Apprendimento automatico e scienza dei dati: confronto

Sai che ogni giorno vengono creati oltre 2,5 quintilioni di byte di dati? Secondo IBM, è stato previsto che il numero di posti di lavoro per ogni esperto di dati negli Stati Uniti aumenterà di 364.000 aperture a 2.720.000 entro il 2020.

Inoltre, è stato anche previsto che entro il 2020 verrà generata una stima di 1,7 MB di dati ogni secondo per ogni essere umano del pianeta. Immagina quanti dati ci sarebbero alla fine dell'anno. Quanto ancora entro la fine del decennio? È quindi ovvio che non possiamo gestire efficacemente i dati senza la scienza dei dati e l'apprendimento automatico .

La domanda scottante, quindi, è questa: come intendiamo elaborare questa mole di dati di grandi dimensioni? Ora, è qui che la scienza dei dati e l'apprendimento automatico entrano nel quadro più ampio. Dovrebbe interessarti sapere che le macchine hanno la capacità di apprendere da sole.

Sì, questo è molto possibile e in effetti realistico in questa era tecnologica in rapido sviluppo. Proprio come gli esseri umani, le macchine possono essere strutturate e progettate per imparare di più da una buona quantità di dati. L'apprendimento automatico diventa estremamente importante in modo che le macchine possano apprendere automaticamente dall'esperienza. Ciò avviene senza che le macchine debbano essere programmate in modo esplicito.

• Definizione di scienza dei dati
• Definizione di apprendimento automatico
• Qual è la differenza tra analisi dei dati e scienza dei dati

Cos'è la scienza dei dati

In una definizione semplice, la scienza dei dati implica l'analisi dei risultati ottenuti dai dati. Esplora i dati nella sua forma più semplice e basilare. Questo viene fatto per comprendere i modelli complessi, le inferenze di tendenze e i comportamenti dei registri di dati.

La scienza dei dati aiuta un'organizzazione a svelare le informazioni necessarie nei processi decisionali dell'azienda. Implica l'estrazione di informazioni utili dai dati. Per fare ciò, la scienza dei dati ottimizza una serie di altri metodi da diversi campi.

( Leggi anche: Cos'è la scienza dei dati? Tutto ciò che devi sapere)

Cos'è l'apprendimento automatico

Il concetto di machine learning implica l'insegnamento alle macchine come apprendere da sole senza la necessità di alcun intervento o aiuto umano. Alimenta i dati ai sistemi della macchina.

Ecco come funziona l'apprendimento automatico: inizia leggendo e studiando il campione di dati fornito. Questo viene fatto al fine di scoprire intuizioni e modelli necessari e benefici. Questi modelli vengono quindi utilizzati per sviluppare un modello in grado di prevedere con precisione l'esito di contingenze future.

Quindi valuta le prestazioni del modello utilizzando il campione di dati fornito. Questo processo continua finché la macchina non può apprendere automaticamente e collegare l'input all'output accurato. Tutti questi processi si verificano in assenza di un intervento umano.

Differenze tra scienza dei dati e apprendimento automatico

1. Scopo

   Scienza dei dati : l'ambito della scienza dei dati è incentrato sulla creazione di informazioni dettagliate ottenute dai dati che trattano tutte le complessità del mondo reale. Implica la comprensione dei requisiti dei dati, nonché il processo di estrazione dei dati, tra le altre attività.

   Machine Learning : d'altra parte, il machine learning si occupa della classificazione o previsione accurata del risultato per nuovi set di dati. Implica lo studio dei modelli dei dati storici attraverso l'uso di modelli matematici.

   L'ambito dell'apprendimento automatico entra in gioco solo nella fase di modellazione dei dati della scienza dei dati. In sostanza, non può esistere effettivamente al di fuori della scienza dei dati.

2. Dati

   Data Science : in termini di dati, la data science è un concetto che viene utilizzato nell'analisi dei big data. La scienza dei dati a questo proposito comprende la pulizia dei dati, la preparazione dei dati e l'analisi dei dati. Genera la maggior parte dei suoi dati di input sotto forma di dati di consumo umano. Questa forma di dati è progettata per essere letta e valutata dagli esseri umani. Di solito prende la struttura di dati tabulari o immagini.

   Inoltre, i dati elaborati nella scienza dei dati non devono necessariamente evolversi da una macchina o come risultato di un processo meccanico. Aiuta a recuperare, raccogliere, ingerire e trasformare grandi quantità di dati che sono chiamati collettivamente big data.

   La funzione della scienza dei dati è quella di strutturare i big data. Studia i big data per trovare modelli convincenti. Ciò consente alla scienza dei dati di consigliare ai dirigenti aziendali di implementare cambiamenti efficaci che rivoluzionerebbero un'azienda o un'organizzazione.

   Machine Learning : è necessario ricordare che a differenza della data science, i dati non sono l'obiettivo principale del machine learning. Invece, l'apprendimento è l'obiettivo principale per l'apprendimento automatico. È qui che si verifica un'altra importante divergenza tra apprendimento automatico e scienza dei dati .

