Strojno učenje proti podatkovni znanosti: ključne razlike

Strojno učenje (ML) in podatkovna znanost sta dva ločena koncepta, ki sta povezana s področjem umetne inteligence (AI). Oba koncepta temeljita na podatkih za izboljšanje izdelkov, storitev, sistemov, procesov odločanja in še veliko več. Tako strojno učenje kot znanost o podatkih sta prav tako zelo iskani poklicni poti v našem sedanjem svetu, ki temelji na podatkih.

Podatkovni znanstveniki uporabljajo tako ML kot znanost o podatkih na svojem področju dela in ju sprejemajo v skoraj vseh panogah. Za vsakogar, ki se želi vključiti v ta področja, ali katerega koli poslovnega vodjo, ki želi v svojo organizacijo sprejeti pristop, ki temelji na AI, je razumevanje teh dveh konceptov ključnega pomena.

Kaj je strojno učenje?

Strojno učenje se pogosto uporablja zamenljivo z umetno inteligenco, vendar je to napačno. Je ločena tehnika in veja umetne inteligence, ki se opira na algoritme za pridobivanje podatkov in napovedovanje prihodnjih trendov. Programska oprema, programirana z modeli, pomaga inženirjem izvajati tehnike, kot je statistična analiza, da bi bolje razumeli vzorce v nizih podatkov.

Strojno učenje je tisto, kar omogoča strojem, da se učijo, ne da bi bili izrecno programirani, zato ga velika podjetja in platforme družbenih medijev, kot so Facebook, Twitter, Instagram in YouTube, uporabljajo za napovedovanje zanimanj in priporočanje storitev, izdelkov in še več.

Kot nabor orodij in konceptov je strojno učenje del podatkovne znanosti. S tem povedanim, njegov doseg daleč presega področje. Podatkovni znanstveniki se običajno zanašajo na strojno učenje za hitro zbiranje informacij in izboljšanje analize trendov.

Ko gre za inženirje strojnega učenja, ti strokovnjaki zahtevajo širok nabor veščin, kot so:

• Globoko razumevanje statistike in verjetnosti

• Strokovno znanje na področju računalništva

• Programsko inženirstvo in načrtovanje sistemov

• Znanje programiranja

• Modeliranje in analiza podatkov

Kaj je Data Science?

Podatkovna znanost je preučevanje podatkov in kako iz njih izluščiti pomen z uporabo vrste metod, algoritmov, orodij in sistemov. Vse to omogoča strokovnjakom pridobivanje vpogledov iz strukturiranih in nestrukturiranih podatkov. Podatkovni znanstveniki so običajno odgovorni za preučevanje velikih količin podatkov v repozitoriju organizacije, študije pa pogosto vključujejo vsebinske zadeve in kako lahko podjetje izkoristi podatke.

S preučevanjem strukturiranih ali nestrukturiranih podatkov lahko podatkovni znanstveniki pridobijo dragocene vpoglede o poslovnih ali tržnih vzorcih, kar podjetju omogoči boljše delovanje v primerjavi s konkurenti.

Podatkovni znanstveniki uporabljajo svoje znanje za podjetja, vlado in različne druge organe za povečanje dobička, inoviranje izdelkov ter izgradnjo boljše infrastrukture in javnih sistemov.

Področje podatkovne znanosti je močno napredovalo zaradi širjenja pametnih telefonov in digitalizacije mnogih delov vsakdanjega življenja, kar je pripeljalo do neverjetne količine podatkov, ki so nam na voljo. Na znanost o podatkih je vplival tudi Moorov zakon, ki se nanaša na zamisel, da se moč računalništva dramatično poveča, medtem ko se relativni stroški sčasoma zmanjšajo, kar vodi do široke razpoložljivosti poceni računalniške moči. Podatkovna znanost povezuje ti dve inovaciji skupaj in s kombiniranjem komponent lahko podatkovni znanstveniki iz podatkov pridobijo več vpogleda kot kadar koli prej.

