Mašīnmācība pret datu zinātni: galvenās atšķirības

Mašīnmācība (ML) un datu zinātne ir divi atsevišķi jēdzieni, kas ir saistīti ar mākslīgā intelekta (AI) jomu. Abas koncepcijas balstās uz datiem, lai uzlabotu produktus, pakalpojumus, sistēmas, lēmumu pieņemšanas procesus un daudz ko citu. Gan mašīnmācība, gan datu zinātne ir arī ļoti pieprasīti karjeras ceļi mūsu pašreizējā uz datiem balstītajā pasaulē.

Gan ML, gan datu zinātni savā darba jomā izmanto datu zinātnieki, un tie tiek pieņemti gandrīz visās nozarēs. Ikvienam, kas vēlas iesaistīties šajās jomās, vai jebkuram uzņēmuma vadītājam, kurš vēlas savā organizācijā ieviest uz AI balstītu pieeju, ir ļoti svarīgi saprast šos divus jēdzienus.

Kas ir mašīnmācība?

Mašīnmācība bieži tiek lietota aizvietojami ar mākslīgo intelektu, taču tas ir nepareizi. Tā ir atsevišķa AI tehnika un nozare, kas balstās uz algoritmiem, lai iegūtu datus un prognozētu nākotnes tendences. Programmatūra, kas ieprogrammēta ar modeļiem, palīdz inženieriem veikt tādas metodes kā statistiskā analīze, lai palīdzētu labāk izprast modeļus datu kopās.

Mašīnmācība ir tas, kas nodrošina mašīnām spēju mācīties bez īpašas programmēšanas, tāpēc lielākie uzņēmumi un sociālo mediju platformas, piemēram, Facebook, Twitter, Instagram un YouTube, to izmanto, lai prognozētu intereses un ieteiktu pakalpojumus, produktus un daudz ko citu.

Mašīnmācīšanās kā rīku un koncepciju kopums ir daļa no datu zinātnes. To sakot, tā sasniedzamība sniedzas tālu ārpus lauka. Datu zinātnieki parasti paļaujas uz mašīnmācīšanos, lai ātri apkopotu informāciju un uzlabotu tendenču analīzi.

Runājot par mašīnmācīšanās inženieriem, šiem profesionāļiem ir nepieciešamas dažādas prasmes, piemēram:

• Dziļa izpratne par statistiku un varbūtību

• Zināšanas datorzinātnēs

• Programmatūras inženierija un sistēmu projektēšana

• Programmēšanas zināšanas

• Datu modelēšana un analīze

Kas ir datu zinātne?

Datu zinātne ir datu izpēte un to nozīmes iegūšana, izmantojot virkni metožu, algoritmu, rīku un sistēmu. Tas viss ļauj ekspertiem iegūt ieskatu no strukturētiem un nestrukturētiem datiem. Datu zinātnieki parasti ir atbildīgi par liela datu apjoma izpēti organizācijas repozitorijā, un pētījumi bieži ir saistīti ar satura jautājumiem un to, kā uzņēmums var izmantot datus.

Pētot strukturētus vai nestrukturētus datus, datu zinātnieki var iegūt vērtīgu ieskatu par uzņēmējdarbības vai mārketinga modeļiem, ļaujot uzņēmumam sasniegt labākus rezultātus salīdzinājumā ar konkurentiem.

Datu zinātnieki izmanto savas zināšanas uzņēmējdarbībā, valdībā un dažādās citās struktūrās, lai palielinātu peļņu, ieviestu jauninājumus produktos un izveidotu labāku infrastruktūru un publiskās sistēmas.

Datu zinātnes joma ir ievērojami progresējusi, pateicoties viedtālruņu izplatībai un daudzu ikdienas dzīves daļu digitalizācijai, kā rezultātā mums ir pieejams neticami liels datu apjoms. Datu zinātni ir ietekmējis arī Mūra likums, kas attiecas uz ideju, ka skaitļošanas jauda ievērojami palielinās, vienlaikus samazinot relatīvās izmaksas laika gaitā, tādējādi radot plašu lētas skaitļošanas jaudas pieejamību. Datu zinātne saista šos divus jauninājumus, un, apvienojot komponentus, datu zinātnieki var iegūt vairāk ieskatu nekā jebkad agrāk no datiem.

