Машинне навчання проти Наука про дані: Ключові відмінності

Машинне навчання (ML) та наука про дані – два окремі поняття, пов’язані з областю штучного інтелекту (AI). Обидва поняття залежать від даних для покращення продуктів, послуг, систем, процесів прийняття рішень та багато чого іншого. Машинне навчання та наука про дані також є дуже затребуваними напрямами кар’єри в нашому сучасному світі, керованому даними.

Обидва ML і наука про дані використовуються фахівцями з науки про дані в своїй галузі роботи, і вони приймаються майже в кожній галузі. Для тих, хто хоче зайнятися цими напрямами, або для будь-якого бізнес-лідера, який хоче впровадити підхід, керований AI, у свою організацію, розуміння цих двох понять є вкрай важливим.

Що таке машинне навчання?

Машинне навчання часто використовується як синонім штучного інтелекту, але це неправильно. Це окрема техніка та галузь AI, яка залежить від алгоритмів для видобування даних та прогнозування майбутніх тенденцій. Програмне забезпечення, розроблене з моделями, допомагає інженерам проводити техніки, такі як статистичний аналіз, для кращого розуміння закономірностей у наборах даних.

Машинне навчання дозволяє машинам навчатися без явної програми, тому великі компанії та соціальні медіа-платформи, такі як Facebook (META ), Twitter, Instagram та YouTube, використовують його для прогнозування інтересів та рекомендацій товарів, послуг тощо.

Як набір інструментів та понятій, машинне навчання є частиною науки про дані. Однак його сфера дії значно ширша за цю галузь. Фахівці з науки про дані зазвичай використовують машинне навчання для швидкого збору інформації та покращення аналізу тенденцій.

Що стосується інженерів-машинного навчання, ці фахівці потребують широкого спектра навичок, таких як:

• Глибоке розуміння статистики та ймовірності

• Експертиза в галузі інформатики

• Розробка програмного забезпечення та системний дизайн

• Знання програмування

• Моделювання даних та аналіз

Що таке наука про дані?

Наука про дані – це вивчення даних та того, як витягувати з них значення за допомогою серії методів, алгоритмів, інструментів та систем. Все це дозволяє фахівцям витягувати знання з структурованих та неструктурованих даних. Фахівці з науки про дані зазвичай відповідають за вивчення великих обсягів даних у репозиторії організації, а дослідження часто включають питання змісту та того, як дані можуть бути використані компанією.

Вивчаючи структуровані чи неструктуровані дані, фахівці з науки про дані можуть витягувати цінні знання про бізнес- чи маркетингові закономірності, що дозволяє компанії краще конкурувати з іншими.

Фахівці з науки про дані застосовують свої знання в бізнесі, уряді та інших галузях для підвищення прибутку, інновацій товарів, створення кращої інфраструктури та громадських систем.

Галузь науки про дані значно просунулася завдяки поширенню смартфонів та цифровізації багатьох аспектів життя, що призвело до величезної кількості даних, доступних нам. Наука про дані також була вплинута законом Мура, який говорить про те, що обчислювальна потужність значно зростає при одночасному зниженні відносної вартості з часом, що призвело до широкої доступності дешевого обчислювального потенціалу. Наука про дані поєднує ці дві інновації, і, поєднуючи компоненти, фахівці з науки про дані можуть витягувати більше знань з даних, ніж раніше.

Фахівці з науки про дані також потребують великої кількості навичок програмування та аналізу даних, таких як:

• Глибоке розуміння мов програмування, таких як Python

• Здатність працювати з великими обсягами структурованих та неструктурованих даних

• Математика, статистика, ймовірність

• Візуалізація даних

• Аналіз та обробка даних для бізнесу

• Алгоритми та моделі машинного навчання

• Комунікація та командна робота

Відмінності між машинним навчанням та наукою про дані

Після визначення кожного поняття важливо відзначити основні відмінності між машинним навчанням та наукою про дані. Поняття, такі як ці, разом з іншими, такими як штучний інтелект та глибоке навчання, іноді можуть бути плутаними та легко переплутані.

Наука про дані зосереджена на вивченні даних та тому, як витягувати з них значення, тоді як машинне навчання включає розуміння та створення методів, які використовують дані для покращення продуктивності та прогнозів.

Іншим способом формулювання цього є те, що галузь науки про дані визначає процеси, системи та інструменти, необхідні для перетворення даних у знання, які потім можуть бути застосовані в різних галузях. Машинне навчання – це галузь штучного інтелекту, яка дозволяє машинам досягати людської здатності навчання та адаптації за допомогою статистичних моделей та алгоритмів.

Хоча ці два поняття окремі, між ними є деяка спільність. Машинне навчання є частиною науки про дані, а алгоритми тренуються на даних, наданих наукою про дані. Обидва вони включають деякі з тих самих навичок, таких як математика, статистика, ймовірність та програмування.

Виклики науки про дані та ML

Обидва науки про дані та машинне навчання представляють свої власні виклики, які також допомагають розрізняти ці два поняття.

Основними викликами машинного навчання є відсутність даних або різноманітності у наборі даних, що робить складним витягування цінних знань. Машина не може навчатися, якщо немає доступних даних, тоді як відсутність даних у наборі робить складним розуміння закономірностей. Іншим викликом машинного навчання є те, що малоймовірно, що алгоритм може витягувати інформацію, коли немає або мало варіацій.

Що стосується науки про дані, її основними викликами є потреба у великому різноманітті інформації та даних для точного аналізу. Іншим викликом є те, що результати науки про дані іноді не використовуються ефективно рішеннями в бізнесі, а поняття може бути складним для пояснення командам. Вона також представляє різні питання конфіденційності та етики.

Застосування кожного поняття

Хоча наука про дані та машинне навчання мають деяку спільність у застосуванні, ми можемо розрізняти кожне з них.

Ось деякі приклади застосувань науки про дані:

• Інтернет-пошук: Пошук Google (GOOGL ) залежить від науки про дані для пошуку конкретних результатів за долю секунди.
• Системи рекомендацій: Наука про дані є ключем до створення систем рекомендацій.
• Розпізнавання зображень/голосу: Системи розпізнавання голосу, такі як Siri та Alexa, залежать від науки про дані, як і системи розпізнавання зображень.
• Ігри: Світ ігор використовує технологію науки про дані для покращення досвіду гри.

Ось деякі приклади застосувань машинного навчання:

• Фінанси: Машинне навчання широко використовується у фінансовій галузі, банки залежать від нього для ідентифікації закономірностей у даних та запобігання шахрайству.
• Автоматизація: Машинне навчання допомагає автоматизувати завдання у різних галузях, таких як роботи на виробничих підприємствах.
• Уряд: Машинне навчання не тільки використовується у приватному секторі. Урядові організації використовують його для управління громадською безпекою та комунальними послугами.
• Охорона здоров’я: Машинне навчання порушує галузь охорони здоров’я багатьма способами. Це була одна з перших галузей, яка прийняла машинне навчання з розпізнаванням зображень.

Якщо ви хочете здобути деякі навички в цих галузях, переконайтесь, що переглянули наш список найкращих сертифікатів для науки про дані та машинного навчання.