機械学習とデータサイエンス–比較
公開: 2020-05-14毎日2.5兆バイトを超えるデータが作成されていることをご存知ですか？ IBMによると、米国のすべてのデータ専門家の求人数は、2020年までに364,000件増加して272万件になると予測されています。
さらに、2020年までに、地球上のすべての人間について毎秒1.7MBのデータが生成されると予測されています。 これが年末にどれだけのデータになるか想像してみてください。 10年の終わりまでにどれだけ多くなりますか？ したがって、データサイエンスと機械学習なしではデータを効果的に処理できないことは明らかです。
したがって、非常に重要な問題は、この量の大量のデータをどのように処理するつもりなのかということです。 ここで、データサイエンスと機械学習の全体像が明らかになります。 機械にはそれ自体で学習する能力があることを知っておくと興味深いでしょう。
はい、これは非常に可能であり、実際、この急速に発展している技術の時代において現実的です。 人間と同じように、機械は大量のデータからより多くを学ぶように構造化および設計することができます。 機械学習は、機械が経験から自動的に学習できるようにするために非常に重要になります。 これは、マシンを明示的にプログラムする必要なしに実行されます。
- データサイエンスの定義
- 機械学習の定義
- データ分析とデータサイエンスの違いは何ですか
データサイエンスとは
簡単に言うと、データサイエンスには、データから得られた結果の分析が含まれます。 最も単純で最も基本的な形式でデータを調査します。 これは、データログの複雑なパターン、傾向の推測、および動作を理解するために行われます。
データサイエンスは、組織がビジネスの意思決定プロセスに必要な洞察を解明するのに役立ちます。 これには、データからの有用な情報の抽出が含まれます。 これを行うために、データサイエンスは、さまざまな分野の他の多くの方法を最適化します。
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機械学習とは
機械学習の概念には、人間の介入や支援を必要とせずに、機械に自分で学習する方法を教えることが含まれます。 機械システムにデータを送ります。
機械学習の仕組みは次のとおりです。まず、指定されたデータサンプルを読み取って学習します。 これは、必要で有益な洞察とパターンを発見するために行われます。 したがって、これらのパターンは、将来の不測の事態の結果を正確に予測するモデルを開発するために使用されます。
次に、指定されたデータサンプルを利用して、モデルのパフォーマンスを評価します。 このプロセスは、マシンが自動学習して入力を正確な出力にリンクできるようになるまで続きます。 これらのプロセスはすべて、人間の介入がない場合に発生します。
データサイエンスと機械学習の違い
範囲
データサイエンス：データサイエンスの範囲は、現実世界のすべての複雑さを扱うデータから得られる洞察の作成に集中しています。 これには、データ要件の理解、および他のタスクの中でも特にデータを抽出するプロセスが含まれます。
機械学習：一方、機械学習は、新しいデータセットの結果の正確な分類または予測を扱います。 これには、数学モデルを使用して履歴データのパターンを調査することが含まれます。
機械学習の範囲は、データサイエンスのデータモデリングフェーズでのみ機能します。 本質的に、それはデータサイエンスの外に効果的に存在することはできません。
データ
データサイエンス：データの観点から、データサイエンスはビッグデータの分析に使用される概念です。 この点でのデータサイエンスは、データクレンジング、データ準備、およびデータ分析で構成されます。 入力データの大部分を人間の消耗品データの形式で生成します。 この形式のデータは、人間が読み取って評価するように設計されています。 通常、表形式のデータまたは画像の構造を取ります。
さらに、データサイエンスで処理されるデータは、必ずしも機械から、または機械的プロセスの結果として進化する必要はありません。 まとめてビッグデータと呼ばれる大量のデータの取得、収集、取り込み、変換に役立ちます。
ビッグデータに構造をもたらすのはデータサイエンスの機能です。 説得力のあるパターンを見つけるためにビッグデータを研究します。 これにより、データサイエンスは、ビジネスや組織に革命をもたらす効果的な変更を実装するように経営幹部にアドバイスすることができます。
