머신 러닝 대 데이터 과학 - 비교
게시 됨: 2020-05-14매일 25000000000000000000 바이트 이상의 데이터가 생성된다는 것을 알고 계십니까? IBM에 따르면 2020년까지 미국에서 모든 데이터 전문가의 일자리 수가 364,000개 증가하여 2,720,000개로 증가할 것으로 예측되었습니다.
또한 2020년까지 지구상의 모든 인간에 대해 초당 1.7MB의 데이터가 생성될 것으로 예측되었습니다. 이것이 연말에 얼마나 많은 데이터가 될지 상상해보십시오. 10년 말까지 얼마나 더? 따라서 데이터 과학 및 기계 학습 없이는 데이터를 효과적으로 처리할 수 없음이 분명합니다.
따라서 불타는 질문은 이 양의 대용량 데이터를 어떻게 처리할 것인가입니다. 이제 데이터 과학 대 기계 학습 이 더 큰 그림으로 등장합니다. 기계가 스스로 학습할 수 있는 능력이 있다는 것을 아는 것은 흥미로울 것입니다.
그렇습니다. 이것은 빠르게 발전하는 기술 시대에 매우 가능하고 사실 현실적입니다. 인간과 마찬가지로 기계도 많은 양의 데이터에서 더 많은 것을 배우도록 구조화되고 설계될 수 있습니다. 기계가 경험을 통해 자동으로 학습할 수 있도록 기계 학습이 매우 중요해지고 있습니다. 이것은 기계를 명시적으로 프로그래밍할 필요 없이 수행됩니다.
- 데이터 과학 정의
- 기계 학습 정의
- 데이터 분석과 데이터 과학의 차이점은 무엇입니까
데이터 과학이란
간단한 정의에서 데이터 과학은 데이터에서 얻은 결과를 분석하는 것을 포함합니다. 가장 단순하고 기본적인 형태의 데이터를 탐색합니다. 이는 데이터 로그의 복잡한 패턴, 추세 추론 및 동작을 이해하기 위해 수행됩니다.
데이터 과학은 조직이 비즈니스의 의사 결정 프로세스에 필요한 통찰력을 푸는 데 도움이 됩니다. 여기에는 데이터에서 유용한 정보를 추출하는 작업이 포함됩니다. 이를 위해 데이터 과학은 다양한 분야의 여러 다른 방법을 최적화합니다.
( 또한 읽기: 데이터 과학이란 무엇입니까? 알아야 할 모든 것)
머신 러닝이란
기계 학습의 개념은 인간의 개입이나 도움 없이 스스로 학습하는 방법을 기계에게 가르치는 것을 포함합니다. 기계 시스템에 데이터를 공급합니다.
머신 러닝이 작동하는 방식은 다음과 같습니다. 주어진 데이터 샘플을 읽고 연구하는 것으로 시작합니다. 이것은 필요하고 유익한 통찰력과 패턴을 발견하기 위해 수행됩니다. 따라서 이러한 패턴은 미래의 우발 상황의 결과를 정확하게 예측하는 모델을 개발하는 데 사용됩니다.
그런 다음 주어진 데이터 샘플을 활용하여 모델의 성능을 평가합니다. 이 프로세스는 기계가 자동 학습하여 입력을 정확한 출력에 연결할 때까지 계속됩니다. 이러한 모든 과정은 사람의 개입 없이 발생합니다.
데이터 과학과 기계 학습의 차이점
범위
데이터 과학 : 데이터 과학의 범위는 모든 실제 세계의 복잡성을 다루는 데이터에서 얻은 통찰력의 생성에 중점을 둡니다. 여기에는 다른 작업 중에서 데이터 요구 사항과 데이터 추출 프로세스에 대한 이해가 수반됩니다.
머신 러닝 : 반면에 머신 러닝은 새로운 데이터 세트에 대한 결과의 정확한 분류 또는 예측을 처리합니다. 그것은 수학적 모델의 사용을 통해 역사적 데이터의 패턴을 연구하는 것을 수반합니다.
