Машинско учење наспрам науке о подацима: кључне разлике

Машинско учење (МЛ) и наука о подацима су два одвојена концепта која се односе на област вештачке интелигенције (АИ). Оба концепта се ослањају на податке за побољшање производа, услуга, система, процеса доношења одлука и још много тога. И машинско учење и наука о подацима су такође веома тражене каријере у нашем тренутном свету заснованом на подацима.

И МЛ и науку о подацима користе научници података у свом пољу рада, и они се усвајају у скоро свакој индустрији. За свакога ко жели да се укључи у ове области или за било ког пословног лидера који жели да усвоји приступ заснован на вештачкој интелигенцији у својој организацији, разумевање ова два концепта је кључно.

Шта је машинско учење?

Машинско учење се често користи наизменично са вештачком интелигенцијом, али то није тачно. То је засебна техника и грана АИ која се ослања на алгоритме за издвајање података и предвиђање будућих трендова. Софтвер програмиран са моделима помаже инжењерима да спроводе технике попут статистичке анализе како би боље разумели обрасце унутар скупова података.

Машинско учење је оно што машинама даје могућност да уче без експлицитног програмирања, због чега га велике компаније и платформе друштвених медија, као што су Фацебоок, Твиттер, Инстаграм и ИоуТубе, користе за предвиђање интересовања и препоруку услуга, производа и још много тога.

Као скуп алата и концепата, машинско учење је део науке о подацима. Уз то, његов домет иде далеко изван поља. Научници података се обично ослањају на машинско учење како би брзо прикупили информације и побољшали анализу трендова.

Када су у питању инжењери машинског учења, ови професионалци захтевају широк спектар вештина, као што су:

• Дубоко разумевање статистике и вероватноће

• Стручност из рачунарства

• Софтверски инжењеринг и пројектовање система

• Знање програмирања

• Моделирање и анализа података

Шта је наука о подацима?

Наука о подацима је проучавање података и начина извлачења значења из њих коришћењем низа метода, алгоритама, алата и система. Све ово омогућава стручњацима да извуку увид из структурираних и неструктурираних података. Научници података су обично одговорни за проучавање великих количина података у репозиторијуму организације, а студије често укључују питања садржаја и начина на који компанија може да искористи податке.

Проучавањем структурираних или неструктурираних података, научници података могу да извуку драгоцене увиде о пословним или маркетиншким обрасцима, омогућавајући предузећу да има боље резултате у односу на конкуренцију.

Научници података примењују своје знање на пословање, владу и разна друга тела како би повећали профит, иновирали производе и изградили бољу инфраструктуру и јавне системе.

Област науке о подацима је увелико напредовала захваљујући пролиферацији паметних телефона и дигитализацији многих делова свакодневног живота, што је довело до невероватне количине података који су нам доступни. На науку о подацима такође је утицао Муров закон, који се односи на идеју да рачунарство драматично повећава снагу док се релативни трошак смањује током времена, што доводи до широке доступности јефтине рачунарске снаге. Наука о подацима повезује ове две иновације заједно, а комбиновањем компоненти, научници података могу да извуку више увида него икада раније из података.

Професионалци у области науке о подацима такође захтевају много вештина програмирања и анализе података, као што су:

• Дубоко разумевање програмских језика као што је Питхон

• Способност рада са великим количинама структурираних и неструктурираних података

• Математика, статистика, вероватноћа

• Визуализација података

• Анализа и обрада података за пословање

• Алгоритми и модели машинског учења

• Комуникација и тимска сарадња

Разлике између машинског учења и науке о подацима

Након што дефинишете шта је сваки концепт, важно је приметити главне разлике између машинског учења и науке о подацима. Концепти попут ових, заједно са другима попут вештачке интелигенције и дубоког учења, понекад могу постати збуњујући и лако их је помешати.

Наука о подацима је фокусирана на проучавање података и како из њих извући значење, док машинско учење укључује разумевање и конструисање метода које користе податке за побољшање перформанси и предвиђања.

Други начин да се то изрази је да област науке о подацима одређује процесе, системе и алате који су потребни за трансформацију података у увиде, који се затим могу применити у различитим индустријама. Машинско учење је област вештачке интелигенције која омогућава машинама да остваре способност учења и прилагођавања налик човеку путем статистичких модела и алгоритама.

Иако су ово два одвојена концепта, постоје нека преклапања. Машинско учење је заправо део науке о подацима, а алгоритми се тренирају на подацима које доставља наука о подацима. Обе укључују неке од истих вештина као што су математика, статистика, вероватноћа и програмирање.

Изазови науке о подацима и МЛ

И наука о подацима и машинско учење представљају сопствени скуп изазова, што такође помаже у раздвајању два концепта.

Примарни изазови машинског учења укључују недостатак података или разноликост у скупу података, што отежава извлачење вредних увида. Машина не може да учи ако нема доступних података, док недостатак скупа података отежава разумевање образаца. Још један изазов машинског учења је да је мало вероватно да алгоритам може да извуче информације када нема или има мало варијација.

Када је реч о науци о подацима, њени главни изазови укључују потребу за широким спектром информација и података за тачну анализу. Други је да доносиоци одлука у послу понекад не користе ефективно резултате науке о подацима, а концепт може бити тешко објаснити тимовима. Такође представља разна питања приватности и етике.

Примене сваког концепта

Док се наука о подацима и машинско учење преклапају када је реч о апликацијама, можемо да разложимо сваку од њих.

Ево неколико примера примене науке о подацима:

• Интернет претрага: Гоогле претрага се ослања на науку о подацима за претрагу одређених резултата у делићу секунде.
• Системи препорука: Наука о подацима је кључна за стварање система препорука.
• Препознавање слике/говора: Системи за препознавање говора попут Сири и Алека ослањају се на науку о подацима, као и системи за препознавање слика.
• Гаминг: Свет игара користи технологију науке о подацима да побољша искуство играња.

Ево неких примера примене машинског учења:

• Финансије: Машинско учење се широко користи у целој финансијској индустрији, а банке се ослањају на њега да идентификују обрасце унутар података и да спрече превару.
• Аутоматизација: Машинско учење помаже у аутоматизацији задатака у различитим индустријама, као што су роботи у производним погонима.
• Влада: Машинско учење се не користи само у приватном сектору. Владине организације га користе за управљање јавном безбедношћу и комуналним услугама.
• Здравствена заштита: Машинско учење омета здравствену индустрију на много начина. Била је то једна од првих индустрија која је усвојила машинско учење са детекцијом слика.

Ако желите да стекнете неке од вештина у овим областима, обавезно погледајте наше листе најбољих сертификата за дата сциенце Машина учење.