Datu zinātnes profesionāļiem ir nepieciešamas arī daudz programmēšanas un datu analīzes iemaņu, piemēram:

• Padziļināta izpratne par programmēšanas valodām, piemēram, Python

• Spēja strādāt ar lielu daudzumu strukturētu un nestrukturētu datu

• Matemātika, statistika, varbūtība

• Datu vizualizācija

• Datu analīze un apstrāde biznesam

• Mašīnmācīšanās algoritmi un modeļi

• Komunikācija un komandas sadarbība

Atšķirības starp mašīnmācīšanos un datu zinātni

Pēc katra jēdziena definēšanas ir svarīgi atzīmēt galvenās atšķirības starp mašīnmācību un datu zinātni. Šādi jēdzieni, kā arī citi, piemēram, mākslīgais intelekts un dziļa mācīšanās, dažkārt var kļūt mulsinoši un viegli sajaucami.

Datu zinātne ir vērsta uz datu izpēti un to, kā iegūt no tiem nozīmi, savukārt mašīnmācīšanās ietver tādu metožu izpratni un konstruēšanu, kas izmanto datus, lai uzlabotu veiktspēju un prognozes.

Vēl viens veids, kā to formulēt, ir tas, ka datu zinātnes joma nosaka procesus, sistēmas un rīkus, kas nepieciešami, lai datus pārveidotu ieskatos, kurus pēc tam var izmantot dažādās nozarēs. Mašīnmācība ir mākslīgā intelekta joma, kas ļauj mašīnām sasniegt cilvēkam līdzīgu spēju mācīties un pielāgoties, izmantojot statistikas modeļus un algoritmus.

Lai gan tie ir divi atsevišķi jēdzieni, tie daļēji pārklājas. Mašīnmācība faktiski ir daļa no datu zinātnes, un algoritmi apmāca datus, ko nodrošina datu zinātne. Tās abas ietver dažas no tām pašām prasmēm, piemēram, matemātiku, statistiku, varbūtību un programmēšanu.

Datu zinātnes un ML izaicinājumi

Gan datu zinātne, gan mašīnmācība rada savus izaicinājumus, kas arī palīdz nošķirt abus jēdzienus.

Mašīnmācīšanās galvenie izaicinājumi ir datu trūkums vai datu kopas dažādība, kas apgrūtina vērtīgu ieskatu iegūšanu. Mašīna nevar mācīties, ja nav pieejami dati, savukārt datu kopas trūkuma dēļ ir grūtāk saprast modeļus. Vēl viens mašīnmācības izaicinājums ir tas, ka ir maz ticams, ka algoritms var iegūt informāciju, ja nav vai ir maz variāciju.

Runājot par datu zinātni, tās galvenie izaicinājumi ir nepieciešamība pēc plašas informācijas un datu klāsta precīzai analīzei. Vēl viens ir tas, ka datu zinātnes rezultātus dažkārt biznesa lēmumu pieņēmēji neizmanto efektīvi, un šo koncepciju komandām var būt grūti izskaidrot. Tas arī atspoguļo dažādus privātuma un ētikas jautājumus.

Katras koncepcijas pielietojumi

Lai gan datu zinātne un mašīnmācīšanās lietojumprogrammās daļēji pārklājas, mēs varam katru no tām sadalīt.

Šeit ir daži datu zinātnes lietojumu piemēri:

• Meklēšana internetā: Google meklēšana balstās uz datu zinātni, lai sekundes daļā meklētu konkrētus rezultātus.
• Ieteikumu sistēmas: Datu zinātne ir būtiska ieteikumu sistēmu izveidē.
• Attēla/runas atpazīšana: Runas atpazīšanas sistēmas, piemēram, Siri un Alexa, tāpat kā attēlu atpazīšanas sistēmas balstās uz datu zinātni.
• Spēles: Spēļu pasaule izmanto datu zinātnes tehnoloģiju, lai uzlabotu spēļu pieredzi.

Šeit ir daži mašīnmācīšanās lietojumu piemēri:

• Finanses: Mašīnmācība tiek plaši izmantota visā finanšu nozarē, un bankas paļaujas uz to, lai identificētu datu modeļus un novērstu krāpšanu.
• Automatizācija: Mašīnmācīšanās palīdz automatizēt uzdevumus dažādās nozarēs, piemēram, robotus ražošanas uzņēmumos.
• Valdība: Mašīnmācību izmanto ne tikai privātajā sektorā. Valdības organizācijas to izmanto, lai pārvaldītu sabiedrisko drošību un komunālo pakalpojumu.
• Veselības aprūpe: Mašīnmācība daudzos veidos traucē veselības aprūpes nozari. Tā bija viena no pirmajām nozarēm, kas ieviesa mašīnmācīšanos ar attēlu noteikšanu.

Ja vēlaties iegūt dažas no prasmēm šajās jomās, noteikti apskatiet mūsu labāko sertifikātu sarakstus datu zinātne un mašīna mācīšanās.