머신 러닝의 범위는 데이터 과학의 데이터 모델링 단계에서만 작동합니다. 본질적으로 데이터 과학 외부에서는 효과적으로 존재할 수 없습니다.
데이터
데이터 과학 : 데이터 측면에서 데이터 과학은 빅 데이터 분석에 사용되는 개념입니다. 이와 관련하여 데이터 과학은 데이터 정리, 데이터 준비 및 데이터 분석으로 구성됩니다. 입력 데이터의 대부분을 인간이 소비할 수 있는 데이터 형태로 생성합니다. 이 형식의 데이터는 사람이 읽고 평가하도록 설계되었습니다. 일반적으로 표 형식의 데이터 또는 이미지 구조를 취합니다.
또한 데이터 과학에서 처리되는 데이터가 반드시 기계에서 또는 기계 프로세스의 결과로 발전할 필요는 없습니다. 집합적으로 빅 데이터라고 하는 대량의 데이터를 검색, 수집, 수집 및 변환하는 데 도움이 됩니다.
빅 데이터에 구조를 가져오는 것이 데이터 과학의 기능입니다. 매력적인 패턴을 찾기 위해 빅 데이터를 연구합니다. 이를 통해 데이터 과학은 비즈니스 경영진에게 비즈니스 또는 조직에 혁명을 일으킬 효과적인 변경을 구현하도록 조언할 수 있습니다.
머신 러닝 : 데이터 과학과 달리 데이터는 머신 러닝의 주요 초점이 아니라는 점을 언급할 필요가 있습니다. 대신 학습은 기계 학습의 주요 초점입니다. 여기서 기계 학습과 데이터 과학 사이에 또 다른 주요 차이점이 발생합니다.
기계 학습에서 입력 데이터는 알고리즘 사용을 위해 특별히 생성 및 처리됩니다. 기계 학습에서 이러한 데이터 디자인의 예로는 단어 임베딩, 기능 확장, 다항식 기능 추가 등이 있습니다.
시스템 복잡성
데이터 과학 : 데이터 과학의 시스템 복잡성은 비정형 원시 데이터의 관리에 관여하는 구성 요소를 포함합니다. 여기에는 일반적으로 여유 작업을 조화시키는 동기화 시스템에 의해 예약되는 수많은 이동 구성 요소가 포함됩니다.
데이터 과학의 운영은 수동 방법으로도 수행할 수 있습니다. 그러나 이것은 기계 알고리즘만큼 효율적이지 않습니다.
기계 학습 : 거의 모든 상황에서 기계 학습과 관련된 가장 지배적인 시스템 복잡성은 해당 분야의 기반이 되는 알고리즘과 수학적 개념입니다.
또한 앙상블 모델에는 일반적으로 여러 기계 학습 모델이 있습니다. 이러한 각 모델은 최종 결과에 상당한 영향을 미칩니다. 기계 학습의 작동은 회귀 및 지도 클러스터링과 같은 수많은 기술을 사용합니다.
기계 학습의 시스템 복잡성에는 다양한 유형의 기계 학습 알고리즘이 포함됩니다. 가장 인기 있는 것 중 일부는 행렬 분해, 협업 필터링, 클러스터링, 콘텐츠 기반 권장 사항 등을 포함합니다.
필요한 지식 기반 및 기술 세트
데이터 과학 : 데이터 과학자는 도메인 전문 지식에 대한 상당한 지식을 소유하는 것이 적절합니다. 또한 ETL(1) 및 데이터 프로파일링 기술을 보유해야 합니다. SQL(2)에 대한 뛰어난 지식과 NoSQL 시스템에 대한 전문 지식도 필요합니다. 비
기본적으로 데이터 과학자는 표준 보고 및 시각화 기술을 이해하고 보여줄 수 있어야 합니다. 일반적으로 데이터 과학 분야의 장래성은 분석, 프로그래밍 및 도메인 지식에서 상당한 기술을 보유하기 위해 노력해야 합니다.
데이터 과학자로서 매우 성공적인 경력을 쌓기 위해서는 다음과 같은 기술이 필요합니다.
