Машинное обучение и наука о данных — сравнение

Опубликовано: 2020-05-14

Знаете ли вы, что ежедневно создается более 2,5 квинтиллионов байт данных? Согласно прогнозу IBM, к 2020 году количество рабочих мест на каждого эксперта по данным в США увеличится на 364 000 до 2 720 000.

Кроме того, прогнозируется, что к 2020 году каждую секунду на каждого человека на планете будет генерироваться 1,7 МБ данных. Представьте, сколько данных будет в конце года. Сколько еще к концу десятилетия? Поэтому очевидно, что мы не можем эффективно обрабатывать данные без науки о данных и машинного обучения .

Поэтому возникает животрепещущий вопрос: как мы собираемся обрабатывать этот объем больших данных? Теперь, когда наука о данных против машинного обучения выходит на большую картину. Вам должно быть интересно узнать, что машины способны учиться самостоятельно.

Да, это вполне возможно и даже реально в наш быстро развивающийся технологический век. Так же, как и люди, машины могут быть структурированы и спроектированы таким образом, чтобы учиться большему на большом количестве данных. Машинное обучение становится очень важным, поскольку машины могут автоматически учиться на собственном опыте. Это делается без необходимости явного программирования машин.

В этой статье
  • Определение науки о данных
  • Определение машинного обучения
  • В чем разница между аналитикой данных и наукой о данных

Что такое наука о данных

В простом определении наука о данных включает анализ результатов, полученных из данных. Он исследует данные в их простейшей и основной форме. Это делается для того, чтобы понять сложные закономерности, выводы о тенденциях и поведение журналов данных.

Наука о данных помогает организации раскрыть необходимые идеи, необходимые в процессах принятия решений в бизнесе. Он включает в себя извлечение полезной информации из данных. Для этого наука о данных оптимизирует ряд других методов из разных областей.

( Также читайте: что такое наука о данных? Все, что вам нужно знать)

Что такое машинное обучение

Концепция машинного обучения включает в себя обучение машин тому, как учиться самостоятельно, без необходимости какого-либо вмешательства или помощи человека. Он передает данные в системы машины.

Вот как работает машинное обучение: оно начинается с чтения и изучения данной выборки данных. Это делается для того, чтобы обнаружить необходимые и полезные идеи и закономерности. Поэтому эти шаблоны используются для разработки модели, которая будет точно предсказывать исход будущих непредвиденных обстоятельств.

Затем он оценивает производительность модели, используя данную выборку данных. Этот процесс продолжается до тех пор, пока машина не сможет автоматически обучаться и связывать ввод с точным выводом. Все эти процессы происходят без вмешательства человека.

Различия между наукой о данных и машинным обучением

  1. Сфера

    Наука о данных : область науки о данных сосредоточена на создании идей, полученных из данных, которые касаются всех сложностей реального мира. Это влечет за собой понимание требований к данным, а также процесс извлечения данных среди других задач.

    Машинное обучение : с другой стороны, машинное обучение имеет дело с точной классификацией или прогнозированием результатов для новых наборов данных. Это влечет за собой изучение закономерностей исторических данных с помощью математических моделей.

    Объем машинного обучения проявляется только на этапе моделирования данных в науке о данных. По сути, она не может эффективно существовать вне науки о данных.

  1. Данные

    Наука о данных : с точки зрения данных, наука о данных — это концепция, которая используется при анализе больших данных. Наука о данных в этом отношении включает в себя очистку данных, подготовку данных и анализ данных. Он генерирует большую часть своих входных данных в форме данных, потребляемых человеком. Эта форма данных предназначена для чтения и оценки людьми. Обычно он принимает структуру табличных данных или изображений.

    Кроме того, данные, которые обрабатываются в науке о данных, не обязательно должны быть получены с помощью машины или в результате механического процесса. Он помогает извлекать, собирать, принимать и преобразовывать большие объемы данных, которые в совокупности называются большими данными.

    Задача науки о данных — структурировать большие данные. Он изучает большие данные, чтобы найти убедительные закономерности. Это позволяет науке о данных консультировать руководителей предприятий по внедрению эффективных изменений, которые произвели бы революцию в бизнесе или организации.

    Машинное обучение : необходимо отметить, что, в отличие от науки о данных, данные не являются основным направлением машинного обучения. Вместо этого обучение является основным направлением машинного обучения. Именно здесь возникает еще одно серьезное расхождение между машинным обучением и наукой о данных .

