Uczenie maszynowe a nauka o danych: kluczowe różnice

Uczenie maszynowe (ML) i nauka o danych to dwa odrębne pojęcia związane z dziedziną sztucznej inteligencji (AI). Obie koncepcje opierają się na danych, aby udoskonalić produkty, usługi, systemy, procesy decyzyjne i wiele innych. Zarówno uczenie maszynowe, jak i nauka o danych są również bardzo poszukiwanymi ścieżkami kariery w naszym obecnym świecie opartym na danych.

Zarówno ML, jak i nauka o danych są wykorzystywane przez naukowców danych w swojej dziedzinie pracy, a są one przyjmowane w niemal każdej branży. Dla każdego, kto chce zaangażować się w te dziedziny, lub każdego lidera biznesu, który chce przyjąć podejście oparte na AI w swojej organizacji, zrozumienie tych dwóch pojęć jest kluczowe.

Czym jest Uczenie Maszynowe?

Uczenie maszynowe jest często używane zamiennie ze sztuczną inteligencją, ale to nie jest prawidłowe. Jest to odrębna technika i gałąź AI, która opiera się na algorytmach, aby wyodrębnić dane i przewidzieć przyszłe trendy. Oprogramowanie zaprojektowane z modelem pomaga inżynierom prowadzić techniki, takie jak analiza statystyczna, aby lepiej zrozumieć wzorce w zestawach danych.

Uczenie maszynowe daje maszynom możliwość uczenia się bez jawnego zaprogramowania, dlatego też duże firmy i platformy społecznościowe, takie jak Facebook (META ), Twitter, Instagram i YouTube, wykorzystują je do przewidywania zainteresowań i rekomendowania usług, produktów i innych.

Jako zestaw narzędzi i pojęć, uczenie maszynowe jest częścią nauki o danych. Z tym, że jego zasięg sięga znacznie poza tę dziedzinę. Naukowcy danych zwykle polegają na uczeniu maszynowym, aby szybko uzyskać informacje i poprawić analizę trendów.

Jeśli chodzi o inżynierów uczenia maszynowego, ci profesjonaliści wymagają szerokiego zakresu umiejętności, takich jak:

• Głębokie zrozumienie statystyki i prawdopodobieństwa

• Ekspertyza w dziedzinie informatyki

• Inżynieria oprogramowania i projektowanie systemów

• Wiedza o programowaniu

• Modelowanie i analiza danych

Czym jest Nauka o Danych?

Nauka o danych to studium danych i sposobów, w jakie można wyodrębnić z nich znaczenie, wykorzystując szereg metod, algorytmów, narzędzi i systemów. Wszystkie te elementy umożliwiają ekspertom wyodrębnianie spostrzeżeń z danych ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych. Naukowcy danych zwykle są odpowiedzialni za badanie dużych ilości danych w repozytorium organizacji, a badania często dotyczą kwestii zawartości i tego, w jaki sposób dane mogą być wykorzystywane przez firmę.

Poprzez badanie danych ustrukturyzowanych lub nieustrukturyzowanych, naukowcy danych mogą wyodrębnić cenne spostrzeżenia na temat wzorców biznesowych lub marketingowych, umożliwiając firmom lepsze funkcjonowanie w porównaniu z konkurencją.

Naukowcy danych stosują swoją wiedzę w biznesie, administracji publicznej i innych organizacjach, aby zwiększać zyski, tworzyć innowacyjne produkty oraz budować lepszą infrastrukturę i systemy publiczne.

Dziedzina nauki o danych została znacznie rozwinięta dzięki rozpowszechnieniu smartfonów i cyfryzacji wielu aspektów codziennego życia, co doprowadziło do ogromnej ilości dostępnych danych. Nauka o danych została również dotknięta prawem Moore’a, które odnosi się do idei, że moc obliczeniowa znacznie rośnie, a jej względne koszty z czasem maleją, co prowadzi do powszechnego dostępu do taniej mocy obliczeniowej. Nauka o danych łączy te dwie innowacje, a łącząc ich elementy, naukowcy danych mogą wyodrębnić więcej spostrzeżeń niż kiedykolwiek wcześniej z danych.

