Makine Öğrenimi ve Veri Bilimi - Karşılaştırma

Günlük olarak 2,5 kentilyon bayttan fazla veri oluşturulduğunu biliyor musunuz? IBM'e göre, Amerika Birleşik Devletleri'ndeki her veri uzmanı için iş sayısının 2020 yılına kadar 364.000 açık artışla 2.720.000'e çıkacağı tahmin ediliyor.

Ayrıca, 2020 yılına kadar gezegendeki her insan için her saniye tahminen 1,7 MB veri üretileceği de tahmin ediliyor. Yıl sonunda bunun ne kadar veri olacağını hayal edin. On yılın sonunda daha ne kadar var? Bu nedenle, veri bilimi ve makine öğrenimi olmadan verileri etkili bir şekilde işleyemeyeceğimiz açıktır.

Bu nedenle yakıcı soru şudur: Bu miktarda büyük veriyi nasıl işlemeyi planlıyoruz? Şimdi, veri biliminin makine öğrenimine karşı büyük resmin ortaya çıktığı yer burasıdır. Makinelerin kendi kendilerine öğrenme kapasitesine sahip olduğunu bilmek ilginizi çekmeli.

Evet, bu hızla gelişen teknolojik çağda çok mümkün ve hatta gerçekçi. Tıpkı insanlar gibi, makineler de iyi miktarda veriden daha fazlasını öğrenmek için yapılandırılabilir ve tasarlanabilir. Makine öğrenimi, makinelerin deneyimlerden otomatik olarak öğrenmesini sağlamak için son derece önemli hale geliyor. Bu, makinelerin açıkça programlanmasına gerek kalmadan yapılır.

• Veri Bilimi Tanımı
• Makine Öğrenimi Tanımı
• Veri Analitiği ve Veri Bilimi Arasındaki Fark Nedir?

Veri Bilimi Nedir?

Basit bir tanımla, veri bilimi, verilerden elde edilen sonuçların analiz edilmesini içerir. Verileri en basit ve en temel biçiminde araştırır. Bu, veri günlüklerinin karmaşık kalıplarını, eğilim çıkarımlarını ve davranışlarını anlamak için yapılır.

Veri bilimi, bir kuruluşun, işletmenin karar verme süreçlerinde ihtiyaç duyulan gerekli bilgileri ortaya çıkarmasına yardımcı olur. Verilerden faydalı bilgilerin çıkarılmasını içerir. Bunu yapmak için veri bilimi, farklı alanlardan bir dizi başka yöntemi optimize eder.

( Ayrıca Okuyun: Veri Bilimi Nedir? Bilmeniz Gereken Her Şey)

Makine Öğrenimi Nedir?

Makine öğrenimi kavramı, makinelere herhangi bir insan müdahalesine veya yardımına ihtiyaç duymadan kendi başlarına nasıl öğreneceklerini öğretmeyi içerir. Makine sistemlerine veri besler.

Makine öğrenimi şu şekilde çalışır: Verilen veri örneğini okuyarak ve inceleyerek başlar. Bu, gerekli ve faydalı anlayışları ve kalıpları keşfetmek için yapılır. Dolayısıyla bu modeller, gelecekteki beklenmedik durumların sonucunu doğru bir şekilde tahmin edecek bir model geliştirmek için kullanılır.

Daha sonra verilen veri örneğini kullanarak modelin performansını değerlendirir. Bu süreç, makine otomatik olarak öğrenip girdiyi doğru çıktıya bağlayana kadar devam eder. Tüm bu süreçler insan müdahalesi olmadan gerçekleşir.

Veri Bilimi ve Makine Öğrenimi Arasındaki Farklar

1. Dürbün

   Veri Bilimi : Veri biliminin kapsamı, gerçek dünyadaki tüm karmaşıklıklarla ilgilenen verilerden elde edilen içgörülerin oluşturulmasına odaklanır. Diğer görevlerin yanı sıra veri gereksinimlerinin anlaşılmasını ve ayrıca veri çıkarma sürecini gerektirir.

   Makine Öğrenimi : Öte yandan, makine öğrenimi, yeni veri kümeleri için sonucun doğru sınıflandırılması veya tahmini ile ilgilenir. Matematiksel modellerin kullanımı yoluyla tarihsel veri kalıplarını incelemeyi gerektirir.

