Învățarea automată contra Știința datelor: Diferențe cheie

Învățarea automată (ML) și știința datelor sunt două concepte separate care sunt legate de domeniul inteligenței artificiale (AI). Ambele concepte se bazează pe date pentru a îmbunătăți produse, servicii, sisteme, procese de luare a deciziilor și multe altele. Atât învățarea automată, cât și știința datelor sunt, de asemenea, căi de carieră foarte solicitate în lumea noastră actuală, condusă de date.

Atât ML, cât și știința datelor sunt utilizate de către oamenii de știință în domeniul lor de activitate, iar acestea sunt adoptate în aproape toate industriile. Pentru oricine dorește să se implice în aceste domenii sau orice lider de afaceri care dorește să adopte o abordare condusă de AI în organizația sa, înțelegerea acestor două concepte este crucială.

Ce este Învățarea automată?

Învățarea automată este adesea folosită în mod interschimbabil cu inteligența artificială, dar acest lucru este incorect. Este o tehnică și o ramură a IA care se bazează pe algoritmi pentru a extrage date și a prezice tendințe viitoare. Software-ul programat cu modele ajută inginerii să efectueze tehnici precum analiza statistică pentru a înțelege mai bine modelele din seturile de date.

Învățarea automată este ceea ce dă mașinilor capacitatea de a învăța fără a fi programate în mod explicit, de aceea companiile mari și platformele de socializare, cum ar fi Facebook (META ), Twitter, Instagram și YouTube, o folosesc pentru a prezice interese și a recomanda servicii, produse și multe altele.

Ca un set de instrumente și concepte, învățarea automată face parte din știința datelor. Cu toate acestea, domeniul său de aplicare depășește mult domeniul științei datelor. Oamenii de știință din domeniul datelor se bazează de obicei pe învățarea automată pentru a colecta informații rapid și a îmbunătăți analiza tendințelor.

Când vine vorba de inginerii de învățare automată, acești profesioniști necesită o gamă largă de abilități, cum ar fi:

• Înțelegere profundă a statisticii și probabilității

• Expertiză în știința computerelor

• Inginerie software și proiectare a sistemelor

• Cunoașterea programării

• Modelare și analiză a datelor

Ce este Știința datelor?

Știința datelor este studiul datelor și al modului de a extrage înțeles din ele prin utilizarea unei serii de metode, algoritmi, instrumente și sisteme. Toate acestea permit experților să extragă informații din date structurate și nestructurate. Oamenii de știință din domeniul datelor sunt de obicei responsabili pentru studiul unor cantități mari de date dintr-un depozit al organizației, iar studiile implică adesea aspecte legate de conținut și de modul în care datele pot fi valorificate de către companie.

Prin studiul datelor structurate sau nestructurate, oamenii de știință din domeniul datelor pot extrage informații valoroase despre modelele de afaceri sau de marketing, permițând companiei să performeze mai bine decât concurenții.

Oamenii de știință din domeniul datelor aplică cunoștințele lor în afaceri, guvern și diverse alte organizații pentru a crește profiturile, a inova produse și a construi infrastructuri și sisteme publice mai bune.

Domeniul științei datelor a fost avansat considerabil datorită proliferării smartphone-urilor și digitalizării multor aspecte ale vieții de zi cu zi, ceea ce a condus la o cantitate incredibilă de date disponibile pentru noi. Știința datelor a fost, de asemenea, influențată de Legea lui Moore, care se referă la ideea că puterea de calcul crește dramatic, în timp ce costul relativ scade, ceea ce a condus la disponibilitatea pe scară largă a puterii de calcul ieftine. Știința datelor leagă aceste două inovații, iar prin combinarea componentelor, oamenii de știință din domeniul datelor pot extrage mai multe informații decât oricând din date.

