Uczenie maszynowe a nauka o danych – porównanie

Opublikowany: 2020-05-14

Czy wiesz, że codziennie powstaje ponad 2,5 tryliona bajtów danych? Według IBM prognozuje się, że do 2020 r. liczba miejsc pracy dla każdego eksperta ds. danych w Stanach Zjednoczonych wzrośnie o 364 000 otwarć do 2 720 000.

Ponadto przewiduje się, że do 2020 r. na każdą sekundę dla każdego człowieka na planecie będzie generowanych szacunkowo 1,7 MB danych. Wyobraź sobie, ile byłoby to danych na koniec roku. O ile jeszcze do końca dekady? Jest zatem oczywiste, że nie możemy efektywnie przetwarzać danych bez nauki o danych i uczenia maszynowego .

Dlatego palące pytanie brzmi: jak zamierzamy przetwarzać tak dużą ilość danych? W tym momencie analiza danych kontra uczenie maszynowe pojawia się na szerszym obrazie. Powinna Cię zainteresować informacja, że ​​maszyny mają zdolność samodzielnego uczenia się.

Tak, jest to bardzo możliwe iw rzeczywistości realistyczne w tej szybko rozwijającej się epoce technologicznej. Podobnie jak ludzie, maszyny mogą być tak skonstruowane i zaprojektowane, aby uczyć się więcej na podstawie dużej ilości danych. Uczenie maszynowe staje się bardzo ważne, aby maszyny mogły automatycznie uczyć się na podstawie doświadczenia. Odbywa się to bez konieczności wyraźnego programowania maszyn.

W tym artykule
  • Definicja nauki o danych
  • Definicja uczenia maszynowego
  • Jaka jest różnica między analizą danych a nauką o danych

Co to jest nauka o danych

W uproszczonej definicji nauka o danych obejmuje analizę wyników uzyskanych z danych. Eksploruje dane w najprostszej i najbardziej podstawowej formie. Odbywa się to w celu zrozumienia złożonych wzorców, wnioskowania o trendach i zachowań dzienników danych.

Nauka o danych pomaga organizacji odkryć niezbędne informacje potrzebne w procesach podejmowania decyzji biznesowych. Polega na wydobywaniu przydatnych informacji z danych. W tym celu data science optymalizuje szereg innych metod z różnych dziedzin.

( Przeczytaj także: Co to jest nauka o danych? Wszystko, co musisz wiedzieć)

Co to jest uczenie maszynowe

Koncepcja uczenia maszynowego polega na uczeniu maszyn, jak uczyć się samodzielnie, bez konieczności interwencji lub pomocy człowieka. Dostarcza dane do systemów maszynowych.

Oto jak działa uczenie maszynowe: zaczyna się od przeczytania i przestudiowania danej próbki danych. Odbywa się to w celu odkrycia niezbędnych i korzystnych spostrzeżeń i wzorców. Wzorce te są zatem wykorzystywane do opracowania modelu, który będzie dokładnie przewidywał wynik przyszłych zdarzeń losowych.

Następnie ocenia wydajność modelu, wykorzystując daną próbkę danych. Proces ten trwa do momentu, gdy maszyna może się automatycznie nauczyć i połączyć dane wejściowe z dokładnymi danymi wyjściowymi. Wszystkie te procesy zachodzą bez interwencji człowieka.

Różnice między nauką o danych a uczeniem maszynowym

  1. Zakres

    Nauka o danych : zakres nauki o danych koncentruje się na tworzeniu spostrzeżeń uzyskanych z danych, które dotyczą wszystkich złożoności świata rzeczywistego. Wiąże się to między innymi ze zrozumieniem wymagań dotyczących danych, a także procesu ich pozyskiwania.

    Uczenie maszynowe : z drugiej strony uczenie maszynowe zajmuje się dokładną klasyfikacją lub przewidywaniem wyników dla nowych zestawów danych. Polega na badaniu wzorców danych historycznych za pomocą modeli matematycznych.

    Zakres uczenia maszynowego pojawia się dopiero w fazie modelowania danych w data science. W istocie nie może skutecznie istnieć poza nauką o danych.

