Pembelajaran Mesin vs Élmu Data: Bedana konci

Pembelajaran mesin (ML) sareng élmu data mangrupikeun dua konsép anu misah anu aya hubunganana sareng widang kecerdasan buatan (AI). Kadua konsép ngandelkeun data pikeun ningkatkeun produk, jasa, sistem, prosés nyieun kaputusan, sareng seueur deui. Boh pembelajaran mesin sareng élmu data ogé dipilarian pisan pikeun jalur karir di dunya anu didorong ku data ayeuna.

Duanana ML sareng élmu data dianggo ku élmuwan data dina widang padamelan na, sareng aranjeunna diadopsi di ampir unggal industri. Pikeun saha waé anu hoyong aub dina widang ieu, atanapi pamimpin bisnis anu badé ngadopsi pendekatan anu didorong ku AI kana organisasina, ngartos dua konsép ieu penting pisan.

Naon Ari Pembelajaran Mesin?

Pembelajaran mesin sering dianggo silih ganti sareng intelijen buatan, tapi éta henteu leres. Éta mangrupikeun téknik sareng cabang AI anu misah anu ngandelkeun algoritma pikeun nimba data sareng ngaduga tren anu bakal datang. Parangkat lunak anu diprogram sareng modél ngabantosan insinyur ngalaksanakeun téknik sapertos analisis statistik pikeun ngabantosan langkung ngartos pola dina set data.

Pembelajaran mesin mangrupikeun anu masihan mesin kamampuan pikeun diajar tanpa diprogram sacara eksplisit, naha éta perusahaan utama sareng platform média sosial, sapertos Facebook, Twitter, Instagram, sareng YouTube nganggo éta pikeun ngaduga kapentingan sareng nyarankeun jasa, produk, sareng seueur deui.

Salaku sakumpulan alat sareng konsép, pembelajaran mesin mangrupikeun bagian tina élmu data. Kalayan saurna, jangkauanna langkung tebih saluareun lapangan. Élmuwan data biasana ngandelkeun pembelajaran mesin pikeun ngumpulkeun inpormasi gancang sareng ningkatkeun analisis tren.

Lamun datang ka insinyur mesin learning, professional ieu merlukeun rupa-rupa kaahlian, kayaning:

• Pamahaman jero ngeunaan statistik sareng kamungkinan

• Kaahlian dina élmu komputer

• Rékayasa parangkat lunak sareng desain sistem

• Pangaweruh programming

• Modeling data jeung analisis

Naon Data Ilmu?

Élmu data nyaéta ulikan ngeunaan data sareng kumaha nimba makna tina éta ku ngagunakeun séri metode, algoritma, alat, sareng sistem. Sadaya ieu ngamungkinkeun para ahli nimba wawasan tina data terstruktur sareng henteu terstruktur. Élmuwan data biasana tanggung jawab pikeun ngulik data anu ageung dina gudang organisasi, sareng panalitian sering ngalibetkeun masalah eusi sareng kumaha data tiasa dimanfaatkeun ku perusahaan.

Ku ngulik data terstruktur atanapi henteu terstruktur, élmuwan data tiasa nimba wawasan anu berharga ngeunaan pola bisnis atanapi pamasaran, ngamungkinkeun usahana langkung saé tibatan pesaing.

Élmuwan data nerapkeun pangaweruh maranéhna pikeun bisnis, pamaréntah, jeung sagala rupa badan séjén pikeun ngaronjatkeun kauntungan, innovate produk, sarta ngawangun infrastruktur hadé tur sistem publik.

Widang élmu data parantos maju pisan berkat proliferasi smartphone sareng digitalisasi seueur bagian tina kahirupan sapopoe, anu nyababkeun jumlah data anu luar biasa anu sayogi pikeun urang. Élmu data ogé dipangaruhan ku Hukum Moore, anu ngarujuk kana pamanggih yén komputasi sacara dramatis ningkatkeun kakuatan bari ngirangan biaya rélatif kana waktosna, nyababkeun kasadiaan kakuatan komputasi anu murah. Élmu data ngahubungkeun dua inovasi ieu babarengan, sareng ku ngagabungkeun komponén, élmuwan data tiasa nyandak langkung seueur wawasan ti kantos tina data.

