Maskinlärning mot Data Science: Nyckelskillnader

Maskinlärning (ML) och data science är två separata koncept som är relaterade till området artificiell intelligens (AI). Båda koncepten förlitar sig på data för att förbättra produkter, tjänster, system, beslutsprocesser och mycket mer. Både maskinlärning och data science är också mycket eftertraktade karriärvägar i vår nuvarande data-drivna värld.

Båda ML och data science används av data scientists i deras arbetsområde, och de antas i nästan varje industri. För alla som vill engagera sig i dessa områden, eller någon affärsledare som vill anta en AI-driven approach i sin organisation, är det viktigt att förstå dessa två koncept.

Vad är Maskinlärning?

Maskinlärning används ofta som synonymt med artificiell intelligens, men det är fel. Det är en separat teknik och gren av AI som förlitar sig på algoritmer för att extrahera data och förutsäga framtida trender. Programvara som är programmerad med modeller hjälper ingenjörer att utföra tekniker som statistisk analys för att bättre förstå mönster inom datamängder.

Maskinlärning är det som ger maskiner förmågan att lära sig utan att vara uttryckligen programmerade, vilket är varför stora företag och sociala medieplattformar, såsom Facebook (META ), Twitter, Instagram och YouTube, använder det för att förutsäga intressen och rekommendera tjänster, produkter och mer.

Som en uppsättning verktyg och koncept är maskinlärning en del av data science. Med det sagt går dess räckvidd långt utöver området. Data scientists förlitar sig vanligtvis på maskinlärning för att samla in information snabbt och förbättra trendanalys.

När det gäller maskinlärningsingenjörer kräver dessa proffs en bred uppsättning färdigheter, såsom:

• Djup förståelse av statistik och sannolikhet

• Experthet inom datavetenskap

• Programvaruteknik och systemdesign

• Programmeringskunskap

• Data modellering och analys

Vad är Data Science?

Data science är studiet av data och hur man kan extrahera mening från den genom att använda en serie metoder, algoritmer, verktyg och system. Allt detta möjliggör för experter att extrahera insikter från strukturerad och ostrukturerad data. Data scientists är vanligtvis ansvariga för att studera stora mängder data inom en organisations repository, och studierna involverar ofta innehållsfrågor och hur data kan utnyttjas av företaget.

Genom att studera strukturerad eller ostrukturerad data kan data scientists extrahera värdefulla insikter om affärs- eller marknadsmönster, vilket möjliggör för företaget att prestera bättre än konkurrenterna.

Data scientists tillämpar sin kunskap på affärs-, regerings- och olika andra områden för att öka vinster, innovativa produkter, bygga bättre infrastruktur och offentliga system.

Området data science har utvecklats avsevärt tack vare spridningen av smartphones och digitaliseringen av många delar av dagligt liv, vilket har lett till en otrolig mängd data tillgänglig för oss. Data science har också påverkats av Moore’s lag, som hänvisar till idén att datorkraft dramatiskt ökar i kraft medan den minskar i relativ kostnad över tid, vilket leder till den breda tillgängligheten av billig datorkraft. Data science kopplar dessa två innovationer samman, och genom att kombinera komponenterna kan data scientists extrahera mer insikt än någonsin tidigare från data.

Proffs inom området data science kräver också en hel del programmerings- och dataanalysfärdigheter, såsom:

• Djup förståelse av programmeringsspråk som Python

• Förmåga att arbeta med stora mängder strukturerad och ostrukturerad data

• Matematik, statistik, sannolikhet

• Data visualisering

• Data analys och bearbetning för affärsverksamhet

• Maskinlärningsalgoritmer och modeller

• Kommunikation och team samarbete

Skillnader mellan Maskinlärning och Data Science

Efter att ha definierat vad varje koncept är, är det viktigt att notera de stora skillnaderna mellan maskinlärning och data science. Koncept som dessa, tillsammans med andra som artificiell intelligens och djupinlärning, kan ibland bli förvirrande och lätt att blanda ihop.

Data science fokuserar på studiet av data och hur man kan extrahera mening från den, medan maskinlärning handlar om att förstå och konstruera metoder som använder data för att förbättra prestanda och förutsägelser.

Ett annat sätt att uttrycka det är att området data science bestämmer processerna, systemen och verktygen som behövs för att omvandla data till insikter, som sedan kan tillämpas inom olika industrier. Maskinlärning är ett område inom artificiell intelligens som möjliggör för maskiner att uppnå den mänskliga förmågan att lära sig och anpassa sig genom statistiska modeller och algoritmer.

Även om dessa är två separata koncept, finns det viss överlappning. Maskinlärning är faktiskt en del av data science, och algoritmerna tränas på data levererad av data science. De inkluderar båda några av samma färdigheter som matematik, statistik, sannolikhet och programmering.

Utmaningar inom Data Science och ML

Både data science och maskinlärning presenterar sina egna uppsättningar utmaningar, som också hjälper till att skilja de två koncepten åt.

De primära utmaningarna för maskinlärning inkluderar brist på data eller mångfald i datamängden, vilket gör det svårt att extrahera värdefulla insikter. En maskin kan inte lära sig om det inte finns någon tillgänglig data, medan en bristfällig datamängd gör det svårare att förstå mönster. En annan utmaning för maskinlärning är att det är osannolikt att en algoritm kan extrahera information när det inte finns några eller få variationer.

När det gäller data science inkluderar de primära utmaningarna behovet av en stor mängd information och data för korrekt analys. En annan utmaning är att data science-resultat ibland inte används effektivt av beslutsfattare inom ett företag, och konceptet kan vara svårt att förklara för team. Det presenterar också olika sekretess- och etiska frågor.

Tillämpningar av varje koncept

Medan data science och maskinlärning har någon överlappning när det gäller tillämpningar, kan vi bryta ner var och en.

Här är några exempel på data science-tillämpningar:

• Internet Sökning: Google-sökning förlitar sig på data science för att söka specifika resultat på en bråkdel av en sekund.
• Rekommendationssystem: Data science är nyckeln till skapandet av rekommendationssystem.
• Bild-/Taligenkänning: Taligenkänningssystem som Siri och Alexa förlitar sig på data science, liksom bildigenkänningssystem.
• Spel: Spelvärlden använder data science-teknik för att förbättra spelupplevelsen.

Här är några exempel på maskinlärningstillämpningar:

• Finans: Maskinlärning används brett inom finansindustrin, med banker som förlitar sig på det för att identifiera mönster inom data och förhindra bedrägeri.
• Automatisering: Maskinlärning hjälper till att automatisera uppgifter inom olika industrier, såsom robotar i tillverkningsanläggningar.
• Regering: Maskinlärning används inte bara inom den privata sektorn. Regeringsorganisationer använder det för att hantera allmän säkerhet och tjänster.
• Hälsovård: Maskinlärning stör hälsovårdsindustrin på många sätt. Det var en av de första industrierna som antog maskinlärning med bildigenkänning.

Om du vill skaffa dig några av färdigheterna inom dessa områden, se till att kolla in våra listor över de bästa certifikaten för data science och maskinlärning.