Profesjonaliści w dziedzinie nauki o danych również wymagają wielu umiejętności programistycznych i analitycznych, takich jak:

• Głębokie zrozumienie języków programowania, takich jak Python

• Umiejętność pracy z dużymi ilościami danych ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych

• Matematyka, statystyka, prawdopodobieństwo

• Wizualizacja danych

• Analiza i przetwarzanie danych dla biznesu

• Algorytmy i modele uczenia maszynowego

• Komunikacja i współpraca zespołowa

Różnice między Uczeniem Maszynowym a Nauką o Danych

Po zdefiniowaniu każdej z tych koncepcji, ważne jest, aby zauważyć główne różnice między uczeniem maszynowym a nauką o danych. Pojęcia takie jak te, wraz z innymi, takimi jak sztuczna inteligencja i głębokie uczenie, mogą czasem być mylące i łatwe do pomieszania.

Nauka o danych koncentruje się na badaniu danych i sposobach, w jakie można wyodrębnić z nich znaczenie, podczas gdy uczenie maszynowe dotyczy zrozumienia i konstruowania metod, które wykorzystują dane do poprawy wydajności i predykcji.

Innym sposobem ujęcia tego jest to, że dziedzina nauki o danych określa procesy, systemy i narzędzia niezbędne do przekształcenia danych w spostrzeżenia, które mogą być następnie stosowane w różnych branżach. Uczenie maszynowe jest dziedziną sztucznej inteligencji, która umożliwia maszynom osiągnięcie ludzkiej zdolności uczenia się i adaptacji za pomocą modeli statystycznych i algorytmów.

Chociaż są to dwie odrębne koncepcje, istnieje pewne nakładanie się. Uczenie maszynowe jest częścią nauki o danych, a algorytmy są szkolone na danych dostarczonych przez naukę o danych. Oba obejmują niektóre z tych samych umiejętności, takich jak matematyka, statystyka, prawdopodobieństwo i programowanie.

Wyzwania Nauki o Danych i Uczenia Maszynowego

Obie nauka o danych i uczenie maszynowe przedstawiają swoje własne wyzwania, co również pomaga oddzielić te dwie koncepcje.

Głównymi wyzwaniami uczenia maszynowego są brak danych lub różnorodności w zbiorze danych, co utrudnia wyodrębnianie cennych spostrzeżeń. Maszyna nie może się uczyć, jeśli nie ma dostępnych danych, a brak danych w zbiorze utrudnia zrozumienie wzorców. Innym wyzwaniem uczenia maszynowego jest to, że niezwykle trudno jest wyodrębnić informacje, gdy nie ma lub jest niewiele wariacji.

Jeśli chodzi o naukę o danych, jej głównymi wyzwaniami są potrzeba szerokiej gamy informacji i danych do dokładnej analizy. Innym wyzwaniem jest to, że wyniki nauki o danych nie zawsze są skutecznie wykorzystywane przez decydentów w firmie, a pojęcie to może być trudne do wyjaśnienia zespołom. Przedstawia również różne kwestie związane z prywatnością i etyką.

Zastosowania Każdej Koncepcji

Chociaż nauka o danych i uczenie maszynowe mają pewne nakładanie się, jeśli chodzi o zastosowania, możemy je rozbić na poszczególne.

Oto kilka przykładów zastosowań nauki o danych:

• Wyszukiwanie w Internecie: Wyszukiwanie Google opiera się na nauce o danych, aby wyszukiwać konkretnych wyników w ułamku sekundy.
• Systemy Rekomendacji: Nauka o danych jest kluczowa dla tworzenia systemów rekomendacji.
• Rozpoznawanie Obrazów/Głosu: Systemy rozpoznawania głosu, takie jak Siri i Alexa, opierają się na nauce o danych, podobnie jak systemy rozpoznawania obrazów.
• Gry: Świat gier wykorzystuje technologie nauki o danych, aby udoskonalić doświadczenie gracza.

Oto kilka przykładów zastosowań uczenia maszynowego:

• Finanse: Uczenie maszynowe jest powszechnie stosowane w branży finansowej, z bankami, które polegają na nim, aby zidentyfikować wzorce w danych i zapobiec oszustwom.
• Automatyzacja: Uczenie maszynowe pomaga zautomatyzować zadania w różnych branżach, takich jak roboty w fabrykach.
• Rząd: Uczenie maszynowe nie jest używane tylko w sektorze prywatnym. Organizacje rządowe wykorzystują je do zarządzania bezpieczeństwem publicznym i usługami komunalnymi.
• Ochrona Zdrowia: Uczenie maszynowe rewolucjonizuje branżę ochrony zdrowia na wiele sposobów. Była to jedna z pierwszych branż, które przyjęły uczenie maszynowe z wykrywaniem obrazów.

Jeśli chcesz zdobyć niektóre z umiejętności w tych dziedzinach, upewnij się, aby sprawdzić nasze listy najlepszych certyfikatów dla nauki o danych i uczenia maszynowego.