Forskellen mellem Data Science og Machine Learning

Nøgleforskel mellem Data Science og Machine Learning

• Data Science er en kombination af algoritmer, værktøjer og maskinlæringsteknikker, der hjælper dig med at finde almindelige skjulte mønstre i rådata, hvorimod maskinlæring er en gren af ​​datalogi, der beskæftiger sig med systemprogrammering for automatisk at lære og forbedre med erfaring.
• Datavidenskab f.eks.tracindsigt fra enorme mængder data gennem brug af forskellige videnskabelige metoder, algoritmer og processer. På den anden side er maskinlæring et system, der kan lære af data gennem selvforbedring og uden at logik eksplicit kodes af programmøren.
• Datavidenskab kan arbejde med manuelle metoder, selvom de ikke er særlig nyttige, mens maskinlæringsalgoritmer er svære at implementere manuelt.
• Datavidenskab er ikke en delmængde af Artificial Intelligence (AI), mens maskinlæringsteknologi er en undergruppe af Artificial Intelligence (AI).
• Datavidenskabsteknikken hjælper dig med at skabe indsigt fra data, der omhandler alle kompleksiteter i den virkelige verden, mens Machine learning-metoden hjælper dig med at forudsige resultatet for nye databaseværdier.

Her skelner jeg mellem data science og machine learning og vil metodisk gennemgå deres respektive fordele og ulemper.

Hvad er datavidenskab?

data, Science er det studieområde, der involverer f.eks.tracat få indsigt fra enorme mængder data ved hjælp af forskellige videnskabelige metoder, algoritmer og processer. Det hjælper dig med at opdage skjulte mønstre i rådata.

Datavidenskab er et tværfagligt felt, der giver dig mulighed for attracviden fra strukturerede eller ustrukturerede data. Denne teknologi gør det muligt at oversætte et forretningsproblem til et forskningsprojekt og derefter omsætte det tilbage til en praktisk løsning. Begrebet datavidenskab er opstået på grund af udviklingen af ​​matematisk statistik, dataanalyse og big data.

Hvad er maskinlæring?

Maskinelæring er et system, der kan lære af data gennem selvforbedring og uden at logikken eksplicit bliver kodet af programmøren. Gennembruddet kommer med ideen om, at en maskine enkeltvis kan lære af et eksempel (dvs. data) for at producere nøjagtige resultater.

Maskinlæring kombinerer data med statistiske værktøjer til at forudsige et output. Dette output bruges derefter af virksomheder til at skabe handlingsvenlig indsigt. Maskinelæring er tæt forbundet med data mining og Bayesiansk prædiktiv modellering. Maskinen modtager data som input og bruger en algoritme til at formulere svar.

Forskellen mellem Data Science vs Machine Learning

Lad mig forklare de største forskelle mellem datavidenskab og maskinlæring:

Datalogi	Maskinelæring
Datavidenskab er et tværfagligt felt, der bruger videnskabelige metoder, algoritmer og systemer til attracviden fra mange strukturelle og ustrukturerede data.	Machine learning er den videnskabelige undersøgelse af algoritmer og statistiske modeller. Denne metode bruges til at udføre en bestemt opgave.
Datavidenskabsteknik hjælper dig med at skabe indsigt ud fra data, der omhandler alle kompleksiteter i den virkelige verden.	Maskinlæringsmetoden hjælper dig med at forudsige resultatet af nye databaser ud fra historiske data ved hjælp af matematiske modeller.
Næsten alle inputdata genereres i et menneskelæsbart format, som læses eller analyseres af mennesker.	Inputdata til Machine learning vil blive transformeret, især for de anvendte algoritmer.
Datavidenskab kan også arbejde med manuelle metoder, selvom de ikke er særlig nyttige.	Maskinlæringsalgoritmer er svære at implementere manuelt.
Datavidenskab er en komplet proces.	Machine learning er et enkelt trin i hele datavidenskabsprocessen.
Datavidenskab er ikke en delmængde af kunstig intelligens (AI).	Maskinlæringsteknologi er en delmængde af kunstig intelligens (AI).
I Data Science bruges høj RAM og SSD'er, som hjælper dig med at overvinde I/O-flaskehalsproblemer.	I Machine Learning bruges GPU'er til intensive vektoroperationer.

Roller og ansvar for en dataforsker

Efter at have arbejdet i feltet, kan jeg fortælle dig, at der er nogle vigtige færdigheder, der kræves for at blive dataforsker.

• Viden om ustruktureret datahåndtering
• Hands-on erfaring indenfor SQL-database kodning
• Kan forstå flere analytiske funktioner
• Data mining bruges til behandling, rensning og verificering af integriteten af ​​data, der bruges til analyse
• Få data og anerkend styrken
• Arbejd med professionelle DevOps-konsulenter for at hjælpe kunder med at operationalisere modeller

Rolle og ansvar for maskinlæringsingeniører

Her er nogle vigtige færdigheder, jeg har identificeret som nødvendige for at blive dataforsker.

