Strojové učenie vs Data Science: Kľúčové rozdiely

Strojové učenie (ML) a veda o údajoch sú dva samostatné koncepty, ktoré súvisia s oblasťou umelej inteligencie (AI). Obidva koncepty sa spoliehajú na údaje na zlepšenie produktov, služieb, systémov, rozhodovacích procesov a oveľa viac. Strojové učenie aj veda o údajoch sú v našom súčasnom svete založenom na údajoch tiež veľmi vyhľadávanými kariérnymi cestami.

ML aj dátovú vedu používajú dátoví vedci vo svojej oblasti práce a prijímajú sa takmer v každom odvetví. Pre každého, kto sa chce zapojiť do týchto oblastí, alebo pre každého obchodného lídra, ktorý chce do svojej organizácie zaviesť prístup založený na AI, je pochopenie týchto dvoch pojmov kľúčové.

Čo je to strojové učenie?

Strojové učenie sa často používa zameniteľne s umelou inteligenciou, ale to je nesprávne. Je to samostatná technika a odvetvie AI, ktoré sa spolieha na algoritmy na extrakciu údajov a predpovedanie budúcich trendov. Softvér naprogramovaný pomocou modelov pomáha inžinierom vykonávať techniky, ako je štatistická analýza, ktorá pomáha lepšie pochopiť vzory v súboroch údajov.

Strojové učenie je to, čo dáva strojom schopnosť učiť sa bez toho, aby boli výslovne naprogramované, a preto ho veľké spoločnosti a platformy sociálnych médií, ako sú Facebook, Twitter, Instagram a YouTube, používajú na predpovedanie záujmov a odporúčanie služieb, produktov a ďalších.

Ako súbor nástrojov a konceptov je strojové učenie súčasťou vedy o údajoch. Vďaka tomu jeho dosah ďaleko presahuje pole. Vedci údajov sa zvyčajne spoliehajú na strojové učenie, aby rýchlo zhromaždili informácie a zlepšili analýzu trendov.

Pokiaľ ide o inžinierov strojového učenia, títo odborníci vyžadujú širokú škálu zručností, ako napríklad:

• Hlboké pochopenie štatistiky a pravdepodobnosti

• Odbornosť v oblasti informatiky

• Softvérové ​​inžinierstvo a návrh systémov

• Znalosť programovania

• Dátové modelovanie a analýza

Čo je to Data Science?

Dátová veda je štúdium údajov a toho, ako z nich extrahovať význam pomocou série metód, algoritmov, nástrojov a systémov. To všetko umožňuje odborníkom extrahovať poznatky zo štruktúrovaných a neštruktúrovaných údajov. Vedci údajov sú zvyčajne zodpovední za štúdium veľkého množstva údajov v rámci úložiska organizácie a štúdie často zahŕňajú obsah a spôsob, akým môže spoločnosť tieto údaje využiť.

Štúdiom štruktúrovaných alebo neštruktúrovaných údajov môžu dátoví vedci získať cenné poznatky o obchodných alebo marketingových vzorcoch, čo umožňuje podniku dosahovať lepšie výsledky v porovnaní s konkurenciou.

Dátoví vedci aplikujú svoje znalosti na podnikanie, vládu a rôzne iné orgány, aby zvýšili zisky, inovovali produkty a vybudovali lepšiu infraštruktúru a verejné systémy.

Oblasť vedy o údajoch značne pokročila vďaka rozšíreniu smartfónov a digitalizácii mnohých častí každodenného života, čo viedlo k neuveriteľnému množstvu údajov, ktoré máme k dispozícii. Dátová veda bola tiež ovplyvnená Moorovým zákonom, ktorý odkazuje na myšlienku, že výpočtová technika dramaticky zvyšuje výkon a zároveň znižuje relatívne náklady v priebehu času, čo vedie k širokej dostupnosti lacného výpočtového výkonu. Dátová veda spája tieto dve inovácie dohromady a kombináciou komponentov môžu dátoví vedci získať z údajov viac informácií ako kedykoľvek predtým.

Profesionáli v oblasti vedy o údajoch tiež vyžadujú veľa zručností v oblasti programovania a analýzy údajov, ako napríklad:

• Hlboké pochopenie programovacích jazykov ako Python

• Schopnosť pracovať s veľkým množstvom štruktúrovaných a neštruktúrovaných údajov

• Matematika, štatistika, pravdepodobnosť

• Vizualizácia dát

• Analýza a spracovanie údajov pre podnikanie

• Algoritmy a modely strojového učenia

• Komunikácia a tímová spolupráca

Rozdiely medzi strojovým učením a vedou o údajoch

Po definovaní toho, čo je každý koncept, je dôležité poznamenať si hlavné rozdiely medzi strojovým učením a vedou o údajoch. Pojmy, ako sú tieto, spolu s ďalšími, ako je umelá inteligencia a hlboké učenie, môžu byť niekedy mätúce a ľahko zameniteľné.

