Maskinlæring mot Data Science: NøkkelForskjeller

Maskinlæring (ML) og data science er to separate konsepter som er relatert til feltet kunstig intelligens (AI). Begge konseptene avhenger av data for å forbedre produkter, tjenester, systemer, beslutningsprosesser og mye mer. Begge maskinlæring og data science er også meget etterspurt som karriereveier i vår nåværende data-drevne verden.

Begge ML og data science brukes av data scientists i deres arbeidsfelt, og de blir adoptert i nesten hver industri. For noen som ønsker å bli involvert i disse feltene, eller noen bedriftsledere som ønsker å adoptere en AI-drevet tilnærming i deres organisasjon, er det viktig å forstå disse to konseptene.

Hva er Maskinlæring?

Maskinlæring brukes ofte som synonymt med kunstig intelligens, men det er feil. Det er en separat teknikk og gren av AI som avhenger av algoritmer for å trekke ut data og forutsi fremtidige trender. Programvare programmert med modeller hjelper ingeniører med å utføre teknikker som statistisk analyse for å bedre forstå mønster innen datamengder.

Maskinlæring er det som gir maskiner evnen til å lære uten å være eksplisitt programmert, hvilket er grunnen til at store selskaper og sosiale medier, som Facebook (META ), Twitter, Instagram og YouTube, bruker det til å forutsi interesser og anbefale tjenester, produkter og mer.

Som en samling av verktøy og konsepter er maskinlæring en del av data science. Med det sagt, går dens rekkevidde langt utenfor feltet. Data scientists avhenger vanligvis av maskinlæring for å samle informasjon raskt og forbedre trendanalyse.

Når det kommer til maskinlæring-ingeniører, krever disse profesjonelle en bred rekke av ferdigheter, som:

• Dyp forståelse av statistikk og sannsynlighet

• Ekspertise i datavitenskap

• Programvareingeniør og systemdesign

• Programmeringskunnskaper

• Data-modellering og analyse

Hva er Data Science?

Data science er studiet av data og hvordan man kan trekke ut mening fra det ved å bruke en rekke metoder, algoritmer, verktøy og systemer. Alle disse muliggjør at eksperter kan trekke ut innsikt fra strukturert og ustrukturert data. Data scientists er vanligvis ansvarlige for å studere store mengder data innen en organisasjons repository, og studiene omfatter ofte innholdssaker og hvordan data kan utnyttes av selskapet.

Ved å studere strukturert eller ustrukturert data, kan data scientists trekke ut verdifulle innsikt om forretnings- eller markeds-mønster, hvilket gjør det mulig for bedriftene å fungere bedre enn konkurrentene.

Data scientists anvender sin kunnskap på forretninger, regjeringer og andre organer for å øke profitt, innovere produkter og bygge bedre infrastruktur og offentlige systemer.

Feltet data science har blitt sterkt fremmet takket være spredningen av smarttelefoner og digitaliseringen av mange deler av dagliglivet, som har ført til en usedvanlig mengde data tilgjengelig for oss. Data science har også blitt påvirket av Moore’s lov, som henviser til ideen om at datamaskinen øker dramatisk i kraft samtidig som den relativt sett blir billigere over tid, noe som har ført til en vidstrakt tilgjengelighet av billig datamaskinkraft. Data science kobler disse to innovasjonene sammen, og ved å kombinere komponentene, kan data scientists trekke ut mer innsikt enn noen gang før fra data.

Profesjonelle innen feltet data science krever også en rekke programmerings- og data-analyseferdigheter, som:

• Dyp forståelse av programmeringsspråk som Python

• Evne til å arbeide med store mengder strukturert og ustrukturert data

• Matematikk, statistikk, sannsynlighet

• Data-visning

• Data-analyse og prosessering for bedrift

• Maskinlæring-algoritmer og modeller

• Kommunikasjon og team-samarbeid

Forskjeller mellom Maskinlæring og Data Science

Etter å ha definert hva hver konsept er, er det viktig å merke seg de største forskjellene mellom maskinlæring og data science. Konsepter som disse, sammen med andre som kunstig intelligens og dyp læring, kan noen ganger bli forvirrende og lett å blande sammen.

Data science fokuserer på studiet av data og hvordan man kan trekke ut mening fra det, mens maskinlæring handler om å forstå og konstruere metoder som bruker data for å forbedre ytelse og forutsigelser.

En annen måte å si det på er at feltet data science bestemmer prosessene, systemene og verktøyene som er nødvendige for å transformere data til innsikt, som kan bli anvendt i ulike industrier. Maskinlæring er et felt av kunstig intelligens som muliggjør maskiner å oppnå en menneske-lignende evne til å lære og tilpasse seg gjennom statistiske modeller og algoritmer.

Selv om disse er to separate konsepter, er det noen overlap. Maskinlæring er faktisk en del av data science, og algoritmene blir trent på data levert av data science. De inkluderer begge noen av de samme ferdighetene som matematikk, statistikk, sannsynlighet og programmering.

Utfordringer i Data Science og ML

Begge data science og maskinlæring presenterer sine egne utfordringer, som også hjelper til å skille de to konseptene.

De primære utfordringene med maskinlæring inkluderer mangel på data eller mangfold i datamengden, noe som gjør det vanskelig å trekke ut verdifulle innsikt. En maskin kan ikke lære hvis det ikke er noen tilgjengelig data, mens en mangelfull datamengde gjør det vanskeligere å forstå mønster. En annen utfordring med maskinlæring er at det er usannsynlig at en algoritme kan trekke ut informasjon når det ikke er noen eller få variasjoner.

Når det kommer til data science, inkluderer dens hovedutfordringer behovet for en bred variasjon av informasjon og data for nøyaktig analyse. En annen utfordring er at data science-resultater noen ganger ikke blir effektivt brukt av beslutningstagerne i en bedrift, og konseptet kan være vanskelig å forklare til team. Det presenterer også flere privatlivs- og etiske problemer.

Anvendelser av Hver Konsept

Mens data science og maskinlæring har noen overlap når det kommer til anvendelser, kan vi bryte hver enkelt ned.

Her er noen eksempler på data science-anvendelser:

• Internett-søk: Google-søk avhenger av data science for å søke spesifikke resultater på brøkdelen av et sekund.
• Anbefalings-systemer: Data science er nøkkel til å skape anbefalings-systemer.
• Bilde/tale-gjenkjenning: Tale-gjenkjenningssystemer som Siri og Alexa avhenger av data science, likeså bilde-gjenkjenningssystemer.
• Spill: Spill-verdenen bruker data science-teknologi for å forbedre spill-erfaringen.

Her er noen eksempler på maskinlæring-anvendelser:

• Finans: Maskinlæring brukes bredt i finans-industrien, med banker som avhenger av det til å identifisere mønster i data og forhindre svindel.
• Automatisering: Maskinlæring hjelper med å automatisere oppgaver innen ulike industrier, som roboter i fabrikker.
• Regjering: Maskinlæring brukes ikke bare i privat sektor. Regjeringsorganer bruker det til å håndtere offentlig sikkerhet og kommunale tjenester.
• Helsevesen: Maskinlæring forstyrer helsevesenet på mange måter. Det var en av de første industrene som adopterte maskinlæring med bilde-gjenkjenning.

Hvis du ønsker å tilegne deg noen av ferdighetene innen disse feltene, sjekk ut våre lister over de beste sertifiseringer for data science og maskinlæring.