Maskininlärning vs datavetenskap: nyckelskillnader

Maskininlärning (ML) och datavetenskap är två separata begrepp som är relaterade till området artificiell intelligens (AI). Båda koncepten är beroende av data för att förbättra produkter, tjänster, system, beslutsprocesser och mycket mer. Både maskininlärning och datavetenskap är också mycket eftertraktade karriärvägar i vår nuvarande datadrivna värld.

Både ML och datavetenskap används av datavetare inom deras arbetsområde, och de används i nästan alla branscher. För alla som vill engagera sig inom dessa områden, eller alla företagsledare som vill anta ett AI-drivet tillvägagångssätt i sin organisation, är det avgörande att förstå dessa två koncept.

Vad är maskininlärning?

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

Maskininlärning är det som ger maskiner möjligheten att lära sig utan att vara explicit programmerad, vilket är anledningen till att stora företag och sociala medieplattformar, som Facebook, Twitter, Instagram och YouTube, använder det för att förutsäga intressen och rekommendera tjänster, produkter och mer.

Som en uppsättning verktyg och koncept är maskininlärning en del av datavetenskap. Med det sagt går dess räckvidd långt utanför fältet. Dataforskare förlitar sig vanligtvis på maskininlärning för att snabbt samla in information och förbättra trendanalys.

När det kommer till maskininlärningsingenjörer kräver dessa yrkesverksamma ett brett utbud av färdigheter, till exempel:

• Djup förståelse för statistik och sannolikhet

• Expertis inom datavetenskap

• Programvaruutveckling och systemdesign

• Kunskap om programmering

• Datamodellering och analys

Vad är datavetenskap?

Datavetenskap är studiet av data och hur man extraherar mening ur den genom att använda en rad metoder, algoritmer, verktyg och system. Alla dessa gör det möjligt för experter att extrahera insikter från strukturerad och ostrukturerad data. Datavetare är vanligtvis ansvariga för att studera stora mängder data inom en organisations arkiv, och studierna involverar ofta innehållsfrågor och hur data kan utnyttjas av företaget.

Genom att studera strukturerad eller ostrukturerad data kan datavetare extrahera värdefulla insikter om affärs- eller marknadsföringsmönster, vilket gör att verksamheten kan prestera bättre jämfört med konkurrenterna.

Dataforskare tillämpar sin kunskap på företag, myndigheter och olika andra organ för att öka vinsten, förnya produkter och bygga bättre infrastruktur och offentliga system.

Området datavetenskap har avancerat mycket tack vare spridningen av smartphones och digitaliseringen av många delar av det dagliga livet, vilket har lett till en otrolig mängd data tillgänglig för oss. Datavetenskap har också påverkats av Moores lag, som hänvisar till idén att datorkraft ökar dramatiskt i kraft samtidigt som den minskar i relativ kostnad över tid, vilket leder till storskalig tillgång till billig datorkraft. Datavetenskap kopplar samman dessa två innovationer och genom att kombinera komponenterna kan datavetare extrahera mer insikt än någonsin tidigare från data.

Proffs inom området datavetenskap kräver också mycket programmerings- och dataanalysfärdigheter, såsom:

• Djup förståelse för programmeringsspråk som Python

• Förmåga att arbeta med stora mängder strukturerad och ostrukturerad data

• Matematik, statistik, sannolikhet

• Datavisualisering

• Dataanalys och bearbetning för företag

• Maskininlärningsalgoritmer och modeller

• Kommunikation och teamsamverkan

Skillnader mellan maskininlärning och datavetenskap

Efter att ha definierat vad varje begrepp är, är det viktigt att notera de stora skillnaderna mellan maskininlärning och datavetenskap. Begrepp som dessa, tillsammans med andra som artificiell intelligens och djupinlärning, kan ibland bli förvirrande och lätta att blanda ihop.

Datavetenskap är fokuserad på studiet av data och hur man extraherar mening ur det, medan maskininlärning innebär att förstå och konstruera metoder som använder data för att förbättra prestanda och förutsägelser.

Ett annat sätt att uttrycka det är att området datavetenskap avgör vilka processer, system och verktyg som behövs för att omvandla data till insikter, som sedan kan tillämpas inom olika branscher. Maskininlärning är ett område för artificiell intelligens som gör det möjligt för maskiner att uppnå den mänskliga förmågan att lära och anpassa sig genom statistiska modeller och algoritmer.

Även om det är två separata begrepp finns det viss överlappning. Maskininlärning är faktiskt en del av datavetenskap, och algoritmerna tränar på data som levereras av datavetenskap. De innehåller båda några av samma färdigheter som matematik, statistik, sannolikhet och programmering.

Data Science och ML utmaningar

Både datavetenskap och maskininlärning presenterar sina egna utmaningar, vilket också hjälper till att skilja de två koncepten åt.

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

När det kommer till datavetenskap inkluderar dess främsta utmaningar behovet av ett brett utbud av information och data för korrekt analys. En annan är att datavetenskapliga resultat ibland inte används effektivt av beslutsfattarna i ett företag, och konceptet kan vara svårt att förklara för team. Den presenterar också olika integritets- och etiska frågor.

Tillämpningar av varje koncept

Även om datavetenskap och maskininlärning har en viss överlappning när det kommer till applikationer, kan vi dela upp var och en.

Här är några exempel på datavetenskapliga tillämpningar:

• Internetsökning: Googles sökning förlitar sig på datavetenskap för att söka efter specifika resultat på en bråkdel av en sekund.
• Rekommendationssystem: Datavetenskap är nyckeln till skapandet av rekommendationssystem.
• Bild-/taligenkänning: Taligenkänningssystem som Siri och Alexa är beroende av datavetenskap, liksom bildigenkänningssystem.
• Gaming: Spelvärlden använder datavetenskaplig teknik för att förbättra spelupplevelsen.

Här är några exempel på tillämpningar av maskininlärning:

• Finans: Maskininlärning används i stor utsträckning inom finansbranschen, med banker som förlitar sig på det för att identifiera mönster inuti data och för att förhindra bedrägerier.
• Automation: Maskininlärning hjälper till att automatisera uppgifter inom olika branscher, till exempel robotar i tillverkningsanläggningar.
• Regering: Maskininlärning används inte bara i den privata sektorn. Statliga organisationer använder det för att hantera allmän säkerhet och allmännyttiga tjänster.
• Sjukvård: Maskininlärning stör vårdbranschen på många sätt. Det var en av de första industrierna som använde maskininlärning med bilddetektering.

Om du vill skaffa dig några av kompetenserna inom dessa områden, se till att kolla in våra listor över de bästa certifieringarna för datavetenskap och maskininlärning.