    В машинном обучении входные данные будут генерироваться и обрабатываться специально для использования алгоритма. Примеры этих дизайнов данных при машинном обучении включают встраивание слов, масштабирование функций, добавление полиномиальных функций и т. д.

  1. Сложность системы

    Наука о данных : сложность системы в науке о данных включает компоненты, которые будут задействованы в управлении поступающими неструктурированными необработанными данными. Он включает в себя множество движущихся компонентов, которые обычно планируются системой синхронизации, которая согласовывает свободные задания.

    Работа с наукой о данных также может выполняться ручными методами. Однако это было бы не так эффективно, как у машинных алгоритмов.

    Машинное обучение : почти в любой ситуации наиболее преобладающей сложностью системы, связанной с машинным обучением, являются алгоритмы и математические концепции, на которых строится эта область.

    Кроме того, ансамблевые модели обычно имеют несколько моделей машинного обучения. Каждая из этих моделей будет иметь существенное влияние на конечный результат. В работе машинного обучения используются многочисленные методы, такие как регрессия и контролируемая кластеризация.

    Системная сложность машинного обучения включает различные типы алгоритмов машинного обучения. Некоторые из самых популярных включают матричную факторизацию, совместную фильтрацию, кластеризацию, рекомендации на основе контента и многое другое.

  1. Необходимая база знаний и набор навыков

    Наука о данных : для специалиста по данным уместно обладать значительными знаниями в предметной области. Он или она также должны обладать навыками ETL(1) и профилирования данных. Также необходимы замечательные знания о SQL(2), а также опыт работы с системами NoSQL. Б

    По сути, специалисту по данным необходимо понимать и уметь демонстрировать стандартные методы отчетности и визуализации. Как правило, потенциальный специалист в области науки о данных должен стремиться к обладанию значительными навыками в области аналитики, программирования и знаний в предметной области.

    Для очень успешной карьеры специалиста по данным требуются следующие навыки:

    • Уверенное знание Scala, SAS, Python, R.
    • Возможность оценки многочисленных аналитических функций
    • Возможность прогнозировать будущие результаты на основе шаблонов прошлых наборов данных.
    • Разумные знания о машинном обучении
    • Умение работать с неструктурированными данными. Эти данные могут быть получены из нескольких источников, таких как социальные сети, видео и т. д.
    • Хороший опыт кодирования баз данных SQL также является преимуществом, позволяющим стать востребованным в мире науки о данных. На самом деле аналитика данных и машинное обучение считаются одними из многочисленных методов и процессов, используемых в науке о данных.
     Машинное обучение : основным требованием к эксперту в области машинного обучения является хорошее понимание математики. В равной степени необходимо иметь хорошие знания в программировании на Python/R. Эксперт по машинному обучению должен уметь обрабатывать данные с помощью SQL.
    


     Визуализация для конкретной модели также является основным требованием для машинного обучения. Ниже приведены основные профессиональные навыки, которые помогут потенциальным клиентам значительно продвинуться в области машинного обучения:
    •  Глубокие знания о том, как программировать
    •  Знание вероятности и статистики
    •  Навыки оценки данных и моделирования данных
    •  Экспертное знание основ ПК
    •  Понимание программирования на таких языках программирования, как Java, Lisp, R, Python и т. д.
  1.  Спецификация оборудования:
     Наука о данных : спецификации оборудования здесь должны быть горизонтально масштабируемыми системами. Это связано с тем, что наука о данных включает в себя обработку больших данных. Кроме того, аппаратное обеспечение в науке о данных должно иметь большую оперативную память и твердотельные накопители. Это необходимо для преодоления узких мест ввода-вывода.
    


