Machine Learning versus datawetenschap: belangrijkste verschillen

Machine learning (ML) en data science zijn twee afzonderlijke concepten die gerelateerd zijn aan het vakgebied kunstmatige intelligentie (AI). Beide concepten zijn afhankelijk van data om producten, diensten, systemen, besluitvormingsprocessen en nog veel meer te verbeteren. Zowel machine learning als data science zijn ook zeer gewilde carrièrepaden in onze huidige datagedreven wereld.

Zowel ML als datawetenschap worden gebruikt door datawetenschappers in hun werkveld en worden in bijna elke branche toegepast. Voor iedereen die op deze gebieden betrokken wil raken, of voor elke bedrijfsleider die een AI-gestuurde aanpak in zijn organisatie wil toepassen, is het van cruciaal belang om deze twee concepten te begrijpen.

Wat is machinaal leren?

Machine learning wordt vaak door elkaar gebruikt met kunstmatige intelligentie, maar dat is onjuist. Het is een aparte techniek en tak van AI die afhankelijk is van algoritmen om gegevens te extraheren en toekomstige trends te voorspellen. Software die met modellen is geprogrammeerd, helpt ingenieurs bij het uitvoeren van technieken zoals statistische analyse om patronen binnen datasets beter te begrijpen.

Machine learning is wat machines de mogelijkheid geeft om te leren zonder expliciet geprogrammeerd te zijn. Daarom gebruiken grote bedrijven en sociale mediaplatforms, zoals Facebook, Twitter, Instagram en YouTube, het om interesses te voorspellen en diensten, producten en meer aan te bevelen.

Als een set van tools en concepten is machine learning een onderdeel van datawetenschap. Dat gezegd hebbende, het bereik gaat veel verder dan het veld. Datawetenschappers vertrouwen meestal op machine learning om snel informatie te verzamelen en trendanalyses te verbeteren.

Als het gaat om machine learning-ingenieurs, hebben deze professionals een breed scala aan vaardigheden nodig, zoals:

• Diep begrip van statistiek en waarschijnlijkheid

• Expertise in informatica

• Software-engineering en systeemontwerp

• Programmeerkennis

• Gegevensmodellering en -analyse

Wat is Data Science?

Datawetenschap is de studie van gegevens en hoe je er betekenis uit kunt halen door een reeks methoden, algoritmen, hulpmiddelen en systemen te gebruiken. Dit alles stelt experts in staat inzichten te verkrijgen uit gestructureerde en ongestructureerde data. Datawetenschappers zijn doorgaans verantwoordelijk voor het bestuderen van grote hoeveelheden gegevens binnen de repository van een organisatie, en de onderzoeken hebben vaak betrekking op inhoudelijke zaken en hoe de gegevens door het bedrijf kunnen worden benut.

Door gestructureerde of ongestructureerde gegevens te bestuderen, kunnen datawetenschappers waardevolle inzichten verkrijgen over bedrijfs- of marketingpatronen, waardoor het bedrijf beter kan presteren dan concurrenten.

Datawetenschappers passen hun kennis toe op het bedrijfsleven, de overheid en verschillende andere instanties om de winst te vergroten, producten te innoveren en betere infrastructuur en openbare systemen te bouwen.

Het gebied van datawetenschap is enorm vooruitgegaan dankzij de verspreiding van smartphones en de digitalisering van vele delen van het dagelijks leven, wat heeft geleid tot een ongelooflijke hoeveelheid gegevens die voor ons beschikbaar is. Datawetenschap is ook beïnvloed door de wet van Moore, die verwijst naar het idee dat computerkracht drastisch toeneemt terwijl de relatieve kosten in de loop van de tijd afnemen, wat leidt tot de grootschalige beschikbaarheid van goedkope rekenkracht. Data science koppelt deze twee innovaties aan elkaar, en door de componenten te combineren kunnen datascientists meer inzicht dan ooit tevoren uit data halen.