   Nell'apprendimento automatico, i dati di input verranno generati ed elaborati specificamente per l'utilizzo dell'algoritmo. Esempi di questi progetti di dati nell'ambito dell'apprendimento automatico includono l'incorporamento di parole, il ridimensionamento delle funzionalità, l'aggiunta di funzionalità polinomiali ecc.

3. Complessità del sistema

   Data Science : la complessità del sistema nella scienza dei dati coinvolge le componenti che sarebbero impegnate nella gestione dei dati grezzi non strutturati in arrivo. Coinvolge numerosi componenti mobili che normalmente sono programmati da un sistema di sincronizzazione che armonizza i lavori liberi.

   L'operazione di data science può essere svolta anche con modalità manuali. Tuttavia, questo non sarebbe efficiente come quello degli algoritmi delle macchine.

   Machine Learning : in quasi tutte le situazioni, la complessità del sistema più predominante associata all'apprendimento automatico sono gli algoritmi e i concetti matematici su cui si basa il campo.

   Inoltre, i modelli di insieme di solito hanno diversi modelli di apprendimento automatico. Ciascuno di questi modelli avrà un effetto significativo sul risultato finale. Il funzionamento dell'apprendimento automatico utilizza numerose tecniche come la regressione e il clustering supervisionato.

   La complessità del sistema dell'apprendimento automatico coinvolge diversi tipi di algoritmi di apprendimento automatico. Alcuni dei più popolari includono la fattorizzazione delle matrici, il filtraggio collaborativo, il clustering, i consigli basati sul contenuto e molti altri.

4. Base di conoscenze e set di abilità necessarie

   Scienza dei dati : è pertinente per un data scientist possedere una conoscenza significativa delle competenze di dominio. Gli verrà inoltre richiesto di possedere competenze in materia di ETL(1) e di profilazione dei dati. È inoltre necessaria una notevole conoscenza di SQL(2), nonché esperienza con i sistemi NoSQL. B

   Fondamentalmente, è necessario che un data scientist comprenda e sia in grado di esibire tecniche di reporting e visualizzazione standard. In genere, una prospettiva nel campo della scienza dei dati deve lavorare per possedere competenze significative nell'analisi, nella programmazione e nella conoscenza del dominio.

   

   Avere una carriera di grande successo come data scientist richiede le seguenti competenze:

   • Una forte conoscenza di Scala, SAS, Python, R.
   • Capacità di valutare numerose funzioni analitiche
   • La capacità di prevedere i risultati futuri sulla base di modelli di set di dati passati.
   • Una ragionevole conoscenza dell'apprendimento automatico
   • Capacità di lavorare con dati non strutturati. Questi dati possono essere ottenuti da diverse fonti come social media, video ecc.
   • Una buona esperienza nella codifica di database SQL è anche un vantaggio per diventare molto ricercato nel mondo della scienza dei dati. In effetti, l'analisi dei dati e l'apprendimento automatico contano come uno dei numerosi metodi e processi impiegati nelle attività di scienza dei dati.

   Machine Learning : il requisito principale per un esperto di machine learning è un solido background nella comprensione della matematica. È altrettanto necessario avere una forte conoscenza della programmazione Python/R. Un esperto di machine learning dovrebbe essere in grado di eseguire operazioni di data wrangling con SQL.

   La visualizzazione specifica del modello è anche un requisito di base per l'apprendimento automatico. Di seguito è riportato un punto culminante delle competenze di base della carriera che aiuterebbero un potenziale cliente ad avanzare in modo significativo nel dominio dell'apprendimento automatico:

   • Una profonda conoscenza di come programmare
   • Conoscenza di probabilità e statistica
   • Competenze sulla valutazione dei dati e sulla modellazione dei dati
   • Conoscenza approfondita dei fondamenti dell'informatica
   • Una comprensione della codifica in linguaggi di programmazione come Java, Lisp, R, Python ecc.

5. Specifiche hardware:

   Data Science : le specifiche hardware qui dovrebbero essere sistemi scalabili orizzontalmente. Questo perché la scienza dei dati implica la gestione dei big data. Inoltre, l'hardware nella scienza dei dati dovrebbe essere di RAM e SSD elevati. Questo per garantire il superamento del collo di bottiglia di I/O.

   Machine Learning : le specifiche hardware per il machine learning sono costituite da GPU. Ciò è necessario per eseguire operazioni vettoriali intensive. Inoltre, il mondo del machine learning si sta evolvendo per utilizzare versioni più potenti come le TPU.