機械学習：データサイエンスとは異なり、データは機械学習の主な焦点ではないことに言及する必要があります。 代わりに、学習は機械学習の主な焦点です。 これは、機械学習とデータサイエンスの間で別の大きな相違が発生する場所です。
機械学習では、入力データはアルゴリズムの使用のために特別に生成および処理されます。 機械学習でのこれらのデータ設計の例には、単語の埋め込み、特徴のスケーリング、多項式の特徴の追加などが含まれます。
システムの複雑さ
データサイエンス：データサイエンスのシステムの複雑さには、非構造化生データの管理に関与するコンポーネントが含まれます。 これには、通常、無料のジョブを調和させる同期システムによってスケジュールされる多数の移動コンポーネントが含まれます。
データサイエンスの操作は、手動で実行することもできます。 ただし、これはマシンアルゴリズムほど効率的ではありません。
機械学習：ほとんどすべての状況で、機械学習に関連する最も支配的なシステムの複雑さは、フィールドが構築されているアルゴリズムと数学的概念です。
さらに、アンサンブルモデルには通常、いくつかの機械学習モデルがあります。 これらの各モデルは、最終的な結果に大きな影響を及ぼします。 機械学習の操作では、回帰や教師ありクラスタリングなどの多数の手法を利用します。
機械学習のシステムの複雑さには、さまざまなタイプの機械学習アルゴリズムが含まれます。 最も人気のあるものには、マトリックス因数分解、協調フィルタリング、クラスタリング、コンテンツベースの推奨事項などがあります。
必要な知識ベースとスキルセット
データサイエンス：データサイエンティストは、ドメインの専門知識に関する重要な知識を持っていることが適切です。 また、ETL（1）とデータプロファイリングのスキルも必要になります。 SQL（2）に関する優れた知識と、NoSQLシステムに関する専門知識も必要です。 B
基本的に、データサイエンティストは、標準的なレポートおよび視覚化手法を理解し、展示できる必要があります。 通常、データサイエンスの分野の見込み客は、分析、プログラミング、およびドメイン知識の重要なスキルを身に付けることに向けて取り組む必要があります。
データサイエンティストとして非常に成功したキャリアを得るには、次のスキルが必要です。
- Scala、SAS、Python、Rに関する深い知識。
- 多数の分析機能を評価する能力
- 過去のデータセットのパターンに基づいて将来の結果を予測する機能。
- 機械学習に関する合理的な知識
- 非構造化データを処理する機能。 これらのデータは、ソーシャルメディア、ビデオなどのいくつかのソースから取得される場合があります。
- SQLデータベースコーディングの優れた経験は、データサイエンスの世界で非常に求められるようになるための利点でもあります。 実際、データ分析と機械学習は、データサイエンスの活動で採用されている数多くの方法とプロセスの1つとして数えられています。
機械学習：機械学習の専門家の主な要件は、数学の理解における強力なバックグラウンドです。 Python / Rプログラミングに関する深い知識も同様に必要です。 機械学習の専門家は、SQLを使用してデータラングリングを実行できる必要があります。
モデル固有の視覚化も、機械学習の基本的な要件です。 以下は、機械学習の分野で見込み客が大幅に進歩するのに役立つ基本的なキャリアスキルのハイライトです。
- プログラミング方法に関する深い知識
- 確率と統計の知識
- データ評価とデータモデリングのスキル
- コンピュータの基礎に関する専門知識
- Java、Lisp、R、Pythonなどのプログラミング言語でのコーディングの理解。
ハードウェア仕様：
データサイエンス：ここでのハードウェア仕様は、水平方向にスケーラブルなシステムである必要があります。 これは、データサイエンスにはビッグデータの処理が含まれるためです。 さらに、データサイエンスのハードウェアは、高RAMとSSDである必要があります。 これは、I / Oのボトルネックを確実に克服するためです。
機械学習：機械学習のハードウェア仕様はGPUで構成されています。 これは、集中的なベクトル演算を実行するために必要です。 さらに、機械学習の世界は、TPUのようなより強力なバージョンを使用するように進化しています。
コンポーネント
データサイエンス：データサイエンスはデータネットワーク全体を網羅していることは広く知られています。 データサイエンスのコンポーネントには、次のものが含まれます。
- データの収集とプロファイリング– ETL（Extract Transform Load）パイプラインとプロファイリングジョブ
