Mësimi i makinerisë kundrejt shkencës së të dhënave: Dallimet kryesore

Mësimi i makinerisë (ML) dhe shkenca e të dhënave janë dy koncepte të veçanta që lidhen me fushën e inteligjencës artificiale (AI). Të dy konceptet mbështeten në të dhëna për të përmirësuar produktet, shërbimet, sistemet, proceset e vendimmarrjes dhe shumë më tepër. Si mësimi i makinerisë ashtu edhe shkenca e të dhënave janë gjithashtu shumë të kërkuara rrugë karriere në botën tonë aktuale të drejtuar nga të dhënat.

Si ML ashtu edhe shkenca e të dhënave përdoren nga shkencëtarët e të dhënave në fushën e tyre të punës dhe ato janë duke u adoptuar pothuajse në çdo industri. Për këdo që kërkon të përfshihet në këto fusha, ose çdo drejtues biznesi që kërkon të adoptojë një qasje të drejtuar nga AI në organizatën e tyre, kuptimi i këtyre dy koncepteve është thelbësor.

Isfarë është mësimi i makinerisë?

Mësimi i makinerisë shpesh përdoret në mënyrë të ndërsjellë me inteligjencën artificiale, por kjo është e pasaktë. Është një teknikë dhe degë e veçantë e AI që mbështetet në algoritme për të nxjerrë të dhëna dhe për të parashikuar tendencat e ardhshme. Softueri i programuar me modele i ndihmon inxhinierët të kryejnë teknika si analiza statistikore për të ndihmuar në kuptimin më të mirë të modeleve brenda grupeve të të dhënave.

Mësimi i makinerive është ajo që i jep makinerive aftësinë për të mësuar pa u programuar në mënyrë eksplicite, kjo është arsyeja pse kompanitë kryesore dhe platformat e mediave sociale, si Facebook, Twitter, Instagram dhe YouTube e përdorin atë për të parashikuar interesat dhe për të rekomanduar shërbime, produkte dhe më shumë.

Si një grup mjetesh dhe konceptesh, mësimi i makinerive është një pjesë e shkencës së të dhënave. Me këtë thënë, shtrirja e tij shkon shumë përtej fushës. Shkencëtarët e të dhënave zakonisht mbështeten në mësimin e makinerive për të mbledhur informacione shpejt dhe për të përmirësuar analizën e tendencave.

Kur bëhet fjalë për inxhinierët e mësimit të makinerive, këta profesionistë kërkojnë një gamë të gjerë aftësish, të tilla si:

• Kuptimi i thellë i statistikave dhe probabilitetit

• Ekspertizë në shkencat kompjuterike

• Inxhinieri softuerike dhe dizajni i sistemeve

• Njohuri programore

• Modelimi dhe analiza e të dhënave

Farë është Shkenca e të Dhënave?

Shkenca e të dhënave është studimi i të dhënave dhe mënyra e nxjerrjes së kuptimit prej tyre duke përdorur një sërë metodash, algoritmesh, mjetesh dhe sistemesh. Të gjitha këto u mundësojnë ekspertëve të nxjerrin njohuri nga të dhënat e strukturuara dhe të pastrukturuara. Shkencëtarët e të dhënave zakonisht janë përgjegjës për studimin e sasive të mëdha të të dhënave brenda depove të një organizate, dhe studimet shpesh përfshijnë çështje të përmbajtjes dhe mënyrën se si të dhënat mund të përdoren nga kompania.

Duke studiuar të dhëna të strukturuara ose të pastrukturuara, shkencëtarët e të dhënave mund të nxjerrin njohuri të vlefshme rreth modeleve të biznesit ose marketingut, duke i mundësuar biznesit të performojë më mirë ndaj konkurrentëve.

Shkencëtarët e të dhënave aplikojnë njohuritë e tyre në biznes, qeveri dhe organe të tjera të ndryshme për të rritur fitimet, për të inovuar produkte dhe për të ndërtuar infrastrukturë dhe sisteme publike më të mira.

Fusha e shkencës së të dhënave është avancuar shumë falë përhapjes së telefonave inteligjentë dhe dixhitalizimit të shumë pjesëve të jetës së përditshme, gjë që ka çuar në një sasi të pabesueshme të dhënash të disponueshme. Shkenca e të dhënave është ndikuar gjithashtu nga Ligji i Moore, i cili i referohet idesë se llogaritja rritet në mënyrë dramatike në fuqi ndërsa zvogëlohet në koston relative me kalimin e kohës, duke çuar në disponueshmërinë në shkallë të gjerë të fuqisë së lirë llogaritëse. Shkenca e të dhënave i lidh këto dy risi së bashku dhe duke kombinuar komponentët, shkencëtarët e të dhënave mund të nxjerrin më shumë njohuri se kurrë më parë nga të dhënat.

