I denne veiledningen om forskjell mellom datavitenskap og maskinlæring, la oss først lære:
Hva er datavitenskap?
Datavitenskap er studieområdet som involverer utvinning av innsikt fra store datamengder ved bruk av forskjellige vitenskapelige metoder, algoritmer og prosesser. Det hjelper deg å oppdage skjulte mønstre fra rådataene.
Datavitenskap er et tverrfaglig felt som lar deg trekke ut kunnskap fra strukturerte eller ustrukturerte data. Denne teknologien lar deg oversette et forretningsproblem til et forskningsprosjekt og deretter oversette det tilbake til en praktisk løsning. Begrepet Data Science har dukket opp på grunn av utviklingen av matematisk statistikk, dataanalyse og stordata.
I denne Data Science vs Machine Learning-opplæringen vil du lære:
- Hva er datavitenskap?
- Hva er maskinlæring?
- Roller og ansvar for en datavitenskapsmann
- Rollen og ansvaret til maskinlæringsingeniører
- Forskjellen mellom datavitenskap og maskinlæring
- Utfordringer med datavitenskapsteknologi
- Utfordringer ved maskinlæring
- Anvendelser av datavitenskap
- Anvendelser av maskinlæring
- Datavitenskap eller maskinlæring - Hva er bedre?
Hva er maskinlæring?
Machine Learning er et system som kan lære av data gjennom selvforbedring og uten at logikk blir eksplisitt kodet av programmereren. Gjennombruddet kommer med ideen om at en maskin enkelt kan lære av eksemplet (dvs. data) for å gi nøyaktige resultater.
Maskinlæring kombinerer data med statistiske verktøy for å forutsi en produksjon. Denne produksjonen blir deretter brukt av bedrifter for å gi handlingsbar innsikt. Maskinlæring er nært knyttet til data mining og Bayesian prediktiv modellering. Maskinen mottar data som input, bruker en algoritme for å formulere svar.
Sjekk følgende viktige forskjeller mellom maskinlæring og datalogi.
HOVEDFORSKJELL
- Data Science trekker ut innsikt fra store datamengder ved bruk av ulike vitenskapelige metoder, algoritmer og prosesser. På den annen side er Machine Learning et system som kan lære av data gjennom selvforbedring og uten at logikk blir eksplisitt kodet av programmereren.
- Datavitenskap kan fungere med manuelle metoder, selv om de ikke er veldig nyttige mens maskinlæringsalgoritmer er vanskelig å implementere manuelt.
- Datavitenskap er ikke en delmengde av kunstig intelligens (AI) mens maskinlæringsteknologi er en delmengde av kunstig intelligens (AI).
- Datavitenskapsteknikk hjelper deg med å skape innsikt fra data som håndterer all kompleksitet i den virkelige verden, mens maskinlæringsmetoden hjelper deg med å forutsi og resultatet for nye databaseverdier.
Roller og ansvar for en datavitenskapsmann
Her er det en viktig ferdighet som kreves for å bli Data Scientist
- Kunnskap om ustrukturert datahåndtering
- Praktisk erfaring med koding av SQL-databaser
- Kunne forstå flere analytiske funksjoner
- Datautvinning brukt til behandling, rensing og verifisering av integriteten til data som brukes til analyse
- Få data og gjenkjenn styrken
- Arbeid med profesjonelle DevOps-konsulenter for å hjelpe kunder med å operasjonalisere modeller
Rollen og ansvaret til maskinlæringsingeniører
Her er det en viktig ferdighet som kreves for å bli maskinlæringsingeniører
- Kunnskap om datautvikling og statistisk modellering
- Forståelse og anvendelse av algoritmer
- Naturlig språkbehandling
- Dataarkitektur design
- Tekstrepresentasjonsteknikker
- Grundig kunnskap om programmeringsferdigheter
- Kunnskap om sannsynlighet og statistikk
- Design maskinlæringssystemer og kunnskap om dyp læringsteknologi
- Implementere egnede maskinlæringsalgoritmer og verktøy
Forskjellen mellom datavitenskap og maskinlæring
Her er de største forskjellene mellom datavitenskap vs maskinlæring:
Datavitenskap vs maskinlæring
| Datavitenskap | Maskinlæring |
| Datavitenskap er et tverrfaglig felt som bruker vitenskapelige metoder, algoritmer og systemer for å hente ut kunnskap fra mange strukturelle og ustrukturerte data. | Maskinlæring er den vitenskapelige studien av algoritmer og statistiske modeller. Denne metoden bruker for å utføre en bestemt oppgave. |
| Datavitenskapsteknikk hjelper deg med å skape innsikt fra data som håndterer alle kompleksiteter i den virkelige verden. | Machine learning-metoden hjelper deg med å forutsi og resultatet for nye databaser fra historiske data ved hjelp av matematiske modeller. |
| Nesten alle inngangsdataene genereres i et lesbart format som leses eller analyseres av mennesker. | Inndata for maskinlæring vil bli transformert, spesielt for algoritmer som brukes. |
| Datavitenskap kan også fungere med manuelle metoder, selv om de ikke er veldig nyttige. | Maskinlæringsalgoritmer som er vanskelig å implementere manuelt. |
| Datavitenskap er en komplett prosess. | Maskinlæring er et enkelt trinn i hele datavitenskapsprosessen. |
| Datavitenskap er ikke en delmengde av kunstig intelligens (AI). | Maskinlæringsteknologi er en delmengde av kunstig intelligens (AI). |
| I Data Science brukes høyt RAM og SSD, noe som hjelper deg med å overvinne problemer med I / O-flaskehals. | I maskinlæring brukes GPUer til intensiv vektoroperasjon. |
Utfordringer med datavitenskapsteknologi
Her er viktige utfordringer med datavitenskapsteknologi
- Det brede utvalget av informasjon og data er nødvendig for nøyaktig analyse
- Ikke tilstrekkelig datavitenskap talent pool tilgjengelig
- Ledelsen gir ikke økonomisk støtte til et datavitenskapsteam.