   Makine öğreniminin kapsamı yalnızca veri biliminin veri modelleme aşamasında devreye girer. Özünde, veri biliminin dışında etkin bir şekilde var olamaz.

2. Veri

   Veri Bilimi : Veri açısından veri bilimi, büyük verilerin analizinde kullanılan bir kavramdır. Bu bağlamda veri bilimi, veri temizleme, veri hazırlama ve veri analizinden oluşur. Girdi verilerinin çoğunu insan tarafından tüketilebilir veriler şeklinde üretir. Bu veri formu, insanlar tarafından okunacak ve değerlendirilecek şekilde tasarlanmıştır. Genellikle tablo verilerinin veya görüntülerin yapısını alır.

   Ek olarak, veri biliminde işlenen verilerin mutlaka bir makineden veya mekanik bir sürecin sonucu olarak gelişmesi gerekmez. Toplu olarak büyük veri olarak adlandırılan büyük miktarda verinin alınmasına, toplanmasına, alınmasına ve dönüştürülmesine yardımcı olur.

   Büyük verilere yapı getirmek veri biliminin işlevidir. Zorlayıcı modeller bulmak için büyük verileri inceler. Bu, veri biliminin işletme yöneticilerine bir işletme veya kuruluşta devrim yaratacak etkili değişiklikleri uygulamaları konusunda tavsiyede bulunmasını sağlar.

   Makine Öğrenimi : Veri biliminden farklı olarak, makine öğrenimi için ana odak noktasının veri olmadığını belirtmek gerekir. Bunun yerine, öğrenme, makine öğreniminin ana odak noktasıdır. Makine öğrenimi ile veri bilimi arasında bir başka önemli farklılığın ortaya çıktığı yer burasıdır.

   Makine öğreniminde, giriş verileri, algoritma kullanımı için özel olarak oluşturulacak ve işlenecektir. Makine öğrenimi kapsamındaki bu veri tasarımlarına örnek olarak kelime yerleştirme, özellik ölçekleme, polinom özellikleri ekleme vb.

3. Sistem Karmaşıklığı

   Veri Bilimi : Veri bilimindeki sistem karmaşıklığı, gelen yapılandırılmamış ham verilerin yönetimiyle meşgul olacak bileşenleri içerir. Normalde ücretsiz işleri uyumlu hale getiren bir senkronizasyon sistemi tarafından programlanan çok sayıda hareketli bileşen içerir.

   Veri biliminin işleyişi manuel yöntemlerle de gerçekleştirilebilir. Ancak bu, makine algoritmalarınınki kadar verimli olmayacaktır.

   Makine Öğrenimi : Hemen hemen her durumda, makine öğrenimi ile ilişkilendirilen en baskın sistem karmaşıklığı, alanın üzerine kurulduğu algoritmalar ve matematiksel kavramlardır.

   Ayrıca, topluluk modelleri genellikle birkaç makine öğrenimi modeline sahiptir. Bu modellerin her birinin nihai sonuç üzerinde önemli bir etkisi olacaktır. Makine öğreniminin işleyişi, regresyon ve denetimli kümeleme gibi çok sayıda teknik kullanır.

   Makine öğreniminin sistem karmaşıklığı, farklı türde makine öğrenimi algoritmalarını içerir. En popüler olanlardan bazıları, matris çarpanlara ayırma, işbirlikçi filtreleme, kümeleme, içerik tabanlı öneriler ve daha fazlasını içerir.

4. Gerekli Bilgi Bankası ve Beceri Seti

   Veri Bilimi : Bir veri bilimcisinin alan uzmanlığı hakkında önemli bir bilgiye sahip olması uygundur. Ayrıca ETL(1) ve veri profili oluşturma becerilerine sahip olması da gerekecektir. NoSQL sistemleri konusunda uzmanlığın yanı sıra SQL(2) hakkında da dikkate değer bir bilgi birikimine ihtiyaç vardır. B

   Temel olarak, bir veri bilimcisinin standart raporlama ve görselleştirme tekniklerini anlaması ve sergileyebilmesi gereklidir. Tipik olarak, veri bilimi alanındaki bir aday, analitik, programlama ve alan bilgisinde önemli becerilere sahip olmak için çalışmalıdır.