  1. Dane

    Nauka o danych : w kategoriach danych, nauka o danych to pojęcie używane w analizie dużych zbiorów danych. Data science w tym zakresie obejmuje czyszczenie danych, przygotowanie danych i analizę danych. Generuje większość swoich danych wejściowych w postaci danych eksploatacyjnych dla ludzi. Ta forma danych jest przeznaczona do odczytu i oceny przez ludzi. Zwykle przyjmuje strukturę danych tabelarycznych lub obrazów.

    Ponadto dane przetwarzane w nauce o danych niekoniecznie muszą wyewoluować z maszyny lub w wyniku procesu mechanicznego. Pomaga w pobieraniu, gromadzeniu, przetwarzaniu i przetwarzaniu dużych ilości danych, które są zbiorczo nazywane big data.

    Funkcją nauki o danych jest nadanie struktury big data. Bada duże zbiory danych, aby znaleźć przekonujące wzorce. Dzięki temu analityka danych może doradzać dyrektorom biznesowym wdrażanie skutecznych zmian, które zrewolucjonizują firmę lub organizację.

    Uczenie maszynowe : należy wspomnieć, że w przeciwieństwie do nauki o danych, dane nie są głównym celem uczenia maszynowego. Zamiast tego uczenie się jest głównym celem uczenia maszynowego. Tutaj pojawia się kolejna poważna rozbieżność między uczeniem maszynowym a nauką o danych .

    W uczeniu maszynowym dane wejściowe będą generowane i przetwarzane specjalnie pod kątem wykorzystania algorytmu. Przykłady takich projektów danych w ramach uczenia maszynowego obejmują osadzanie słów, skalowanie funkcji, dodawanie funkcji wielomianowych itp.

  1. Złożoność systemu

    Nauka o danych : złożoność systemu w nauce o danych obejmuje komponenty, które byłyby zaangażowane w zarządzanie nadchodzącymi nieustrukturyzowanymi danymi surowymi. Obejmuje wiele ruchomych komponentów, które są zwykle planowane przez system synchronizacji, który harmonizuje wolne miejsca pracy.

    Działanie data science można również przeprowadzić metodami ręcznymi. Nie byłoby to jednak tak wydajne, jak algorytmy maszynowe.

    Uczenie maszynowe : w prawie każdej sytuacji najbardziej dominującą złożonością systemu związaną z uczeniem maszynowym są algorytmy i koncepcje matematyczne, na których zbudowana jest dziedzina.

    Co więcej, modele zespołowe mają zwykle kilka modeli uczenia maszynowego. Każdy z tych modeli będzie miał znaczący wpływ na ostateczny wynik. Działanie uczenia maszynowego wykorzystuje wiele technik, takich jak regresja i nadzorowane grupowanie.

    Złożoność systemu uczenia maszynowego obejmuje różne typy algorytmów uczenia maszynowego. Niektóre z najpopularniejszych obejmują faktoryzację macierzy, filtrowanie zespołowe, grupowanie, rekomendacje oparte na treści i wiele innych.

  1. Niezbędna baza wiedzy i zestaw umiejętności

    Nauka o danych : dla naukowca danych istotne jest posiadanie znacznej wiedzy na temat ekspertyzy dziedzinowej. Musiałby również posiadać umiejętności ETL(1) i profilowania danych. Niezbędna jest również niezwykła wiedza na temat SQL(2), a także znajomość systemów NoSQL. b

    Zasadniczo naukowiec zajmujący się danymi musi zrozumieć i być w stanie zaprezentować standardowe techniki raportowania i wizualizacji. Zazwyczaj perspektywa w dziedzinie nauki o danych musi pracować nad posiadaniem znaczących umiejętności w zakresie analityki, programowania i wiedzy dziedzinowej.

