Makine Öğrenimi karşı Veri Bilimi: Ana Farklar

Makine öğrenimi (ML) ve veri bilimi, yapay zeka (AI) alanıyla ilgili iki ayrı kavramdır. Her iki kavram da ürünlerin, hizmetlerin, sistemlerin, karar alma süreçlerinin ve daha fazlasının iyileştirilmesi için verilere dayanır. Makine öğrenimi ve veri bilimi, ayrıca günümüzün veri odaklı dünyasında çok aranan kariyer yollarıdır.

Hem ML hem de veri bilimi, veri bilimcileri tarafından işlerinde kullanılır ve几乎 her endüstri tarafından benimsenmektedir. Bu alanlara katılmak isteyenler veya organizasyonlarına AI odaklı bir yaklaşım benimsemek isteyen iş liderleri için bu iki kavramı anlamak çok önemlidir.

Makine Öğrenimi Nedir?

Makine öğrenimi, genellikle yapay zeka ile eş anlamlı olarak kullanılır, ancak bu yanlış bir kullanımdır. Makine öğrenimi, algoritmalar kullanarak veri çıkarmaya ve gelecekteki eğilimleri tahmin etmeye dayanan ayrı bir teknik ve AI dalıdır. Modellerle programlanmış yazılımlar, mühendislerin istatistiksel analiz gibi teknikleri kullanarak veri kümelerindeki kalıpları daha iyi anlamalarına yardımcı olur.

Makine öğrenimi, makinelerin açıkça programlanmadan öğrenmelerine olanak tanıyan şeydir, bu nedenle büyük şirketler ve sosyal medya platformları gibi Facebook (META ), Twitter, Instagram ve YouTube, ilgi alanlarını tahmin etmek ve hizmetler, ürünler ve daha fazlasını önermek için bunu kullanır.

Araçlar ve kavramlar olarak makine öğrenimi, veri biliminin bir parçasıdır. Bununla birlikte, onun erişimi veri bilimi alanının çok ötesine geçer. Veri bilimcileri genellikle hızlı bilgi toplamak ve eğilim analizi iyileştirmek için makine öğrenimine güvenirler.

Makine öğrenimi mühendislerine gelince, bu profesyonellerin geniş bir beceri yelpazesi gerekir, zoals:

• İstatistik ve olasılık hakkında derin bir anlayış

• Bilgisayar bilimi konusunda uzmanlık

• Yazılım mühendisliği ve sistem tasarımı

• Programlama bilgisi

• Veri modelleme ve analizi

Veri Bilimi Nedir?

Veri bilimi, verilerin nasıl anlam çıkarılacağı ve bir dizi yöntem, algoritma, araç ve sistem kullanarak veriden anlam çıkarma bilimidir. Tüm bunlar, uzmanların yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verilerden bilgi çıkarmalarına olanak tanır. Veri bilimcileri genellikle bir organizasyonun deposunda büyük miktarda veri incelemekle görevlendirilir ve çalışmalar genellikle içerik konularını ve verilerin şirket tarafından nasıl kullanılacağını içerir.

Yapılandırılmış veya yapılandırılmamış veriler inceleyerek, veri bilimcileri iş veya pazarlama kalıpları hakkında değerli bilgiler çıkarabilir, bu da işletmelerin rakiplerine karşı daha iyi performans göstermesine olanak tanır.

Veri bilimcileri, bilgilerini iş, hükümet, ve çeşitli diğer organizasyonlara uygulayarak karı artırmak, ürünleri yenilemek, ve altyapıyı ve kamu sistemlerini iyileştirmek için çalışırlar.

Veri bilimi alanı, akıllı telefonların yaygınlaşması ve günlük hayatın birçok方面inin dijitalleşmesiyle birlikte büyük ölçüde ilerlemiştir, bu da bize muazzam miktarda veri sunmuştur. Veri bilimi ayrıca Moore Yasası tarafından da etkilenmiştir, bu da hesaplama gücünün zaman içinde göreli maliyeti azalırken dramatik olarak arttığı fikrini ifade eder, bu da ucuz hesaplama gücünün geniş çapta kullanılmasına yol açar. Veri bilimi, bu iki yeniliği birleştirir ve bileşenleri birleştirerek, veri bilimcileri daha önce hiç olmadığı kadar çok bilgi çıkarabilir.

