Învățare automată vs 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 produsele, serviciile, sistemele, procesele de luare a deciziilor și multe altele. Atât învățarea automată, cât și știința datelor sunt, de asemenea, căi de carieră foarte căutate în lumea noastră actuală bazată pe date.

Atât ML, cât și știința datelor sunt utilizate de oamenii de știință ai datelor în domeniul lor de activitate și sunt adoptate în aproape fiecare industrie. Pentru oricine dorește să se implice în aceste domenii sau pentru orice lider de afaceri care dorește să adopte o abordare bazată pe inteligență artificială în organizația sa, înțelegerea acestor două concepte este crucială.

Ce este învățarea automată?

Învățarea automată este adesea folosită interschimbabil cu inteligența artificială, dar acest lucru este incorect. Este o tehnică și o ramură separată a AI care se bazează pe algoritmi pentru a extrage date și a prezice tendințele viitoare. Software-ul programat cu modele îi ajută pe ingineri să efectueze tehnici precum analiza statistică pentru a ajuta la înțelegerea mai bună a tiparelor din seturile de date.

Învățarea automată este ceea ce oferă mașinilor capacitatea de a învăța fără a fi programate în mod explicit, motiv pentru care companiile importante și platformele de social media, cum ar fi Facebook, Twitter, Instagram și YouTube, îl folosesc pentru a prezice interesele și a recomanda servicii, produse și multe altele.

Ca set de instrumente și concepte, învățarea automată este o parte a științei datelor. Acestea fiind spuse, raza sa depășește mult câmpul. Oamenii de știință de date se bazează de obicei pe învățarea automată pentru a culege informații rapid și pentru a îmbunătăți analiza tendințelor.

Când vine vorba de ingineri de învățare automată, acești profesioniști au nevoie de o gamă largă de abilități, cum ar fi:

• Înțelegerea profundă a statisticilor și probabilităților

• Expertiza in informatica

• Inginerie software și proiectare de sisteme

• Cunoștințe de programare

• Modelarea și analiza datelor

Ce este știința datelor?

Știința datelor este studiul datelor și a modului de a extrage semnificația din acestea folosind o serie de metode, algoritmi, instrumente și sisteme. Toate acestea permit experților să extragă informații din date structurate și nestructurate. Oamenii de știință de date sunt de obicei responsabili pentru studierea unor cantități mari de date din depozitul unei organizații, iar studiile implică adesea chestiuni de conținut și modul în care datele pot fi valorificate de companie.

Prin studierea datelor structurate sau nestructurate, oamenii de știință din date pot extrage informații valoroase despre modelele de afaceri sau de marketing, permițând afacerii să aibă performanțe mai bune față de concurenți.

Oamenii de știință de date își aplică cunoștințele în afaceri, guvern și alte organisme pentru a crește profiturile, a inova produse și a construi infrastructură și sisteme publice mai bune.

Domeniul științei datelor a fost foarte avansat datorită proliferării smartphone-urilor și digitizării multor părți 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, afectată de Legea lui Moore, care se referă la ideea că puterea de calcul crește dramatic, în timp ce costul relativ scade în timp, ceea ce duce la disponibilitatea pe scară largă a puterii de calcul ieftine. Știința datelor leagă aceste două inovații împreună și, combinând componentele, oamenii de știință din date pot extrage mai multe informații decât oricând din date.

Profesioniștii din domeniul științei datelor necesită, de asemenea, multe abilități de programare și analiză a datelor, cum ar fi:

• Înțelegerea 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 si prelucrarea datelor pentru afaceri

• Algoritmi și modele de învățare automată

• Comunicare și colaborare în echipă

Diferențele dintre învățarea automată și știința datelor

După ce ați definit fiecare concept, este important să rețineți diferențele majore dintre învățarea automată și știința datelor. Concepte ca acestea, împreună cu altele precum inteligența artificială și învățarea profundă, pot deveni uneori confuze și ușor de amestecat.

Știința datelor se concentrează pe studiul datelor și pe modul de a extrage semnificația din acestea, în timp ce învățarea automată implică înțelegerea și construirea de metode care utilizează datele pentru a îmbunătăți performanța și predicțiile.

Un alt mod de a spune este că domeniul științei datelor determină procesele, sistemele și instrumentele care sunt necesare pentru a transforma datele în perspective, care pot fi apoi aplicate în diferite industrii. Învățarea automată este un domeniu al inteligenței artificiale care permite mașinilor să atingă capacitatea umană de a învăța și de a se adapta prin modele și algoritmi statistici.

Chiar dacă acestea sunt două concepte separate, există unele suprapuneri. Învățarea automată face de fapt parte din știința datelor, iar algoritmii se antrenează pe datele furnizate de știința datelor. Ambele includ unele dintre aceleași abilități, cum ar fi matematica, statistica, probabilitatea și programarea.

Provocările științei datelor și ML

Atât știința datelor, cât și învățarea automată prezintă propriul set de provocări, care ajută, de asemenea, la separarea celor două concepte.

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

Când vine vorba de știința datelor, provocările sale principale includ necesitatea unei game largi de informații și date pentru o analiză precisă. Un altul este că rezultatele științei datelor nu sunt uneori utilizate în mod eficient de factorii de decizie dintr-o afacere, iar conceptul poate fi greu de explicat echipelor. Prezintă, de asemenea, diverse probleme de confidențialitate și etice.

Aplicații ale fiecărui concept

În timp ce știința datelor și învățarea automată au o oarecare suprapunere atunci când vine vorba de aplicații, le putem descompune pe fiecare.

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.
• Recunoaștere imagine/voce: Sistemele de recunoaștere a vorbirii precum Siri și Alexa se bazează pe știința datelor, la fel ca și sistemele de recunoaștere a imaginilor.
• Gaming: Lumea jocurilor folosește tehnologia științei datelor pentru a îmbunătăți experiența de joc.

Iată câteva exemple de aplicații ale învățării automate:

• Finante: Învățarea automată este utilizată pe scară largă în industria financiară, băncile bazându-se pe aceasta pentru a identifica tiparele din interiorul datelor și pentru a preveni frauda.
• Automatizare: Învățarea automată ajută la automatizarea sarcinilor din diverse industrii, cum ar fi roboții din fabricile de producție.
• Guvern: Învățarea automată nu este folosită doar în sectorul privat. Organizațiile guvernamentale îl folosesc pentru a gestiona siguranța publică și utilitățile.
• Sănătate: Învățarea automată perturbă industria sănătății în multe feluri. A fost una dintre primele industrii care a adoptat învățarea automată cu detectarea imaginilor.

Dacă doriți să obțineți unele dintre abilitățile din aceste domenii, asigurați-vă că consultați listele noastre cu cele mai bune certificări pentru știința datelor și masina de învățare.