In deze tutorial over het verschil tussen Data Science en Machine Learning, laten we eerst leren:
Wat is datawetenschap?
Datawetenschap is het studiegebied dat het extraheren van inzichten uit enorme hoeveelheden gegevens omvat door het gebruik van verschillende wetenschappelijke methoden, algoritmen en processen. Het helpt u om verborgen patronen uit de onbewerkte gegevens te ontdekken.
Data Science is een interdisciplinair vakgebied waarmee u kennis kunt extraheren uit gestructureerde of ongestructureerde data. Deze technologie stelt je in staat om een bedrijfsprobleem te vertalen naar een onderzoeksproject en het vervolgens weer te vertalen naar een praktische oplossing. De term Data Science is ontstaan door de evolutie van wiskundige statistiek, data-analyse en big data.
In deze zelfstudie over Data Science vs Machine Learning leert u:
- Wat is datawetenschap?
- Wat is machine learning?
- Rollen en verantwoordelijkheden van een datawetenschapper
- Rol en verantwoordelijkheden van Machine Learning Engineers
- Verschil tussen datawetenschap en machine learning
- Uitdagingen van Data Science Technology
- Uitdagingen van machine learning
- Toepassingen van Data Science
- Toepassingen van machine learning
- Datawetenschap of machine learning - wat is beter?
Wat is machine learning?
Machine Learning is een systeem dat kan leren van data door zelfverbetering en zonder dat logica expliciet door de programmeur wordt gecodeerd. De doorbraak komt met het idee dat een machine op unieke wijze kan leren van het voorbeeld (dwz gegevens) om nauwkeurige resultaten te produceren.
Machine learning combineert gegevens met statistische tools om een output te voorspellen. Deze output wordt vervolgens door het bedrijf gebruikt om bruikbare inzichten te verkrijgen. Machine learning is nauw verwant aan datamining en Bayesiaanse voorspellende modellen. De Machine ontvangt gegevens als invoer, gebruikt een algoritme om antwoorden te formuleren.
Bekijk de volgende belangrijkste verschillen tussen Machine Learning en Data Science.
BELANGRIJK VERSCHIL
- Data Science haalt inzichten uit enorme hoeveelheden data door het gebruik van verschillende wetenschappelijke methoden, algoritmen en processen. Aan de andere kant is Machine Learning een systeem dat kan leren van data door zelfverbetering en zonder dat logica expliciet door de programmeur wordt gecodeerd.
- Datawetenschap kan werken met handmatige methoden, hoewel ze niet erg nuttig zijn, terwijl algoritmen voor machine learning moeilijk handmatig kunnen worden geïmplementeerd.
- Datawetenschap is geen subset van kunstmatige intelligentie (AI), terwijl machine learning-technologie een subset is van kunstmatige intelligentie (AI).
- Data science-techniek helpt u om inzichten te creëren op basis van gegevens die te maken hebben met alle real-world complexiteiten, terwijl de machine learning-methode u helpt bij het voorspellen en de uitkomst van nieuwe databasewaarden.
Rollen en verantwoordelijkheden van een datawetenschapper
Hier is een belangrijke vaardigheid vereist om Data Scientist te worden
- Kennis over ongestructureerd databeheer
- Praktische ervaring met codering van SQL-databases
- In staat om meerdere analytische functies te begrijpen
- Datamining die wordt gebruikt voor het verwerken, opschonen en verifiëren van de integriteit van gegevens die voor analyse worden gebruikt
- Verzamel gegevens en erken de kracht
- Werk samen met professionele DevOps-consultants om klanten te helpen bij het operationaliseren van modellen
Rol en verantwoordelijkheden van Machine Learning Engineers
Hier is een belangrijke vaardigheid vereist om Machine Learning Engineers te worden
- Kennis van data-evolutie en statistische modellering
- Inzicht in en toepassing van algoritmen
- Natuurlijke taalverwerking
- Ontwerp van gegevensarchitectuur
- Tekstechnieken
- Diepgaande kennis van programmeervaardigheden
- Kennis van waarschijnlijkheid en statistiek
- Ontwerp machine learning-systemen en kennis van deep learning-technologie
- Implementeer geschikte algoritmen en tools voor machine learning
Verschil tussen datawetenschap en machine learning
Dit zijn de belangrijkste verschillen tussen Data Science en Machine learning:
Datawetenschap versus machine learning
| Gegevenswetenschap | Machine leren |
| Datawetenschap is een interdisciplinair veld dat wetenschappelijke methoden, algoritmen en systemen gebruikt om kennis te extraheren uit veel structurele en ongestructureerde data. | Machine learning is de wetenschappelijke studie van algoritmen en statistische modellen. Deze methode gebruikt om een specifieke taak uit te voeren. |
| Data science-techniek helpt u om inzichten te creëren op basis van gegevens die te maken hebben met alle real-world complexiteiten. | Machine learning-methode helpt u bij het voorspellen en de uitkomst van nieuwe databases op basis van historische gegevens met behulp van wiskundige modellen. |
| Bijna alle invoergegevens worden gegenereerd in een door mensen leesbaar formaat, dat door mensen wordt gelezen of geanalyseerd. | Invoergegevens voor machine learning zullen worden getransformeerd, vooral voor gebruikte algoritmen. |
| Data science kan ook met handmatige methoden werken, hoewel ze niet erg nuttig zijn. | Machine learning-algoritmen zijn moeilijk handmatig te implementeren. |
| Data science is een compleet proces. | Machine learning is een enkele stap in het hele data science-proces. |
| Datawetenschap is geen subset van kunstmatige intelligentie (AI). | Machine learning-technologie is een subset van kunstmatige intelligentie (AI). |
| In Data Science worden veel RAM en SSD gebruikt, wat u helpt I / O-bottleneck-problemen te overwinnen. | In Machine Learning worden GPU's gebruikt voor intensieve vectorbewerkingen. |
Uitdagingen van Data Science Technology
Hier zijn belangrijke uitdagingen van Data Science Technology
- De grote verscheidenheid aan informatie en gegevens is nodig voor nauwkeurige analyse
- Er is onvoldoende data science-talentenpool beschikbaar
- Het management biedt geen financiële ondersteuning voor een data science-team.