    Bardzo udana kariera naukowca danych wymaga następujących umiejętności:

    • Silna znajomość Scala, SAS, Python, R.
    • Umiejętność oceny wielu funkcji analitycznych
    • Możliwość prognozowania przyszłych wyników na podstawie wzorców z przeszłych zestawów danych.
    • Rozsądna wiedza na temat uczenia maszynowego
    • Umiejętność pracy z nieustrukturyzowanymi danymi. Dane te mogą pochodzić z kilku źródeł, takich jak media społecznościowe, wideo itp.
    • Dobre doświadczenie w kodowaniu baz danych SQL jest również zaletą, aby stać się bardzo poszukiwanym w świecie nauki o danych. W rzeczywistości analityka danych i uczenie maszynowe są jedną z wielu metod i procesów wykorzystywanych w działalności data science.
     Uczenie maszynowe : podstawowym wymogiem dla eksperta w uczeniu maszynowym jest solidne przygotowanie do zrozumienia matematyki. Równie konieczna jest duża wiedza z zakresu programowania w Python/R. Ekspert w dziedzinie uczenia maszynowego powinien być w stanie przeprowadzić konflikty danych z SQL.
    


     Wizualizacja specyficzna dla modelu jest również podstawowym wymogiem uczenia maszynowego. Poniżej przedstawiamy podstawowe umiejętności zawodowe, które pomogłyby potencjalnemu klientowi znacznie awansować w dziedzinie uczenia maszynowego:
    •  Dogłębna wiedza na temat programowania
    •  Znajomość prawdopodobieństwa i statystyki
    •  Umiejętności oceny danych i modelowania danych
    •  Wiedza ekspercka z podstaw komputerowych
    •  Rozumienie kodowania w językach programowania, takich jak Java, Lisp, R, Python itp.
  1.  Specyfikacja sprzętu:
     Data Science : specyfikacje sprzętowe powinny dotyczyć systemów skalowalnych poziomo. Dzieje się tak, ponieważ nauka o danych obejmuje obsługę dużych zbiorów danych. Co więcej, sprzęt do nauki o danych musiałby mieć dużą pamięć RAM i dyski SSD. Ma to na celu pokonanie wąskiego gardła we/wy.
    


     Uczenie maszynowe : specyfikacje sprzętowe do uczenia maszynowego obejmują procesory graficzne. Jest to konieczne do przeprowadzania intensywnych operacji wektorowych. Ponadto świat uczenia maszynowego ewoluuje w kierunku korzystania z bardziej zaawansowanych wersji, takich jak TPU.
  1.  składniki
     Data Science: powszechnie wiadomo, że data science obejmuje całą sieć danych. Komponenty nauki o danych obejmują:
    •  Zbieranie i profilowanie danych – potoki ETL (Extract Transform Load) i zadania profilowania
    •  Rozproszone przetwarzanie i przetwarzanie skalowalnych danych.
    •  Zautomatyzowana inteligencja do rekomendacji online i wykrywania oszustw.
    •  Eksploracja i wizualizacja danych dla najlepszej intuicji danych.
    •  Predefiniowane dashboardy i BI
    •  Bezpieczeństwo danych, tworzenie kopii zapasowych danych, odzyskiwanie danych i inżynieria danych, aby zapewnić dostęp do wszystkich form danych.
    •  Aktywacja w trybie produkcyjnym
    •  Zautomatyzowane decyzje dotyczące prowadzenia logiki biznesowej za pomocą dowolnych algorytmów uczenia maszynowego.
     Uczenie maszynowe : typowe elementy uczenia maszynowego to:
    


