机器学习与数据科学：主要区别

机器学习 (ML) 和数据科学是与人工智能 (AI) 领域相关的两个独立概念。这两个概念都依赖数据来改进产品、服务、系统、决策过程等等。在当前数据驱动的世界中，机器学习和数据科学也备受追捧。

机器学习和数据科学都被数据科学家在其工作领域中使用，并且几乎每个行业都在采用它们。 对于任何想要涉足这些领域的人，或者任何想要在组织中采用人工智能驱动方法的企业领导者来说，理解这两个概念至关重要。

什么是机器学习？

机器学习通常与人工智能互换使用，但这是不正确的。 它是人工智能的一项独立技术和分支，依靠算法来提取数据并预测未来趋势。 使用模型编程的软件可帮助工程师进行统计分析等技术，以帮助更好地理解数据集中的模式。

机器学习赋予机器无需明确编程的学习能力，这就是为什么大公司和社交媒体平台（例如 Facebook、Twitter、Instagram 和 YouTube）使用它来预测兴趣并推荐服务、产品等。

作为一组工具和概念，机器学习是数据科学的一部分。 话虽如此，它的影响范围远远超出了该领域。 数据科学家通常依靠机器学习来快速收集信息并改进趋势分析。

对于机器学习工程师来说，这些专业人员需要广泛的技能，例如：

• 对统计和概率的深刻理解

• 计算机科学专业知识

• 软件工程和系统设计

• 编程知识

• 数据建模与分析

什么是数据科学？

数据科学是研究数据以及如何通过使用一系列方法、算法、工具和系统从中提取意义的学科。所有这些使专家能够从结构化和非结构化数据中提取见解。数据科学家通常负责研究组织存储库中的大量数据，这些研究通常涉及内容问题以及公司如何利用这些数据。

通过研究结构化或非结构化数据，数据科学家可以提取有关业务或营销模式的宝贵见解，使企业能够比竞争对手表现得更好。

数据科学家将他们的知识应用于企业、政府和其他各种机构，以增加利润、创新产品并建立更好的基础设施和公共系统。

由于智能手机的普及和日常生活许多方面的数字化，数据科学领域得到了极大的发展，这为我们提供了令人难以置信的大量数据。 数据科学也受到摩尔定律的影响，摩尔定律指的是随着时间的推移，计算能力急剧增加，同时相对成本下降，从而导致廉价计算能力的广泛使用。 数据科学将这两项创新联系在一起，通过组合这些组件，数据科学家可以从数据中提取比以往更多的见解。

数据科学领域的专业人士还需要大量的编程和数据分析技能，例如：

• 对Python等编程语言有深入的理解

• 能够处理大量结构化和非结构化数据

• 数学、统计学、概率

• 数据可视化

• 业务数据分析与处理

• 机器学习算法和模型

• 沟通与团队协作

机器学习和数据科学之间的差异

定义每个概念之后，重要的是要注意机器学习和数据科学之间的主要区别。 像这样的概念，以及人工智能和深度学习等其他概念，有时会让人感到困惑并且很容易混淆。

数据科学专注于研究数据以及如何从中提取意义，而机器学习则涉及理解和构建使用数据来提高性能和预测的方法。

另一种说法是，数据科学领域决定了将数据转化为见解所需的流程、系统和工具，然后将其应用于不同的行业。 机器学习是人工智能的一个领域，它使机器能够通过统计模型和算法实现类似人类的学习和适应能力。

尽管这是两个独立的概念，但还是有一些重叠。 机器学习实际上是数据科学的一部分，算法根据数据科学提供的数据进行训练。 它们都包含一些相同的技能，如数学、统计学、概率和编程。

数据科学和机器学习的挑战

数据科学和机器学习都面临着各自的挑战，这也有助于区分这两个概念。

机器学习的主要挑战包括数据缺乏或数据集多样性，这使得很难提取有价值的见解。 如果没有可用数据，机器就无法学习，而缺乏数据集会使理解模式变得更加困难。 机器学习的另一个挑战是，当没有变化或变化很少时，算法不太可能提取信息。

就数据科学而言，其主要挑战包括需要各种各样的信息和数据进行准确分析。 另一个问题是，数据科学的结果有时没有被企业决策者有效地使用，而且这个概念很难向团队解释。 它还提出了各种隐私和道德问题。

每个概念的应用

虽然数据科学和机器学习在应用方面有一些重叠，但我们可以将它们逐一分解。

以下是数据科学应用的一些示例：

• 互联网搜索： 谷歌搜索依靠数据科学在几分之一秒内搜索特定结果。
• 推荐系统： 数据科学是创建推荐系统的关键。
• 图像/语音识别： Siri 和 Alexa 等语音识别系统依赖于数据科学，图像识别系统也是如此。
• 赌博： 游戏世界使用数据科学技术来增强游戏体验。

以下是机器学习的一些示例应用：

• 财经： 机器学习在整个金融行业得到广泛应用，银行依靠它来识别数据内部的模式并防止欺诈。
• 自动化： 机器学习有助于实现各行业任务的自动化，例如制造工厂中的机器人。
• 政府： 机器学习不仅仅用于私营部门。 政府组织用它来管理公共安全和公用事业。
• 卫生保健： 机器学习正在以多种方式颠覆医疗保健行业。 它是最早采用机器学习和图像检测的行业之一。

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