Profesioniștii din domeniul științei datelor necesită, de asemenea, o mulțime de abilități de programare și analiza datelor, cum ar fi:

• Înțelegere profundă a limbajelor de programare precum Python

• Abilitatea de a lucra cu cantități mari de date structurate și nestructurate

• Matematică, statistică, probabilitate

• Vizualizarea datelor

• Analiza și prelucrarea datelor pentru afaceri

• Algoritmi și modele de învățare automată

• Comunicare și colaborare în echipă

Diferențe între Învățarea automată și Știința datelor

După ce am definit ce este fiecare concept, este important să notăm diferențele majore între învățarea automată și știința datelor. Concepte precum acestea, împreună cu altele, cum ar fi inteligența artificială și învățarea profundă, pot fi uneori confuze și ușor de amestecat.

Știința datelor se axează pe studiul datelor și pe modul de a extrage înțeles din ele, în timp ce învățarea automată implică înțelegerea și construirea metodelor care utilizează date pentru a îmbunătăți performanța și previziunile.

O altă modalitate de a exprima acest lucru este că domeniul științei datelor determină procesele, sistemele și instrumentele necesare pentru a transforma datele în informații, care pot fi apoi aplicate în diverse industrii. Învățarea automată este un domeniu al inteligenței artificiale care permite mașinilor să atingă capacitatea umană de a învăța și a se adapta prin modele statistice și algoritmi.

Deși acestea sunt două concepte separate, există o anumită suprapunere. Învățarea automată face parte din știința datelor, iar algoritmii se antrenează pe date furnizate de știința datelor. Ambele includ unele dintre aceleași abilități, cum ar fi matematica, statistica, probabilitatea și programarea.

Provocările Științei datelor și ale Învățării automate

Atât știința datelor, cât și învățarea automată prezintă propriile provocări, ceea ce ajută, de asemenea, la separarea celor două concepte.

Provocările principale ale învățării automate includ lipsa de date sau diversitatea în setul de date, ceea ce face dificilă extragerea unor informații valoroase. O mașină nu poate învăța dacă nu există date disponibile, în timp ce un set de date lipsit de variații face mai dificilă înțelegerea modelelor. O altă provocare a învățării automate este că este puțin probabil ca un algoritm să poată extrage informații atunci când nu există variații sau există foarte puține.

Când vine vorba de știința datelor, provocările sale principale includ nevoia unei game largi de informații și date pentru analiza precisă. O altă provocare este că rezultatele științei datelor nu sunt întotdeauna utilizate eficient de către factorii de decizie dintr-o afaceri, iar conceptul poate fi dificil de explicat echipelor. De asemenea, prezintă diverse probleme de confidențialitate și etică.

Aplicarea fiecărui concept

În timp ce știința datelor și învățarea automată au unele suprapuneri în ceea ce privește aplicațiile, putem descompune fiecare dintre ele.

Iată câteva exemple de aplicații ale științei datelor:

• Căutare pe internet: Căutarea Google se bazează pe știința datelor pentru a căuta rezultate specifice într-o fracțiune de secundă.
• Sisteme de recomandare: Știința datelor este cheia pentru crearea sistemelor de recomandare.
• Recunoașterea imaginilor/vorbirii: Sistemele de recunoaștere a vorbirii, cum ar fi Siri și Alexa, se bazează pe știința datelor, la fel ca și sistemele de recunoaștere a imaginilor.
• Jocuri: Lumea jocurilor utilizează tehnologia științei datelor pentru a îmbunătăți experiența de joc.

Iată câteva exemple de aplicații ale învățării automate:

• Finanțe: Învățarea automată este utilizată pe scară largă în industria financiară, banquele bazându-se pe ea pentru a identifica modele în date și a preveni frauda.
• Automatizare: Învățarea automată ajută la automatizarea sarcinilor în diverse industrii, cum ar fi roboții din fabrici.
• Guvern: Învățarea automată nu este utilizată doar în sectorul privat. Organizațiile guvernamentale o utilizează pentru a gestiona siguranța publică și utilitățile.
• Sănătate: Învățarea automată perturbă industria sănătății în multe moduri. A fost una dintre primele industrii care au adoptat învățarea automată, cu detectarea imaginilor.

Dacă doriți să dobândiți unele dintre abilitățile din aceste domenii, asigurați-vă că consultați listele noastre cu cele mai bune certificări pentru știința datelor și învățarea automată.