Машинско учење наспроти наука за податоци: клучни разлики

Машинското учење (ML) и науката за податоци се два посебни концепти кои се поврзани со областа на вештачката интелигенција (ВИ). И двата концепта се потпираат на податоци за подобрување на производите, услугите, системите, процесите на донесување одлуки и многу повеќе. И машинското учење и науката за податоци се исто така многу барани патеки за кариера во нашиот сегашен свет управуван од податоци.

И ML и науката за податоци се користат од страна на научниците за податоци во нивната област на работа, и тие се усвоени во речиси секоја индустрија. За секој кој сака да се вклучи во овие полиња, или кој било бизнис лидер кој сака да примени пристап во организацијата управуван од вештачка интелигенција, разбирањето на овие два концепта е од клучно значење.

Што е машинско учење?

Машинското учење често се користи наизменично со вештачката интелигенција, но тоа е неточно. Тоа е посебна техника и гранка на вештачката интелигенција која се потпира на алгоритми за извлекување податоци и предвидување на идните трендови. Софтверот програмиран со модели им помага на инженерите да спроведат техники како статистичка анализа за да помогнат подобро да се разберат шемите во множеството податоци.

Машинското учење е она што им дава можност на машините да учат без да бидат експлицитно програмирани, поради што големите компании и платформите за социјални медиуми, како што се Facebook, Twitter, Instagram и YouTube го користат за да ги предвидат интересите и да препорачаат услуги, производи и многу повеќе.

Како збир на алатки и концепти, машинското учење е дел од науката за податоци. Со тоа, неговиот досег оди многу подалеку од теренот. Научниците за податоци обично се потпираат на машинско учење за брзо собирање информации и подобрување на анализата на трендовите.

Кога станува збор за инженери за машинско учење, овие професионалци бараат широк опсег на вештини, како што се:

• Длабоко разбирање на статистиката и веројатноста

• Експертиза во компјутерски науки

• Софтверско инженерство и дизајн на системи

• Знаење за програмирање

• Моделирање и анализа на податоци

Што е наука за податоци?

Науката за податоци е проучување на податоците и како да се извлече значење од нив со користење на низа методи, алгоритми, алатки и системи. Сите овие им овозможуваат на експертите да извлечат увид од структурирани и неструктурирани податоци. Научниците за податоци обично се одговорни за проучување на големи количини на податоци во складиштето на организацијата, а студиите често вклучуваат прашања за содржината и како податоците може да се искористат од компанијата.

Со проучување на структурирани или неструктурирани податоци, научниците за податоци можат да извлечат вредни сознанија за деловните или маркетинг обрасците, овозможувајќи му на бизнисот да има подобри перформанси во однос на конкурентите.

Научниците за податоци го применуваат своето знаење во бизнисот, владата и разни други тела за да го зголемат профитот, да иновираат производи и да изградат подобра инфраструктура и јавни системи.

Областа на науката за податоци е многу напредната благодарение на пролиферацијата на паметните телефони и дигитализацијата на многу делови од секојдневниот живот, што доведе до неверојатна количина на податоци достапни за нас. Науката за податоци, исто така, беше под влијание на Законот на Мур, кој се однесува на идејата дека пресметувањето драматично ја зголемува моќноста додека се намалува релативната цена со текот на времето, што доведува до широка достапност на евтина компјутерска моќ. Науката за податоци ги поврзува овие две иновации заедно, и со комбинирање на компонентите, научниците за податоци можат да извлечат повеќе увид од кога било досега од податоците.

Професионалците во областа на науката за податоци бараат и многу вештини за програмирање и анализа на податоци, како што се:

• Длабоко разбирање на програмски јазици како Python

• Способност за работа со големи количини на структурирани и неструктурирани податоци

• Математика, статистика, веројатност

• Визуелизација на податоци

• Анализа и обработка на податоци за бизнис

• Алгоритми и модели за машинско учење

• Комуникација и тимска соработка

Разлики помеѓу машинското учење и науката за податоци

Откако ќе се дефинира што е секој концепт, важно е да се забележат главните разлики помеѓу машинското учење и науката за податоци. Концептите како овие, заедно со другите како вештачката интелигенција и длабокото учење, понекогаш може да станат збунувачки и лесно да се измешаат.

Науката за податоци е фокусирана на проучување на податоците и како да се извлече значење од нив, додека машинското учење вклучува разбирање и конструирање методи кои користат податоци за подобрување на перформансите и предвидувањата.

Друг начин да се каже е дека полето на науката за податоци ги одредува процесите, системите и алатките кои се потребни за трансформирање на податоците во увиди, кои потоа може да се применат низ различни индустрии. Машинското учење е поле на вештачка интелигенција што им овозможува на машините да постигнат способност слична на човекот за учење и прилагодување преку статистички модели и алгоритми.

Иако ова се два одделни концепти, постои одредено преклопување. Машинското учење е всушност дел од науката за податоци, а алгоритмите се обучуваат на податоци доставени од науката за податоци. И двете вклучуваат некои од истите вештини како математика, статистика, веројатност и програмирање.

Предизвици на науката за податоци и МЛ

И науката за податоци и машинското учење претставуваат свој сет на предизвици, што исто така помага да се разделат двата концепта.

Примарните предизвици на машинското учење вклучуваат недостаток на податоци или разновидност во базата на податоци, што го отежнува извлекувањето вредни сознанија. Машината не може да научи ако нема достапни податоци, додека недостигот на податоци го отежнува разбирањето на обрасците. Друг предизвик на машинското учење е тоа што е малку веројатно дека алгоритам може да извлече информации кога нема или има неколку варијации.

Кога станува збор за науката за податоци, нејзините главни предизвици ја вклучуваат потребата од широк спектар на информации и податоци за точна анализа. Друга е дека резултатите од науката за податоци понекогаш не се ефективно користени од носителите на одлуки во бизнисот, а концептот може да биде тешко да се објасни на тимовите. Исто така, презентира различни прашања за приватност и етички прашања.

Апликации на секој концепт

Додека науката за податоци и машинското учење имаат одредено преклопување кога станува збор за апликациите, можеме да ја разложиме секоја од нив.

Еве неколку примери на апликации за наука за податоци:

• Пребарување на Интернет: Пребарувањето на Google се потпира на науката за податоци за да бара конкретни резултати во дел од секундата.
• Системи за препораки: Науката за податоци е клучна за создавање системи за препораки.
• Препознавање слика/говор: Системите за препознавање говор како Siri и Alexa се потпираат на науката за податоци, како и системите за препознавање слики.
• Игри на среќа: Светот на игри користи технологија за наука за податоци за да го подобри искуството со игрите.

Еве неколку примери на апликации за машинско учење:

• Финансии: Машинското учење се користи нашироко низ финансиската индустрија, при што банките се потпираат на него за да ги идентификуваат обрасците во внатрешноста на податоците и да спречат измами.
• Автоматизација: Машинското учење помага да се автоматизираат задачите во различни индустрии, како што се роботите во производствените погони.
• Влада: Машинското учење не се користи само во приватниот сектор. Владините организации го користат за управување со јавната безбедност и комуналните услуги.
• Здравствена грижа: Машинското учење ја нарушува здравствената индустрија на многу начини. Тоа беше една од првите индустрии што усвои машинско учење со откривање слики.

Ако сакате да стекнете некои од вештините во овие полиња, проверете ги нашите списоци на најдобри сертификати за наука за податоци машинско учење.