- Utilgjengelighet av / vanskelig tilgang til data
- Data Science-resultater brukes ikke effektivt av beslutningstakere
- Det er vanskelig å forklare datavitenskap for andre
- Privatlivs problemer
- Mangel på betydelig domeneekspert
- Hvis en organisasjon er veldig liten, kan den ikke ha et datavitenskapsteam.
Utfordringer ved maskinlæring
Her er de viktigste utfordringene ved maskinlæringsmetoden:
- Det mangler data eller mangfold i datasettet.
- Maskinen kan ikke lære om det ikke er data tilgjengelig. Dessuten gir et datasett med mangel på mangfold maskinen vanskelig.
- En maskin må ha heterogenitet for å lære meningsfull innsikt.
- Det er usannsynlig at en algoritme kan trekke ut informasjon når det ikke er noen eller få variasjoner.
- Det anbefales å ha minst 20 observasjoner per gruppe for å hjelpe maskinen med å lære.
- Denne begrensningen kan føre til dårlig evaluering og spådommer.
Anvendelser av datavitenskap
Her er anvendelsen av datavitenskap
Internett-søk:
Google-søk bruker datavitenskapsteknologi for å søke i et spesifikt resultat innen en brøkdel av et sekund
Anbefalingssystemer:
Å lage et anbefalingssystem. For eksempel "foreslåtte venner" på Facebook eller foreslåtte videoer "på YouTube, gjøres alt ved hjelp av Data Science.
Bildegjenkjenning:
Tale gjenkjenner systemer som Siri, Google Assistant, Alexa kjører på datavitenskapsteknikken. Dessuten gjenkjenner Facebook vennen din når du laster opp et bilde med dem.
Spillverden:
EA Sports, Sony, Nintendo, bruker datavitenskapsteknologi. Dette forbedrer spillopplevelsen din. Spill er nå utviklet ved hjelp av maskinlæringsteknikker. Det kan oppdatere seg selv når du flytter til høyere nivåer.
Online sammenligning av priser:
PriceRunner, Junglee, Shopzilla jobber med datavitenskapsmekanismen. Her hentes data fra relevante nettsteder ved hjelp av API-er.
Anvendelser av maskinlæring
Her er anvendelse av maskinlæring:
Automasjon:
Maskinlæring, som fungerer helt autonomt på ethvert felt uten behov for menneskelig inngripen. For eksempel roboter som utfører de essensielle prosesstrinnene i produksjonsanlegg.
Finansbransje:
Maskinlæring vokser i popularitet i finansbransjen. Bankene bruker hovedsakelig ML for å finne mønstre i dataene, men også for å forhindre svindel.
Regjeringsorganisasjon:
Regjeringen bruker ML for å administrere offentlig sikkerhet og verktøy. Ta eksemplet med Kina med massiv ansiktsgjenkjenning. Regjeringen bruker kunstig intelligens for å forhindre jaywalker.
Helsevesen:
Helsevesenet var en av de første bransjene som brukte maskinlæring med bildedeteksjon.
Datavitenskap eller maskinlæring - Hva er bedre?
Maskinlæringsmetoden er ideell for å analysere, forstå og identifisere et mønster i dataene. Du kan bruke denne modellen til å trene en maskin for å automatisere oppgaver som ville være uttømmende eller umulig for et menneske. Videre kan maskinlæring ta avgjørelser med minimal menneskelig inngripen.
På den annen side kan datavitenskap hjelpe deg med å oppdage svindel ved hjelp av avanserte algoritmer for maskinlæring. Det hjelper deg også med å forhindre betydelige økonomiske tap. Det hjelper deg med å utføre sentimentanalyser for å måle lojalitet hos kundemerker.