Makine Öğrenimi ve Veri Bilimi: Temel Farklılıklar

Makine öğrenimi (ML) ve veri bilimi, yapay zeka (AI) alanıyla ilgili iki ayrı kavramdır. Her iki kavram da ürünleri, hizmetleri, sistemleri, karar verme süreçlerini ve çok daha fazlasını iyileştirmek için verilere dayanır. Hem makine öğrenimi hem de veri bilimi, mevcut veri odaklı dünyamızda kariyer yolları arasında da oldukça arananlar arasında yer alıyor.

Hem makine öğrenimi hem de veri bilimi, veri bilimcileri tarafından kendi çalışma alanlarında kullanılmaktadır ve hemen hemen her sektörde benimsenmektedir. Bu alanlara dahil olmak isteyen herkes veya kuruluşlarına yapay zeka odaklı bir yaklaşım benimsemek isteyen herhangi bir iş lideri için bu iki kavramı anlamak çok önemlidir.

Makine Öğrenmesi Nedir?

Makine öğrenimi genellikle yapay zeka ile birbirinin yerine kullanılır, ancak bu yanlıştır. Verileri ayıklamak ve gelecekteki eğilimleri tahmin etmek için algoritmalara dayanan ayrı bir yapay zeka tekniği ve dalıdır. Modellerle programlanan yazılım, mühendislerin veri kümelerindeki kalıpları daha iyi anlamalarına yardımcı olmak için istatistiksel analiz gibi teknikler yürütmelerine yardımcı olur.

Makine öğrenimi, makinelere açıkça programlanmadan öğrenme yeteneği veren şeydir; bu nedenle Facebook, Twitter, Instagram ve YouTube gibi büyük şirketler ve sosyal medya platformları ilgi alanlarını tahmin etmek ve hizmetler, ürünler ve daha fazlasını önermek için bunu kullanır.

Bir dizi araç ve kavram olarak makine öğrenimi, veri biliminin bir parçasıdır. Bununla birlikte, erişimi sahanın çok ötesine geçer. Veri bilimcileri, hızlı bir şekilde bilgi toplamak ve trend analizini iyileştirmek için genellikle makine öğrenimine güvenir.

Makine öğrenimi mühendisleri söz konusu olduğunda, bu profesyoneller aşağıdakiler gibi çok çeşitli beceriler gerektirir:

• İstatistik ve olasılığın derinlemesine anlaşılması

• Bilgisayar biliminde uzmanlık

• Yazılım mühendisliği ve sistem tasarımı

• Programlama bilgisi

• Veri modelleme ve analizi

Veri Bilimi Nedir?

Veri bilimi, verilerin incelenmesi ve bir dizi yöntem, algoritma, araç ve sistem kullanılarak ondan nasıl anlam çıkarılacağıdır. Bunların tümü uzmanların yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verilerden içgörü elde etmesine olanak tanır. Veri bilimcileri genellikle bir kuruluşun deposundaki büyük miktarda veriyi incelemekten sorumludur ve çalışmalar genellikle içerik konularını ve verilerden şirket tarafından nasıl yararlanılabileceğini içerir.

Veri bilimcileri, yapılandırılmış veya yapılandırılmamış verileri inceleyerek iş veya pazarlama kalıpları hakkında değerli içgörüler çıkarabilir ve bu da işletmenin rakiplere göre daha iyi performans göstermesini sağlayabilir.

Veri bilimcileri bilgilerini iş dünyasına, hükümete ve diğer çeşitli kurumlara karlarını artırmak, ürünlerde yenilik yapmak ve daha iyi altyapı ve kamu sistemleri oluşturmak için uygularlar.

Akıllı telefonların yaygınlaşması ve günlük hayatın birçok bölümünün dijitalleşmesi sayesinde veri bilimi alanı büyük ölçüde ilerledi ve bu da bize inanılmaz miktarda verinin ulaşmasını sağladı. Veri bilimi ayrıca, zaman içinde göreli maliyeti düşürürken bilgi işlemin gücünü önemli ölçüde artırdığı ve ucuz bilgi işlem gücünün geniş ölçekte kullanılabilirliğine yol açtığı fikrine atıfta bulunan Moore Yasası'ndan da etkilenmiştir. Veri bilimi, bu iki yeniliği birbirine bağlar ve bileşenleri birleştirerek, veri bilimcileri verilerden her zamankinden daha fazla içgörü çıkarabilir.