- Scala, SAS, Python, R에 대한 강력한 지식
- 수많은 분석 기능을 평가하는 능력
- 과거 데이터 세트의 패턴을 기반으로 미래 결과를 예측하는 능력.
- 머신 러닝에 대한 합리적인 지식
- 비정형 데이터로 작업할 수 있는 능력. 이러한 데이터는 소셜 미디어, 비디오 등과 같은 여러 소스에서 얻을 수 있습니다.
- SQL 데이터베이스 코딩에 대한 좋은 경험은 데이터 과학 세계에서 높은 인기를 얻는 이점이기도 합니다. 실제로 데이터 분석 및 기계 학습은 데이터 과학 활동에 사용되는 수많은 방법 및 프로세스 중 하나로 간주됩니다.
기계 학습 : 기계 학습 전문가의 기본 요구 사항은 수학 이해에 대한 강력한 배경 지식입니다. Python/R 프로그래밍에 대한 강력한 지식도 마찬가지로 필요합니다. 기계 학습 전문가는 SQL로 데이터 랭글링을 수행할 수 있어야 합니다.
모델별 시각화도 기계 학습의 기본 요구 사항입니다. 다음은 기계 학습 영역에서 잠재 고객이 크게 발전하는 데 도움이 될 기본 경력 기술의 하이라이트입니다.
- 프로그래밍 방법에 대한 깊이 있는 지식
- 확률 및 통계 지식
- 데이터 평가 및 데이터 모델링 기술
- 컴퓨터 기초에 대한 전문 지식
- Java, Lisp, R, Python 등과 같은 프로그래밍 언어의 코딩에 대한 이해
하드웨어 사양:
데이터 과학 : 여기서 하드웨어 사양은 수평으로 확장 가능한 시스템이어야 합니다. 데이터 과학은 빅 데이터 처리를 포함하기 때문입니다. 또한 데이터 과학의 하드웨어는 높은 RAM과 SSD여야 합니다. 이는 I/O 병목 현상을 극복하기 위한 것입니다.
기계 학습 : 기계 학습을 위한 하드웨어 사양은 GPU로 구성됩니다. 이것은 집중적인 벡터 연산을 수행하기 위해 필요합니다. 또한 기계 학습의 세계는 TPU와 같은 더 강력한 버전을 사용하도록 진화하고 있습니다.
구성품
데이터 과학: 데이터 과학이 전체 데이터 네트워크를 포괄한다는 것은 널리 알려져 있습니다. 데이터 과학의 구성 요소에는 다음이 포함됩니다.
- 데이터 수집 및 프로파일링 – ETL(Extract Transform Load) 파이프라인 및 프로파일링 작업
- 확장 가능한 데이터의 분산 컴퓨팅 및 처리.
- 온라인 추천 및 사기 탐지를 위한 자동화된 인텔리전스.
- 최고의 데이터 직관을 위한 데이터 탐색 및 시각화.
- 사전 정의된 대시보드 및 BI
- 모든 형태의 데이터에 액세스할 수 있도록 데이터 보안, 데이터 백업, 데이터 복구 및 데이터 엔지니어링.
- 프로덕션 모드에서 활성화
- 모든 기계 학습 알고리즘을 통해 비즈니스 로직을 실행하기 위한 자동화된 결정.
기계 학습 : 기계 학습의 일반적인 구성 요소는 다음과 같습니다.
- 문제에 대한 효율적인 솔루션을 찾기 위해 문제를 이해합니다.
- 데이터 탐색 - 머신 러닝 모델에 사용할 기능의 직관을 얻기 위해 데이터 시각화를 통해.
- 데이터 준비 – 머신 러닝의 이 구성 요소에는 모든 기능의 값이 동일한 범위에 있는지 확인하기 위해 데이터 문제에 대한 여러 가능한 솔루션을 평가하는 작업이 포함됩니다.
- 데이터 모델링 및 교육 – 이 구성 요소에는 문제 유형 및 기능 세트 유형을 기반으로 데이터 선택이 포함됩니다.
