V tomto tutoriálu rozdílu mezi Data Science a Machine Learning se nejprve naučíme:
Co je datová věda?
Data Science je oblast studia, která zahrnuje získávání poznatků z obrovského množství dat pomocí různých vědeckých metod, algoritmů a procesů. Pomůže vám objevit skryté vzory z nezpracovaných dat.
Data Science je interdisciplinární obor, který vám umožňuje získávat znalosti ze strukturovaných nebo nestrukturovaných dat. Tato technologie vám umožní přeložit obchodní problém do výzkumného projektu a poté jej přeložit zpět do praktického řešení. Termín Data Science se objevil kvůli vývoji matematické statistiky, analýzy dat a velkých dat.
V tomto výukovém programu Data Science vs Machine Learning se naučíte:
- Co je datová věda?
- Co je to strojové učení?
- Role a odpovědnost datového vědce
- Role a odpovědnosti techniků strojového učení
- Rozdíl mezi datovou vědou a strojovým učením
- Výzvy technologie datových věd
- Výzvy strojového učení
- Aplikace datové vědy
- Aplikace strojového učení
- Datová věda nebo strojové učení - co je lepší?
Co je to strojové učení?
Machine Learning je systém, který se může učit z dat prostřednictvím sebezdokonalování a bez logiky, kterou programátor explicitně kóduje. Průlom přichází s myšlenkou, že stroj se může samostatně naučit z příkladu (tj. Dat) produkovat přesné výsledky.
Strojové učení kombinuje data se statistickými nástroji k předpovědi výstupu. Tento výstup pak podnik používá k získání užitečných informací. Strojové učení úzce souvisí s dolováním dat a Bayesovským prediktivním modelováním. Stroj přijímá data jako vstup, používá algoritmus k formulování odpovědí.
Zkontrolujte následující klíčové rozdíly mezi Machine Learning a Data Science.
KLÍČOVÝ ROZDÍL
- Data Science extrahuje postřehy z obrovského množství dat pomocí různých vědeckých metod, algoritmů a procesů Na druhé straně je Machine Learning systém, který se může učit z dat prostřednictvím sebezdokonalování a bez logiky, kterou programátor výslovně kóduje.
- Věda o datech může pracovat s manuálními metodami, i když nejsou příliš užitečné, zatímco algoritmy strojového učení je těžké implementovat ručně.
- Datová věda není podmnožinou umělé inteligence (AI), zatímco technologie strojového učení je podmnožinou umělé inteligence (AI).
- Technika datové vědy vám pomůže vytvářet poznatky z dat zabývajících se všemi složitostmi reálného světa, zatímco metoda strojového učení vám pomůže předvídat a výsledek pro nové hodnoty databáze.
Role a odpovědnost datového vědce
Zde jsou důležité dovednosti potřebné k tomu, abyste se stali Data Scientist
- Znalosti o nestrukturované správě dat
- Praktické zkušenosti s kódováním databáze SQL
- Schopen porozumět více analytickým funkcím
- Dolování dat používané ke zpracování, čištění a ověřování integrity dat použitých k analýze
- Získejte data a poznejte sílu
- Spolupracujte s profesionálními konzultanty DevOps a pomozte zákazníkům provozovat modely
Role a odpovědnosti techniků strojového učení
Zde jsou důležité dovednosti potřebné k tomu, abyste se stali inženýry strojového učení
- Znalost vývoje dat a statistického modelování
- Porozumění a aplikace algoritmů
- Zpracování přirozeného jazyka
- Návrh datové architektury
- Techniky reprezentace textu
- Hluboká znalost programovacích dovedností
- Znalost pravděpodobnosti a statistiky
- Navrhujte systémy strojového učení a znalosti technologie hlubokého učení
- Implementujte příslušné algoritmy a nástroje pro strojové učení
Rozdíl mezi datovou vědou a strojovým učením
Zde jsou hlavní rozdíly mezi Data Science vs Machine learning:
Data Science vs Machine Learning
| Datová věda | Strojové učení |
| Datová věda je interdisciplinární obor, který využívá vědecké metody, algoritmy a systémy k získávání znalostí z mnoha strukturálních a nestrukturovaných dat. | Strojové učení je vědecké studium algoritmů a statistických modelů. Tato metoda používá k provedení konkrétního úkolu. |
| Technika datové vědy vám pomáhá vytvářet poznatky z dat zabývajících se všemi složitostmi v reálném světě. | Metoda strojového učení vám pomůže předpovědět a výsledek pro nové databáze z historických dat pomocí matematických modelů. |
| Téměř všechna vstupní data jsou generována ve formátu čitelném pro člověka, který je čten nebo analyzován lidmi. | Vstupní data pro strojové učení budou transformována, zejména pro použité algoritmy. |
| Datová věda může také pracovat s manuálními metodami, i když nejsou příliš užitečné. | Algoritmy strojového učení je obtížné implementovat ručně. |
| Datová věda je kompletní proces. | Strojové učení je jedním krokem v celém procesu vědy o datech. |
| Datová věda není podmnožinou umělé inteligence (AI). | Technologie strojového učení je podmnožinou umělé inteligence (AI). |
| V Data Science se používá vysoká RAM a SSD, což vám pomůže překonat problémy se zúžením I / O. | V Machine Learning se GPU používají pro intenzivní vektorové operace. |
Výzvy technologie datových věd
Zde jsou důležité výzvy technologie Data Science
- Pro přesnou analýzu je zapotřebí široká škála informací a dat
- Není k dispozici dostatečný fond talentů v oblasti datové vědy
- Vedení neposkytuje finanční podporu týmu pro datovou vědu.
