Învățare automată vs știința datelor – Comparație

Știți că peste 2,5 chintilioane de octeți de date sunt creați zilnic? Potrivit IBM, s-a prognozat că numărul de locuri de muncă pentru fiecare expert în date din Statele Unite va crește cu 364.000 de locuri de muncă până la 2.720.000 până în 2020.

În plus, s-a mai prezis că până în 2020, o estimare de 1,7 MB de date vor fi generate în fiecare secundă pentru fiecare om de pe planetă. Imaginează-ți câte date ar fi acestea la sfârșitul anului. Cu cât mai mult până la sfârșitul deceniului? Prin urmare, este evident că nu putem gestiona în mod eficient datele fără știința datelor și învățarea automată .

Prin urmare, întrebarea arzătoare este următoarea: cum intenționăm să procesăm această cantitate mare de date? Acum, aici intervine știința datelor vs învățarea automată . Ar trebui să vă intereseze să știți că mașinile au capacitatea de a învăța pe cont propriu.

Da, acest lucru este foarte posibil și de fapt realist în această eră tehnologică în dezvoltare rapidă. La fel ca oamenii, mașinile pot fi structurate și proiectate pentru a învăța mai multe dintr-o cantitate bună de date. Învățarea automată devine extrem de importantă, astfel încât mașinile pot învăța automat din experiență. Acest lucru se face fără ca mașinile să fie programate în mod explicit.

• Definiția științei datelor
• Definiția Machine Learning
• Care este diferența dintre Data Analytics și Data Science

Ce este Data Science

Într-o definiție simplă, știința datelor implică analiza rezultatelor obținute din date. Explorează datele în forma sa cea mai simplă și cea mai elementară. Acest lucru se face pentru a înțelege modelele complexe, inferențe de tendințe și comportamente ale jurnalelor de date.

Știința datelor ajută o organizație să dezvăluie informațiile necesare în procesele de luare a deciziilor ale afacerii. Implica extragerea de informatii utile din date. Pentru a face acest lucru, știința datelor optimizează o serie de alte metode din diferite domenii.

( Citește și: Ce este știința datelor? Tot ce trebuie să știi)

Ce este Machine Learning

Conceptul de învățare automată implică predarea mașinilor cum să învețe singure, fără a fi nevoie de nicio intervenție sau ajutor uman. Acesta furnizează date către sistemele mașinii.

Iată cum funcționează învățarea automată: începe prin a citi și studia eșantionul de date dat. Acest lucru se face pentru a descoperi perspective și modele necesare și benefice. Prin urmare, aceste modele sunt folosite pentru a dezvolta un model care va prezice cu acuratețe rezultatul viitoarelor contingente.

Apoi evaluează performanța modelului utilizând eșantionul de date dat. Acest proces continuă până când mașina poate învăța automat și poate lega intrarea la ieșirea precisă. Toate aceste procese apar în absența unei intervenții umane.

Diferențele dintre Data Science și Machine Learning

1. Domeniul de aplicare

   Știința datelor : domeniul de aplicare al științei datelor se concentrează pe crearea de informații obținute din date care se ocupă de toate complexitățile lumii reale. Aceasta implică înțelegerea cerințelor de date, precum și procesul de extragere a datelor, printre alte sarcini.

   Învățarea automată : pe de altă parte, învățarea automată se ocupă de clasificarea sau predicția precisă a rezultatului pentru noile seturi de date. Aceasta presupune studierea tiparelor datelor istorice prin utilizarea modelelor matematice.

   Sfera de aplicare a învățării automate intră în joc doar în faza de modelare a datelor a științei datelor. În esență, nu poate exista în mod eficient în afara științei datelor.

2. Date

   Data Science : în ceea ce privește datele, data science este un concept care este utilizat în analiza datelor mari. Știința datelor în acest sens cuprinde curățarea datelor, pregătirea datelor și analiza datelor. Acesta generează majoritatea datelor de intrare sub formă de date consumabile umane. Această formă de date este concepută pentru a fi citită și evaluată de oameni. De obicei, ia structura de date sau imagini tabelare.

   În plus, datele care sunt procesate în știința datelor nu trebuie neapărat să evolueze dintr-o mașină sau ca rezultat al unui proces mecanic. Ajută la preluarea, colectarea, ingerarea și transformarea unor cantități mari de date care sunt numite în mod colectiv date mari.

   Este funcția științei datelor de a aduce structura datelor mari. Studiază datele mari pentru a găsi modele convingătoare. Acest lucru permite științei datelor să sfătuiască directorii de afaceri să implementeze schimbări eficiente care ar revoluționa o afacere sau o organizație.

   Învățare automată : este necesar să menționăm că, spre deosebire de știința datelor, datele nu reprezintă principalul obiectiv al învățării automate. În schimb, învățarea este punctul central al învățării automate. Aici apare o altă divergență majoră între învățarea automată și știința datelor .

