In questo tutorial sulla differenza tra Data Science e Machine Learning, impariamo prima:
Cos'è la scienza dei dati?
La scienza dei dati è l'area di studio che implica l'estrazione di approfondimenti da grandi quantità di dati mediante l'uso di vari metodi, algoritmi e processi scientifici. Ti aiuta a scoprire modelli nascosti dai dati grezzi.
La Data Science è un campo interdisciplinare che consente di estrarre conoscenza da dati strutturati o non strutturati. Questa tecnologia consente di tradurre un problema aziendale in un progetto di ricerca e quindi tradurlo nuovamente in una soluzione pratica. Il termine Data Science è emerso a causa dell'evoluzione delle statistiche matematiche, dell'analisi dei dati e dei big data.
In questo tutorial su Data Science vs Machine Learning imparerai:
- Cos'è la scienza dei dati?
- Cos'è l'apprendimento automatico?
- Ruoli e responsabilità di un data scientist
- Ruolo e responsabilità degli ingegneri del machine learning
- Differenza tra data science e machine learning
- Sfide della tecnologia della scienza dei dati
- Sfide dell'apprendimento automatico
- Applicazioni della scienza dei dati
- Applicazioni del machine learning
- Data science o machine learning: qual è il migliore?
Cos'è l'apprendimento automatico?
Il Machine Learning è un sistema che può apprendere dai dati attraverso l'auto-miglioramento e senza che la logica venga codificata esplicitamente dal programmatore. La svolta arriva con l'idea che una macchina può imparare singolarmente dall'esempio (cioè i dati) per produrre risultati accurati.
L'apprendimento automatico combina i dati con strumenti statistici per prevedere un output. Questo output viene quindi utilizzato dall'azienda per ottenere informazioni utili. L'apprendimento automatico è strettamente correlato al data mining e alla modellazione predittiva bayesiana. La Macchina riceve i dati come input, utilizza un algoritmo per formulare le risposte.
Controlla le seguenti differenze chiave tra Machine Learning e Data Science.
DIFFERENZA CHIAVE
- La scienza dei dati estrae approfondimenti da grandi quantità di dati utilizzando vari metodi, algoritmi e processi scientifici.
- La scienza dei dati può funzionare con metodi manuali, sebbene non siano molto utili mentre gli algoritmi di apprendimento automatico sono difficili da implementare manualmente.
- La scienza dei dati non è un sottoinsieme dell'intelligenza artificiale (AI) mentre la tecnologia di machine learning è un sottoinsieme dell'intelligenza artificiale (AI).
- La tecnica della scienza dei dati ti aiuta a creare intuizioni dai dati che trattano tutte le complessità del mondo reale mentre il metodo di apprendimento automatico ti aiuta a prevedere e il risultato per i nuovi valori di database.
Ruoli e responsabilità di un data scientist
Ecco una competenza importante richiesta per diventare Data Scientist
- Conoscenza della gestione dei dati non strutturati
- Esperienza pratica nella codifica di database SQL
- Capace di comprendere molteplici funzioni analitiche
- Data mining utilizzato per l'elaborazione, la pulizia e la verifica dell'integrità dei dati utilizzati per l'analisi
- Ottieni dati e riconosci la forza
- Collabora con consulenti DevOps professionisti per aiutare i clienti a rendere operativi i modelli
Ruolo e responsabilità degli ingegneri del machine learning
Ecco un'importante competenza richiesta per diventare ingegneri del machine learning
- Conoscenza dell'evoluzione dei dati e modellazione statistica
- Comprensione e applicazione degli algoritmi
- Elaborazione del linguaggio naturale
- Progettazione dell'architettura dei dati
- Tecniche di rappresentazione del testo
- Conoscenza approfondita delle capacità di programmazione
- Conoscenza di probabilità e statistica
- Progettare sistemi di machine learning e conoscenza della tecnologia di deep learning
- Implementa algoritmi e strumenti di apprendimento automatico appropriati
Differenza tra data science e machine learning
Ecco le principali differenze tra Data Science e Machine learning:
Data science vs machine learning
| Scienza dei dati | Apprendimento automatico |
| La scienza dei dati è un campo interdisciplinare che utilizza metodi, algoritmi e sistemi scientifici per estrarre la conoscenza da molti dati strutturali e non strutturati. | L'apprendimento automatico è lo studio scientifico di algoritmi e modelli statistici. Questo metodo utilizza per eseguire un'attività specifica. |
| La tecnica della scienza dei dati ti aiuta a creare intuizioni dai dati che trattano tutte le complessità del mondo reale. | Il metodo di apprendimento automatico ti aiuta a prevedere e il risultato per nuovi database da dati storici con l'aiuto di modelli matematici. |
| Quasi tutti i dati di input vengono generati in un formato leggibile dall'uomo, che viene letto o analizzato dagli esseri umani. | I dati di input per l'apprendimento automatico verranno trasformati, in particolare per gli algoritmi utilizzati. |
| La scienza dei dati può funzionare anche con metodi manuali, sebbene non siano molto utili. | Algoritmi di apprendimento automatico difficili da implementare manualmente. |
| La scienza dei dati è un processo completo. | L'apprendimento automatico è un singolo passaggio dell'intero processo di scienza dei dati. |
| La scienza dei dati non è un sottoinsieme dell'intelligenza artificiale (AI). | La tecnologia di apprendimento automatico è un sottoinsieme dell'intelligenza artificiale (AI). |
| In Data Science, vengono utilizzati RAM e SSD elevati, che aiutano a superare i problemi di collo di bottiglia di I / O. | In Machine Learning, le GPU vengono utilizzate per operazioni vettoriali intensive. |
Sfide della tecnologia della scienza dei dati
Qui ci sono importanti sfide della Data Science Technology
- L'ampia varietà di informazioni e dati è necessaria per un'analisi accurata
- Pool di talenti non disponibile nel data science
- La direzione non fornisce supporto finanziario per un team di data science.
