Машинное обучение и наука о данных: ключевые отличия

Машинное обучение (ML) и наука о данных — это две отдельные концепции, связанные с областью искусственного интеллекта (ИИ). Обе концепции полагаются на данные для улучшения продуктов, услуг, систем, процессов принятия решений и многого другого. И машинное обучение, и наука о данных также пользуются большим спросом в нашем современном мире, управляемом данными.

И машинное обучение, и наука о данных используются исследователями данных в своей сфере деятельности, и они применяются практически во всех отраслях. Для любого, кто хочет принять участие в этих областях, или любого бизнес-лидера, желающего внедрить подход, основанный на искусственном интеллекте, в своей организации, понимание этих двух концепций имеет решающее значение.

Что такое машинное обучение?

Машинное обучение часто используется как синоним искусственного интеллекта, но это неверно. Это отдельная техника и ветвь ИИ, которая опирается на алгоритмы для извлечения данных и прогнозирования будущих тенденций. Программное обеспечение, запрограммированное с помощью моделей, помогает инженерам применять такие методы, как статистический анализ, чтобы лучше понимать закономерности в наборах данных.

Машинное обучение — это то, что дает машинам возможность учиться без явного программирования, поэтому крупные компании и платформы социальных сетей, такие как Facebook, Twitter, Instagram и YouTube, используют его для прогнозирования интересов и рекомендации услуг, продуктов и многого другого.

Как набор инструментов и концепций машинное обучение является частью науки о данных. С учетом сказанного, его охват выходит далеко за пределы поля. Специалисты по данным обычно полагаются на машинное обучение для быстрого сбора информации и улучшения анализа тенденций.

Когда дело доходит до инженеров по машинному обучению, этим специалистам требуется широкий спектр навыков, таких как:

• Глубокое понимание статистики и вероятности

• Компетенция в области компьютерных наук

• Программная инженерия и проектирование систем

• Знание программирования

• Моделирование и анализ данных

Что такое наука о данных?

Наука о данных — это изучение данных и способов извлечения из них смысла с помощью ряда методов, алгоритмов, инструментов и систем. Все это позволяет экспертам извлекать ценную информацию из структурированных и неструктурированных данных. Ученые, работающие с данными, обычно отвечают за изучение больших объемов данных в репозитории организации, и исследования часто затрагивают вопросы содержания и того, как компания может использовать данные.

Изучая структурированные или неструктурированные данные, специалисты по обработке и анализу данных могут извлечь ценную информацию о моделях бизнеса или маркетинга, что позволит бизнесу работать лучше, чем конкуренты.

Специалисты по данным применяют свои знания в бизнесе, правительстве и различных других органах для увеличения прибыли, создания инновационных продуктов и создания более совершенной инфраструктуры и общественных систем.

Область науки о данных значительно продвинулась вперед благодаря распространению смартфонов и оцифровке многих аспектов повседневной жизни, что привело к тому, что нам стало доступно невероятное количество данных. На науку о данных также повлиял закон Мура, который относится к идее о том, что вычислительная мощность резко возрастает при одновременном снижении относительной стоимости с течением времени, что приводит к широкомасштабной доступности дешевой вычислительной мощности. Наука о данных связывает эти две инновации вместе, и, комбинируя компоненты, специалисты по данным могут извлекать из данных больше информации, чем когда-либо прежде.

Профессионалам в области науки о данных также требуется много навыков программирования и анализа данных, таких как:

• Глубокое понимание языков программирования, таких как Python

• Умение работать с большими объемами структурированных и неструктурированных данных

• Математика, статистика, вероятность

• Визуализация данных

• Анализ и обработка данных для бизнеса

• Алгоритмы и модели машинного обучения

• Общение и сотрудничество в команде

Различия между машинным обучением и наукой о данных

После определения каждой концепции важно отметить основные различия между машинным обучением и наукой о данных. Подобные концепции, наряду с другими, такими как искусственный интеллект и глубокое обучение, иногда могут сбивать с толку и их легко перепутать.

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

Другими словами, область науки о данных определяет процессы, системы и инструменты, необходимые для преобразования данных в идеи, которые затем можно применять в различных отраслях. Машинное обучение — это область искусственного интеллекта, которая позволяет машинам достигать человеческих способностей к обучению и адаптации с помощью статистических моделей и алгоритмов.

Несмотря на то, что это два разных понятия, они частично пересекаются. Машинное обучение на самом деле является частью науки о данных, и алгоритмы обучаются на данных, предоставленных наукой о данных. Они оба включают одни и те же навыки, такие как математика, статистика, вероятность и программирование.

Проблемы науки о данных и машинного обучения

И наука о данных, и машинное обучение представляют собой собственный набор проблем, что также помогает разделить эти две концепции.

Основные проблемы машинного обучения включают нехватку данных или разнообразие в наборе данных, что затрудняет извлечение ценной информации. Машина не может учиться, если нет доступных данных, а отсутствие набора данных затрудняет понимание закономерностей. Еще одна проблема машинного обучения заключается в том, что маловероятно, что алгоритм сможет извлекать информацию при отсутствии или небольшом количестве вариантов.

Когда дело доходит до науки о данных, ее основные проблемы включают потребность в самой разнообразной информации и данных для точного анализа. Еще одна проблема заключается в том, что результаты науки о данных иногда неэффективно используются лицами, принимающими решения в бизнесе, и эту концепцию бывает трудно объяснить командам. В нем также представлены различные вопросы конфиденциальности и этики.

Применение каждой концепции

Хотя наука о данных и машинное обучение частично пересекаются, когда речь идет о приложениях, мы можем разбить каждое из них.

Вот несколько примеров приложений для обработки данных:

• Поиск в Интернете: Поиск Google опирается на науку о данных для поиска конкретных результатов за доли секунды.
• Системы рекомендаций: Наука о данных является ключом к созданию рекомендательных систем.
• Распознавание изображения/речи: Системы распознавания речи, такие как Siri и Alexa, полагаются на науку о данных, как и системы распознавания изображений.
• Игры: Мир игр использует технологии обработки данных для улучшения игрового процесса.

Вот несколько примеров применения машинного обучения:

• Финансовые вопросы: Машинное обучение широко используется в финансовой отрасли, и банки полагаются на него для выявления закономерностей в данных и предотвращения мошенничества.
• Автоматизация: Машинное обучение помогает автоматизировать задачи в различных отраслях, например роботы на производственных предприятиях.
• Правительство: Машинное обучение используется не только в частном секторе. Государственные организации используют его для управления общественной безопасностью и коммунальными услугами.
• Здравоохранение: Машинное обучение меняет отрасль здравоохранения во многих отношениях. Это была одна из первых отраслей, внедривших машинное обучение с распознаванием изображений.

Если вы хотите получить некоторые навыки в этих областях, обязательно ознакомьтесь с нашими списками лучших сертификатов для наука о данных и обучение с помощью машины.