   

   Veri bilimcisi olarak çok başarılı bir kariyere sahip olmak aşağıdaki becerileri gerektirir:

   • Güçlü bir Scala, SAS, Python, R bilgisi.
   • Çok sayıda analitik fonksiyonu değerlendirebilme becerisi
   • Geçmiş veri kümelerinin kalıplarına dayalı olarak gelecekteki sonuçları tahmin etme yeteneği.
   • Makine öğrenimi hakkında makul bir bilgi
   • Yapılandırılmamış verilerle çalışabilme. Bu veriler sosyal medya, video vb. çeşitli kaynaklardan elde edilebilir.
   • SQL veritabanı kodlamasında iyi bir deneyim, aynı zamanda veri bilimi dünyasında çok aranan biri olmak için bir avantajdır. Aslında, veri analitiği ve makine öğrenimi, veri bilimi faaliyetlerinde kullanılan sayısız yöntem ve süreçten biri olarak kabul edilir.

   Makine Öğrenimi : Bir makine öğrenimi uzmanı için birincil gereksinim, matematik anlayışında güçlü bir arka plandır. Python/R programlama konusunda da güçlü bilgiye sahip olmak eşit derecede gereklidir. Bir makine öğrenimi uzmanı, SQL ile veri tartışmasını gerçekleştirebilmelidir.

   Modele özgü görselleştirme, makine öğrenimi için de temel bir gereksinimdir. Aşağıda, potansiyel bir müşterinin makine öğrenimi alanında önemli ölçüde ilerlemesine yardımcı olacak temel kariyer becerilerinin bir özeti bulunmaktadır:

   • Programlama hakkında derinlemesine bilgi
   • Olasılık ve istatistik bilgisi
   • Veri değerlendirme ve veri modelleme becerileri
   • Bilgisayar temellerinde uzman bilgisi
   • Java, Lisp, R, Python vb. programlama dillerinde kodlama anlayışı.

5. Donanım Özellikleri:

   Veri Bilimi : Buradaki donanım özellikleri yatay olarak ölçeklenebilir sistemler olmalıdır. Bunun nedeni, veri biliminin büyük verilerin işlenmesini içermesidir. Ayrıca, veri bilimindeki donanımın yüksek RAM ve SSD'lerden olması gerekir. Bu, G/Ç darboğazının üstesinden gelinmesini sağlamak içindir.

   Makine Öğrenimi : Makine öğrenimi için donanım özellikleri GPU'lardan oluşur. Yoğun vektör işlemlerini gerçekleştirmek için bu gereklidir. Ayrıca, makine öğrenimi dünyası, TPU'lar gibi daha güçlü sürümleri kullanacak şekilde gelişiyor.

6. Bileşenler

   Veri Bilimi: Veri biliminin tüm veri ağını kapsadığı yaygın olarak bilinmektedir. Veri biliminin bileşenleri şunları içerir:

   • Veri toplama ve profil oluşturma – ETL (Dönüştürme Yükünü Çıkar) işlem hatları ve profil oluşturma işleri
   • Dağıtılmış hesaplama ve ölçeklenebilir verilerin işlenmesi.
   • Çevrimiçi öneriler ve dolandırıcılık tespiti için otomatik zeka.
   • En iyi veri sezgisi için verilerin keşfi ve görselleştirilmesi.
   • Önceden tanımlanmış panolar ve BI
   • Her türlü veriye erişilebilmesini sağlamak için veri güvenliği, veri yedekleme, veri kurtarma ve veri mühendisliği.
   • Üretim modunda aktivasyon
   • Herhangi bir makine öğrenimi algoritması aracılığıyla iş mantığını yürütmek için otomatik kararlar.

   Makine Öğrenimi : Makine öğreniminin tipik bileşenleri şunlardır:

   • Soruna etkili bir çözüm bulmak için sorunu anlamak.
   • Veri keşfi – makine öğrenimi modelinde kullanılacak özelliklerin sezgisini elde etmek için veri görselleştirme yoluyla.
   • Veri hazırlama – makine öğreniminin bu bileşeni, tüm özelliklerin değerlerinin aynı aralıkta olduğundan emin olmak için veri sorunlarına yönelik bir dizi olası çözümün değerlendirilmesini içerir.
   • Veri Modelleme ve Eğitim – bu bileşen, problem tipine ve özellik setinin tipine göre veri seçimini içerir.