- Indisponibilità / difficoltà di accesso ai dati
- Risultati della scienza dei dati non utilizzati in modo efficace dai responsabili delle decisioni aziendali
- Spiegare la scienza dei dati ad altri è difficile
- Problemi di privacy
- Mancanza di un significativo esperto di dominio
- Se un'organizzazione è molto piccola, non può avere un team di data science.
Sfide dell'apprendimento automatico
Ecco le principali sfide del metodo di apprendimento automatico:
- Mancano dati o diversità nel set di dati.
- La macchina non può apprendere se non ci sono dati disponibili. Inoltre, un set di dati con una mancanza di diversità mette in difficoltà la Macchina.
- Una macchina deve avere eterogeneità per apprendere informazioni significative.
- È improbabile che un algoritmo possa estrarre informazioni quando non ci sono o poche variazioni.
- Si consiglia di avere almeno 20 osservazioni per gruppo per aiutare la Macchina ad apprendere.
- Questo vincolo può portare a una scarsa valutazione e previsione.
Applicazioni della scienza dei dati
Ecco le applicazioni di Data Science
Ricerca Internet:
La ricerca di Google utilizza la tecnologia della scienza dei dati per cercare un risultato specifico in una frazione di secondo
Sistemi di raccomandazione:
Per creare un sistema di raccomandazione. Ad esempio, "amici suggeriti" su Facebook o video suggeriti "su YouTube, tutto viene fatto con l'aiuto di Data Science.
Riconoscimento vocale e di immagini:
Il riconoscimento vocale riconosce sistemi come Siri, Google Assistant, Alexa gira sulla tecnica della scienza dei dati. Inoltre, Facebook riconosce il tuo amico quando carichi una foto con lui.
Mondo di gioco:
EA Sports, Sony, Nintendo stanno utilizzando la tecnologia della scienza dei dati. Questo migliora la tua esperienza di gioco. I giochi vengono ora sviluppati utilizzando tecniche di apprendimento automatico. Può aggiornarsi quando passi a livelli più alti.
Confronto dei prezzi online:
PriceRunner, Junglee, Shopzilla lavorano sul meccanismo della scienza dei dati. Qui, i dati vengono recuperati dai siti Web pertinenti utilizzando le API.
Applicazioni del machine learning
Ecco le applicazioni dell'apprendimento automatico:
Automazione:
Machine learning, che funziona in modo completamente autonomo in qualsiasi campo senza la necessità di alcun intervento umano. Ad esempio, robot che eseguono le fasi di processo essenziali negli impianti di produzione.
Settore finanziario:
L'apprendimento automatico sta diventando sempre più popolare nel settore finanziario. Le banche utilizzano principalmente il machine learning per trovare modelli all'interno dei dati, ma anche per prevenire le frodi.
Organizzazione governativa:
Il governo utilizza il ML per gestire la sicurezza pubblica e i servizi pubblici. Prendiamo l'esempio della Cina con un enorme riconoscimento facciale. Il governo usa l'intelligenza artificiale per prevenire il jaywalker.
Settore sanitario:
L'assistenza sanitaria è stata una delle prime industrie a utilizzare l'apprendimento automatico con il rilevamento delle immagini.
Data science o machine learning: qual è il migliore?
Il metodo di apprendimento automatico è ideale per analizzare, comprendere e identificare un modello nei dati. È possibile utilizzare questo modello per addestrare una macchina ad automatizzare attività che sarebbero esaustive o impossibili per un essere umano. Inoltre, l'apprendimento automatico può prendere decisioni con un intervento umano minimo.
D'altra parte, la scienza dei dati può aiutarti a rilevare le frodi utilizzando algoritmi avanzati di apprendimento automatico. Ti aiuta anche a prevenire perdite monetarie significative. Ti aiuta a eseguire l'analisi del sentiment per valutare la fedeltà al marchio del cliente.