การเรียนรู้ของเครื่องจักร เทียบกับ วิทยาศาสตร์ข้อมูล: ความแตกต่างที่สำคัญ

การเรียนรู้ของเครื่องจักร (ML) และวิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นสองแนวคิดที่แยกจากกัน แต่เกี่ยวข้องกับด้านปัญญาประดิษฐ์ (AI) ทั้งสองแนวคิดนี้พึ่งพาข้อมูลเพื่อปรับปรุงผลิตภัณฑ์ บริการ ระบบ กระบวนการตัดสินใจ และอื่นๆ ทั้งการเรียนรู้ของเครื่องจักรและวิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นเส้นทางอาชีพที่มีความต้องการสูงในโลกที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลในปัจจุบัน

ทั้ง ML และวิทยาศาสตร์ข้อมูลถูกใช้โดยนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลในงานของพวกเขา และทั้งสองถูกนำมาใช้ในเกือบทุกอุตสาหกรรม สำหรับผู้ที่ต้องการเข้าร่วมในด้านเหล่านี้ หรือผู้นำธุรกิจที่ต้องการนำแนวทาง AI มาใช้ในองค์กรของตน การเข้าใจแนวคิดทั้งสองนี้เป็นสิ่งสำคัญ

การเรียนรู้ของเครื่องจักรคืออะไร?

การเรียนรู้ของเครื่องจักรมักถูกใช้แทนกันอย่างไม่ถูกต้องกับปัญญาประดิษฐ์ แต่นั่นไม่ถูกต้อง มันเป็นเทคนิคและ สาขาของ AI ที่พึ่งพาแอลกอริทึมในการดึงข้อมูลและคาดการณ์แนวโน้มในอนาคต ซอฟต์แวร์ที่ถูกเขียนโปรแกรมด้วยโมเดลช่วยให้วิศวกรสามารถทำการวิเคราะห์ทางสถิติเพื่อทำความเข้าใจรูปแบบภายในชุดข้อมูล

การเรียนรู้ของเครื่องจักรทำให้เครื่องจักรสามารถเรียนรู้ได้โดยไม่ต้องถูกเขียนโปรแกรมอย่างชัดเจน ซึ่งเป็นสาเหตุที่ทำให้บริษัทและแพลตฟอร์มโซเชียลมีเดียขนาดใหญ่ เช่น Facebook (META ), Twitter, Instagram และ YouTube ใช้เพื่อคาดการณ์ความสนใจและแนะนำผลิตภัณฑ์หรือบริการ

ในฐานะชุดเครื่องมือและแนวคิด การเรียนรู้ของเครื่องจักรเป็นส่วนหนึ่งของวิทยาศาสตร์ข้อมูล ด้วยความที่มันไปไกลกว่าด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลมักจะพึ่งพาการเรียนรู้ของเครื่องจักรเพื่อรวบรวมข้อมูลอย่างรวดเร็วและปรับปรุงการวิเคราะห์แนวโน้ม

เมื่อพูดถึงวิศวกรการเรียนรู้ของเครื่องจักร ผู้เชี่ยวชาญเหล่านี้ต้องการทักษะที่หลากหลาย เช่น

• ความเข้าใจที่ลึกซึ้งเกี่ยวกับสถิติและความน่าจะเป็น

• ความเชี่ยวชาญด้านวิทยาการคอมพิวเตอร์

• วิศวกรรมซอฟต์แวร์และการออกแบบระบบ

• ความรู้ด้านการเขียนโปรแกรม

• การสร้างแบบจำลองข้อมูลและการวิเคราะห์

วิทยาศาสตร์ข้อมูลคืออะไร?

วิทยาศาสตร์ข้อมูลคือการศึกษาข้อมูลและวิธีการดึงความหมายออกมาโดยใช้กระบวนการ แอลกอริทึม เครื่องมือ และระบบต่างๆ ทั้งหมดนี้ช่วยให้ผู้เชี่ยวชาญสามารถดึงข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลมักจะรับผิดชอบในการศึกษาข้อมูลจำนวนมากภายในคลังข้อมูลขององค์กร และการศึกษามักจะเกี่ยวข้องกับเนื้อหาสาระและวิธีการที่ข้อมูลสามารถถูกนำมาใช้โดยบริษัท

