Lassen Sie uns in diesem Tutorial zum Unterschied zwischen Data Science und maschinellem Lernen zunächst Folgendes lernen:
Was ist Data Science?
Data Science ist der Studienbereich, in dem mithilfe verschiedener wissenschaftlicher Methoden, Algorithmen und Prozesse Erkenntnisse aus riesigen Datenmengen gewonnen werden. Es hilft Ihnen, versteckte Muster aus den Rohdaten zu entdecken.
Data Science ist ein interdisziplinäres Feld, in dem Sie Wissen aus strukturierten oder unstrukturierten Daten extrahieren können. Mit dieser Technologie können Sie ein Geschäftsproblem in ein Forschungsprojekt übersetzen und es dann wieder in eine praktische Lösung umsetzen. Der Begriff Data Science ist aufgrund der Entwicklung der mathematischen Statistik, Datenanalyse und Big Data entstanden.
In diesem Tutorial zu Data Science vs Machine Learning lernen Sie:
- Was ist Data Science?
- Was ist maschinelles Lernen?
- Rollen und Verantwortlichkeiten eines Data Scientist
- Rolle und Verantwortlichkeiten der Ingenieure für maschinelles Lernen
- Unterschied zwischen Data Science und maschinellem Lernen
- Herausforderungen der Data Science-Technologie
- Herausforderungen des maschinellen Lernens
- Anwendungen der Datenwissenschaft
- Anwendungen des maschinellen Lernens
- Data Science oder maschinelles Lernen - Was ist besser?
Was ist maschinelles Lernen?
Maschinelles Lernen ist ein System, das durch Selbstverbesserung aus Daten lernen kann, ohne dass die Logik vom Programmierer explizit codiert wird. Der Durchbruch kommt mit der Idee, dass eine Maschine aus dem Beispiel (dh Daten) einzeln lernen kann, um genaue Ergebnisse zu erzielen.
Maschinelles Lernen kombiniert Daten mit statistischen Werkzeugen, um eine Ausgabe vorherzusagen. Diese Ausgabe wird dann von Unternehmen verwendet, um umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen. Maschinelles Lernen ist eng mit Data Mining und Bayes'scher Vorhersagemodellierung verbunden. Die Maschine empfängt Daten als Eingabe und verwendet einen Algorithmus, um Antworten zu formulieren.
Überprüfen Sie die folgenden Hauptunterschiede zwischen maschinellem Lernen und Data Science.
SCHLÜSSELUNTERSCHIED
- Data Science extrahiert mithilfe verschiedener wissenschaftlicher Methoden, Algorithmen und Prozesse Erkenntnisse aus riesigen Datenmengen. Andererseits ist maschinelles Lernen ein System, das aus Daten durch Selbstverbesserung lernen kann, ohne dass die Logik vom Programmierer explizit codiert wird.
- Data Science kann mit manuellen Methoden arbeiten, obwohl sie nicht sehr nützlich sind, während Algorithmen für maschinelles Lernen schwer manuell zu implementieren sind.
- Die Datenwissenschaft ist keine Teilmenge der künstlichen Intelligenz (KI), während die Technologie des maschinellen Lernens eine Teilmenge der künstlichen Intelligenz (KI) ist.
- Mithilfe der Data Science-Technik können Sie aus Daten Erkenntnisse gewinnen, die sich mit allen realen Komplexitäten befassen, und mit der Methode des maschinellen Lernens können Sie neue Datenbankwerte vorhersagen und deren Ergebnisse ermitteln.