Profesionistët në fushën e shkencës së të dhënave kërkojnë gjithashtu shumë aftësi programimi dhe analitike të të dhënave, të tilla si:

• Kuptimi i thellë i gjuhëve të programimit si Python

• Aftësi për të punuar me sasi të mëdha të dhënash të strukturuara dhe të pastrukturuara

• Matematikë, statistika, probabilitet

• Vizualizimi i të dhënave

• Analiza dhe përpunimi i të dhënave për biznesin

• Algoritmet dhe modelet e mësimit të makinerisë

• Komunikimi dhe bashkëpunimi në ekip

Dallimet midis mësimit të makinerisë dhe shkencës së të dhënave

Pas përcaktimit se çfarë është çdo koncept, është e rëndësishme të vini re ndryshimet kryesore midis mësimit të makinerive dhe shkencës së të dhënave. Koncepte si këto, së bashku me të tjera si inteligjenca artificiale dhe mësimi i thellë, ndonjëherë mund të bëhen konfuze dhe të lehta për t'u përzier.

Shkenca e të dhënave përqendrohet në studimin e të dhënave dhe si të nxirret kuptimi prej tyre, ndërsa mësimi i makinerive përfshin të kuptuarit dhe ndërtimin e metodave që përdorin të dhënat për të përmirësuar performancën dhe parashikimet.

Një mënyrë tjetër për ta shprehur atë është se fusha e shkencës së të dhënave përcakton proceset, sistemet dhe mjetet që nevojiten për të transformuar të dhënat në njohuri, të cilat më pas mund të aplikohen në industri të ndryshme. Mësimi i makinerisë është një fushë e inteligjencës artificiale që u mundëson makinerive të arrijnë aftësinë njerëzore për të mësuar dhe përshtatur përmes modeleve dhe algoritmeve statistikore.

Edhe pse këto janë dy koncepte të veçanta, ka disa mbivendosje. Mësimi i makinerive është në fakt pjesë e shkencës së të dhënave dhe algoritmet stërviten në të dhënat e ofruara nga shkenca e të dhënave. Të dyja përfshijnë disa nga të njëjtat aftësi si matematika, statistikat, probabiliteti dhe programimi.

Sfidat e Shkencës së të Dhënave dhe ML

Si shkenca e të dhënave ashtu edhe mësimi i makinerive paraqesin grupin e tyre të sfidave, gjë që gjithashtu ndihmon në ndarjen e dy koncepteve.

Sfidat kryesore të mësimit të makinerive përfshijnë mungesën e të dhënave ose diversitetin në grupin e të dhënave, gjë që e bën të vështirë nxjerrjen e njohurive të vlefshme. Një makinë nuk mund të mësojë nëse nuk ka të dhëna të disponueshme, ndërsa mungesa e të dhënave e bën më të vështirë kuptimin e modeleve. Një sfidë tjetër e mësimit të makinerive është se nuk ka gjasa që një algoritëm të mund të nxjerrë informacione kur nuk ka ose ka pak ndryshime.

Kur bëhet fjalë për shkencën e të dhënave, sfidat e saj kryesore përfshijnë nevojën për një shumëllojshmëri të gjerë informacioni dhe të dhënash për analiza të sakta. Një tjetër është se rezultatet e shkencës së të dhënave ndonjëherë nuk përdoren në mënyrë efektive nga vendimmarrësit në një biznes dhe koncepti mund të jetë i vështirë për t'u shpjeguar ekipeve. Ai gjithashtu paraqet çështje të ndryshme të privatësisë dhe etikës.

Zbatimet e secilit koncept

Ndërsa shkenca e të dhënave dhe mësimi i makinerisë kanë disa mbivendosje kur bëhet fjalë për aplikacionet, ne mund të zbërthejmë secilën prej tyre.

Këtu janë disa shembuj të aplikacioneve të shkencës së të dhënave:

• Kërkimi në internet: Kërkimi i Google mbështetet në shkencën e të dhënave për të kërkuar rezultate specifike në një fraksion të sekondës.
• Sistemet e rekomandimit: Shkenca e të dhënave është çelësi për krijimin e sistemeve të rekomandimeve.
• Njohja e imazhit/fjalës: Sistemet e njohjes së të folurit si Siri dhe Alexa mbështeten në shkencën e të dhënave, ashtu si sistemet e njohjes së imazheve.
• Gaming: Bota e lojërave përdor teknologjinë e shkencës së të dhënave për të përmirësuar përvojën e lojërave.

Këtu janë disa shembuj të aplikacioneve të mësimit të makinerive:

• Financave: Mësimi i makinerive përdoret gjerësisht në të gjithë industrinë e financave, me bankat që mbështeten në të për të identifikuar modelet brenda të dhënave dhe për të parandaluar mashtrimin.
• Automatizimi: Mësimi i makinerisë ndihmon në automatizimin e detyrave brenda industrive të ndryshme, si robotët në fabrikat prodhuese.
• Qeveria: Mësimi i makinerisë nuk përdoret vetëm në sektorin privat. Organizatat qeveritare e përdorin atë për të menaxhuar sigurinë publike dhe shërbimet komunale.
• Kujdesit shëndetësor: Mësimi i makinerisë po prish industrinë e kujdesit shëndetësor në shumë mënyra. Ishte një nga industritë e para që miratoi mësimin e makinerive me zbulimin e imazheve.

Nëse po kërkoni të fitoni disa nga aftësitë në këto fusha, sigurohuni që të shikoni listat tona të certifikimeve më të mira për shkenca e të dhënave Mësimi makinë.