Pembelajaran Mesin vs Ilmu Data – Perbandingan

Tahukah Anda bahwa lebih dari 2,5 triliun byte data dibuat setiap hari? Menurut IBM, telah diperkirakan bahwa jumlah pekerjaan untuk setiap pakar data di Amerika Serikat akan meningkat sebesar 364.000 lowongan menjadi 2.720.000 pada tahun 2020.

Selain itu, juga telah diprediksi bahwa pada tahun 2020, perkiraan 1,7 MB data akan dihasilkan setiap detik untuk setiap manusia di planet ini. Bayangkan berapa banyak data ini pada akhir tahun. Berapa banyak lagi pada akhir dekade ini? Oleh karena itu jelas bahwa kita tidak dapat menangani data secara efektif tanpa ilmu data dan pembelajaran mesin .

Oleh karena itu, pertanyaan yang membara adalah: bagaimana kami bermaksud memproses sejumlah besar data ini? Sekarang, di sinilah ilmu data vs pembelajaran mesin menjadi gambaran yang lebih besar. Seharusnya menarik bagi Anda untuk mengetahui bahwa mesin memiliki kapasitas untuk belajar sendiri.

Ya, ini sangat mungkin dan sebenarnya realistis di era teknologi yang berkembang pesat ini. Sama seperti manusia, mesin dapat disusun dan dirancang untuk belajar lebih banyak dari jumlah data yang baik. Machine learning menjadi sangat penting agar mesin diaktifkan untuk belajar dari pengalaman secara otomatis. Ini dilakukan tanpa mesin perlu diprogram secara eksplisit.

• Definisi Ilmu Data
• Definisi Pembelajaran Mesin
• Apa Perbedaan antara Analisis Data dan Ilmu Data?

Apa itu Ilmu Data?

Dalam definisi sederhana, ilmu data melibatkan analisis hasil yang didapat dari data. Ini mengeksplorasi data dalam bentuk yang paling sederhana dan paling dasar. Ini dilakukan untuk memahami pola kompleks, inferensi tren, dan perilaku log data.

Ilmu data membantu organisasi untuk mengungkap wawasan yang diperlukan dalam proses pengambilan keputusan bisnis. Ini melibatkan ekstraksi informasi yang berguna dari data. Untuk melakukan ini, ilmu data mengoptimalkan sejumlah metode lain dari berbagai bidang.

( Baca Juga: Apa Itu Ilmu Data? Semua yang Perlu Anda Ketahui)

Apa itu Pembelajaran Mesin

Konsep pembelajaran mesin melibatkan mesin pengajaran bagaimana belajar sendiri tanpa perlu campur tangan atau bantuan manusia. Ini memberi makan data ke sistem mesin.

Inilah cara kerja pembelajaran mesin: dimulai dengan membaca dan mempelajari sampel data yang diberikan. Hal ini dilakukan untuk menemukan wawasan dan pola yang diperlukan dan bermanfaat. Oleh karena itu, pola-pola ini digunakan untuk mengembangkan model yang secara akurat akan memprediksi hasil kontinjensi di masa depan.

Kemudian mengevaluasi kinerja model dengan memanfaatkan sampel data yang diberikan. Proses ini berlanjut hingga mesin dapat belajar secara otomatis dan menghubungkan input ke output yang akurat. Semua proses ini terjadi tanpa adanya campur tangan manusia.

Perbedaan Antara Ilmu Data dan Pembelajaran Mesin

1. Cakupan

   Ilmu Data : Ruang lingkup ilmu data berpusat pada penciptaan wawasan yang diperoleh dari data yang berhubungan dengan semua kompleksitas dunia nyata. Ini memerlukan pemahaman tentang persyaratan data, serta proses penggalian data, di antara tugas-tugas lainnya.

   Pembelajaran Mesin : di sisi lain, pembelajaran mesin berkaitan dengan klasifikasi atau prediksi hasil yang akurat untuk kumpulan data baru. Ini memerlukan mempelajari pola data historis melalui penggunaan model matematika.