7. Performans ölçüsü

   Veri bilimi : Bu faktöre dayalı olarak, veri biliminin performans ölçüleri standartlaştırılmamıştır. Bunun nedeni, performans ölçütünün durumdan duruma değişmesidir. Genellikle, veri erişimi, etkileşimli görselleştirme yeteneği, veri kalitesi, veri zamanlılığı, sorgulama yeteneği vb.

   Makine öğrenimi : Öte yandan, makine öğrenimi modellerindeki performans ölçüleri her zaman şeffaftır. Bunun nedeni, her algoritmanın, modelin sağlanan örnek verileri ne kadar etkili veya etkisiz olarak tanımladığını gösteren bir ölçüye sahip olmasıdır. Örneğin, Modeldeki bir hatanın ifadesi olarak Doğrusal Regresyonda Ortalama Kare Hatası (RME) kullanılır.

8. Geliştirme Metodolojisi

   Veri bilimi : metodoloji geliştirme açısından, veri bilimi projeleri, iyi tanımlanmış noktalara sahip mühendislik projelerine benzer.

   Makine Öğrenimi : Bununla birlikte, makine öğreniminin metodoloji geliştirmesi, araştırma formatlarına benzeyecek şekilde daha uyumludur. Bunun nedeni, ilk aşamanın daha çok bir hipotez formülasyonu olmasıdır, bunu mevcut verilerle hipotezi kanıtlama girişimleri izler.

9. görselleştirme

   Veri bilimi : tipik olarak, veri biliminin görselleştirilmesi, diğerlerinin yanı sıra pasta grafikler ve çubuk grafikler gibi herhangi bir yaygın grafik temsilini kullanan verileri doğrudan ifade eder.

   Makine öğrenimi : burada, örnek verilerin matematiksel bir modelini temsil etmek için görselleştirmeler kullanılır. Örneğin, çok sınıflı bir sınıflandırmanın kafa karıştırıcı matrisinin görselleştirilmesini içerebilir. Bu, dolaylı olarak, gerçek olmayan pozitif ve negatiflerin hızlı bir şekilde tanımlanmasına yardımcı olacaktır.

10. Diller

    Veri bilimi : tipik olarak, veri bilimi dünyası SQL gibi yaygın bilgi işlem dillerini ve Spark SQL, HiveQL vb. daha fazla. Ayrıca, veri biliminde yaygın olarak kullanılan dillerin bir başka kategorisi, diğerleri arasında Hadoop için Java ve Spark için Ölçek gibi çerçeveye özgü ve iyi desteklenen dillerdir.

    Makine öğrenimi : Madalyonun diğer tarafında, makine öğrenimi dünyası, ana bilgisayar dilleri olarak çoğunlukla Python ve R'yi kullanır. Çağdaş zamanlarda, Python, modern derin öğrenme uzmanları çoğunlukla Python'a başvurduğu için geniş çapta kabul görmektedir. SQL'in makine öğrenmesi süreçlerinde, özellikle de veri keşfi aşamasında eşit derecede gerekli olduğunu da belirtmek gerekir.

Çözüm

Sonuç olarak, makine öğrenimi veri bilimi süreçlerini geliştirir. Bu, veri modelleme, veri keşfi ve karar verme vb. için yararlı olan bir dizi algoritma sağlayarak yapılır. Veri bilimi, kararların gelecekteki sonuçlarına ilişkin doğru tahminler yapmak için bir dizi makine öğrenimi algoritmasını birleştirerek üzerine düşeni yapar.

Veri bilimi ve makine öğrenimi arasındaki farkları tartıştığımız kadarıyla, her iki alanın da iç içe olduğunu ve çeşitli işlevlerinde birbirlerine yardımcı olduklarını açıklamak gerekir.

Veri depolama dünyası hızla ilerliyor ve geride kalmayı göze alamazsınız. Bugün veri bilimi ve makine öğrenimi trenine binin ve iş kararlarınızı iyileştirmek için bu alanları optimize edin.

Diğer Faydalı Kaynaklar:

Veri Bilimi veya Yazılım Mühendisliği – Karşılaştırma

Veri Analitiği ve Veri Bilimi – Karşılaştırma

AI ve ML Arasındaki Fark Nedir?

Veri Bilimcileri İçin En İyi Veri Bilimi Araçları

2020'de İzlemeniz Gereken 25 Süper Veri Bilimi Podcast'i

Makine Öğrenimi İş Süreçlerini Nasıl İyileştiriyor?