Strokovnjaki na področju znanosti o podatkih zahtevajo tudi veliko veščin programiranja in podatkovne analize, kot so:

• Globoko razumevanje programskih jezikov, kot je Python

• Sposobnost dela z velikimi količinami strukturiranih in nestrukturiranih podatkov

• Matematika, statistika, verjetnost

• Vizualizacija podatkov

• Analiza in obdelava podatkov za podjetja

• Algoritmi in modeli strojnega učenja

• Komunikacija in timsko sodelovanje

Razlike med strojnim učenjem in podatkovno znanostjo

Po opredelitvi vsakega koncepta je pomembno opozoriti na glavne razlike med strojnim učenjem in podatkovno znanostjo. Koncepti, kot so ti, skupaj z drugimi, kot sta umetna inteligenca in globoko učenje, lahko včasih postanejo zmedeni in jih je enostavno pomešati.

Podatkovna znanost je osredotočena na preučevanje podatkov in na to, kako iz njih izluščiti pomen, medtem ko strojno učenje vključuje razumevanje in konstruiranje metod, ki uporabljajo podatke za izboljšanje učinkovitosti in napovedi.

Drugače rečeno, področje znanosti o podatkih določa procese, sisteme in orodja, ki so potrebni za pretvorbo podatkov v vpoglede, ki jih je nato mogoče uporabiti v različnih panogah. Strojno učenje je področje umetne inteligence, ki omogoča strojem, da dosežejo človeško podobno zmožnost učenja in prilagajanja s pomočjo statističnih modelov in algoritmov.

Čeprav gre za dva ločena koncepta, se nekaj prekriva. Strojno učenje je pravzaprav del podatkovne znanosti in algoritmi se usposabljajo na podatkih, ki jih posreduje podatkovna znanost. Oba vključujeta nekaj istih veščin, kot so matematika, statistika, verjetnost in programiranje.

Izzivi podatkovne znanosti in strojnega učenja

Tako znanost o podatkih kot strojno učenje predstavljata svoj nabor izzivov, kar tudi pomaga ločevati oba koncepta.

Glavni izzivi strojnega učenja vključujejo pomanjkanje podatkov ali raznolikost v naboru podatkov, zaradi česar je težko pridobiti dragocene vpoglede. Stroj se ne more učiti, če ni razpoložljivih podatkov, medtem ko pomanjkanje podatkov otežuje razumevanje vzorcev. Drug izziv strojnega učenja je, da je malo verjetno, da bi algoritem lahko izvlekel informacije, če ni različic ali jih je malo.

Ko gre za podatkovno znanost, njeni glavni izzivi vključujejo potrebo po najrazličnejših informacijah in podatkih za natančno analizo. Druga je ta, da nosilci odločanja v podjetju včasih ne uporabljajo učinkovito podatkovnih znanstvenih rezultatov, koncept pa je težko razložiti ekipam. Predstavlja tudi različna zasebnostna in etična vprašanja.

Uporaba vsakega koncepta

Medtem ko se podatkovna znanost in strojno učenje nekoliko prekrivata, ko gre za aplikacije, lahko razčlenimo vsako od njih.

Tukaj je nekaj primerov aplikacij podatkovne znanosti:

• Internetno iskanje: Iskanje Google se zanaša na znanost o podatkih za iskanje določenih rezultatov v delčku sekunde.
• Sistemi priporočil: Podatkovna znanost je ključna za ustvarjanje priporočilnih sistemov.
• Prepoznavanje slike/govora: Sistemi za prepoznavanje govora, kot sta Siri in Alexa, se zanašajo na podatkovno znanost, prav tako sistemi za prepoznavanje slik.
• Igre: Svet iger uporablja tehnologijo podatkovne znanosti za izboljšanje igralne izkušnje.

Tukaj je nekaj primerov aplikacij strojnega učenja:

• Finance: Strojno učenje se pogosto uporablja v finančni industriji, banke pa se nanj zanašajo pri prepoznavanju vzorcev v podatkih in preprečevanju goljufij.
• Avtomatizacija: Strojno učenje pomaga avtomatizirati naloge v različnih panogah, kot so roboti v proizvodnih obratih.
• Vlada: Strojno učenje se ne uporablja samo v zasebnem sektorju. Vladne organizacije ga uporabljajo za upravljanje javne varnosti in komunalnih storitev.
• Skrb za zdravje: Strojno učenje moti zdravstveno industrijo na več načinov. Bila je ena prvih industrij, ki je sprejela strojno učenje z zaznavanjem slik.

Če želite pridobiti nekaj veščin na teh področjih, si oglejte naše sezname najboljših certifikatov za znanost o podatkih in strojno učenje.