Veri bilimi alanındaki profesyoneller ayrıca birçok programlama ve veri analitiği becerisi gerektirir, örneğin:

• Python gibi programlama dillerini derinlemesine anlama

• Büyük miktarlarda yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verilerle çalışabilme

• Matematik, istatistik, olasılık

• Veri goruntuleme

• İş için veri analizi ve işleme

• Makine öğrenimi algoritmaları ve modelleri

• İletişim ve ekip işbirliği

Makine Öğrenimi ve Veri Bilimi Arasındaki Farklar

Her kavramın ne olduğunu tanımladıktan sonra, makine öğrenimi ile veri bilimi arasındaki büyük farkları not etmek önemlidir. Bunun gibi kavramlar, yapay zeka ve derin öğrenme gibi diğerlerinin yanı sıra bazen kafa karıştırıcı olabilir ve kolayca karıştırılabilir.

Veri bilimi, verilerin incelenmesine ve verilerden nasıl anlam çıkarılacağına odaklanırken, makine öğrenimi, performansı ve tahminleri iyileştirmek için verileri kullanan yöntemlerin anlaşılmasını ve oluşturulmasını içerir.

Başka bir ifadeyle, veri bilimi alanı, verileri daha sonra farklı endüstrilerde uygulanabilecek içgörülere dönüştürmek için gereken süreçleri, sistemleri ve araçları belirler. Makine öğrenimi, makinelerin istatistiksel modeller ve algoritmalar aracılığıyla insan benzeri öğrenme ve uyum sağlama yeteneğine ulaşmasını sağlayan bir yapay zeka alanıdır.

Bunlar iki ayrı kavram olsa da, bazı örtüşmeler var. Makine öğrenimi aslında veri biliminin bir parçasıdır ve algoritmalar, veri bilimi tarafından sağlanan veriler üzerinde çalışır. Her ikisi de matematik, istatistik, olasılık ve programlama gibi aynı becerilerden bazılarını içerir.

Veri Bilimi ve Makine Öğreniminin Zorlukları

Hem veri bilimi hem de makine öğrenimi, iki kavramı birbirinden ayırmaya da yardımcı olan kendi zorluklarını sunar.

Makine öğreniminin başlıca zorlukları arasında veri eksikliği veya veri kümesindeki çeşitlilik yer alır, bu da değerli içgörüler elde etmeyi zorlaştırır. Bir makine, kullanılabilir veri olup olmadığını öğrenemezken, eksik bir veri seti kalıpların anlaşılmasını zorlaştırır. Makine öğreniminin bir başka zorluğu da, hiç veya çok az varyasyon olduğunda bir algoritmanın bilgi çıkarabilmesinin olası olmamasıdır.

Veri bilimi söz konusu olduğunda, temel zorlukları, doğru analiz için çok çeşitli bilgi ve verilere olan ihtiyacı içerir. Bir diğeri, veri bilimi sonuçlarının bazen bir işletmedeki karar vericiler tarafından etkin bir şekilde kullanılmaması ve kavramın ekiplere açıklanmasının zor olabilmesidir. Ayrıca çeşitli gizlilik ve etik sorunları da sunar.

Her Konseptin Uygulamaları

Uygulamalar söz konusu olduğunda veri bilimi ve makine öğrenimi bazı örtüşmelere sahip olsa da her birini parçalara ayırabiliriz.

İşte bazı veri bilimi uygulamaları örnekleri:

• İnternet araması: Google arama, belirli sonuçları saniyenin çok kısa bir bölümünde aramak için veri bilimine güvenir.
• Öneri Sistemleri: Veri bilimi, öneri sistemlerinin oluşturulmasının anahtarıdır.
• Görüntü/Konuşma Tanıma: Siri ve Alexa gibi konuşma tanıma sistemleri, görüntü tanıma sistemleri gibi veri bilimine dayanır.
• Oyun: Oyun dünyası, oyun deneyimini geliştirmek için veri bilimi teknolojisini kullanır.

İşte makine öğreniminin bazı örnek uygulamaları:

• Finans: Makine öğrenimi, finans endüstrisinde yaygın olarak kullanılmaktadır ve bankalar, verilerin içindeki kalıpları belirlemek ve dolandırıcılığı önlemek için buna güvenmektedir.
• Otomasyon: Makine öğrenimi, üretim fabrikalarındaki robotlar gibi çeşitli sektörlerdeki görevlerin otomatikleştirilmesine yardımcı olur.
• Hükümet: Makine öğrenimi sadece özel sektörde kullanılmıyor. Devlet kuruluşları bunu kamu güvenliğini ve kamu hizmetlerini yönetmek için kullanır.
• Sağlık hizmeti: Makine öğrenimi, sağlık sektörünü birçok yönden bozuyor. Görüntü algılama ile makine öğrenimini benimseyen ilk endüstrilerden biriydi.

Bu alanlardaki bazı becerileri kazanmak istiyorsanız, aşağıdakiler için en iyi sertifikalar listemize göz atmayı unutmayın: veri bilimi ve makine öğrenme.