การเรียนรู้ของเครื่องเทียบกับวิทยาศาสตร์ข้อมูล: ความแตกต่างที่สำคัญ

การเรียนรู้ของเครื่อง (ML) และวิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นสองแนวคิดที่แยกจากกันที่เกี่ยวข้องกับสาขาปัญญาประดิษฐ์ (AI) แนวคิดทั้งสองอาศัยข้อมูลเพื่อปรับปรุงผลิตภัณฑ์ บริการ ระบบ กระบวนการตัดสินใจ และอื่นๆ อีกมากมาย ทั้งการเรียนรู้ของเครื่องและวิทยาศาสตร์ข้อมูลยังเป็นที่ต้องการอย่างมากในเส้นทางอาชีพในโลกที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลในปัจจุบันของเรา

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลใช้ทั้ง ML และวิทยาการข้อมูลในสายงานของตน และมีการนำไปใช้ในเกือบทุกอุตสาหกรรม สำหรับใครก็ตามที่ต้องการมีส่วนร่วมในสาขาเหล่านี้ หรือผู้นำธุรกิจที่ต้องการนำแนวทางที่ขับเคลื่อนด้วย AI มาใช้ในองค์กรของตน การทำความเข้าใจแนวคิดทั้งสองนี้เป็นสิ่งสำคัญ

Machine Learning คืออะไร?

การเรียนรู้ของเครื่องมักใช้แทนกันได้กับปัญญาประดิษฐ์ แต่นั่นไม่ถูกต้อง เป็นเทคนิคแยกต่างหากและสาขาของ AI ที่อาศัยอัลกอริทึมในการดึงข้อมูลและทำนายแนวโน้มในอนาคต ซอฟต์แวร์ที่ตั้งโปรแกรมด้วยแบบจำลองช่วยให้วิศวกรใช้เทคนิคต่างๆ เช่น การวิเคราะห์ทางสถิติ เพื่อช่วยให้เข้าใจรูปแบบภายในชุดข้อมูลได้ดีขึ้น

แมชชีนเลิร์นนิงคือสิ่งที่ทำให้แมชชีนมีความสามารถในการเรียนรู้โดยไม่ต้องตั้งโปรแกรมไว้อย่างชัดเจน ซึ่งเป็นสาเหตุที่บริษัทใหญ่ๆ และแพลตฟอร์มโซเชียลมีเดีย เช่น Facebook, Twitter, Instagram และ YouTube ใช้เพื่อคาดการณ์ความสนใจและแนะนำบริการ ผลิตภัณฑ์ และอื่นๆ

แมชชีนเลิร์นนิงเป็นส่วนหนึ่งของวิทยาศาสตร์ข้อมูลในฐานะชุดเครื่องมือและแนวคิด จากที่กล่าวมา การเข้าถึงของมันจึงไปไกลกว่าสนาม นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลมักอาศัยการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อรวบรวมข้อมูลอย่างรวดเร็วและปรับปรุงการวิเคราะห์แนวโน้ม

เมื่อพูดถึงวิศวกรแมชชีนเลิร์นนิง ผู้เชี่ยวชาญเหล่านี้ต้องการทักษะที่หลากหลาย เช่น:

• เข้าใจอย่างลึกซึ้งเกี่ยวกับสถิติและความน่าจะเป็น

• ความเชี่ยวชาญด้านวิทยาการคอมพิวเตอร์

• วิศวกรรมซอฟต์แวร์และการออกแบบระบบ

• ความรู้ด้านการเขียนโปรแกรม

• การสร้างแบบจำลองข้อมูลและการวิเคราะห์

วิทยาศาสตร์ข้อมูลคืออะไร

วิทยาศาสตร์ข้อมูลคือการศึกษาข้อมูลและวิธีการดึงความหมายออกมาโดยใช้วิธีการ อัลกอริธึม เครื่องมือ และระบบต่างๆ ทั้งหมดนี้ช่วยให้ผู้เชี่ยวชาญดึงข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้างได้ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลมักจะรับผิดชอบในการศึกษาข้อมูลจำนวนมากภายในพื้นที่เก็บข้อมูลขององค์กร และการศึกษามักจะเกี่ยวข้องกับเนื้อหาและวิธีที่บริษัทสามารถใช้ประโยชน์จากข้อมูลได้