6. Componenti

   Data Science: è risaputo che la data science abbraccia l'intera rete di dati. I componenti della scienza dei dati includono:

   • Raccolta e profilazione dei dati – pipeline ETL (Extract Transform Load) e lavori di profilazione
   • Calcolo distribuito ed elaborazione di dati scalabili.
   • Intelligence automatizzata per consigli online e rilevamento delle frodi.
   • Esplorazione e visualizzazione dei dati per la migliore intuizione dei dati.
   • Dashboard e BI predefiniti
   • Sicurezza dei dati, backup dei dati, recupero dei dati e ingegneria dei dati per garantire l'accesso a tutte le forme di dati.
   • Attivazione in modalità produzione
   • Decisioni automatizzate per eseguire la logica aziendale tramite qualsiasi algoritmo di apprendimento automatico.

   Machine Learning : le componenti tipiche del machine learning sono:

   • Comprendere il problema per trovare una soluzione efficiente per il problema.
   • Esplorazione dei dati: attraverso la visualizzazione dei dati per avere un'idea delle funzionalità da utilizzare nel modello di apprendimento automatico.
   • Preparazione dei dati: questo componente dell'apprendimento automatico implica la valutazione di una serie di possibili soluzioni ai problemi relativi ai dati per assicurarsi che i valori di tutte le funzionalità rientrino nello stesso intervallo.
   • Modellazione e formazione dei dati: questa componente prevede la selezione dei dati in base al tipo di problema e al tipo di set di funzionalità

7. Misurazioni di prestazione

   Scienza dei dati : sulla base di questo fattore, le misure delle prestazioni della scienza dei dati non sono standardizzate. Questo perché la misura della performance cambia da caso a caso. Di solito, sarà una denotazione dei limiti di concorrenza nell'accesso ai dati, nella capacità di visualizzazione interattiva, nella qualità dei dati, nella tempestività dei dati, nella capacità di interrogazione ecc.

   Machine learning : d'altra parte, le misure delle prestazioni nei modelli di machine learning sono sempre trasparenti. Questo perché ogni algoritmo possiede una misura per denotare quanto efficace o inefficace il modello descrive i dati campione che sono stati forniti. Ad esempio, Root Mean Square Error (RME) viene utilizzato nella regressione lineare come denotazione di un errore nel modello.

8. Metodologia di sviluppo

   Scienza dei dati : in termini di sviluppo della metodologia, i progetti di scienza dei dati sono simili ai progetti di ingegneria con punti di riferimento ben definiti.

   Machine Learning : tuttavia, lo sviluppo della metodologia dell'apprendimento automatico è più allineato per assomigliare ai formati di ricerca. Questo perché la prima fase è più una formulazione di ipotesi, seguita da tentativi di dimostrare l'ipotesi con i dati disponibili.

9. Visualizzazione

   Scienza dei dati : in genere, la visualizzazione della scienza dei dati si riferisce ai dati utilizzando direttamente qualsiasi rappresentazione grafica comune come grafici a torta e grafici a barre, tra gli altri.

   Apprendimento automatico : qui, le visualizzazioni vengono utilizzate per rappresentare un modello matematico di dati campione. Ad esempio, potrebbe comportare la visualizzazione di una matrice confusa di una classificazione multiclasse. Ciò, implicitamente, aiuterebbe nella rapida identificazione di aspetti positivi e negativi falsi.

10. Le lingue

    Scienza dei dati : in genere, il mondo della scienza dei dati utilizza linguaggi di elaborazione comuni come SQL e linguaggi simili a SQL come Spark SQL, HiveQL ecc. Inoltre, la scienza dei dati utilizza anche linguaggi di scripting per l'elaborazione dei dati comuni come Perl, Awk, Sed e molti di più. Inoltre, un'altra categoria di linguaggi comunemente usati nella scienza dei dati sono linguaggi specifici del framework e ben supportati come Java per Hadoop e Scale for Spark, tra gli altri.

    Apprendimento automatico : dall'altro lato della medaglia, il mondo dell'apprendimento automatico utilizza principalmente Python e R come principali linguaggi di calcolo. Nei tempi contemporanei, Python è ampiamente accettato poiché i moderni esperti di deep learning ricorrono principalmente a Python. È inoltre necessario ricordare che SQL è ugualmente necessario nei processi di apprendimento automatico, soprattutto nella fase di esplorazione dei dati.

Conclusione

In conclusione, il machine learning migliora i processi di data science. Ciò viene fatto fornendo una serie di algoritmi utili per la modellazione dei dati, l'esplorazione dei dati e il processo decisionale, ecc. La scienza dei dati fa la sua parte combinando una serie di algoritmi di apprendimento automatico per fare previsioni accurate sui risultati futuri delle decisioni.

Per quanto abbiamo discusso le differenze tra data science e machine learning , è necessario spiegare che entrambi i campi sono intrecciati e si aiutano a vicenda nelle loro varie funzioni.

Il mondo dell'archiviazione dei dati sta avanzando rapidamente e non puoi permetterti di rimanere indietro. Inizia oggi stesso il treno tra scienza dei dati e apprendimento automatico e ottimizza questi campi per migliorare le tue decisioni aziendali.

Altre risorse utili:

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