   În învățarea automată, datele de intrare vor fi generate și procesate special pentru utilizarea algoritmului. Exemple de aceste modele de date în cadrul învățării automate includ încorporarea de cuvinte, scalarea caracteristicilor, adăugarea de caracteristici polinomiale etc.

3. Complexitatea sistemului

   Știința datelor : complexitatea sistemului în știința datelor implică componentele care ar fi implicate în gestionarea datelor brute nestructurate care vin. Acesta implică numeroase componente în mișcare care sunt programate în mod normal de un sistem de sincronizare care armonizează joburile gratuite.

   Operarea științei datelor poate fi efectuată și cu metode manuale. Cu toate acestea, acest lucru nu ar fi la fel de eficient ca cel al algoritmilor mașini.

   Învățare automată : în aproape toate situațiile, cea mai predominantă complexitate a sistemului care este asociată cu învățarea automată sunt algoritmii și conceptele matematice pe care se bazează domeniul.

   În plus, modelele de ansamblu au de obicei mai multe modele de învățare automată. Fiecare dintre aceste modele va avea un efect semnificativ asupra rezultatului final. Funcționarea învățării automate utilizează numeroase tehnici, cum ar fi regresia și gruparea supravegheată.

   Complexitatea sistemului de învățare automată implică diferite tipuri de algoritmi de învățare automată. Unele dintre cele mai populare includ factorizarea matricei, filtrarea colaborativă, gruparea, recomandările bazate pe conținut și multe altele.

4. Baza de cunoștințe și set de abilități necesare

   Știința datelor : este pertinent ca un cercetător de date să posede cunoștințe semnificative despre expertiza în domeniu. El sau ea ar trebui, de asemenea, să posede abilități ETL(1) și de profilare a datelor. Sunt necesare, de asemenea, cunoștințe remarcabile despre SQL(2), precum și experiență cu sistemele NoSQL. B

   Practic, este necesar ca un cercetător de date să înțeleagă și să poată prezenta tehnici standard de raportare și vizualizare. De obicei, un potențial în domeniul științei datelor trebuie să lucreze pentru a poseda abilități semnificative în analiză, programare și cunoștințe de domeniu.

   Pentru a avea o carieră de succes ca cercetător de date necesită următoarele abilități:

   
   • O bună cunoaștere a Scala, SAS, Python, R.
   • Abilitatea de a evalua numeroase funcții analitice
   • Capacitatea de a prognoza rezultatele viitoare pe baza tiparelor seturilor de date din trecut.
   • O cunoaștere rezonabilă despre învățarea automată
   • Abilitatea de a lucra cu date nestructurate. Aceste date pot fi obținute din mai multe surse, cum ar fi rețelele sociale, videoclipuri etc.
   • O bună experiență în codarea bazelor de date SQL este, de asemenea, un avantaj pentru a deveni foarte căutat în lumea științei datelor. De fapt, analiza datelor și învățarea automată sunt una dintre numeroasele metode și procese care sunt folosite în activitățile științei datelor.

   Învățare automată : cerința principală pentru un expert în învățarea automată este un fundal puternic în înțelegerea matematicii. Este la fel de necesar să aveți cunoștințe solide în programarea Python/R. Un expert în învățarea automată ar trebui să poată efectua dispute de date cu SQL.

   Vizualizarea specifică modelului este, de asemenea, o cerință de bază pentru învățarea automată. Mai jos este un punct culminant al abilităților de bază ale carierei care ar ajuta un prospect să avanseze semnificativ în domeniul învățării automate:

   • O cunoaștere aprofundată a modului de programare
   • Cunoștințe de probabilitate și statistică
   • Abilități de evaluare și modelare a datelor
   • Cunoștințe de specialitate în bazele computerului
   • O înțelegere a codificării în limbaje de programare precum Java, Lisp, R, Python etc.

5. Specificații hardware:

   Știința datelor : specificațiile hardware aici ar trebui să fie sisteme scalabile orizontal. Acest lucru se datorează faptului că știința datelor implică manipularea datelor mari. În plus, hardware-ul din știința datelor ar trebui să aibă o memorie RAM mare și SSD-uri. Acest lucru este pentru a asigura depășirea blocajului I/O.

   Învățare automată : specificațiile hardware pentru învățarea automată constau din GPU. Acest lucru este necesar pentru a efectua operații intensive vectoriale. În plus, lumea învățării automate evoluează pentru a utiliza versiuni mai puternice, cum ar fi TPU-urile.

6. Componente

   Știința datelor: este larg cunoscut faptul că știința datelor cuprinde întreaga rețea de date. Componentele științei datelor includ:

   • Colectarea și profilarea datelor – conducte ETL (Extract Transform Load) și joburi de profilare
   • Calcul distribuit și procesarea datelor scalabile.
   • Informații automate pentru recomandări online și detectarea fraudelor.
   • Explorarea și vizualizarea datelor pentru cea mai bună intuiție a datelor.
   • Tablouri de bord predefinite și BI
   • Securitatea datelor, backupul datelor, recuperarea datelor și ingineria datelor pentru a vă asigura că toate formele de date pot fi accesate.
   • Activare în modul producție
   • Deciziile automatizate pentru a rula logica de afaceri prin orice algoritm de învățare automată.