ด้วยการศึกษาข้อมูลที่มีโครงสร้างหรือไม่มีโครงสร้าง นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถดึงข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าเกี่ยวกับรูปแบบธุรกิจหรือการตลาด ทำให้ธุรกิจสามารถดำเนินการได้ดีกว่าคู่แข่ง

นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลใช้ความรู้ของตนกับธุรกิจ รัฐบาล และหน่วยงานอื่นๆ เพื่อเพิ่มผลกำไร คิดค้นผลิตภัณฑ์ และสร้างโครงสร้างพื้นฐานและระบบสาธารณะที่ดีขึ้น

สาขาวิชาวิทยาศาสตร์ข้อมูลมีความก้าวหน้าอย่างมากเนื่องจากการเพิ่มจำนวนของสมาร์ทโฟนและการแปลงเป็นดิจิทัลของหลาย ๆ ส่วนในชีวิตประจำวัน ซึ่งทำให้เราได้รับข้อมูลจำนวนมหาศาลอย่างไม่น่าเชื่อ วิทยาการข้อมูลยังได้รับผลกระทบจากกฎของมัวร์ ซึ่งอ้างถึงแนวคิดที่ว่าการประมวลผลเพิ่มพลังอย่างมากในขณะที่ต้นทุนสัมพันธ์ลดลงเมื่อเวลาผ่านไป ซึ่งนำไปสู่ความพร้อมใช้งานในวงกว้างของพลังการประมวลผลราคาถูก วิทยาการข้อมูลเชื่อมโยงนวัตกรรมทั้งสองนี้เข้าด้วยกัน และด้วยการรวมองค์ประกอบต่างๆ เข้าด้วยกัน นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถดึงข้อมูลเชิงลึกที่มากกว่าที่เคยเป็นมาก่อนจากข้อมูล

ผู้เชี่ยวชาญในสาขาวิทยาศาสตร์ข้อมูลยังต้องการทักษะการเขียนโปรแกรมและการวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมาก เช่น:

• ความเข้าใจอย่างลึกซึ้งเกี่ยวกับภาษาโปรแกรมเช่น Python

• ความสามารถในการทำงานกับข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้างจำนวนมาก

• คณิตศาสตร์ สถิติ ความน่าจะเป็น

• การแสดงข้อมูล

• การวิเคราะห์และประมวลผลข้อมูลสำหรับธุรกิจ

• อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องและแบบจำลอง

• การสื่อสารและการทำงานร่วมกันเป็นทีม

ความแตกต่างระหว่างการเรียนรู้ของเครื่องและวิทยาศาสตร์ข้อมูล

หลังจากกำหนดว่าแต่ละแนวคิดคืออะไร สิ่งสำคัญคือต้องสังเกตความแตกต่างที่สำคัญระหว่างแมชชีนเลิร์นนิงและวิทยาการข้อมูล แนวคิดเหล่านี้รวมถึงแนวคิดอื่นๆ เช่น ปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้เชิงลึก บางครั้งอาจทำให้สับสนและสับสนได้ง่าย

วิทยาศาสตร์ข้อมูลมุ่งเน้นไปที่การศึกษาข้อมูลและวิธีดึงความหมายจากข้อมูล ในขณะที่การเรียนรู้ของเครื่องเกี่ยวข้องกับการทำความเข้าใจและสร้างวิธีการที่ใช้ข้อมูลเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพและการคาดคะเน

อีกวิธีหนึ่งคือสาขาวิทยาศาสตร์ข้อมูลกำหนดกระบวนการ ระบบ และเครื่องมือที่จำเป็นในการแปลงข้อมูลเป็นข้อมูลเชิงลึก ซึ่งสามารถนำไปใช้ในอุตสาหกรรมต่างๆ ได้ แมชชีนเลิร์นนิงเป็นสาขาหนึ่งของปัญญาประดิษฐ์ที่ช่วยให้เครื่องจักรบรรลุความสามารถเหมือนมนุษย์ในการเรียนรู้และปรับตัวผ่านแบบจำลองทางสถิติและอัลกอริทึม

แม้ว่านี่จะเป็นสองแนวคิดที่แยกจากกัน แต่ก็มีบางส่วนที่ทับซ้อนกัน การเรียนรู้ของเครื่องเป็นส่วนหนึ่งของวิทยาศาสตร์ข้อมูล และอัลกอริทึมฝึกฝนข้อมูลที่ส่งโดยวิทยาศาสตร์ข้อมูล พวกเขาทั้งสองมีทักษะบางอย่างเหมือนกัน เช่น คณิตศาสตร์ สถิติ ความน่าจะเป็น และการเขียนโปรแกรม

