įžvalgomis, kurios vėliau gali būti taikomos įvairiose pramonės šakose. Mašinų mokymasis yra dirbtinio intelekto sritis, leidžianti mašinoms įgyti į žmogų panašią mokymosi ir prisitaikymo galimybes naudojant statistinius modelius ir algoritmus.

Nors tai yra dvi atskiros sąvokos, jos šiek tiek sutampa. Mašinų mokymasis iš tikrųjų yra duomenų mokslo dalis, o algoritmai treniruojasi pagal duomenų mokslo pateiktus duomenis. Jie abu apima tuos pačius įgūdžius, tokius kaip matematika, statistika, tikimybė ir programavimas.

Duomenų mokslo ir ML iššūkiai

Tiek duomenų mokslas, tiek mašinų mokymasis kelia savo iššūkių rinkinį, o tai taip pat padeda atskirti šias dvi sąvokas.

Pagrindiniai mašininio mokymosi iššūkiai yra duomenų trūkumas arba duomenų rinkinio įvairovė, todėl sunku gauti vertingų įžvalgų. Mašina negali mokytis, jei nėra prieinamų duomenų, o trūkstant duomenų rinkinio sunkiau suprasti modelius. Kitas mašininio mokymosi iššūkis yra tas, kad mažai tikėtina, kad algoritmas gali išgauti informaciją, kai nėra jokių variantų arba jų yra nedaug.

Kalbant apie duomenų mokslą, pagrindiniai jo iššūkiai yra įvairios informacijos ir duomenų poreikis, kad būtų galima tiksliai analizuoti. Kitas dalykas yra tai, kad duomenų mokslo rezultatai kartais nėra efektyviai naudojami sprendimų priėmėjų versle, o sąvoką gali būti sunku paaiškinti komandoms. Taip pat pateikiamos įvairios privatumo ir etikos problemos.

Kiekvienos koncepcijos taikymas

Nors duomenų mokslas ir mašininis mokymasis šiek tiek sutampa, kai kalbama apie programas, galime suskirstyti kiekvieną iš jų.

Štai keletas duomenų mokslo programų pavyzdžių:

• Interneto paieška: „Google“ paieška remiasi duomenų mokslu, kad per sekundės dalį ieškotų konkrečių rezultatų.
• Rekomendavimo sistemos: Duomenų mokslas yra labai svarbus kuriant rekomendacijų sistemas.
• Vaizdo / kalbos atpažinimas: Kalbos atpažinimo sistemos, tokios kaip „Siri“ ir „Alexa“, remiasi duomenų mokslu, kaip ir vaizdo atpažinimo sistemos.
• Žaidimas: Žaidimų pasaulis naudoja duomenų mokslo technologiją, kad pagerintų žaidimų patirtį.

Štai keletas mašininio mokymosi programų pavyzdžių:

• Finansai: Mašininis mokymasis plačiai naudojamas visoje finansų pramonėje, o bankai juo pasikliauja siekdami nustatyti duomenų modelius ir užkirsti kelią sukčiavimui.
• Automatika: Mašinų mokymasis padeda automatizuoti užduotis įvairiose pramonės šakose, pvz., robotus gamybos įmonėse.
• Vyriausybė: Mašininis mokymasis naudojamas ne tik privačiame sektoriuje. Vyriausybinės organizacijos jį naudoja viešajam saugumui ir komunalinėms paslaugoms valdyti.
• Sveikatos apsauga: Mašininis mokymasis įvairiais būdais žlugdo sveikatos priežiūros pramonę. Tai buvo viena iš pirmųjų pramonės šakų, pradėjusių taikyti mašininį mokymąsi su vaizdo aptikimu.

Jei norite įgyti kai kurių įgūdžių šiose srityse, būtinai peržiūrėkite mūsų geriausių sertifikatų sąrašus. duomenų mokslas ir mašininis mokymasis.