   Învățare automată : componentele tipice ale învățării automate sunt:

   • Înțelegerea problemei pentru a găsi o soluție eficientă a problemei.
   • Explorarea datelor – prin vizualizarea datelor pentru a obține o intuiție a caracteristicilor care vor fi utilizate în modelul de învățare automată.
   • Pregătirea datelor – această componentă a învățării automate implică evaluarea unui număr de soluții posibile la problemele legate de date pentru a vă asigura că valorile sigure ale tuturor caracteristicilor sunt în același interval.
   • Modelarea și instruirea datelor – această componentă implică selecția datelor pe baza tipului de problemă și a tipului de set de caracteristici

7. Măsura performanței

   Știința datelor : pe baza acestui factor, măsurile de performanță ale științei datelor nu sunt standardizate. Acest lucru se datorează faptului că măsurarea performanței se modifică de la caz la caz. De obicei, va fi o denotație a limitelor de concurență în accesul la date, capacitatea de vizualizare interactivă, calitatea datelor, actualitatea datelor, capacitatea de interogare etc.

   Învățare automată : pe de altă parte, măsurile de performanță din modelele de învățare automată sunt întotdeauna transparente. Acest lucru se datorează faptului că fiecare algoritm va avea o măsură pentru a indica cât de eficient sau ineficient modelul descrie eșantionul de date care a fost furnizat. De exemplu, eroarea pătratică medie (RME) este folosită în regresia liniară ca denotare a unei erori în model.

8. Metodologia de dezvoltare

   Știința datelor : în ceea ce privește dezvoltarea metodologiei, proiectele de știință a datelor sunt similare cu proiectele de inginerie cu repere bine definite.

   Învățare automată : cu toate acestea, dezvoltarea metodologiei învățării automate este mai aliniată pentru a semăna cu formatele de cercetare. Acest lucru se datorează faptului că prima etapă este mai mult o formulare de ipoteză, care este urmată de încercări de a demonstra ipoteza cu datele disponibile.

9. Vizualizarea

   Știința datelor : de obicei, vizualizarea științei datelor se referă la date direct utilizând orice reprezentări grafice comune, cum ar fi diagramele circulare și diagramele cu bare, printre altele.

   Învățare automată : aici, vizualizările sunt folosite pentru a reprezenta un model matematic de date eșantion. De exemplu, ar putea implica vizualizarea unei matrice confuze a unei clasificări multiclase. Acest lucru, prin implicație, ar ajuta la identificarea rapidă a elementelor pozitive și negative neadevărate.

10. Limbi

    Știința datelor : de obicei, lumea științei datelor utilizează limbaje de calcul obișnuite, cum ar fi SQL, și limbaje asemănătoare SQL, cum ar fi Spark SQL, HiveQL etc. Mai Mult. În plus, o altă categorie de limbaje utilizate în mod popular în știința datelor este limbajele specifice cadrului și bine acceptate, cum ar fi Java pentru Hadoop și Scale pentru Spark, printre altele.

    Învățare automată : pe de cealaltă parte a monedei, lumea învățării automate folosește în principal Python și R ca limbaje de calcul majore. În vremurile contemporane, Python este acceptat pe scară largă, deoarece experții moderni de deep learning recurg în principal la Python. De asemenea, este necesar de menționat că SQL este la fel de necesar în procesele de învățare automată, mai ales în faza de explorare a datelor.

Concluzie

În concluzie, învățarea automată îmbunătățește procesele științei datelor. Acest lucru se realizează prin furnizarea unui set de algoritmi care este util pentru modelarea datelor, explorarea datelor și luarea deciziilor etc. Știința datelor își face rolul prin combinarea unui set de algoritmi de învățare automată pentru a face predicții precise ale rezultatelor viitoare ale deciziilor.

În măsura în care am discutat despre diferențele dintre știința datelor și învățarea automată , este necesar să expunem că ambele domenii sunt împletite și se ajută reciproc în diferitele lor funcții.

Lumea stocării datelor progresează rapid și nu vă puteți permite să rămâneți în urmă. Începeți astăzi cursul științei datelor vs învățarea automată și optimizați aceste domenii pentru a vă îmbunătăți deciziile de afaceri.

Alte resurse utile:

Știința datelor sau Inginerie software – Comparație

Data Analytics vs Data Science – Comparație

Care este diferența dintre AI și ML

Cele mai bune instrumente de știință a datelor pentru oamenii de știință ai datelor

25 de podcasturi Super Data Science pe care trebuie să le urmăriți în 2020

Cum învățarea automată îmbunătățește procesele de afaceri