Professionals op het gebied van data science hebben ook veel programmeer- en data-analysevaardigheden nodig, zoals:

• Grondig begrip van programmeertalen zoals Python

• Mogelijkheid om te werken met grote hoeveelheden gestructureerde en ongestructureerde gegevens

• Wiskunde, statistiek, waarschijnlijkheid

• Data visualisatie

• Gegevensanalyse en -verwerking voor het bedrijfsleven

• Algoritmen en modellen voor machinaal leren

• Communicatie en teamsamenwerking

Verschillen tussen machinaal leren en datawetenschap

Na het definiëren van wat elk concept is, is het belangrijk om de belangrijkste verschillen tussen machine learning en datawetenschap op te merken. Concepten zoals deze, samen met andere zoals kunstmatige intelligentie en deep learning, kunnen soms verwarrend en gemakkelijk door elkaar gehaald worden.

Datawetenschap is gericht op de studie van gegevens en hoe er betekenis uit kan worden gehaald, terwijl machine learning het begrijpen en construeren van methoden omvat die gegevens gebruiken om de prestaties en voorspellingen te verbeteren.

Een andere manier om het te zeggen is dat het gebied van datawetenschap de processen, systemen en tools bepaalt die nodig zijn om data om te zetten in inzichten, die vervolgens in verschillende industrieën kunnen worden toegepast. Machine learning is een gebied van kunstmatige intelligentie waarmee machines het mensachtige vermogen van leren en aanpassen kunnen bereiken door middel van statistische modellen en algoritmen.

Hoewel dit twee afzonderlijke concepten zijn, is er enige overlap. Machine learning maakt eigenlijk deel uit van datawetenschap en de algoritmen trainen op gegevens die door datawetenschap worden aangeleverd. Ze bevatten allebei enkele van dezelfde vaardigheden, zoals wiskunde, statistiek, waarschijnlijkheid en programmeren.

Uitdagingen van Data Science en ML

Zowel datawetenschap als machine learning hebben hun eigen uitdagingen, wat ook helpt om de twee concepten te scheiden.

De belangrijkste uitdagingen van machine learning zijn onder meer een gebrek aan gegevens of diversiteit in de dataset, waardoor het moeilijk wordt om waardevolle inzichten te verkrijgen. Een machine kan niet leren als er geen data beschikbaar is, terwijl een ontbrekende dataset het moeilijker maakt om patronen te begrijpen. Een andere uitdaging van machine learning is dat het onwaarschijnlijk is dat een algoritme informatie kan extraheren als er geen of weinig variaties zijn.

Als het gaat om datawetenschap, zijn de belangrijkste uitdagingen de behoefte aan een grote verscheidenheid aan informatie en gegevens voor nauwkeurige analyse. Een andere is dat de resultaten van datawetenschap soms niet effectief worden gebruikt door de besluitvormers in een bedrijf, en dat het concept moeilijk uit te leggen is aan teams. Het presenteert ook verschillende privacy- en ethische kwesties.

Toepassingen van elk concept

Hoewel datawetenschap en machine learning enige overlap hebben als het gaat om toepassingen, kunnen we ze allemaal opsplitsen.

Hier zijn enkele voorbeelden van data science-toepassingen:

• Internet zoekopdracht: Google Zoeken vertrouwt op datawetenschap om specifieke resultaten in een fractie van een seconde te doorzoeken.
• Aanbevelingssystemen: Datawetenschap is de sleutel tot het creëren van aanbevelingssystemen.
• Beeld-/spraakherkenning: Spraakherkenningssystemen zoals Siri en Alexa vertrouwen op datawetenschap, net als beeldherkenningssystemen.
• gaming: De wereld van gaming maakt gebruik van data science-technologie om de game-ervaring te verbeteren.

Hier zijn enkele voorbeelden van toepassingen van machine learning:

• Financiën: Machine learning wordt veel gebruikt in de financiële sector, waarbij banken erop vertrouwen om patronen in gegevens te identificeren en fraude te voorkomen.
• Automatisering: Machine learning helpt bij het automatiseren van taken binnen verschillende industrieën, zoals robots in fabrieken.
• Regering: Machine learning wordt niet alleen in de particuliere sector gebruikt. Overheidsorganisaties gebruiken het om de openbare veiligheid en nutsvoorzieningen te beheren.
• Gezondheidszorg: Machine learning verstoort de gezondheidszorg op veel manieren. Het was een van de eerste industrieën die machine learning met beelddetectie toepast.

Als u op zoek bent naar enkele van de vaardigheden op deze gebieden, bekijk dan zeker onze lijsten met beste certificeringen voor data science en machine learning.