- Onbeschikbaarheid van / moeilijke toegang tot gegevens
- Data Science-resultaten worden niet effectief gebruikt door zakelijke besluitvormers
- Datawetenschap aan anderen uitleggen is moeilijk
- Priveproblemen
- Gebrek aan significante domeinexpert
- Als een organisatie erg klein is, kan ze geen data science-team hebben.
Uitdagingen van machine learning
Hier zijn de belangrijkste uitdagingen van de machine learning-methode:
- Het mist gegevens of diversiteit in de dataset.
- Machine kan niet leren als er geen gegevens beschikbaar zijn. Bovendien maakt een dataset met een gebrek aan diversiteit het de Machine moeilijk.
- Een machine moet heterogeniteit hebben om zinvol inzicht te leren.
- Het is onwaarschijnlijk dat een algoritme informatie kan extraheren als er geen of weinig variaties zijn.
- Het wordt aanbevolen om ten minste 20 observaties per groep te hebben om de machine te helpen leren.
- Deze beperking kan leiden tot een slechte evaluatie en voorspelling.
Toepassingen van Data Science
Hier zijn de toepassingen van Data Science
Internet zoekopdracht:
Google Zoeken maakt gebruik van data science-technologie om binnen een fractie van een seconde naar een specifiek resultaat te zoeken
Aanbevelingssystemen:
Om een aanbevelingssysteem te maken. Bijvoorbeeld "voorgestelde vrienden" op Facebook of voorgestelde video's "op YouTube, alles wordt gedaan met behulp van Data Science.
Beeld- en spraakherkenning:
Spraak herkent systemen zoals Siri, Google Assistant, Alexa draait op de techniek van data science. Bovendien herkent Facebook uw vriend wanneer u een foto met hem uploadt.
Gaming Wereld:
EA Sports, Sony en Nintendo gebruiken datawetenschapstechnologie. Dit verbetert uw game-ervaring. Games worden nu ontwikkeld met behulp van machine learning-technieken. Het kan zichzelf bijwerken wanneer u naar hogere niveaus gaat.
Online prijsvergelijking:
PriceRunner, Junglee en Shopzilla werken aan het data science-mechanisme. Hier worden met API's gegevens opgehaald van de relevante websites.
Toepassingen van machine learning
Hier zijn de toepassing van machine learning:
Automatisering:
Machine learning, dat volledig autonoom werkt op elk gebied zonder menselijke tussenkomst. Bijvoorbeeld robots die de essentiële processtappen uitvoeren in fabrieken.
Financiële sector:
Machine learning wordt steeds populairder in de financiële sector. Banken gebruiken ML voornamelijk om patronen in de data te vinden, maar ook om fraude te voorkomen.
Overheidsorganisatie:
De overheid maakt gebruik van ML om de openbare veiligheid en nutsvoorzieningen te beheren. Neem het voorbeeld van China met enorme gezichtsherkenning. De overheid gebruikt kunstmatige intelligentie om jaywalker te voorkomen.
Gezondheidszorgsector:
De gezondheidszorg was een van de eerste bedrijfstakken die machine learning met beelddetectie toepaste.
Datawetenschap of machine learning - wat is beter?
De machine learning-methode is ideaal voor het analyseren, begrijpen en identificeren van een patroon in de gegevens. U kunt dit model gebruiken om een machine te trainen om taken te automatiseren die voor een mens uitputtend of onmogelijk zouden zijn. Bovendien kan machine learning beslissingen nemen met minimale menselijke tussenkomst.
Aan de andere kant kan data science u helpen fraude op te sporen met behulp van geavanceerde machine learning-algoritmen. Het helpt u ook om aanzienlijke geldverliezen te voorkomen. Het helpt u bij het uitvoeren van sentimentanalyse om de merkloyaliteit van klanten te meten.