Обучение машин и наука о данных: ключевые различия

Обучение машин (ML) и наука о данных являются двумя отдельными понятиями, связанными с областью искусственного интеллекта (AI). Оба понятия полагаются на данные для улучшения продуктов, услуг, систем, процессов принятия решений и многого другого. И обучение машин, и наука о данных также являются очень востребованными карьерными путями в нашем текущем мире, управляемом данными.

И ML, и наука о данных используются специалистами по данным в своей области работы, и они принимаются几乎 во всех отраслях. Для всех, кто хочет участвовать в этих областях, или для любого бизнес-лидера, который хочет принять подход, основанный на AI, понимание этих двух понятий имеет решающее значение.

Что такое обучение машин?

Обучение машин часто используется как синоним искусственного интеллекта, но это неверно. Это отдельный метод и ветвь AI, которая полагается на алгоритмы для извлечения данных и прогнозирования будущих тенденций. Программное обеспечение, запрограммированное с моделями, помогает инженерам проводить такие методы, как статистический анализ, чтобы лучше понять закономерности внутри наборов данных.

Обучение машин дает машинам возможность учиться без явной программирования, поэтому крупные компании и социальные платформы, такие как Facebook, Twitter, Instagram и YouTube, используют его для прогнозирования интересов и рекомендации услуг, продуктов и многого другого.

Как набор инструментов и понятий, обучение машин является частью науки о данных. С учетом этого, его сфера применения выходит далеко за пределы этой области. Специалисты по данным обычно полагаются на обучение машин, чтобы собрать информацию быстро и улучшить анализ тенденций.

Когда речь идет об инженерах по обучению машин, эти специалисты требуют широкого спектра навыков, таких как:

• Глубокое понимание статистики и вероятности

• Экспертиза в области информатики

• Программная инженерия и системный дизайн

• Знания программирования

• Моделирование и анализ данных

Что такое наука о данных?

Наука о данных – это изучение данных и того, как извлечь из них смысл, используя ряд методов, алгоритмов, инструментов и систем. Все это позволяет экспертам извлекать идеи из структурированных и неструктурированных данных. Специалисты по данным обычно отвечают за изучение больших объемов данных в репозитории организации, и эти исследования часто включают содержание и то, как данные могут быть использованы компанией.

Изучая структурированные или неструктурированные данные, специалисты по данным могут извлечь ценные идеи о бизнес- или маркетинговых тенденциях, что позволяет бизнесу работать лучше, чем конкуренты.

Специалисты по данным применяют свои знания в бизнесе, правительстве и различных других областях, чтобы увеличить прибыль, инновировать продукты и создать лучшую инфраструктуру и общественные системы.

Область науки о данных значительно продвинулась вперед благодаря распространению смартфонов и оцифровке многих аспектов повседневной жизни, что привело к невероятному количеству доступных нам данных. Наука о данных также была затронута законом Мура, который относится к идее, что вычислительная мощность значительно увеличивается, а относительная стоимость уменьшается с течением времени, что привело к широкому распространению доступной вычислительной мощности. Наука о данных объединяет эти два нововведения, и, объединив компоненты, специалисты по данным могут извлечь больше информации, чем когда-либо прежде, из данных.

Профессионалы в области науки о данных также требуют большого количества навыков программирования и анализа данных, таких как:

• Глубокое понимание языков программирования, таких как Python

• Возможность работать с большими объемами структурированных и неструктурированных данных

• Математика, статистика, вероятность

• Визуализация данных

• Анализ и обработка данных для бизнеса

• Алгоритмы и модели обучения машин

• Связь и командная работа

Различия между обучением машин и наукой о данных

После определения каждого понятия важно отметить основные различия между обучением машин и наукой о данных. Понятия, такие как эти, а также другие, такие как искусственный интеллект и глубокое обучение, могут иногда быть запутанными и легко перепутать.

Наука о данных фокусируется на изучении данных и том, как извлечь из них смысл, в то время как обучение машин включает понимание и создание методов, которые используют данные для улучшения производительности и прогнозов.

Другой способ выразить это – область науки о данных определяет процессы, системы и инструменты, необходимые для преобразования данных в идеи, которые можно применить в различных отраслях. Обучение машин – это область искусственного интеллекта, которая позволяет машинам достичь человеческой способности к обучению и адаптации через статистические модели и алгоритмы.

Хотя это два отдельных понятия, между ними есть некоторое совпадение. Обучение машин является частью науки о данных, и алгоритмы обучаются на данных, поставляемых наукой о данных. Они оба включают некоторые из одних и тех же навыков, такие как математика, статистика, вероятность и программирование.

Вызовы науки о данных и ML

И наука о данных, и обучение машин представляют свои собственные наборы вызовов, которые также помогают разделить эти два понятия.

Основные вызовы обучения машин включают отсутствие данных или разнообразия в наборе данных, что затрудняет извлечение ценных идей. Машина не может учиться, если нет доступных данных, в то время как отсутствие данных в наборе делает его более трудным для понимания закономерностей. Другой вызов обучения машин заключается в том, что вряд ли алгоритм сможет извлечь информацию, когда нет или мало вариаций.

Когда речь идет о науке о данных, ее основные вызовы включают необходимость широкого спектра информации и данных для точного анализа. Другой вызов заключается в том, что результаты науки о данных иногда не используются эффективно лицами, принимающими решения, в бизнесе, и понятие может быть трудно объяснить командам. Она также представляет различные проблемы с конфиденциальностью и этикой.

Применения каждого понятия

Хотя наука о данных и обучение машин имеют некоторое совпадение, когда речь идет о применении, мы можем разделить каждое из них.

Вот некоторые примеры применения науки о данных:

• Поиск в Интернете: Поиск Google полагается на науку о данных, чтобы найти конкретные результаты за долю секунды.
• Системы рекомендаций: Наука о данных является ключом к созданию систем рекомендаций.
• Распознавание изображений и речи: Системы распознавания речи, такие как Siri и Alexa, полагаются на науку о данных, как и системы распознавания изображений.
• Игры: Мир игр использует технологию науки о данных, чтобы улучшить опыт игры.

Вот некоторые примеры применения обучения машин:

• Финансы: Обучение машин широко используется в финансовой отрасли, с банками, которые полагаются на него, чтобы выявить закономерности в данных и предотвратить мошенничество.
• Автоматизация: Обучение машин помогает автоматизировать задачи в различных отраслях, таких как роботы на производственных предприятиях.
• Правительство: Обучение машин не только используется в частном секторе. Правительственные организации используют его для управления общественной безопасностью и коммунальными услугами.
• Здравоохранение: Обучение машин нарушает здравоохранение во многих отношениях. Это была одна из первых отраслей, которая приняла обучение машин с обнаружением изображений.

Если вы хотите приобрести некоторые навыки в этих областях, убедитесь, что вы ознакомились с нашими списками лучших сертификатов для науки о данных и обучения машин.