Machine Learning vs Data Science: Гол ялгаанууд

Машины сургалт (ML) ба мэдээллийн шинжлэх ухаан нь хиймэл оюун ухааны (AI) салбартай холбоотой хоёр тусдаа ойлголт юм. Энэ хоёр үзэл баримтлал нь бүтээгдэхүүн, үйлчилгээ, систем, шийдвэр гаргах үйл явц болон бусад зүйлийг сайжруулахын тулд өгөгдөлд тулгуурладаг. Манай өнөөгийн өгөгдөлд тулгуурласан ертөнцөд машин сургалт, мэдээллийн шинжлэх ухаан хоёулаа карьерийн замд ихээхэн эрэлт хэрэгцээтэй байдаг.

ML болон өгөгдлийн шинжлэх ухааны аль алиныг дата судлаачид өөрсдийн ажлын салбарт ашигладаг бөгөөд бараг бүх салбарт хэрэглэгдэж байна. Эдгээр салбарт оролцох хүсэлтэй хэн бүхэн эсвэл өөрийн байгууллагад хиймэл оюун ухаанд суурилсан арга барилыг хэрэгжүүлэхийг хүсч буй бизнесийн удирдагчдын хувьд эдгээр хоёр ойлголтыг ойлгох нь маш чухал юм.

Машин сурах гэж юу вэ?

Машины сургалтыг ихэвчлэн хиймэл оюун ухаантай сольж хэрэглэдэг боловч энэ нь буруу юм. Энэ бол өгөгдөл гаргаж авах, ирээдүйн чиг хандлагыг урьдчилан таамаглах алгоритмд тулгуурладаг хиймэл оюун ухааны тусдаа техник, салбар юм. Загваруудтай программчлагдсан программ хангамж нь инженерүүдэд өгөгдлийн багц доторх хэв маягийг илүү сайн ойлгоход туслах статистик дүн шинжилгээ зэрэг арга техникийг хийхэд тусалдаг.

Машины сургалт нь машинуудад тодорхой програмчлуулалгүйгээр суралцах боломжийг олгодог бөгөөд иймээс Facebook, Twitter, Instagram, YouTube зэрэг томоохон компаниуд болон сошиал медиа платформууд ашиг сонирхлыг урьдчилан таамаглах, үйлчилгээ, бүтээгдэхүүн болон бусад зүйлийг санал болгоход ашигладаг.

Багаж хэрэгсэл, ойлголтын багцын хувьд машин сургалт нь мэдээллийн шинжлэх ухааны нэг хэсэг юм. Үүнийг хэлэхэд түүний хүрээ нь талбайн хэмжээнээс хол давсан. Мэдээллийн эрдэмтэд мэдээлэл хурдан цуглуулж, чиг хандлагын шинжилгээг сайжруулахын тулд ихэвчлэн машин сургалтанд тулгуурладаг.

Машин сургалтын инженерүүдийн тухай ярихад эдгээр мэргэжилтнүүд өргөн хүрээний ур чадвар шаарддаг, тухайлбал:

• Статистик болон магадлалын талаар гүнзгий ойлголттой

• Компьютерийн шинжлэх ухааны чиглэлээр мэргэшсэн

• Програм хангамжийн инженерчлэл ба системийн дизайн

• Програмчлалын мэдлэг

• Өгөгдлийн загварчлал ба дүн шинжилгээ

Мэдээллийн шинжлэх ухаан гэж юу вэ?

Өгөгдлийн шинжлэх ухаан нь хэд хэдэн арга, алгоритм, хэрэгсэл, системийг ашиглан өгөгдлийг судалж, түүнээс утгыг хэрхэн гаргаж авах талаар судалдаг. Энэ бүхэн нь мэргэжилтнүүдэд бүтэцлэгдсэн болон бүтэцгүй өгөгдлөөс ойлголт авах боломжийг олгодог. Мэдээллийн судлаачид ихэвчлэн байгууллагын агуулах доторх их хэмжээний өгөгдлийг судлах үүрэгтэй бөгөөд судалгаанд ихэвчлэн агуулгын асуудал, өгөгдлийг компани хэрхэн ашиглах боломжтой байдаг.

