Машинне навчання проти Data Science: ключові відмінності

Машинне навчання (ML) і data science — це дві окремі концепції, пов’язані зі сферою штучного інтелекту (AI). Обидві концепції покладаються на дані для вдосконалення продуктів, послуг, систем, процесів прийняття рішень і багато іншого. І машинне навчання, і наука про дані також дуже затребувані кар’єрні шляхи в нашому нинішньому світі, що керується даними.

І машинне навчання, і наука про дані використовуються науковцями у своїй сфері роботи, і вони застосовуються майже в усіх галузях. Для будь-кого, хто хоче взяти участь у цих сферах, або для будь-якого бізнес-лідера, який хоче застосувати підхід, керований штучним інтелектом, у своїй організації, розуміння цих двох концепцій має вирішальне значення.

Що таке машинне навчання?

Машинне навчання часто використовується як взаємозамінне зі штучним інтелектом, але це неправильно. Це окрема техніка та гілка штучного інтелекту, яка спирається на алгоритми для отримання даних і прогнозування майбутніх тенденцій. Програмне забезпечення, запрограмоване з моделями, допомагає інженерам проводити такі методи, як статистичний аналіз, щоб краще зрозуміти шаблони в наборах даних.

Машинне навчання – це те, що дає машинам можливість навчатися без явного програмування, тому великі компанії та платформи соціальних мереж, такі як Facebook, Twitter, Instagram і YouTube, використовують його для прогнозування інтересів і рекомендацій послуг, продуктів тощо.

Як набір інструментів і концепцій машинне навчання є частиною науки про дані. З огляду на це, його охоплення виходить далеко за межі поля. Науковці даних зазвичай покладаються на машинне навчання, щоб швидко збирати інформацію та вдосконалювати аналіз тенденцій.

Що стосується інженерів машинного навчання, то цим професіоналам потрібен широкий спектр навичок, як-от:

• Глибоке розуміння статистики та ймовірності

• Експертиза в інформатиці

• Розробка програмного забезпечення та проектування систем

• Знання програмування

• Моделювання та аналіз даних

Що таке наука даних?

Наука про дані – це дослідження даних і способів вилучення з них значення за допомогою ряду методів, алгоритмів, інструментів і систем. Усе це дає змогу експертам отримувати висновки зі структурованих і неструктурованих даних. Науковці даних зазвичай відповідають за вивчення великих обсягів даних у сховищі організації, і дослідження часто стосуються питань вмісту та того, як дані можуть бути використані компанією.

Вивчаючи структуровані чи неструктуровані дані, спеціалісти з обробки даних можуть отримати цінну інформацію про бізнес або маркетингові моделі, дозволяючи бізнесу працювати краще, ніж конкуренти.

Науковці даних застосовують свої знання в бізнесі, уряді та різних інших органах для збільшення прибутків, інноваційних продуктів і створення кращої інфраструктури та громадських систем.

Галузь науки про дані досягла значного прогресу завдяки поширенню смартфонів і оцифровці багатьох частин повсякденного життя, що призвело до неймовірної кількості даних, доступних для нас. На науку про дані також вплинув закон Мура, який посилається на ідею про те, що потужність обчислень різко збільшується, а відносна вартість з часом зменшується, що призводить до широкої доступності дешевої обчислювальної потужності. Наука про дані поєднує ці дві інновації разом, і, об’єднавши компоненти, науковці з обробки даних можуть витягти з даних більше розуміння, ніж будь-коли раніше.

Професіонали в галузі науки про дані також потребують багатьох навичок програмування та аналізу даних, таких як:

• Глибоке розуміння мов програмування, таких як Python

• Вміння працювати з великими обсягами структурованих і неструктурованих даних

• Математика, статистика, ймовірність

• Візуалізація даних

• Аналіз та обробка даних для бізнесу

• Алгоритми та моделі машинного навчання

• Комунікація та співпраця в команді

Відмінності між машинним навчанням і наукою про дані

Після визначення кожної концепції важливо звернути увагу на основні відмінності між машинним навчанням і наукою про дані. Подібні концепції, а також інші, такі як штучний інтелект і глибоке навчання, іноді можуть заплутати і легко сплутати.

Наука про дані зосереджена на вивченні даних і тому, як витягнути з них значення, тоді як машинне навчання передбачає розуміння та побудову методів, які використовують дані для покращення продуктивності та прогнозів.

Інакше кажучи, галузь науки про дані визначає процеси, системи та інструменти, необхідні для перетворення даних у ідеї, які потім можна застосовувати в різних галузях. Машинне навчання — це сфера штучного інтелекту, яка дозволяє машинам досягти людської здатності навчатися й адаптуватися за допомогою статистичних моделей і алгоритмів.

Незважаючи на те, що це дві окремі концепції, вони дещо збігаються. Машинне навчання насправді є частиною науки про дані, і алгоритми навчаються на даних, які надає наука про дані. Вони обидва включають деякі з тих самих навичок, як-от математика, статистика, ймовірність і програмування.

Виклики Data Science та ML

Як наука про дані, так і машинне навчання мають власний набір проблем, що також допомагає розділити ці дві концепції.

Основні проблеми машинного навчання включають брак даних або різноманітність у наборі даних, що ускладнює отримання цінної інформації. Машина не може навчатися, якщо немає доступних даних, тоді як відсутність набору даних ускладнює розуміння шаблонів. Інша проблема машинного навчання полягає в тому, що малоймовірно, що алгоритм зможе витягти інформацію, якщо немає або мало варіантів.

Коли мова йде про науку про дані, її основні проблеми включають потребу в широкому спектрі інформації та даних для точного аналізу. Інший полягає в тому, що результати науки про дані іноді неефективно використовуються особами, які приймають рішення в бізнесі, і цю концепцію може бути важко пояснити командам. Він також представляє різні проблеми конфіденційності та етики.

Застосування кожної концепції

Хоча наука про дані та машинне навчання дещо збігаються, коли йдеться про програми, ми можемо розділити кожне з них.

Ось кілька прикладів застосування науки про дані:

• Пошук в Інтернеті: Пошук Google покладається на наукові дані для пошуку конкретних результатів за частку секунди.
• Системи рекомендацій: Наука про дані є ключовою для створення систем рекомендацій.
• Розпізнавання зображення/мови: Системи розпізнавання мови, такі як Siri та Alexa, як і системи розпізнавання зображень, покладаються на наукові дані.
• Ігри: Світ ігор використовує технології обробки даних, щоб покращити ігровий досвід.

Ось кілька прикладів застосування машинного навчання:

• Фінанси: Машинне навчання широко використовується у фінансовій галузі, і банки покладаються на нього для виявлення закономірностей у даних і запобігання шахрайству.
• Автоматизація: Машинне навчання допомагає автоматизувати завдання в різних галузях, наприклад роботів на виробничих підприємствах.
• Уряд: Машинне навчання використовується не тільки в приватному секторі. Державні організації використовують його для управління громадською безпекою та комунальними послугами.
• Охорона здоров'я: Машинне навчання руйнує галузь охорони здоров’я багатьма способами. Це була одна з перших галузей, яка запровадила машинне навчання з виявленням зображень.

Якщо ви хочете отримати деякі навички в цих сферах, перегляньте наші списки найкращих сертифікатів для наука про дані та навчання за допомогою машини.