Uczenie maszynowe a nauka o danych: kluczowe różnice

Uczenie maszynowe (ML) i nauka o danych to dwie odrębne koncepcje powiązane z dziedziną sztucznej inteligencji (AI). Obie koncepcje opierają się na danych w celu ulepszenia produktów, usług, systemów, procesów decyzyjnych i wielu 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 analityków danych w ich dziedzinie pracy i są stosowane w prawie każdej branży. Dla każdego, kto chce zaangażować się w te dziedziny, lub każdego lidera biznesowego, który chce zastosować w swojej organizacji podejście oparte na sztucznej inteligencji, zrozumienie tych dwóch koncepcji ma kluczowe znaczenie.

Co to jest uczenie maszynowe?

Uczenie maszynowe jest często używane zamiennie ze sztuczną inteligencją, ale jest to błędne. Jest to odrębna technika i gałąź sztucznej inteligencji, która opiera się na algorytmach do wydobywania danych i przewidywania przyszłych trendów. Oprogramowanie zaprogramowane za pomocą modeli pomaga inżynierom przeprowadzać techniki takie jak analiza statystyczna, aby pomóc lepiej zrozumieć wzorce w zbiorach danych.

Uczenie maszynowe umożliwia maszynom uczenie się bez bezpośredniego programowania, dlatego duże firmy i platformy mediów społecznościowych, takie jak Facebook, Twitter, Instagram i YouTube, wykorzystują je do przewidywania zainteresowań oraz rekomendowania usług, produktów i nie tylko.

Jako zestaw narzędzi i koncepcji uczenie maszynowe jest częścią nauki o danych. To powiedziawszy, jego zasięg wykracza daleko poza pole. Analitycy danych zazwyczaj polegają na uczeniu maszynowym, aby szybko gromadzić informacje i ulepszać analizę trendów.

Jeśli chodzi o inżynierów zajmujących się uczeniem maszynowym, specjaliści ci wymagają szerokiego zakresu umiejętności, takich jak:

• Głębokie zrozumienie statystyki i prawdopodobieństwa

• Specjalizacja z zakresu informatyki

• Inżynieria oprogramowania i projektowanie systemów

• Wiedza programistyczna

• Modelowanie i analiza danych

Co to jest Data Science?

Nauka o danych to badanie danych i wydobywanie z nich znaczenia za pomocą szeregu metod, algorytmów, narzędzi i systemów. Wszystko to umożliwia ekspertom wydobywanie spostrzeżeń z danych ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych. Analitycy danych są zwykle odpowiedzialni za badanie dużych ilości danych w repozytorium organizacji, a badania często dotyczą treści i sposobu wykorzystania danych przez firmę.

Badając dane ustrukturyzowane lub nieustrukturyzowane, badacze danych mogą wyciągnąć cenne spostrzeżenia na temat wzorców biznesowych lub marketingowych, umożliwiając firmie lepsze wyniki w porównaniu z konkurencją.

Naukowcy zajmujący się danymi wykorzystują swoją wiedzę w biznesie, rządzie i różnych innych organach, aby zwiększać zyski, wprowadzać innowacje w produktach oraz budować lepszą infrastrukturę i systemy publiczne.

Dziedzina nauki o danych znacznie się rozwinęła dzięki rozprzestrzenianiu się smartfonów i cyfryzacji wielu elementów codziennego życia, co doprowadziło do udostępnienia nam niesamowitej ilości danych. Na analizę danych wpływa również prawo Moore'a, które odnosi się do poglądu, że moc obliczeniowa dramatycznie wzrasta, a jednocześnie zmniejsza się w czasie względny koszt, co prowadzi do dostępności taniej mocy obliczeniowej na szeroką skalę. Analityka danych łączy te dwie innowacje ze sobą, a łącząc komponenty, badacze danych mogą wydobyć z danych więcej informacji niż kiedykolwiek wcześniej.

Profesjonaliści w dziedzinie data science również wymagają wielu umiejętności programowania i analityki danych, takich jak:

• Dogłębna znajomość języków programowania, takich jak Python

• Możliwość pracy z dużą ilością danych ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych

• Matematyka, statystyka, prawdopodobieństwo

• Wizualizacja danych

• Analiza i przetwarzanie danych dla biznesu

• Algorytmy i modele uczenia maszynowego

• Komunikacja i współpraca w zespole

Różnice między uczeniem maszynowym a nauką o danych

Po zdefiniowaniu poszczególnych koncepcji należy zwrócić uwagę na główne różnice między uczeniem maszynowym a nauką o danych. Tego typu koncepcje, a także inne, takie jak sztuczna inteligencja i głębokie uczenie się, mogą czasami stać się mylące i łatwe do pomieszania.