ด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลที่มีโครงสร้างหรือไม่มีโครงสร้าง นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถดึงข้อมูลเชิงลึกที่มีคุณค่าเกี่ยวกับรูปแบบธุรกิจหรือการตลาด ซึ่งช่วยให้บริษัทสามารถทำงานได้ดีกว่าคู่แข่ง

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลนำความรู้ไปใช้ในธุรกิจ รัฐบาล และองค์กรต่างๆ เพื่อเพิ่มผลกำไร นวัตกรรมผลิตภัณฑ์ และสร้างโครงสร้างพื้นฐานและระบบสาธารณะที่ดีขึ้น

สาขาวิทยาศาสตร์ข้อมูลได้รับการพัฒนาอย่างมากจากการที่สมาร์ทโฟนแพร่หลายและหลายๆ ด้านของชีวิตประจำวันถูกดิจิทัล化 ซึ่งนำไปสู่การมีข้อมูลจำนวนมากที่มีอยู่สำหรับเรา วิทยาศาสตร์ข้อมูลยังได้รับผลกระทบจากกฎของมัวร์ ซึ่งหมายถึงความคิดที่ว่ากำลังการประมวลผลเพิ่มขึ้นอย่างมากในขณะที่ราคาลดลงเมื่อเวลาผ่านไป ทำให้กำลังการประมวลผลราคาไม่แพงแพร่หลาย วิทยาศาสตร์ข้อมูลเชื่อมโยงนวัตกรรมทั้งสองนี้เข้าด้วยกัน และโดยการรวมส่วนประกอบเหล่านี้ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถดึงข้อมูลเชิงลึกออกมาจากข้อมูลได้มากกว่าที่เคย

ผู้เชี่ยวชาญในสาขาวิทยาศาสตร์ข้อมูลต้องการทักษะการเขียนโปรแกรมและวิเคราะห์ข้อมูลมากมาย เช่น

• ความเข้าใจที่ลึกซึ้งเกี่ยวกับภาษาโปรแกรมมิ่ง เช่น Python

• ความสามารถในการทำงานกับข้อมูลจำนวนมากที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง

• คณิตศาสตร์ สถิติ ความน่าจะเป็น

• การแสดงข้อมูล

• การวิเคราะห์และประมวลผลข้อมูลเพื่อธุรกิจ

• แอลกอริทึมและโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องจักร

• การสื่อสารและการทำงานเป็นทีม

ความแตกต่างระหว่างการเรียนรู้ของเครื่องจักรและวิทยาศาสตร์ข้อมูล

หลังจากที่เราได้กำหนดความหมายของทั้งสองแนวคิดแล้ว สิ่งสำคัญคือต้องทราบถึงความแตกต่างที่สำคัญระหว่างการเรียนรู้ของเครื่องจักรและวิทยาศาสตร์ข้อมูล แนวคิดเช่นนี้ รวมถึงแนวคิดอื่นๆ เช่น ปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ลึก สามารถทำให้สับสนและง่ายต่อการผสมผสาน

วิทยาศาสตร์ข้อมูลมุ่งเน้นในการศึกษาข้อมูลและวิธีการดึงความหมายออกมา ในขณะที่การเรียนรู้ของเครื่องจักรเกี่ยวข้องกับการทำความเข้าใจและสร้างวิธีการที่ใช้ข้อมูลเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพและคาดการณ์

อีกวิธีหนึ่งในการอธิบายคือว่าด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลกำหนดกระบวนการ ระบบ และเครื่องมือที่จำเป็นในการเปลี่ยนข้อมูลให้เป็นข้อมูลเชิงลึก ซึ่งสามารถนำไปใช้ในอุตสาหกรรมต่างๆ การเรียนรู้ของเครื่องจักรเป็นสาขาของปัญญาประดิษฐ์ที่ช่วยให้เครื่องจักรสามารถเรียนรู้และปรับตัวผ่านโมเดลและแอลกอริทึมทางสถิติ

แม้ว่าทั้งสองแนวคิดนี้จะแยกจากกัน แต่ก็มีความทับซ้อนกันบ้าง การเรียนรู้ของเครื่องจักรเป็นส่วนหนึ่งของวิทยาศาสตร์ข้อมูล และแอลกอริทึมจะถูกฝึกฝนโดยใช้ข้อมูลที่ส่งมาจากวิทยาศาสตร์ข้อมูล ทั้งสองแนวคิดนี้รวมถึงทักษะที่เหมือนกัน เช่น คณิตศาสตร์ สถิติ ความน่าจะเป็น และการเขียนโปรแกรม