    •  Zrozumienie problemu, aby znaleźć skuteczne rozwiązanie problemu.
    •  Eksploracja danych – poprzez wizualizację danych w celu uzyskania intuicji w zakresie funkcjonalności do wykorzystania w modelu uczenia maszynowego.
    •  Przygotowanie danych — ten element uczenia maszynowego obejmuje ocenę szeregu możliwych rozwiązań problemów z danymi, aby upewnić się, że wartości wszystkich funkcji są w tym samym zakresie.
    •  Modelowanie i szkolenie danych – ten komponent polega na selekcji danych na podstawie typu problemu i typu zestawu funkcji
  1.  Pomiar wydajności
     Nauka o danych : w oparciu o ten czynnik, miary wydajności nauki o danych nie są ustandaryzowane. Dzieje się tak, ponieważ miara wydajności zmienia się w zależności od przypadku. Zazwyczaj będzie to oznaczenie limitów współbieżności w dostępie do danych, możliwości interaktywnej wizualizacji, jakości danych, aktualności danych, możliwości zapytań itp.
     Uczenie maszynowe : z drugiej strony miary wydajności w modelach uczenia maszynowego są zawsze przejrzyste. Dzieje się tak, ponieważ każdy algorytm będzie posiadał miarę wskazującą, jak skuteczny lub nieefektywny model opisuje dostarczone dane próbki. Na przykład, pierwiastek średniokwadratowy (RME) jest wykorzystywany w regresji liniowej jako oznaczenie błędu w modelu.
  1.  Metodologia rozwoju
     Nauka o danych : pod względem rozwoju metodologii projekty z zakresu nauki o danych są podobne do projektów inżynieryjnych z dobrze zdefiniowanymi punktami orientacyjnymi.
     Uczenie maszynowe : jednak rozwój metodologii uczenia maszynowego jest bardziej dostosowany, aby przypominać formaty badawcze. Wynika to z faktu, że pierwszy etap jest bardziej sformułowaniem hipotezy, po którym następują próby jej udowodnienia na dostępnych danych.
  1.  Wyobrażanie sobie
     Nauka o danych : zazwyczaj wizualizacja nauki o danych odnosi się do danych bezpośrednio przy użyciu dowolnych typowych reprezentacji graficznych, takich jak między innymi wykresy kołowe i słupkowe.
     Uczenie maszynowe : tutaj wizualizacje służą do reprezentowania matematycznego modelu przykładowych danych. Na przykład może to obejmować wizualizację mylącej macierzy klasyfikacji wieloklasowej. To przez implikację pomogłoby w szybkiej identyfikacji nieprawdziwych pozytywów i negatywów.
  1.  Języki
     Nauka o danych : zazwyczaj świat nauki o danych używa popularnych języków obliczeniowych, takich jak SQL, i języków podobnych do SQL, takich jak Spark SQL, HiveQL itp. Ponadto nauka o danych wykorzystuje również popularne języki skryptowe przetwarzania danych, takie jak Perl, Awk, Sed i wiele innych. jeszcze. Ponadto inną kategorią popularnych języków używanych w nauce o danych są języki specyficzne dla frameworka i dobrze obsługiwane języki, takie jak między innymi Java for Hadoop i Scale for Spark.
     Uczenie maszynowe : z drugiej strony świat uczenia maszynowego wykorzystuje głównie Python i R jako główne języki obliczeniowe. W dzisiejszych czasach Python jest powszechnie akceptowany, ponieważ współcześni eksperci głębokiego uczenia się odwołują się głównie do Pythona. Należy również wspomnieć, że SQL jest równie niezbędny w procesach uczenia maszynowego, zwłaszcza w fazie eksploracji danych. 
 Wniosek
 Podsumowując, uczenie maszynowe usprawnia procesy nauki o danych. Odbywa się to poprzez dostarczenie zestawu algorytmów, które są przydatne do modelowania danych, eksploracji danych i podejmowania decyzji itp. Nauka o danych spełnia swoją rolę, łącząc zestaw algorytmów uczenia maszynowego w celu dokładnego przewidywania przyszłych wyników decyzji.
 Chociaż omówiliśmy różnice między nauką o danych a uczeniem maszynowym , konieczne jest wyjaśnienie, że obie dziedziny są ze sobą powiązane i wspomagają się nawzajem w swoich różnych funkcjach.
 Świat przechowywania danych szybko się rozwija i nie możesz pozwolić sobie na pozostanie w tyle. Weź udział w szkoleniu data science vs machine learning i zoptymalizuj te pola, aby podejmować lepsze decyzje biznesowe. 
 Inne przydatne zasoby:
 Nauka o danych lub inżynieria oprogramowania – porównanie
 Analiza danych a nauka o danych – porównanie
 Jaka jest różnica między sztuczną inteligencją a ML?
 Najlepsze narzędzia do analizy danych dla naukowców zajmujących się danymi
 25 podcastów Super Data Science, które musisz śledzić w 2020 roku
 Jak uczenie maszynowe usprawnia procesy biznesowe