Nauka o danych koncentruje się na badaniu danych i sposobach wydobywania z nich znaczenia, podczas gdy uczenie maszynowe obejmuje zrozumienie i konstruowanie metod wykorzystujących dane w celu poprawy wydajności i przewidywań.

Innymi słowy, dziedzina nauki o danych określa procesy, systemy i narzędzia potrzebne do przekształcenia danych w spostrzeżenia, które można następnie zastosować w różnych branżach. Uczenie maszynowe to dziedzina sztucznej inteligencji, która umożliwia maszynom osiągnięcie ludzkich zdolności uczenia się i dostosowywania za pomocą modeli statystycznych i algorytmów.

Mimo że są to dwa odrębne pojęcia, w pewnym stopniu pokrywają się one ze sobą. Uczenie maszynowe jest w rzeczywistości częścią nauki o danych, a algorytmy trenują na danych dostarczonych przez analizę danych. Obydwa obejmują niektóre z tych samych umiejętności, takich jak matematyka, statystyka, prawdopodobieństwo i programowanie.

Wyzwania analityki danych i ML

Zarówno nauka o danych, jak i uczenie maszynowe stwarzają własny zestaw wyzwań, co również pomaga oddzielić te dwie koncepcje.

Do głównych wyzwań związanych z uczeniem maszynowym należy brak danych lub różnorodność zbioru danych, co utrudnia wydobycie cennych spostrzeżeń. Maszyna nie może się uczyć, jeśli nie ma dostępnych danych, a brak zbioru danych utrudnia zrozumienie wzorców. Kolejnym wyzwaniem związanym z uczeniem maszynowym jest to, że jest mało prawdopodobne, aby algorytm mógł wyodrębnić informacje, gdy nie ma żadnych odmian lub jest ich niewiele.

Jeśli chodzi o analizę danych, jej główne wyzwania obejmują potrzebę posiadania szerokiej gamy informacji i danych w celu dokładnej analizy. Inną kwestią jest to, że wyniki analizy danych czasami nie są skutecznie wykorzystywane przez decydentów w firmie, a koncepcja może być trudna do wyjaśnienia zespołom. Przedstawia także różne kwestie związane z prywatnością i etyką.

Zastosowania każdej koncepcji

Chociaż nauka danych i uczenie maszynowe w pewnym stopniu pokrywają się, jeśli chodzi o aplikacje, możemy rozbić każdy z nich.

Oto kilka przykładów zastosowań analityki danych:

• Wyszukiwarka internetowa: Wyszukiwarka Google opiera się na analizie danych, aby wyszukiwać określone wyniki w ułamku sekundy.
• Systemy rekomendacji: Analityka danych jest kluczem do tworzenia systemów rekomendacji.
• Rozpoznawanie obrazu/mowy: Systemy rozpoznawania mowy, takie jak Siri i Alexa, podobnie jak systemy rozpoznawania obrazu, opierają się na analizie danych.
• Hazard: Świat gier wykorzystuje technologię analizy danych, aby poprawić wrażenia z gry.

Oto kilka przykładowych zastosowań uczenia maszynowego:

• Finanse: Uczenie maszynowe jest szeroko stosowane w całej branży finansowej, a banki wykorzystują je do identyfikowania wzorców w danych i zapobiegania oszustwom.
• Automatyka: Uczenie maszynowe pomaga automatyzować zadania w różnych branżach, np. roboty w zakładach produkcyjnych.
• Rząd: Uczenie maszynowe jest wykorzystywane nie tylko w sektorze prywatnym. Organizacje rządowe wykorzystują go do zarządzania bezpieczeństwem publicznym i użyteczności publicznej.
• Opieka zdrowotna: Uczenie maszynowe na wiele sposobów rewolucjonizuje branżę opieki zdrowotnej. Była to jedna z pierwszych branż, która zastosowała uczenie maszynowe z wykrywaniem obrazu.

Jeśli chcesz zdobyć umiejętności w tych dziedzinach, zapoznaj się z naszymi listami najlepszych certyfikatów nauka danych i uczenie maszynowe.