ความท้าทายของวิทยาศาสตร์ข้อมูลและ ML

ทั้งวิทยาศาสตร์ข้อมูลและการเรียนรู้ของเครื่องจักรนำเสนอความท้าทายของตนเอง ซึ่งช่วยแยกแนวคิดทั้งสองออกจากกัน

ความท้าทายหลักของการเรียนรู้ของเครื่องจักรรวมถึงการขาดข้อมูลหรือความหลากหลายในเซตข้อมูล ซึ่งทำให้ยากต่อการดึงข้อมูลเชิงลึกที่มีค่า เครื่องจักรไม่สามารถเรียนรู้ได้หากไม่มีข้อมูล และเซตข้อมูลที่ไม่สมบูรณ์ทำให้ยากต่อการทำความเข้าใจรูปแบบ

เมื่อพูดถึงวิทยาศาสตร์ข้อมูล ความท้าทายหลักๆ รวมถึงความต้องการข้อมูลที่หลากหลายและสมบูรณ์สำหรับการวิเคราะห์ที่แม่นยำ อีกสิ่งหนึ่งคือผลลัพธ์ของวิทยาศาสตร์ข้อมูลไม่ได้ถูกนำมาใช้อย่างมีประสิทธิภาพโดยผู้ตัดสินใจในธุรกิจ และแนวคิดนี้ยังยากต่อการอธิบายให้กับทีม นอกจากนี้ยังมีปัญหาเรื่องความเป็นส่วนตัวและจริยธรรม

การประยุกต์ใช้ของทั้งสองแนวคิด

ในขณะที่วิทยาศาสตร์ข้อมูลและการเรียนรู้ของเครื่องจักรมีการทับซ้อนกันบ้าง เราสามารถแบ่งการประยุกต์ใช้ของทั้งสองออกจากกัน

ตัวอย่างการประยุกต์ใช้วิทยาศาสตร์ข้อมูล ได้แก่

• การค้นหาทางอินเทอร์เน็ต: การค้นหาของ Google พึ่งพาวิทยาศาสตร์ข้อมูลในการค้นหาผลลัพธ์เฉพาะในเวลาเพียงเสี้ยววินาที
• ระบบแนะนำ: วิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นกุญแจสำคัญในการสร้างระบบแนะนำ
• การรู้จำภาพ/เสียง: ระบบการรู้จำเสียง เช่น Siri และ Alexa พึ่งพาวิทยาศาสตร์ข้อมูล เช่นเดียวกับระบบการรู้จำภาพ
• เกม: โลกของเกมใช้เทคโนโลยีวิทยาศาสตร์ข้อมูลเพื่อเพิ่มประสบการณ์การเล่นเกม

ตัวอย่างการประยุกต์ใช้การเรียนรู้ของเครื่องจักร ได้แก่

• การเงิน: การเรียนรู้ของเครื่องจักรถูกใช้อย่างกว้างขวางในอุตสาหกรรมการเงิน โดยธนาคารพึ่งพาเพื่อระบุรูปแบบในข้อมูลและป้องกันการฉ้อโกง
• การอัตโนมัติ: การเรียนรู้ของเครื่องจักรช่วยให้การทำงานอัตโนมัติในอุตสาหกรรมต่างๆ เช่น โรบอตในโรงงานผลิต
• รัฐบาล: การเรียนรู้ของเครื่องจักรไม่ได้ถูกใช้เฉพาะในภาคเอกชน องค์กรรัฐบาลใช้เพื่อจัดการความปลอดภัยสาธารณะและสาธารณูปโภค
• สาธารณสุข: การเรียนรู้ของเครื่องจักรกำลังปฏิวัติอุตสาหกรรมสาธารณสุขในหลายๆ ด้าน และเป็นหนึ่งในอุตสาหกรรมแรกที่นำการเรียนรู้ของเครื่องจักรมาใช้ในการตรวจจับภาพ

หากคุณต้องการได้รับทักษะบางอย่างในด้านเหล่านี้ ตรวจสอบรายการใบรับรองการเรียนรู้ของเครื่องจักรและวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ดีที่สุดของเรา