Rollen und Verantwortlichkeiten eines Data Scientist
Hier sind wichtige Fähigkeiten erforderlich, um Data Scientist zu werden
- Kenntnisse über unstrukturiertes Datenmanagement
- Praktische Erfahrung in der Codierung von SQL-Datenbanken
- Kann mehrere analytische Funktionen verstehen
- Data Mining zur Verarbeitung, Bereinigung und Überprüfung der Integrität der für die Analyse verwendeten Daten
- Erhalten Sie Daten und erkennen Sie die Stärke
- Arbeiten Sie mit professionellen DevOps-Beratern zusammen, um Kunden bei der Operationalisierung von Modellen zu unterstützen
Rolle und Verantwortlichkeiten der Ingenieure für maschinelles Lernen
Hier sind wichtige Fähigkeiten erforderlich, um Ingenieure für maschinelles Lernen zu werden
- Kenntnisse der Datenentwicklung und statistischen Modellierung
- Verständnis und Anwendung von Algorithmen
- Verarbeitung natürlicher Sprache
- Design der Datenarchitektur
- Textdarstellungstechniken
- Vertiefte Kenntnisse der Programmierkenntnisse
- Kenntnis der Wahrscheinlichkeit und Statistik
- Entwerfen Sie maschinelle Lernsysteme und Kenntnisse der Deep-Learning-Technologie
- Implementieren Sie geeignete Algorithmen und Tools für maschinelles Lernen
Unterschied zwischen Data Science und maschinellem Lernen
Hier sind die Hauptunterschiede zwischen Data Science und maschinellem Lernen:
Data Science vs Machine Learning
| Datenwissenschaft | Maschinelles Lernen |
| Die Datenwissenschaft ist ein interdisziplinäres Feld, das wissenschaftliche Methoden, Algorithmen und Systeme verwendet, um Wissen aus vielen strukturellen und unstrukturierten Daten zu extrahieren. | Maschinelles Lernen ist die wissenschaftliche Untersuchung von Algorithmen und statistischen Modellen. Diese Methode wird verwendet, um eine bestimmte Aufgabe auszuführen. |
| Mithilfe der Data Science-Technik können Sie aus Daten Erkenntnisse gewinnen, die sich mit allen Komplexitäten der realen Welt befassen. | Die Methode des maschinellen Lernens hilft Ihnen, mithilfe historischer Modelle neue Datenbanken anhand historischer Daten vorherzusagen und deren Ergebnis zu ermitteln. |
| Fast alle Eingabedaten werden in einem für Menschen lesbaren Format generiert, das von Menschen gelesen oder analysiert wird. | Eingabedaten für maschinelles Lernen werden transformiert, insbesondere für verwendete Algorithmen. |
| Data Science kann auch mit manuellen Methoden arbeiten, obwohl diese nicht sehr nützlich sind. | Algorithmen für maschinelles Lernen sind schwer manuell zu implementieren. |
| Data Science ist ein vollständiger Prozess. | Maschinelles Lernen ist ein einzelner Schritt im gesamten datenwissenschaftlichen Prozess. |
| Data Science ist keine Teilmenge der künstlichen Intelligenz (KI). | Die Technologie des maschinellen Lernens ist eine Teilmenge der künstlichen Intelligenz (KI). |
| In Data Science werden viel RAM und SSD verwendet, um E / A-Engpassprobleme zu überwinden. | Beim maschinellen Lernen werden GPUs für intensive Vektoroperationen verwendet. |
Herausforderungen der Data Science-Technologie
Hier liegen wichtige Herausforderungen der Data Science-Technologie
- Die Vielzahl von Informationen und Daten wird für eine genaue Analyse benötigt
- Nicht ausreichender Data Science-Talentpool verfügbar
- Das Management bietet keine finanzielle Unterstützung für ein Data Science-Team.
- Nichtverfügbarkeit / schwieriger Zugriff auf Daten
- Data Science-Ergebnisse werden von Geschäftsentscheidern nicht effektiv genutzt
- Anderen die Datenwissenschaft zu erklären ist schwierig
- Datenschutzprobleme
- Mangel an bedeutendem Domain-Experten
- Wenn eine Organisation sehr klein ist, kann sie kein Data Science-Team haben.
Herausforderungen des maschinellen Lernens
Hier sind die wichtigsten Herausforderungen der Methode des maschinellen Lernens:
- Es fehlen Daten oder Diversität im Datensatz.
