Tässä tietojenkäsittelytieteen ja koneoppimisen välisen eron opetusohjelmassa oppitaan ensin:
Mikä on datatiede?
Datatiede on tutkimusalue, johon liittyy oivallusten saaminen valtavista tiedomääristä käyttämällä erilaisia tieteellisiä menetelmiä, algoritmeja ja prosesseja. Se auttaa sinua löytämään piilotetut mallit raakatiedoista.
Data Science on tieteidenvälinen kenttä, jonka avulla voit poimia tietoa jäsennellystä tai jäsentämättömästä datasta. Tämän tekniikan avulla voit muuntaa yritysongelman tutkimusprojektiksi ja sitten kääntää sen takaisin käytännön ratkaisuksi. Termi Data Science on syntynyt matemaattisten tilastojen, data-analyysien ja isojen tietojen kehityksen takia.
Tässä Data Science vs Machine Learning -oppaassa opit:
- Mikä on datatiede?
- Mikä on koneoppiminen?
- Datatieteilijän roolit ja vastuut
- Koneoppimisinsinöörien rooli ja vastuut
- Ero datatieteen ja koneoppimisen välillä
- Tietojenkäsittelytekniikan haasteet
- Koneoppimisen haasteet
- Datatieteen sovellukset
- Koneoppimisen sovellukset
- Datatiede tai koneoppiminen - mikä on parempi?
Mikä on koneoppiminen?
Koneoppiminen on järjestelmä, joka voi oppia datasta itsensä parantamisen avulla ilman ohjelmoijan nimenomaista koodausta logiikkaa. Läpimurto syntyy ajatuksesta, että kone voi oppia esimerkistä (eli tiedoista) yksitellen tuottamaan tarkkoja tuloksia.
Koneoppiminen yhdistää tiedot tilastollisiin työkaluihin tuotoksen ennustamiseksi. Tämän jälkeen yritys käyttää tätä lähtöä hyödyllisten oivallusten tekemiseen. Koneoppiminen liittyy läheisesti tiedonlouhintaan ja Bayesin ennakoivaan mallintamiseen. Kone vastaanottaa tietoja syötteenä, käyttää algoritmia vastausten muotoiluun.
Tarkista seuraavat keskeiset erot koneoppimisen ja datatieteen välillä.
TÄRKEÄ ERO
- Data Science poimii oivalluksia suurista tietomääristä käyttämällä erilaisia tieteellisiä menetelmiä, algoritmeja ja prosesseja. Toisaalta koneoppiminen on järjestelmä, joka voi oppia datasta itsensä parantamisen avulla ja ilman ohjelmoijan nimenomaista koodausta logiikkaa.
- Datatiede voi toimia manuaalisten menetelmien kanssa, vaikka ne eivät olekaan kovin hyödyllisiä, kun taas koneoppimisalgoritmeja on vaikea toteuttaa manuaalisesti.
- Datatiede ei ole tekoälyn (AI) osajoukko, kun taas koneoppimistekniikka on osa tekoälyä (AI).
- Datatieteen tekniikka auttaa sinua luomaan oivalluksia tiedoista, jotka käsittelevät kaikkia reaalimaailman monimutkaisuuksia, kun taas koneoppimismenetelmä auttaa sinua ennustamaan ja seuraamaan uusia tietokanta-arvoja.
Datatieteilijän roolit ja vastuut
Tässä on tärkeä taito, jota tarvitaan Data Scientistiksi tulemiseen
- Tieto rakenteettomasta tiedonhallinnasta
- Käytännön kokemus SQL-tietokantakoodauksesta
- Pystyy ymmärtämään useita analyyttisiä toimintoja
- Datan louhinta, jota käytetään analysointiin käytettyjen tietojen käsittelyyn, puhdistamiseen ja eheyden tarkistamiseen
- Hanki tietoja ja tunnista vahvuus
- Auta asiakkaita mallien operoinnissa yhteistyössä DevOps-ammattilaisten kanssa
Koneoppimisinsinöörien rooli ja vastuut
Tässä on tärkeä taito, jota tarvitaan koneoppimisen insinööreiksi tulemiseen
- Tietojen evoluution ja tilastollisen mallinnuksen tuntemus
- Algoritmien ymmärtäminen ja soveltaminen
- Luonnollisen kielen käsittely
- Tietoarkkitehtuurin suunnittelu
- Tekstin esittämistekniikat
- Syventävä tieto ohjelmointitaidoista
- Todennäköisyyden ja tilastojen tuntemus
- Suunnittele koneoppimisjärjestelmät ja syväoppimistekniikan tuntemus
- Toteuta asianmukaiset koneoppimisalgoritmit ja -työkalut
Ero datatieteen ja koneoppimisen välillä
Tässä ovat suurimmat erot datatieteen ja koneoppimisen välillä:
Datatiede vs. koneoppiminen
| Datatiede | Koneoppiminen |
| Datatiede on tieteidenvälinen ala, joka käyttää tieteellisiä menetelmiä, algoritmeja ja järjestelmiä tiedon poimimiseksi monista rakenteellisista ja jäsentämättömistä tiedoista. | Koneoppiminen on algoritmien ja tilastollisten mallien tieteellinen tutkimus. Tätä menetelmää käytetään tietyn tehtävän suorittamiseen. |
| Datatieteen tekniikka auttaa sinua luomaan oivalluksia tiedoista, jotka käsittelevät kaikkia reaalimaailman monimutkaisuuksia. | Koneoppimismenetelmä auttaa ennustamaan ja uusien tietokantojen tuloksen historiallisista tiedoista matemaattisten mallien avulla. |
| Lähes kaikki syötetyt tiedot luodaan ihmisen luettavassa muodossa, jonka ihmiset lukevat tai analysoivat. | Koneoppimisen syötetiedot muunnetaan etenkin käytetyille algoritmeille. |
| Datatiede voi toimia myös manuaalisten menetelmien kanssa, vaikka ne eivät olekaan kovin hyödyllisiä. | Koneoppimisalgoritmeja on vaikea toteuttaa manuaalisesti. |
| Datatiede on täydellinen prosessi. | Koneoppiminen on yksi vaihe koko tietojenkäsittelyprosessissa. |
| Datatiede ei ole tekoälyn (AI) osajoukko. | Koneoppimisteknologia on tekoälyn osajoukko. |
| Data Science -sovelluksessa käytettiin suurta RAM-muistia ja SSD-asemaa, mikä auttaa sinua voittamaan I / O-pullonkaulaongelmat. | Koneoppimisessa GPU: ita käytetään intensiivisiin vektoritoimintoihin. |
Tietojenkäsittelytekniikan haasteet
Tässä ovat tärkeitä tietojenkäsittelytekniikan haasteita
- Tarkkaan analysointiin tarvitaan laaja valikoima tietoja
- Ei riittävää datatieteen kyvykkyysjoukkoa
- Johto ei tarjoa taloudellista tukea tietojenkäsittelytiimille.