ความท้าทายของ Data Science และ ML

ทั้งวิทยาการข้อมูลและแมชชีนเลิร์นนิงนำเสนอชุดความท้าทายของตนเอง ซึ่งยังช่วยแยกแนวคิดทั้งสองออกจากกัน

ความท้าทายหลักของแมชชีนเลิร์นนิงรวมถึงการขาดข้อมูลหรือความหลากหลายในชุดข้อมูล ซึ่งทำให้ดึงข้อมูลเชิงลึกที่มีค่าได้ยาก เครื่องจักรไม่สามารถเรียนรู้ได้หากไม่มีข้อมูล ในขณะที่ชุดข้อมูลขาดจะทำให้เข้าใจรูปแบบได้ยากขึ้น ความท้าทายอีกประการหนึ่งของแมชชีนเลิร์นนิงคือไม่น่าเป็นไปได้ที่อัลกอริทึมจะดึงข้อมูลได้เมื่อไม่มีรูปแบบหรือรูปแบบเพียงเล็กน้อย

เมื่อพูดถึงวิทยาการข้อมูล ความท้าทายหลัก ได้แก่ ความต้องการข้อมูลและข้อมูลที่หลากหลายสำหรับการวิเคราะห์ที่แม่นยำ อีกประการหนึ่งคือบางครั้งผู้มีอำนาจตัดสินใจในธุรกิจอาจใช้ผลลัพธ์ด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลไม่ได้ผล และแนวคิดนี้อาจอธิบายให้ทีมฟังได้ยาก นอกจากนี้ยังนำเสนอประเด็นความเป็นส่วนตัวและจริยธรรมต่างๆ

การประยุกต์ใช้แต่ละแนวคิด

แม้ว่าวิทยาการข้อมูลและการเรียนรู้ของเครื่องจะมีความทับซ้อนกันในด้านแอปพลิเคชัน แต่เราสามารถแยกย่อยแต่ละแอปพลิเคชันได้

นี่คือตัวอย่างบางส่วนของแอปพลิเคชันด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล:

• ค้นหาทางอินเทอร์เน็ต: การค้นหาของ Google อาศัยวิทยาการข้อมูลเพื่อค้นหาผลลัพธ์เฉพาะในเสี้ยววินาที
• ระบบคำแนะนำ: วิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นกุญแจสำคัญในการสร้างระบบคำแนะนำ
• รูปภาพ/การรู้จำเสียง: ระบบรู้จำเสียงเช่น Siri และ Alexa อาศัยวิทยาการข้อมูลเช่นเดียวกับระบบจดจำภาพ
• เล่นเกม: โลกของเกมใช้เทคโนโลยีวิทยาศาสตร์ข้อมูลเพื่อยกระดับประสบการณ์การเล่นเกม

ต่อไปนี้คือตัวอย่างการใช้งานของแมชชีนเลิร์นนิง:

• การเงิน: แมชชีนเลิร์นนิงถูกใช้อย่างแพร่หลายในอุตสาหกรรมการเงิน โดยธนาคารต่างพึ่งพาอาศัยแมชชีนเลิร์นนิงในการระบุรูปแบบภายในข้อมูลและป้องกันการฉ้อโกง
• อัตโนมัติ: แมชชีนเลิร์นนิงช่วยทำงานอัตโนมัติในอุตสาหกรรมต่างๆ เช่น หุ่นยนต์ในโรงงานผลิต
• รัฐบาล: แมชชีนเลิร์นนิงไม่ได้ใช้เฉพาะในภาคเอกชนเท่านั้น องค์กรของรัฐใช้เพื่อจัดการความปลอดภัยสาธารณะและสาธารณูปโภค
• ดูแลสุขภาพ: แมชชีนเลิร์นนิงกำลังก่อกวนอุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพในหลายๆ ด้าน เป็นหนึ่งในอุตสาหกรรมแรกๆ ที่นำแมชชีนเลิร์นนิงมาใช้กับการตรวจจับรูปภาพ

หากคุณต้องการได้รับทักษะบางอย่างในสาขาเหล่านี้ อย่าลืมตรวจสอบรายการใบรับรองที่ดีที่สุดของเรา วิทยาศาสตร์ข้อมูล และ เรียนรู้เครื่อง.