   Cakupan pembelajaran mesin hanya berperan dalam fase pemodelan data ilmu data. Intinya, itu tidak bisa secara efektif ada di luar ilmu data.

2. Data

   Ilmu Data : dalam hal data, ilmu data adalah konsep yang digunakan dalam analisis data besar. Ilmu data dalam hal ini meliputi pembersihan data, penyiapan data, dan analisis data. Ini menghasilkan sebagian besar data inputnya dalam bentuk data konsumsi manusia. Bentuk data ini dirancang untuk dibaca dan dievaluasi oleh manusia. Biasanya dibutuhkan struktur data tabular atau gambar.

   Selain itu, data yang diproses dalam ilmu data tidak harus berevolusi dari mesin atau sebagai hasil dari proses mekanis. Ini membantu dalam mengambil, mengumpulkan, mencerna, dan mengubah sejumlah besar data yang secara kolektif disebut data besar.

   Ini adalah fungsi dari ilmu data untuk membawa struktur ke data besar. Ini mempelajari data besar untuk menemukan pola yang menarik. Hal ini memungkinkan ilmu data untuk menyarankan eksekutif bisnis untuk menerapkan perubahan efektif yang akan merevolusi bisnis atau organisasi.

   Pembelajaran Mesin : perlu disebutkan bahwa tidak seperti ilmu data, data bukanlah fokus utama untuk pembelajaran mesin. Sebaliknya, pembelajaran adalah fokus utama untuk pembelajaran mesin. Di sinilah perbedaan besar lainnya terjadi antara pembelajaran mesin vs ilmu data .

   Dalam pembelajaran mesin, data input akan dihasilkan dan diproses khusus untuk penggunaan algoritma. Contoh desain data ini dalam pembelajaran mesin termasuk penyematan kata, penskalaan fitur, penambahan fitur polinomial, dll.

3. Kompleksitas Sistem

   Ilmu Data : kompleksitas sistem dalam ilmu data melibatkan komponen-komponen yang akan terlibat dalam pengelolaan data mentah tidak terstruktur yang datang. Ini melibatkan banyak komponen bergerak yang biasanya dijadwalkan oleh sistem sinkronisasi yang menyelaraskan pekerjaan bebas.

   Pengoperasian data science juga dapat dilakukan dengan cara manual. Namun, ini tidak akan seefisien algoritma mesin.

   Pembelajaran Mesin : di hampir setiap situasi, kompleksitas sistem paling dominan yang dikaitkan dengan pembelajaran mesin adalah algoritma dan konsep matematika yang menjadi dasar bidang tersebut dibangun.

   Selanjutnya, model ensemble biasanya memiliki beberapa model pembelajaran mesin. Masing-masing model ini akan memiliki pengaruh yang signifikan terhadap hasil akhir. Pengoperasian pembelajaran mesin menggunakan banyak teknik seperti regresi dan pengelompokan terawasi.

   Kompleksitas sistem pembelajaran mesin melibatkan berbagai jenis algoritma pembelajaran mesin. Beberapa yang paling populer termasuk faktorisasi matriks, penyaringan kolaboratif, pengelompokan, rekomendasi berbasis konten, dan banyak lagi.

4. Basis Pengetahuan dan Perangkat Keterampilan yang Diperlukan

   Ilmu Data : penting bagi seorang ilmuwan data untuk memiliki pengetahuan yang signifikan tentang keahlian domain. Dia juga akan diminta untuk memiliki ETL(1) dan keterampilan pembuatan profil data. Pengetahuan yang luar biasa tentang SQL (2) juga diperlukan, serta keahlian dengan sistem NoSQL. B

   Pada dasarnya, seorang data scientist perlu memahami dan mampu menunjukkan teknik pelaporan dan visualisasi standar. Biasanya, seorang calon di bidang ilmu data harus bekerja untuk memiliki keterampilan yang signifikan dalam analitik, pemrograman, dan pengetahuan domain.