Profesional dina widang élmu data ogé ngabutuhkeun seueur program sareng kaahlian analitik data, sapertos:

• Pangertian jero ngeunaan basa pamrograman sapertos Python

• Kamampuhan pikeun dianggo sareng jumlahna ageung data terstruktur sareng henteu terstruktur

• Matematika, statistik, probabiliti

• data visualisasi

• Analisis data sareng ngolah pikeun bisnis

• Algoritma sareng modél pembelajaran mesin

• Komunikasi sareng kolaborasi tim

Beda Antara Pembelajaran Mesin sareng Élmu Data

Saatos netepkeun naon unggal konsép, penting pikeun perhatikeun bédana utama antara pembelajaran mesin sareng élmu data. Konsep kawas ieu, babarengan jeung batur kawas kecerdasan jieunan sarta learning jero, kadang bisa meunang ngabingungkeun sarta gampang nyampur up.

Élmu data museurkeun kana ulikan data sareng kumaha cara nimba harti tina éta, sedengkeun pembelajaran mesin ngalibatkeun pamahaman sareng ngawangun metode anu ngagunakeun data pikeun ningkatkeun kinerja sareng prediksi.

Cara séjén pikeun nempatkeun éta nyaéta yén widang élmu data nangtukeun prosés, sistem, sareng alat anu diperyogikeun pikeun ngarobih data kana wawasan, anu teras tiasa diterapkeun dina industri anu béda. Pembelajaran mesin mangrupikeun widang intelijen buatan anu ngamungkinkeun mesin pikeun ngahontal kamampuan sapertos manusa pikeun diajar sareng adaptasi ngaliwatan modél statistik sareng algoritma.

Sanajan ieu dua konsep misah, aya sababaraha tumpang tindihna. Pembelajaran mesin saleresna bagian tina élmu data, sareng algoritma ngalatih data anu dikirimkeun ku élmu data. Duanana kalebet sababaraha kaahlian anu sami sapertos matematika, statistik, probabilitas, sareng pemrograman.

Tantangan Élmu Data jeung ML

Duanana élmu data sareng pembelajaran mesin nampilkeun set tantangan sorangan, anu ogé ngabantosan misahkeun dua konsép éta.

Tantangan utami pikeun diajar mesin kalebet kurangna data atanapi kabébasan dina set data, anu matak hésé nimba wawasan anu berharga. Mesin teu tiasa diajar upami teu aya data anu sayogi, sedengkeun set data anu kirang ngajantenkeun pola anu langkung hese. Tangtangan anu sanés pikeun diajar mesin nyaéta henteu mungkin algoritma tiasa nimba inpormasi nalika henteu aya atanapi sakedik variasi.

Lamun datang ka elmu data, tantangan utama na ngawengku kabutuhan rupa-rupa informasi jeung data pikeun analisis akurat. Anu sanésna nyaéta yén hasil élmu data kadang henteu dianggo sacara efektif ku para pembuat kaputusan dina bisnis, sareng konsépna tiasa sesah ngajelaskeun ka tim. Éta ogé nampilkeun sababaraha masalah privasi sareng étika.

Aplikasi Tiap Konsep

Sanaos élmu data sareng pembelajaran mesin gaduh sababaraha tumpang tindihna ngeunaan aplikasi, urang tiasa ngarobih masing-masing.

Ieu sababaraha conto aplikasi élmu data:

• Pilarian Internét: Pilarian Google ngandelkeun élmu data pikeun milarian hasil khusus dina sakedap.
• Sistem Rekomendasi: Élmu data mangrupikeun konci pikeun nyiptakeun sistem rekomendasi.
• Pangenal gambar/ucapan: Sistem pangakuan ucapan sapertos Siri sareng Alexa ngandelkeun élmu data, sapertos sistem pangakuan gambar.
• Kaulinan: Dunya kaulinan ngagunakeun téknologi élmu data pikeun ningkatkeun pangalaman kaulinan.

Ieu sababaraha conto aplikasi pembelajaran mesin:

• keuangan: Pembelajaran mesin dianggo sacara lega sapanjang industri keuangan, kalayan bank ngandelkeun éta pikeun ngaidentipikasi pola dina data sareng nyegah panipuan.
• automation: Pembelajaran mesin ngabantosan ngajadikeun otomatis tugas dina sababaraha industri, sapertos robot di pabrik pabrik.
• Pamaréntah: Pembelajaran mesin henteu ngan ukur dianggo di sektor swasta. Organisasi pamaréntah ngagunakeun éta pikeun ngatur kasalametan umum sareng utilitas.
• Palayanan Kaséhatan: Pembelajaran mesin ngaganggu industri kasehatan ku sababaraha cara. Éta mangrupikeun salah sahiji industri munggaran anu ngadopsi pembelajaran mesin kalayan deteksi gambar.

Upami anjeun milarian sababaraha kaahlian dina widang ieu, pastikeun pikeun pariksa daptar sertifikasi kami anu pangsaéna pikeun elmu data jeung learning mesin.