Maskinlæring vs datavitenskap: nøkkelforskjeller

Maskinlæring (ML) og datavitenskap er to separate konsepter som er relatert til feltet kunstig intelligens (AI). Begge konseptene er avhengige av data for å forbedre produkter, tjenester, systemer, beslutningsprosesser og mye mer. Både maskinlæring og datavitenskap er også svært ettertraktede karriereveier i vår nåværende datadrevne verden.

Både ML og datavitenskap brukes av dataforskere i deres arbeidsfelt, og de blir tatt i bruk i nesten alle bransjer. For alle som ønsker å bli involvert i disse feltene, eller enhver bedriftsleder som ønsker å ta i bruk en AI-drevet tilnærming til organisasjonen sin, er det avgjørende å forstå disse to konseptene.

Hva er maskinlæring?

Maskinlæring brukes ofte om hverandre med kunstig intelligens, men det er feil. Det er en egen teknikk og gren av AI som er avhengig 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 mønstre i datasett.

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

Som et sett med verktøy og konsepter er maskinlæring en del av datavitenskap. Når det er sagt, går rekkevidden langt utover feltet. Dataforskere er vanligvis avhengige av maskinlæring for å samle informasjon raskt og forbedre trendanalysen.

Når det gjelder maskinlæringsingeniører, krever disse fagpersonene et bredt spekter av ferdigheter, for eksempel:

• Dyp forståelse av statistikk og sannsynlighet

• Kompetanse innen informatikk

• Programvareutvikling og systemdesign

• Programmeringskunnskap

• Datamodellering og analyse

Hva er datavitenskap?

Datavitenskap er studiet av data og hvordan man kan trekke ut mening fra dem ved å bruke en rekke metoder, algoritmer, verktøy og systemer. Alle disse gjør det mulig for eksperter å trekke ut innsikt fra strukturerte og ustrukturerte data. Dataforskere er vanligvis ansvarlige for å studere store mengder data i en organisasjons depot, og studiene involverer ofte innholdssaker og hvordan dataene kan utnyttes av selskapet.

Ved å studere strukturerte eller ustrukturerte data kan dataforskere trekke ut verdifull innsikt om forretnings- eller markedsføringsmønstre, slik at virksomheten kan prestere bedre enn konkurrentene.

Dataforskere bruker sin kunnskap til næringsliv, myndigheter og forskjellige andre organer for å øke fortjenesten, innovere produkter og bygge bedre infrastruktur og offentlige systemer.

Fagfeltet datavitenskap har blitt langt fremme takket være spredningen av smarttelefoner og digitaliseringen av mange deler av dagliglivet, noe som har ført til en utrolig mengde data tilgjengelig for oss. Datavitenskap har også blitt påvirket av Moores lov, som refererer til ideen om at databehandling øker dramatisk i kraft mens den reduseres i relative kostnader over tid, noe som fører til storstilt tilgjengelighet av billig datakraft. Datavitenskap knytter disse to innovasjonene sammen, og ved å kombinere komponentene kan dataforskere trekke ut mer innsikt enn noen gang før fra data.

Fagfolk innen datavitenskap krever også mye programmerings- og dataanalyseferdigheter, for eksempel:

• Dyp forståelse av programmeringsspråk som Python

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

• Matematikk, statistikk, sannsynlighet

• Datavisualisering

• Dataanalyse og prosessering for næringslivet

• Maskinlæringsalgoritmer og modeller

• Kommunikasjon og teamsamarbeid

Forskjeller mellom maskinlæring og datavitenskap

Etter å ha definert hva hvert konsept er, er det viktig å merke seg de store forskjellene mellom maskinlæring og datavitenskap. Begreper som disse, sammen med andre som kunstig intelligens og dyp læring, kan noen ganger bli forvirrende og lett å blande sammen.

Datavitenskap er fokusert på studiet av data og hvordan man kan trekke ut mening fra det, mens maskinlæring innebærer å forstå og konstruere metoder som bruker data til å forbedre ytelse og spådommer.

En annen måte å si det på er at feltet datavitenskap bestemmer prosessene, systemene og verktøyene som trengs for å transformere data til innsikt, som deretter kan brukes i ulike bransjer. Maskinlæring er et felt av kunstig intelligens som gjør det mulig for maskiner å oppnå den menneskelignende evnen til å lære og tilpasse seg gjennom statistiske modeller og algoritmer.

Selv om dette er to separate konsepter, er det noe overlapping. Maskinlæring er faktisk en del av datavitenskap, og algoritmene trener på data levert av datavitenskap. De inkluderer begge noen av de samme ferdighetene som matematikk, statistikk, sannsynlighet og programmering.

Utfordringer ved datavitenskap og ML

Både datavitenskap og maskinlæring presenterer sitt eget sett med utfordringer, som også bidrar til å skille de to konseptene.

De primære utfordringene med maskinlæring inkluderer mangel på data eller mangfold i datasettet, noe som gjør det vanskelig å trekke ut verdifull innsikt. En maskin kan ikke lære hvis det ikke er tilgjengelige data, mens et manglende datasett gjør det vanskeligere å forstå mønstre. En annen utfordring med maskinlæring er at det er usannsynlig at en algoritme kan trekke ut informasjon når det er ingen eller få variasjoner.

Når det gjelder datavitenskap, inkluderer hovedutfordringene behovet for et bredt spekter av informasjon og data for nøyaktig analyse. En annen er at datavitenskapelige resultater noen ganger ikke brukes effektivt av beslutningstakerne i en virksomhet, og konseptet kan være vanskelig å forklare for team. Den presenterer også ulike personvern- og etiske spørsmål.

Anvendelser av hvert konsept

Mens datavitenskap og maskinlæring har en viss overlapping når det kommer til applikasjoner, kan vi bryte ned hver enkelt.

Her er noen eksempler på datavitenskapelige applikasjoner:

• Internett-søk: Google-søk er avhengig av datavitenskap for å søke etter spesifikke resultater på en brøkdel av et sekund.
• Anbefalingssystemer: Datavitenskap er nøkkelen til å lage anbefalingssystemer.
• Bilde-/talegjenkjenning: Talegjenkjenningssystemer som Siri og Alexa er avhengige av datavitenskap, det samme gjør bildegjenkjenningssystemer.
• Gaming: Spillverdenen bruker datavitenskapelig teknologi for å forbedre spillopplevelsen.

Her er noen eksempler på bruksområder for maskinlæring:

• Finans: Maskinlæring brukes mye i hele finansbransjen, med banker som er avhengige av den for å identifisere mønstre inne i data og for å forhindre svindel.
• Automatisering: Maskinlæring hjelper med å automatisere oppgaver innenfor ulike bransjer, for eksempel roboter i produksjonsanlegg.
• Regjering: Maskinlæring brukes ikke bare i privat sektor. Offentlige organisasjoner bruker det til å administrere offentlig sikkerhet og verktøy.
• Helsevesen: Maskinlæring forstyrrer helsesektoren på mange måter. Det var en av de første bransjene som tok i bruk maskinlæring med bildegjenkjenning.

Hvis du ønsker å få noen av ferdighetene innen disse feltene, sørg for å sjekke ut listene våre over beste sertifiseringer for datavitenskap og maskinlæring.