- Tietojen puuttuminen / vaikea saatavuus
- Data Science -tuloksia ei käytetä tehokkaasti liiketoiminnan päättäjissä
- Datatieteen selittäminen muille on vaikeaa
- Tietosuojakysymykset
- Merkittävän verkkotunnuksen asiantuntijan puute
- Jos organisaatio on hyvin pieni, sillä ei voi olla tietojenkäsittelytiimiä.
Koneoppimisen haasteet
Tässä ovat koneoppimismenetelmän ensisijaiset haasteet:
- Sieltä puuttuu tietoja tai monimuotoisuutta aineistosta.
- Kone ei voi oppia, jos tietoja ei ole käytettävissä. Lisäksi monimuotoisuuden puuttuva tietojoukko antaa koneelle vaikeaa aikaa.
- Koneella on oltava heterogeenisuus oppiakseen merkityksellisen oivalluksen.
- On epätodennäköistä, että algoritmi voi poimia tietoja, kun muunnelmia ei ole tai niitä on vain vähän.
- On suositeltavaa, että ryhmää kohden on vähintään 20 havaintoa, jotta kone voisi oppia oppimaan.
- Tämä rajoitus voi johtaa huonoon arviointiin ja ennustamiseen.
Datatieteen sovellukset
Tässä ovat datatieteen sovellus
Internet-haku:
Google-haku käyttää tietojenkäsittelytekniikkaa etsimään tiettyä tulosta sekunnin murto-osassa
Suositusjärjestelmät:
Luoda suositusjärjestelmä. Esimerkiksi "ehdotetut ystävät" Facebookissa tai ehdotetut videot "YouTubessa" kaikki tehdään datatieteen avulla.
Kuvan ja puheen tunnistus:
Puhe tunnistaa järjestelmät, kuten Siri, Google Assistant, Alexa käyttää datatieteen tekniikkaa. Lisäksi Facebook tunnistaa ystäväsi, kun lataat valokuvan heidän kanssaan.
Pelimaailma:
EA Sports, Sony, Nintendo, käyttävät tietojenkäsittelytekniikkaa. Tämä parantaa pelikokemustasi. Pelejä kehitetään nyt koneoppimistekniikoilla. Se voi päivittää itsensä, kun siirryt korkeammalle tasolle.
Online-hintavertailu:
PriceRunner, Junglee, Shopzilla työskentelevät tietojenkäsittelymekanismin parissa. Täältä tiedot haetaan asiaankuuluvilta verkkosivustoilta sovellusliittymien avulla.
Koneoppimisen sovellukset
Tässä ovat koneoppimisen sovellukset:
Automaatio:
Koneoppiminen, joka toimii täysin itsenäisesti kaikilla aloilla ilman ihmisen väliintuloa. Esimerkiksi robotit, jotka suorittavat olennaiset prosessivaiheet tuotantolaitoksissa.
Rahoitusala:
Koneoppimisen suosio kasvaa finanssialalla. Pankit käyttävät pääosin ML: ää etsimään malleja datasta, mutta myös petosten estämiseksi.
Hallituksen organisaatio:
Hallitus käyttää ML: ää julkisen turvallisuuden ja yleishyödyllisten palveluiden hallintaan. Otetaan esimerkki Kiinasta, jolla on massiivinen kasvojentunnistus. Hallitus käyttää tekoälyä estääkseen jaywalkerit.
Terveydenhuollon teollisuus:
Terveydenhuolto oli yksi ensimmäisistä toimialoista, joka käytti koneoppimista kuvan tunnistamisen kanssa.
Datatiede tai koneoppiminen - mikä on parempi?
Koneoppimismenetelmä on ihanteellinen tietojen mallin analysointiin, ymmärtämiseen ja tunnistamiseen. Tämän mallin avulla voit kouluttaa konetta automatisoimaan tehtäviä, jotka ovat tyhjentäviä tai mahdottomia ihmiselle. Lisäksi koneoppiminen voi tehdä päätöksiä ihmisen minimaalisella puuttumisella.
Toisaalta datatiede voi auttaa sinua havaitsemaan petokset edistyneiden koneoppimisalgoritmien avulla. Se auttaa myös estämään merkittävät rahalliset tappiot. Se auttaa sinua tekemään mielipiteiden analyysin asiakkaan brändiuskollisuuden arvioimiseksi.