   

   Memiliki karir yang sangat sukses sebagai ilmuwan data membutuhkan keterampilan berikut:

   • Pengetahuan yang kuat tentang Scala, SAS, Python, R.
   • Kemampuan untuk mengevaluasi berbagai fungsi analitis
   • Kemampuan untuk meramalkan hasil masa depan berdasarkan pola kumpulan data masa lalu.
   • Pengetahuan yang masuk akal tentang pembelajaran mesin
   • Kemampuan untuk bekerja dengan data yang tidak terstruktur. Data ini dapat diperoleh dari beberapa sumber seperti media sosial, video, dll.
   • Pengalaman yang baik dalam pengkodean database SQL juga merupakan keuntungan menjadi sangat dicari di dunia ilmu data. Faktanya, analitik data dan pembelajaran mesin dianggap sebagai salah satu dari banyak metode dan proses yang digunakan dalam aktivitas ilmu data.

   Pembelajaran Mesin : persyaratan utama untuk ahli dalam pembelajaran mesin adalah latar belakang yang kuat dalam pemahaman matematika. Sama pentingnya untuk memiliki pengetahuan yang kuat dalam pemrograman Python/R. Seorang ahli pembelajaran mesin harus dapat melakukan perselisihan data dengan SQL.

   Visualisasi khusus model juga merupakan persyaratan dasar untuk pembelajaran mesin. Di bawah ini adalah sorotan keterampilan karir dasar yang akan membantu prospek maju secara signifikan dalam domain pembelajaran mesin:

   • Pengetahuan mendalam tentang cara memprogram
   • Pengetahuan tentang probabilitas dan statistik
   • Keterampilan dalam evaluasi data dan pemodelan data
   • Pengetahuan ahli dalam dasar-dasar komputer
   • Pemahaman tentang coding dalam bahasa pemrograman seperti Java, Lisp, R, Python dll.

5. Spesifikasi Perangkat Keras:

   Ilmu Data : spesifikasi perangkat keras di sini harus sistem yang dapat diskalakan secara horizontal. Ini karena ilmu data melibatkan penanganan data besar. Selain itu, perangkat keras dalam ilmu data harus memiliki RAM dan SSD yang tinggi. Ini untuk memastikan mengatasi kemacetan I/O.

   Pembelajaran Mesin : spesifikasi perangkat keras untuk pembelajaran mesin terdiri dari GPU. Ini diperlukan untuk melakukan operasi vektor intensif. Selain itu, dunia pembelajaran mesin berkembang untuk menggunakan versi yang lebih kuat seperti TPU.

6. Komponen

   Ilmu Data: diketahui secara luas bahwa ilmu data mencakup seluruh jaringan data. Komponen ilmu data meliputi:

   • Mengumpulkan dan membuat profil data – ETL (Extract Transform Load) pipeline dan pekerjaan pembuatan profil
   • Komputasi terdistribusi dan pemrosesan data yang dapat diskalakan.
   • Kecerdasan otomatis untuk rekomendasi online dan deteksi penipuan.
   • Eksplorasi dan visualisasi data untuk intuisi data terbaik.
   • Dasbor dan BI yang telah ditentukan sebelumnya
   • Keamanan data, backup data, pemulihan data dan rekayasa data untuk memastikan semua bentuk data dapat diakses.
   • Aktivasi dalam mode produksi
   • Keputusan otomatis untuk menjalankan logika bisnis melalui algoritme pembelajaran mesin apa pun.

   Pembelajaran Mesin : komponen khas pembelajaran mesin adalah:

   • Memahami masalah untuk menemukan solusi yang efisien untuk masalah tersebut.
   • Eksplorasi data – melalui visualisasi data untuk mendapatkan intuisi fitur yang akan digunakan dalam model pembelajaran mesin.
   • Persiapan data – komponen pembelajaran mesin ini melibatkan evaluasi sejumlah kemungkinan solusi untuk masalah data untuk memastikan bahwa nilai pasti dari semua fitur berada dalam kisaran yang sama.
   • Pemodelan dan Pelatihan Data – komponen ini melibatkan pemilihan data berdasarkan jenis masalah dan jenis kumpulan fitur

7. Ukuran kinerja

   Ilmu data : berdasarkan faktor ini, ukuran kinerja ilmu data tidak distandarisasi. Ini karena ukuran kinerja berubah dari kasus ke kasus. Biasanya, ini akan menjadi denotasi batas konkurensi dalam akses data, kemampuan visualisasi interaktif, kualitas data, ketepatan waktu data, kemampuan kueri, dll.