• Kendskab til dataevolution og statistisk modellering
• Forståelse og anvendelse af algoritmer
• Naturlig sprogbehandling
• Dataarkitektur design
• Teknikker til tekstgengivelse
• Indgående kendskab til programmeringsfærdigheder
• Kendskab til sandsynlighed og statistik
• Design machine learning-systemer og har viden om deep learning-teknologi
• Implementer passende maskinlæringsalgoritmer og værktøjer

Udfordringer ved datavidenskabsteknologi

Som jeg har lært, er her nogle vitale færdigheder, du skal mestre for at blive dataforsker.

• Den brede vifte af information og data, der er nødvendige for nøjagtig analyse
• Der er ikke tilstrækkelig data science talentpulje tilgængelig
• Ledelsen yder ikke økonomisk støtte til et datavidenskabsteam.
• Utilgængelighed/vanskelig adgang til data
• Datavidenskabelige resultater bruges ikke effektivt af forretningsbeslutningstagere
• Det er svært at forklare datavidenskab til andre.
• Privatlivsproblemer
• Mangel på betydelig domæneekspert
• Hvis en organisation er meget lille, kan den ikke have et datavidenskabsteam.

Udfordringer ved maskinlæring

Efter min erfaring er disse de primære udfordringer ved maskinlæringsmetoder:

• Det mangler data eller mangfoldighed i datasættet.
• Maskinen kan ikke lære, hvis der ikke er nogen tilgængelige data. Desuden giver et datasæt med mangel på mangfoldighed maskinen en hård tid.
• En maskine skal have heterogenitet for at lære meningsfuld indsigt.
• Det er usandsynligt, at en algoritme kantract information når der ikke er nogen eller få variationer.
• Det anbefales at have mindst 20 observationer pr. gruppe for at hjælpe maskinen med at lære.
• Denne begrænsning kan føre til dårlig evaluering og forudsigelse.

Anvendelser af datavidenskab

Fra min erfaring er disse anvendelser af data, Science.

• Internetsøgning: Google-søgning bruger datavidenskabsteknologi til at søge efter et bestemt resultat inden for en brøkdel af et sekund
• Anbefalingssystemer: At oprette et anbefalingssystem. For eksempel "foreslåede venner" på Facebook eller foreslåede videoer" på YouTube, alt sker ved hjælp af Data Science.
• Billed- og talegenkendelse: Talegenkendende systemer som Siri, Google Assistant og Alexa kører på datavidenskabens teknik. Desuden genkender Facebook dine venner, når du uploader et billede med dem.
• Spilverden: EA Sports, Sony og Nintendo bruger datavidenskabsteknologi. Dette forbedrer din spiloplevelse. Spil er nu udviklet ved hjælp af maskinlæringsteknikker. Det kan opdatere sig selv, når du flytter til højere niveauer.
• Online prissammenligning: PriceRunner, Junglee og Shopzilla arbejder på datavidenskabsmekanismen. Her hentes data fra de relevante hjemmesider ved hjælp af API'er.

Anvendelser af Machine Learning

Baseret på min viden er her anvendelserne af maskinlæring:

• Automation: Maskinlæring, som fungerer fuldstændigt selvstændigt inden for ethvert felt uden behov for nogen menneskelig indgriben; for eksempel udfører robotter de væsentlige procestrin i produktionsanlæg.
• Finansbranche: Machine learning vokser i popularitet i finansbranchen. Banker bruger hovedsageligt ML til at finde mønstre i dataene, men også for at forhindre svindel.
• Regeringsorganisation: Regeringen gør brug af ML til at styre den offentlige sikkerhed og forsyningsselskaber. Tag eksemplet med Kina, som har massiv ansigtsgenkendelse. Regeringen bruger Kunstig intelligens for at forhindre Jaywalker.
• Sundhedsindustri: Healthcare var en af ​​de første industrier, der brugte maskinlæring til billeddetektering.

Sådan vælger du mellem Data Science og Machine Learning

Med denne model har jeg trænet maskiner til at automatisere opgaver, der ville være udtømmende eller umulige for mennesker. Desuden kan maskinlæring træffe beslutninger uden behov for menneskelig indgriben.

På den anden side kan datavidenskab hjælpe dig med at opdage svindel ved hjælp af avancerede maskinlæringsalgoritmer. Det hjælper dig også med at forhindre betydelige økonomiske tab. Det hjælper dig med at udføre sentimentanalyse for at måle kundemærkeloyalitet.