성능 측정
데이터 과학 : 이 요소를 기반으로 데이터 과학의 성능 측정이 표준화되지 않았습니다. 이는 성능 측정이 경우에 따라 변경되기 때문입니다. 일반적으로 데이터 액세스, 대화형 시각화 기능, 데이터 품질, 데이터 적시성, 쿼리 기능 등의 동시성 제한을 나타냅니다.
기계 학습 : 반면 기계 학습 모델의 성능 측정은 항상 투명합니다. 이는 각 알고리즘이 제공된 샘플 데이터를 모델이 설명하는 정도를 나타내는 척도를 갖고 있기 때문입니다. 예를 들어, RME(Root Mean Square Error)는 선형 회귀에서 모델의 오류 표시로 사용됩니다.
개발 방법론
데이터 과학 : 방법론 개발 측면에서 데이터 과학 프로젝트는 랜드마크가 잘 정의된 엔지니어링 프로젝트와 유사합니다.
기계 학습 : 그러나 기계 학습의 방법론 개발은 연구 형식과 유사하도록 더 조정됩니다. 이는 첫 번째 단계가 가설 공식화에 가깝기 때문에 사용 가능한 데이터로 가설을 증명하려는 시도가 뒤따릅니다.
심상
데이터 과학 : 일반적으로 데이터 과학의 시각화는 원형 차트 및 막대 차트와 같은 일반적인 그래픽 표현을 사용하여 직접 데이터를 나타냅니다.
기계 학습 : 여기에서 시각화는 샘플 데이터의 수학적 모델을 나타내는 데 사용됩니다. 예를 들어, 다중 클래스 분류의 혼란스러운 행렬의 시각화가 포함될 수 있습니다. 이것은 암시적으로 거짓 긍정과 부정을 빠르게 식별하는 데 도움이 될 것입니다.
언어
데이터 과학 : 일반적으로 데이터 과학 세계는 SQL과 같은 일반적인 컴퓨팅 언어와 Spark SQL, HiveQL 등과 같은 SQL 유사 언어를 사용합니다. 또한 데이터 과학은 Perl, Awk, Sed 등과 같은 일반적인 데이터 처리 스크립팅 언어도 사용합니다. 더. 또한 데이터 과학에서 널리 사용되는 언어의 또 다른 범주는 Java용 Hadoop 및 Scale for Spark와 같이 프레임워크 특정적이고 잘 지원되는 언어입니다.
기계 학습 : 동전의 반대편에 기계 학습 세계는 주로 Python과 R을 주요 컴퓨팅 언어로 사용합니다. 현대 딥러닝 전문가들이 주로 파이썬에 의지하면서 파이썬이 널리 받아들여지고 있다. SQL은 기계 학습 프로세스, 특히 데이터 탐색 단계에서 동등하게 필요하다는 점도 언급할 필요가 있습니다.
결론
결론적으로 머신 러닝은 데이터 과학의 프로세스를 향상시킵니다. 이는 데이터 모델링, 데이터 탐색 및 의사 결정 등에 유용한 일련의 알고리즘을 제공하여 수행됩니다. 데이터 과학은 의사 결정의 미래 결과를 정확하게 예측하기 위해 일련의 기계 학습 알고리즘을 결합하는 역할을 합니다.
데이터 과학과 머신 러닝의 차이점에 대해 논의한 만큼 두 분야가 서로 얽혀 있고 다양한 기능을 하는 데 서로 도움이 된다는 점을 설명할 필요가 있습니다.
데이터 스토리지의 세계는 빠르게 발전하고 있으며 뒤쳐질 여유가 없습니다. 지금 데이터 과학 대 기계 학습 교육을 받고 이러한 분야를 최적화하여 비즈니스 의사 결정을 개선하십시오.
기타 유용한 리소스:
데이터 과학 또는 소프트웨어 엔지니어링 – 비교
데이터 분석 대 데이터 과학 – 비교
AI와 ML의 차이점은 무엇입니까
데이터 과학자를 위한 최고의 데이터 과학 도구
2020년에 따라야 할 슈퍼 데이터 과학 팟캐스트 25선
머신 러닝이 비즈니스 프로세스를 개선하는 방법