     Машинное обучение : спецификации оборудования для машинного обучения состоят из графических процессоров. Это необходимо для того, чтобы проводить интенсивные векторные операции. Кроме того, мир машинного обучения развивается, чтобы использовать более мощные версии, такие как TPU.
  1.  Компоненты
     Наука о данных: широко известно, что наука о данных охватывает всю сеть данных. Компоненты науки о данных включают в себя:
    •  Сбор и профилирование данных — конвейеры ETL (Extract Transform Load) и задания профилирования
    •  Распределенные вычисления и обработка масштабируемых данных.
    •  Автоматизированный интеллект для онлайн-рекомендаций и обнаружения мошенничества.
    •  Исследование и визуализация данных для лучшей интуиции данных.
    •  Предопределенные информационные панели и BI
    •  Безопасность данных, резервное копирование данных, восстановление данных и разработка данных, чтобы обеспечить доступ ко всем формам данных.
    •  Активация в рабочем режиме
    •  Автоматизированные решения для запуска бизнес-логики через любые алгоритмы машинного обучения.
     Машинное обучение : типичными компонентами машинного обучения являются:
    •  Понимание проблемы, чтобы найти эффективное решение проблемы.
    •  Исследование данных — посредством визуализации данных, чтобы получить интуитивное представление о функциях, которые будут использоваться в модели машинного обучения.
    •  Подготовка данных — этот компонент машинного обучения включает в себя оценку ряда возможных решений проблем с данными, чтобы убедиться, что значения всех функций находятся в одном диапазоне.
    •  Моделирование данных и обучение — этот компонент включает в себя выбор данных на основе типа проблемы и типа набора функций.
  1.  Мера производительности
     Наука о данных : исходя из этого фактора, показатели эффективности науки о данных не стандартизированы. Это связано с тем, что показатель эффективности меняется от случая к случаю. Обычно это будет обозначение ограничений параллелизма в доступе к данным, возможности интерактивной визуализации, качества данных, своевременности данных, возможности запросов и т. д.
     Машинное обучение : с другой стороны, показатели производительности в моделях машинного обучения всегда прозрачны. Это связано с тем, что каждый алгоритм будет иметь меру, показывающую, насколько эффективно или неэффективно модель описывает предоставленные выборочные данные. Например, среднеквадратическая ошибка (RME) используется в линейной регрессии как обозначение ошибки в модели.
  1.  Методология разработки
     Наука о данных : с точки зрения разработки методологии проекты по науке о данных аналогичны инженерным проектам с четко определенными ориентирами.
     Машинное обучение : однако разработка методологии машинного обучения больше похожа на исследовательские форматы. Это связано с тем, что первый этап представляет собой скорее формулировку гипотезы, за которой следуют попытки доказать гипотезу на имеющихся данных.
  1.  Визуализация
     Наука о данных : как правило, визуализация науки о данных относится к данным напрямую с использованием любых распространенных графических представлений, таких как круговые диаграммы и гистограммы среди прочего.
     Машинное обучение : здесь визуализации используются для представления математической модели выборочных данных. Например, это может включать визуализацию запутанной матрицы мультиклассовой классификации. Это косвенно помогло бы быстро идентифицировать ложные положительные и отрицательные стороны.
  1.  Языки
     Наука о данных : как правило, в мире науки о данных используются распространенные языки вычислений, такие как SQL, и языки, подобные SQL, такие как Spark SQL, HiveQL и т. д. Кроме того, наука о данных также использует распространенные языки сценариев обработки данных, такие как Perl, Awk, Sed и многие другие. более. Кроме того, еще одна категория широко используемых языков в науке о данных — это хорошо поддерживаемые языки, специфичные для фреймворка, такие как Java для Hadoop и Scale для Spark, среди прочих.
     Машинное обучение : с другой стороны, мир машинного обучения в основном использует Python и R в качестве основных языков вычислений. В наше время Python получил широкое признание, поскольку современные эксперты по глубокому обучению в основном прибегают к Python. Также необходимо упомянуть, что SQL одинаково необходим в процессах машинного обучения, особенно на этапе исследования данных. 
 Вывод
 В заключение, машинное обучение улучшает процессы науки о данных. Это делается путем предоставления набора алгоритмов, которые полезны для моделирования данных, исследования данных и принятия решений и т. д. Наука о данных вносит свой вклад, комбинируя набор алгоритмов машинного обучения, чтобы делать точные прогнозы будущих результатов решений.
 Поскольку мы обсуждали различия между наукой о данных и машинным обучением , необходимо пояснить, что обе области взаимосвязаны и помогают друг другу в выполнении различных функций.
 Мир хранения данных быстро развивается, и вы не можете позволить себе остаться в стороне. Присоединяйтесь к обучению данных и машинному обучению сегодня и оптимизируйте эти области, чтобы улучшить свои бизнес-решения. 
 Другие полезные ресурсы:
 Наука о данных или программная инженерия — сравнение
 Аналитика данных и наука о данных — сравнение
 В чем разница между ИИ и МО
 Лучшие инструменты науки о данных для специалистов по данным
 25 суперподкастов по науке о данных, за которыми вы должны следить в 2020 году
 Как машинное обучение улучшает бизнес-процессы