   Pembelajaran mesin : di sisi lain, ukuran kinerja dalam model pembelajaran mesin selalu transparan. Hal ini karena setiap algoritma akan memiliki ukuran untuk menunjukkan seberapa efektif atau tidak efektif model tersebut menggambarkan sampel data yang telah disediakan. Misalnya, Root Mean Square Error (RME) digunakan dalam Regresi Linier sebagai denotasi kesalahan dalam model.

8. Metodologi Pengembangan

   Ilmu data : dalam hal pengembangan metodologi, proyek ilmu data mirip dengan proyek rekayasa dengan landmark yang terdefinisi dengan baik.

   Machine Learning : namun, pengembangan metodologi machine learning lebih diselaraskan dengan format penelitian. Hal ini karena tahap pertama lebih merupakan perumusan hipotesis, yang dilanjutkan dengan upaya pembuktian hipotesis dengan data yang tersedia.

9. visualisasi

   Ilmu data : biasanya, visualisasi ilmu data mengacu pada data secara langsung menggunakan representasi grafis umum seperti diagram lingkaran dan diagram batang.

   Pembelajaran mesin : di sini, visualisasi digunakan untuk merepresentasikan model matematis dari data sampel. Misalnya, ini dapat melibatkan visualisasi matriks yang membingungkan dari klasifikasi multikelas. Implikasinya, ini akan membantu dalam identifikasi cepat hal-hal positif dan negatif yang tidak benar.

10. Bahasa

    Ilmu data : biasanya, dunia ilmu data menggunakan bahasa komputasi umum seperti SQL, dan bahasa mirip SQL seperti Spark SQL, HiveQL, dll. Selain itu, ilmu data juga menggunakan bahasa skrip pemrosesan data umum seperti Perl, Awk, Sed dan banyak lagi. lagi. Selain itu, kategori lain dari bahasa yang populer digunakan dalam ilmu data adalah bahasa khusus kerangka kerja dan didukung dengan baik seperti Java untuk Hadoop, dan Skala untuk Spark, antara lain.

    Pembelajaran mesin : di sisi lain, dunia pembelajaran mesin terutama menggunakan Python dan R sebagai bahasa komputasi utamanya. Di zaman kontemporer, Python diterima secara luas karena pakar pembelajaran mendalam modern sebagian besar beralih ke Python. Perlu juga disebutkan bahwa SQL sama pentingnya dalam proses pembelajaran mesin, terutama dalam fase eksplorasi data.

Kesimpulan

Kesimpulannya, pembelajaran mesin meningkatkan proses ilmu data. Hal ini dilakukan dengan menyediakan satu set algoritme yang berguna untuk pemodelan data, eksplorasi data, dan pengambilan keputusan, dll. Ilmu data melakukan bagiannya dengan menggabungkan serangkaian algoritme pembelajaran mesin untuk membuat prediksi akurat tentang hasil keputusan di masa mendatang.

Sejauh yang telah kita bahas perbedaan antara ilmu data dan pembelajaran mesin , perlu dijelaskan bahwa kedua bidang tersebut saling terkait, dan mereka saling membantu dalam berbagai fungsinya.

Dunia penyimpanan data berkembang pesat dan Anda tidak boleh ketinggalan. Ikuti pelatihan ilmu data vs pembelajaran mesin hari ini dan optimalkan bidang ini untuk meningkatkan keputusan bisnis Anda.

Sumber Daya Berguna Lainnya:

Ilmu Data atau Rekayasa Perangkat Lunak – Perbandingan

Analisis Data vs Ilmu Data – Perbandingan

Apa Perbedaan Antara AI dan ML

Alat Ilmu Data Terbaik Untuk Ilmuwan Data

25 Podcast Ilmu Data Super yang Wajib Kamu Ikuti di Tahun 2020

Bagaimana Pembelajaran Mesin Meningkatkan Proses Bisnis