Veri bilimi alanındaki profesyonellerin de programlama ve veri analizi becerileri gibi birçok beceriye ihtiyacı vardır, zoals:

• Python gibi programlama dilleri hakkında derin bir anlayış

• Büyük miktarda yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veri ile çalışabilme

• Matematik, istatistik, olasılık

• Veri görselleştirme

• İş için veri analizi ve işleme

• Makine öğrenimi algoritmaları ve modelleri

• İletişim ve takım işbirliği

Makine Öğrenimi ve Veri Bilimi Arasındaki Farklar

Her iki kavramı tanımladıktan sonra, makine öğrenimi ve veri bilimi arasındaki önemli farklılıkları not etmek önemlidir. Yapay zeka ve derin öğrenme gibi kavramlar bazen karışıklığa neden olabilir ve kolayca karıştırılabilir.

Veri bilimi, verilerin nasıl anlam çıkarılacağı ve veriden bilgi çıkarma üzerine odaklanırken, makine öğrenimi verilerin performansı ve tahminleri iyileştirmek için nasıl kullanıldığını anlamak ve inşa etmekle ilgilenir.

Başka bir şekilde ifade etmek gerekirse, veri bilimi alanı, verilerin içgörüler haline dönüştürülmesi için gereken süreçleri, sistemleri ve araçları belirler, bu içgörüler daha sonra çeşitli endüstrilerde uygulanabilir. Makine öğrenimi, makinelerin istatistiksel modeller ve algoritmalar aracılığıyla öğrenme ve adapte olma yeteneği kazandığı yapay zeka alanının bir parçasıdır.

Bu iki kavram arasında bazı örtüşmeler vardır. Makine öğrenimi aslında veri biliminin bir parçasıdır ve algoritmalar veri biliminden alınan verilerle eğitilir. Her ikisi de matematik, istatistik, olasılık ve programlama gibi bazı becerileri içerir.

Veri Bilimi ve ML’nin Zorlukları

Hem veri bilimi hem de makine öğrenimi, bu kavramları ayıran kendi zorluklarına sahiptir.

Makine öğreniminin temel zorlukları, veri veya veri setindeki çeşitlilik eksikliğidir, bu da değerli bilgiler çıkarmayı zorlaştırır. Bir makine, mevcut veri yoksa öğrenemez, ve eksik bir veri seti, kalıpları anlamayı daha da zorlaştırır. Makine öğreniminin bir başka zorluğu, varyasyon yoksa bir algoritmanın bilgi çıkarmasının zor olmasıdır.

Veri bilimine gelince, ana zorlukları, doğru analiz için geniş bir veri ve bilgi çeşitliliğine ihtiyaç duymasıdır. Bir diğer zorluk, veri bilimindeki sonuçların işletme karar alma süreçlerinde etkili bir şekilde kullanılmaması ve kavramın takımlara açıklanmasının zor olmasıdır. Ayrıca çeşitli gizlilik ve etik sorunları da ortaya çıkarmaktadır.

Her Kavramın Uygulamaları

Veri bilimi ve makine öğrenimi, bazı örtüşmelere rağmen, uygulamalarında farklılıklar gösterir.

Veri bilimi uygulamalarına bazı örnekler:

• İnternet Arama: Google (GOOGL ) arama, sonuçları saniyeler içinde bulmak için veri bilimini kullanır.
• Öneri Sistemleri: Veri bilimi, öneri sistemlerinin oluşturulmasında kilit bir rol oynar.
• Görüntü/Ses Tanıma: Siri ve Alexa gibi ses tanıma sistemleri ve görüntü tanıma sistemleri veri bilimini kullanır.
• Oyun: Oyun dünyası, oyun deneyimini iyileştirmek için veri bilimi teknolojisini kullanır.

Makine öğrenimi uygulamalarına bazı örnekler:

• Finans: Makine öğrenimi, bankaların veri içindeki kalıpları tanımlamak ve sahteciliği önlemek için finans endüstrisinde yaygın olarak kullanılır.
• Otomasyon: Makine öğrenimi, çeşitli endüstrilerde görevleri otomatikleştirmeye yardımcı olur, örneğin imalat tesislerindeki robotlar.
• Hükümet: Makine öğrenimi, sadece özel sektörde değil, kamu güvenliğini ve hizmetlerini yönetmek için hükümet organizasyonları tarafından da kullanılır.
• Sağlık Hizmetleri: Makine öğrenimi, sağlık hizmetleri endüstrisini birçok yönden değiştiriyor. Görüntü tanıma ile makine öğrenimini benimseyen ilk endüstrilerden biriydi.

Eğer bu alanlarda bazı becerileri kazanmak istiyorsanız, veri bilimi ve makine öğrenimi için en iyi sertifika listelerimize göz atın.