- Nedostupnost / obtížný přístup k datům
- Výsledky datové vědy nejsou těmi, kdo přijímají obchodní rozhodnutí, efektivně využívány
- Vysvětlení vědy o datech ostatním je obtížné
- Problémy s ochranou soukromí
- Nedostatek významného odborníka na doménu
- Pokud je organizace velmi malá, nemůže mít tým pro datovou vědu.
Výzvy strojového učení
Zde jsou hlavní výzvy metody strojového učení:
- Chybí data nebo rozmanitost v datové sadě.
- Zařízení se nemůže naučit, pokud nejsou k dispozici žádná data. Kromě toho datová sada s nedostatkem rozmanitosti dává stroji potíže.
- Aby stroj získal smysluplný vhled, musí mít heterogenitu.
- Je nepravděpodobné, že by algoritmus mohl extrahovat informace, pokud neexistují žádné nebo jen málo variací.
- Doporučuje se mít alespoň 20 pozorování na skupinu, aby se stroj lépe naučil.
- Toto omezení může vést ke špatnému hodnocení a predikci.
Aplikace datové vědy
Zde jsou aplikace Data Science
Hledání na internetu:
Vyhledávání Google používá technologii datových věd k vyhledání konkrétního výsledku za zlomek sekundy
Systémy doporučení:
Vytvořit systém doporučení. Například „navrhovaní přátelé“ na Facebooku nebo navrhovaná videa na YouTube, vše se děje pomocí Data Science.
Rozpoznávání obrazu a řeči:
Řeč rozpoznává systémy jako Siri, Google Assistant, Alexa využívá techniku datové vědy. Facebook navíc rozpozná vašeho přítele, když s ním nahrajete fotografii.
Herní svět:
EA Sports, Sony, Nintendo, používají technologii datové vědy. To zvyšuje váš herní zážitek. Hry jsou nyní vyvíjeny pomocí technik strojového učení. Může se aktualizovat sám, když přejdete na vyšší úrovně.
Online srovnání cen:
PriceRunner, Junglee, Shopzilla pracují na mechanismu datové vědy. Zde se načítají data z příslušných webů pomocí API.
Aplikace strojového učení
Tady jsou aplikace strojového učení:
Automatizace:
Strojové učení, které funguje zcela autonomně v jakékoli oblasti bez nutnosti jakéhokoli lidského zásahu. Například roboti provádějící základní procesní kroky ve výrobních závodech.
Finanční průmysl:
Ve finančním průmyslu roste popularita strojového učení. Banky používají ML hlavně k hledání vzorců uvnitř dat, ale také k prevenci podvodů.
Vládní organizace:
Vláda využívá ML k řízení veřejné bezpečnosti a veřejných služeb. Vezměte si příklad z Číny s masivním rozpoznáváním tváře. Vláda používá umělou inteligenci, aby zabránila jaywalkerovi.
Zdravotnický průmysl:
Zdravotnictví bylo jedním z prvních průmyslových odvětví, které používalo strojové učení s detekcí obrazu.
Datová věda nebo strojové učení - co je lepší?
Metoda strojového učení je ideální pro analýzu, porozumění a identifikaci vzoru v datech. Tento model můžete použít k trénování stroje k automatizaci úkolů, které by byly pro člověka vyčerpávající nebo nemožné. Kromě toho může strojové učení přijímat rozhodnutí s minimálním lidským zásahem.
Na druhou stranu vám věda o datech může pomoci odhalit podvody pomocí pokročilých algoritmů strojového učení. Pomáhá vám také předcházet významným peněžním ztrátám. Pomáhá vám provádět analýzu sentimentu a měřit věrnost značce zákazníka.