- Die Maschine kann nicht lernen, wenn keine Daten verfügbar sind. Außerdem macht es ein Datensatz mit mangelnder Diversität der Maschine schwer.
- Eine Maschine muss heterogen sein, um aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen.
- Es ist unwahrscheinlich, dass ein Algorithmus Informationen extrahieren kann, wenn keine oder nur wenige Variationen vorliegen.
- Es wird empfohlen, mindestens 20 Beobachtungen pro Gruppe durchzuführen, damit die Maschine besser lernen kann.
- Diese Einschränkung kann zu einer schlechten Bewertung und Vorhersage führen.
Anwendungen der Datenwissenschaft
Hier sind die Anwendungen von Data Science
Internetsuche:
Die Google-Suche verwendet Data Science-Technologie, um ein bestimmtes Ergebnis innerhalb von Sekundenbruchteilen zu suchen
Empfehlungssysteme:
So erstellen Sie ein Empfehlungssystem. Zum Beispiel "Vorgeschlagene Freunde" auf Facebook oder Vorgeschlagene Videos "auf YouTube" wird alles mit Hilfe von Data Science erledigt.
Bild- und Spracherkennung:
Sprache erkennt Systeme wie Siri, Google Assistant, Alexa läuft auf der Technik der Datenwissenschaft. Darüber hinaus erkennt Facebook Ihren Freund, wenn Sie ein Foto mit ihm hochladen.
Spielewelt:
EA Sports, Sony und Nintendo setzen Data Science-Technologie ein. Dies verbessert Ihr Spielerlebnis. Spiele werden jetzt mit maschinellen Lerntechniken entwickelt. Es kann sich selbst aktualisieren, wenn Sie zu höheren Ebenen wechseln.
Online-Preisvergleich:
PriceRunner, Junglee und Shopzilla arbeiten am datenwissenschaftlichen Mechanismus. Hier werden Daten mithilfe von APIs von den relevanten Websites abgerufen.
Anwendungen des maschinellen Lernens
Hier sind Anwendung des maschinellen Lernens:
Automatisierung:
Maschinelles Lernen, das in jedem Bereich völlig autonom funktioniert, ohne dass ein menschliches Eingreifen erforderlich ist. Zum Beispiel Roboter, die die wesentlichen Prozessschritte in Produktionsanlagen ausführen.
Finanzindustrie:
Maschinelles Lernen erfreut sich in der Finanzbranche wachsender Beliebtheit. Banken verwenden ML hauptsächlich, um Muster in den Daten zu finden, aber auch um Betrug zu verhindern.
Regierungsorganisation:
Die Regierung nutzt ML, um die öffentliche Sicherheit und die Versorgung zu verwalten. Nehmen Sie das Beispiel China mit massiver Gesichtserkennung. Die Regierung nutzt künstliche Intelligenz, um Jaywalker zu verhindern.
Gesundheitsindustrie:
Das Gesundheitswesen war eine der ersten Branchen, die maschinelles Lernen mit Bilderkennung einsetzte.
Data Science oder maschinelles Lernen - Was ist besser?
Die Methode des maschinellen Lernens ist ideal zum Analysieren, Verstehen und Identifizieren eines Musters in den Daten. Mit diesem Modell können Sie eine Maschine trainieren, um Aufgaben zu automatisieren, die für einen Menschen erschöpfend oder unmöglich wären. Darüber hinaus kann maschinelles Lernen Entscheidungen mit minimalem menschlichem Eingriff treffen.
Auf der anderen Seite kann Data Science Ihnen helfen, Betrug mithilfe fortschrittlicher Algorithmen für maschinelles Lernen zu erkennen. Es hilft Ihnen auch, signifikante monetäre Verluste zu vermeiden. Es hilft Ihnen bei der Durchführung einer Stimmungsanalyse, um die Markentreue Ihrer Kunden zu messen.