- スケーラブルなデータの分散コンピューティングと処理。
- オンライン推奨と不正検出のための自動化されたインテリジェンス。
- データの最高の直感のためのデータの探索と視覚化。
- 事前定義されたダッシュボードとBI
- データセキュリティ、データバックアップ、データリカバリ、およびデータエンジニアリングにより、あらゆる形式のデータに確実にアクセスできるようにします。
- 本番モードでのアクティベーション
- 機械学習アルゴリズムを介してビジネスロジックを実行するための自動決定。
機械学習：機械学習の一般的なコンポーネントは次のとおりです。
- 問題を理解して、問題の効率的な解決策を見つけます。
- データ探索–機械学習モデルで使用される機能の直感を取得するためのデータ視覚化による。
- データの準備–機械学習のこのコンポーネントでは、データの問題に対するいくつかの可能な解決策を評価して、すべての機能の値が同じ範囲内にあることを確認します。
- データモデリングとトレーニング–このコンポーネントには、問題の種類と機能セットの種類に基づいたデータの選択が含まれます
パフォーマンス測定
データサイエンス：この要素に基づいて、データサイエンスのパフォーマンス測定値は標準化されていません。 これは、パフォーマンス測定値がケースごとに異なるためです。 通常、これは、データアクセス、インタラクティブな視覚化機能、データ品質、データの適時性、クエリ機能などの同時実行制限を示します。
機械学習：一方、機械学習モデルのパフォーマンス測定値は常に透過的です。 これは、各アルゴリズムが、提供されたサンプルデータをモデルがどの程度効果的または非効果的に記述しているかを示す尺度を備えているためです。 たとえば、線形回帰では、モデルのエラーの表示として二乗平均平方根誤差（RME）が使用されます。
開発方法論
データサイエンス：方法論の開発という点では、データサイエンスプロジェクトは、明確に定義されたランドマークを持つエンジニアリングプロジェクトに似ています。
機械学習：ただし、機械学習の方法論の開発は、研究形式に似たものになっています。 これは、最初の段階が仮説の定式化であり、その後に利用可能なデータを使用して仮説を証明する試みが続くためです。
視覚化
データサイエンス：通常、データサイエンスの視覚化とは、円グラフや棒グラフなどの一般的なグラフィック表現を使用してデータを直接参照することです。
機械学習：ここでは、視覚化を使用してサンプルデータの数学的モデルを表現します。 たとえば、マルチクラス分類の混同行列の視覚化が含まれる場合があります。 これは含意によって、真でないポジティブとネガティブの迅速な識別に役立ちます。
言語
データサイエンス：通常、データサイエンスの世界では、SQLなどの一般的なコンピューティング言語と、Spark SQL、HiveQLなどのSQLに似た言語が使用されます。さらに、データサイエンスでは、Perl、Awk、Sedなどの一般的なデータ処理スクリプト言語も使用されます。もっと。 さらに、データサイエンスで広く使用されている言語の別のカテゴリは、Java forHadoopやScalefor Sparkなど、フレームワーク固有の十分にサポートされている言語です。
機械学習：コインの反対側では、機械学習の世界では主にPythonとRを主要なコンピューティング言語として使用しています。 現代の深層学習の専門家は主にPythonに頼っているため、Pythonは広く受け入れられています。 また、SQLは機械学習プロセス、特にデータ探索フェーズでも同様に必要であることに言及する必要があります。
結論
結論として、機械学習はデータサイエンスのプロセスを強化します。 これは、データモデリング、データ探索、意思決定などに役立つ一連のアルゴリズムを提供することによって行われます。データサイエンスは、決定の将来の結果を正確に予測するために、一連の機械学習アルゴリズムを組み合わせることによってその役割を果たします。
データサイエンスと機械学習の違いについて説明した限りでは、両方の分野が絡み合っており、さまざまな機能で互いに助け合っていることを説明する必要があります。
データストレージの世界は急速に進歩しており、取り残されるわけにはいきません。 今日、データサイエンスと機械学習のトレーニングに参加し、これらの分野を最適化してビジネス上の意思決定を改善してください。
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