Dátová veda sa zameriava na štúdium údajov a ako z nich extrahovať význam, zatiaľ čo strojové učenie zahŕňa pochopenie a zostavenie metód, ktoré využívajú údaje na zlepšenie výkonu a predpovedí.

Ďalším spôsobom, ako to povedať, je, že oblasť vedy o údajoch určuje procesy, systémy a nástroje, ktoré sú potrebné na transformáciu údajov na poznatky, ktoré sa potom dajú použiť v rôznych odvetviach. Strojové učenie je oblasť umelej inteligencie, ktorá umožňuje strojom dosiahnuť ľudskú schopnosť učiť sa a prispôsobovať sa prostredníctvom štatistických modelov a algoritmov.

Napriek tomu, že ide o dva samostatné pojmy, dochádza k určitému prekrývaniu. Strojové učenie je v skutočnosti súčasťou vedy o údajoch a algoritmy trénujú na údajoch poskytovaných vedou o údajoch. Obaja zahŕňajú niektoré z rovnakých zručností, ako je matematika, štatistika, pravdepodobnosť a programovanie.

Výzvy dátovej vedy a ML

Dátová veda aj strojové učenie predstavujú svoj vlastný súbor výziev, čo tiež pomáha oddeliť tieto dva koncepty.

Medzi hlavné výzvy strojového učenia patrí nedostatok údajov alebo rozmanitosť v súbore údajov, čo sťažuje získavanie cenných poznatkov. Stroj sa nemôže učiť, ak nie sú k dispozícii žiadne údaje, zatiaľ čo chýbajúci súbor údajov sťažuje pochopenie vzorov. Ďalšou výzvou strojového učenia je, že je nepravdepodobné, že algoritmus dokáže extrahovať informácie, keď neexistujú žiadne alebo len málo variácií.

Pokiaľ ide o vedu o údajoch, medzi jej hlavné výzvy patrí potreba širokej škály informácií a údajov na presnú analýzu. Ďalším je, že výsledky vedy o údajoch niekedy nie sú efektívne využívané osobami s rozhodovacou právomocou v podnikaní a tento koncept môže byť ťažké vysvetliť tímom. Predstavuje tiež rôzne otázky ochrany súkromia a etiky.

Aplikácie každého konceptu

Aj keď sa dátová veda a strojové učenie do istej miery prekrývajú, pokiaľ ide o aplikácie, môžeme každú z nich rozobrať.

Tu je niekoľko príkladov aplikácií pre vedu o údajoch:

• Internetové vyhľadávanie: Vyhľadávanie Google sa pri vyhľadávaní konkrétnych výsledkov za zlomok sekundy spolieha na vedu o údajoch.
• Systémy odporúčaní: Dátová veda je kľúčom k vytvoreniu systémov odporúčaní.
• Rozpoznávanie obrazu/reči: Systémy rozpoznávania reči ako Siri a Alexa sa spoliehajú na vedu o údajoch, rovnako ako systémy na rozpoznávanie obrázkov.
• Gaming: Svet hier využíva technológiu vedy o údajoch na zlepšenie herného zážitku.

Tu je niekoľko príkladov aplikácií strojového učenia:

• Financie: Strojové učenie sa široko používa vo finančnom odvetví, pričom banky sa naň spoliehajú pri identifikácii vzorcov v údajoch a pri predchádzaní podvodom.
• automatizácie: Strojové učenie pomáha automatizovať úlohy v rôznych odvetviach, ako sú roboty vo výrobných závodoch.
• vláda: Strojové učenie sa nepoužíva len v súkromnom sektore. Vládne organizácie ho používajú na riadenie verejnej bezpečnosti a verejných služieb.
• Zdravotná starostlivosť: Strojové učenie narúša zdravotnícky priemysel mnohými spôsobmi. Bolo to jedno z prvých odvetví, ktoré prijalo strojové učenie s detekciou obrazu.

Ak chcete získať niektoré zručnosti v týchto oblastiach, nezabudnite si pozrieť naše zoznamy najlepších certifikácií údajov a strojové učenie.