Дата судлаачид бүтэцлэгдсэн эсвэл бүтэцгүй өгөгдлийг судалснаар бизнес эсвэл маркетингийн хэв маягийн талаар үнэ цэнэтэй ойлголтыг гаргаж, бизнесийг өрсөлдөгчдөөсөө илүү сайн гүйцэтгэх боломжийг олгодог.

Мэдээлэл судлаачид ашиг орлогоо нэмэгдүүлэх, бүтээгдэхүүнээ шинэчлэх, дэд бүтэц, нийтийн тогтолцоог сайжруулахын тулд мэдлэгээ бизнес, засгийн газар болон бусад байгууллагад ашигладаг.

Ухаалаг гар утас олширч, өдөр тутмын амьдралын олон хэсгийг дижиталчилсны үр дүнд мэдээллийн шинжлэх ухааны салбар ихээхэн дэвшилттэй болсон бөгөөд энэ нь бидэнд гайхалтай их хэмжээний мэдээлэл бий болгоход хүргэсэн. Мэдээллийн шинжлэх ухаанд мөн Мурын хууль нөлөөлсөн бөгөөд энэ нь тооцоолол нь цаг хугацааны явцад харьцангуй зардлыг бууруулж, хүчийг эрс нэмэгдүүлж, хямд тооцоолох хүчийг өргөн цар хүрээтэй ашиглахад хүргэдэг гэсэн санааг илэрхийлдэг. Өгөгдлийн шинжлэх ухаан нь эдгээр хоёр инновацийг хооронд нь холбож өгдөг бөгөөд бүрэлдэхүүн хэсгүүдийг нэгтгэснээр өгөгдөл судлаачид өгөгдлөөс урьд өмнө байгаагүй их ойлголтыг олж авах боломжтой.

Мэдээллийн шинжлэх ухааны салбарын мэргэжилтнүүд програмчлалын болон өгөгдлийн аналитикийн маш их ур чадвар шаарддаг, тухайлбал:

• Python гэх мэт програмчлалын хэлний талаар гүнзгий ойлголттой

• Их хэмжээний бүтэцтэй болон бүтэцгүй өгөгдөлтэй ажиллах чадвартай

• Математик, статистик, магадлал

• Мэдээллийн дүрслэл

• Бизнесийн өгөгдөлд дүн шинжилгээ хийх, боловсруулах

• Машин сургалтын алгоритм ба загварууд

• Харилцаа холбоо, багийн хамтын ажиллагаа

Машины сургалт ба мэдээллийн шинжлэх ухааны ялгаа

Үзэл баримтлал бүр нь юу болохыг тодорхойлсны дараа машин сургалт ба мэдээллийн шинжлэх ухааны гол ялгааг тэмдэглэх нь чухал юм. Хиймэл оюун ухаан, гүнзгий суралцах гэх мэт бусад ойлголтуудын хамт заримдаа төөрөгдүүлж, холиход хялбар байдаг.

Өгөгдлийн шинжлэх ухаан нь өгөгдлийг судлах, түүнээс утгыг хэрхэн гаргахад чиглэдэг бол машин сургалт нь гүйцэтгэл, таамаглалыг сайжруулахын тулд өгөгдлийг ашигладаг аргуудыг ойлгож, бүтээхэд чиглэгддэг.

Үүнийг тавих өөр нэг арга бол өгөгдлийн шинжлэх ухааны салбар нь өгөгдлийг ойлголт болгон хувиргахад шаардлагатай үйл явц, систем, хэрэгслийг тодорхойлдог бөгөөд үүнийг дараа нь янз бүрийн салбарт ашиглаж болно. Машины сургалт нь хиймэл оюун ухааны салбар бөгөөд статистик загвар, алгоритмаар дамжуулан машинд хүн шиг суралцах, дасан зохицох чадварыг бий болгох боломжийг олгодог.

Хэдийгээр эдгээр нь хоёр тусдаа ойлголт боловч зарим нэг давхцал байдаг. Машины сургалт нь үнэндээ өгөгдлийн шинжлэх ухааны нэг хэсэг бөгөөд алгоритмууд нь өгөгдлийн шинжлэх ухааны дамжуулсан өгөгдөл дээр сургадаг. Тэд хоёулаа математик, статистик, магадлал, програмчлал зэрэг ижил ур чадваруудыг агуулдаг.

Өгөгдлийн шинжлэх ухаан ба ML-ийн сорилтууд

Өгөгдлийн шинжлэх ухаан, машин сургалт хоёулаа өөр өөрийн гэсэн сорилтуудыг бий болгодог бөгөөд энэ нь хоёр ойлголтыг салгахад тусалдаг.

Машины сургалтын үндсэн сорилтууд нь өгөгдлийн багц дахь өгөгдөл дутагдал эсвэл олон талт байдал зэрэг нь үнэ цэнэтэй ойлголтыг олж авахад хэцүү болгодог. Боломжтой өгөгдөл байхгүй бол машин сурах боломжгүй, харин өгөгдлийн багц дутагдалтай байгаа нь хэв маягийг ойлгоход хэцүү болгодог. Машин сургалтын өөр нэг сорилт бол алгоритм нь ямар ч хувилбар байхгүй эсвэл цөөн тохиолдолд мэдээллийг гаргаж авах боломжгүй юм.

Өгөгдлийн шинжлэх ухааны тухай ярихад түүний гол бэрхшээлүүд нь үнэн зөв дүн шинжилгээ хийхэд олон төрлийн мэдээлэл, өгөгдөл шаардлагатай байдаг. Өөр нэг зүйл бол өгөгдлийн шинжлэх ухааны үр дүнг шийдвэр гаргагчид заримдаа үр дүнтэй ашигладаггүй бөгөөд энэ ойлголтыг багуудад тайлбарлахад хэцүү байдаг. Түүнчлэн хувийн нууц, ёс зүйн янз бүрийн асуудлуудыг танилцуулдаг.

Үзэл баримтлал бүрийн хэрэглээ

Өгөгдлийн шинжлэх ухаан болон машин сургалт нь хэрэглээний хувьд зарим нэг давхцалтай байдаг ч бид тус бүрийг задалж болно.

Мэдээллийн шинжлэх ухааны хэрэглээний зарим жишээ энд байна:

• Интернет хайлт: Google хайлт нь өгөгдлийн шинжлэх ухаанд тулгуурлан тодорхой үр дүнг секундын дотор хайдаг.
• Зөвлөмжийн системүүд: Өгөгдлийн шинжлэх ухаан нь зөвлөмжийн системийг бий болгох түлхүүр юм.
• Зураг/Яриа таних: Siri, Alexa зэрэг яриа таних системүүд нь зураг таних системүүдийн нэгэн адил мэдээллийн шинжлэх ухаанд тулгуурладаг.
• Тоглоом: Тоглоомын ертөнц нь тоглоомын туршлагыг сайжруулахын тулд мэдээллийн шинжлэх ухааны технологийг ашигладаг.

Машин сургалтын зарим жишээг энд үзүүлэв:

• Санхүү: Машины сургалт нь санхүүгийн салбарт өргөн хэрэглэгддэг бөгөөд банкууд өгөгдөл доторх хэв маягийг тодорхойлж, залилан мэхлэхээс урьдчилан сэргийлэхийн тулд үүнд тулгуурладаг.
• Автоматжуулалт: Машины сургалт нь үйлдвэрлэлийн үйлдвэрт роботууд гэх мэт янз бүрийн салбарын даалгавруудыг автоматжуулахад тусалдаг.
• Засгийн газар: Машины сургалтыг зөвхөн хувийн хэвшилд ашигладаггүй. Төрийн байгууллагууд үүнийг нийтийн аюулгүй байдал, нийтийн аж ахуйг удирдахад ашигладаг.
• Эрүүл мэндийн үйлчилгээ: Машины сургалт нь эрүүл мэндийн салбарыг олон талаар саатуулж байна. Энэ нь зураг илрүүлэгчтэй машин сургалтыг нэвтрүүлсэн анхны салбаруудын нэг байв.

Хэрэв та эдгээр чиглэлээр зарим ур чадвар эзэмшихийг хүсч байвал манай шилдэг гэрчилгээний жагсаалтыг шалгаарай. өгөгдлийн шинжлэх ухаан болон машин суралцах.