Σε αυτό το σεμινάριο διαφοράς μεταξύ Επιστήμης Δεδομένων και Μηχανικής Μάθησης, ας μάθουμε πρώτα:
Τι είναι η Επιστήμη Δεδομένων;
Η Επιστήμη Δεδομένων είναι ο τομέας της μελέτης που περιλαμβάνει την εξαγωγή πληροφοριών από τεράστιες ποσότητες δεδομένων με τη χρήση διαφόρων επιστημονικών μεθόδων, αλγορίθμων και διαδικασιών. Σας βοηθά να ανακαλύψετε κρυμμένα μοτίβα από τα μη επεξεργασμένα δεδομένα.
Η Επιστήμη δεδομένων είναι ένα διεπιστημονικό πεδίο που σας επιτρέπει να εξαγάγετε γνώσεις από δομημένα ή μη δομημένα δεδομένα. Αυτή η τεχνολογία σάς δίνει τη δυνατότητα να μεταφράσετε ένα επιχειρηματικό πρόβλημα σε ένα ερευνητικό έργο και μετά να το μεταφράσετε ξανά σε μια πρακτική λύση. Ο όρος Επιστήμη δεδομένων έχει προκύψει λόγω της εξέλιξης των μαθηματικών στατιστικών, της ανάλυσης δεδομένων και των μεγάλων δεδομένων.
Σε αυτό το σεμινάριο Science Science vs Machine Learning, θα μάθετε:
- Τι είναι η Επιστήμη Δεδομένων;
- Τι είναι η μηχανική εκμάθηση;
- Ρόλοι και ευθύνες ενός επιστήμονα δεδομένων
- Ρόλος και ευθύνες των μηχανικών μηχανικής μάθησης
- Διαφορά μεταξύ επιστήμης δεδομένων και μηχανικής μάθησης
- Προκλήσεις της Τεχνολογίας Επιστήμης Δεδομένων
- Προκλήσεις της μηχανικής μάθησης
- Εφαρμογές της Επιστήμης Δεδομένων
- Εφαρμογές μηχανικής μάθησης
- Επιστήμη δεδομένων ή μηχανική εκμάθηση - Ποιο είναι καλύτερο;
Τι είναι η μηχανική εκμάθηση;
Η Μηχανική Μάθηση είναι ένα σύστημα που μπορεί να μάθει από δεδομένα μέσω αυτο-βελτίωσης και χωρίς λογική να κωδικοποιείται ρητά από τον προγραμματιστή. Η ανακάλυψη έρχεται με την ιδέα ότι μια μηχανή μπορεί να μάθει μεμονωμένα από το παράδειγμα (δηλαδή δεδομένα) για να παράγει ακριβή αποτελέσματα.
Η μηχανική μάθηση συνδυάζει δεδομένα με στατιστικά εργαλεία για την πρόβλεψη ενός αποτελέσματος. Αυτό το αποτέλεσμα στη συνέχεια χρησιμοποιείται από την εταιρία για να κάνει ενεργές πληροφορίες. Η μηχανική μάθηση σχετίζεται στενά με την εξόρυξη δεδομένων και την προγνωστική μοντελοποίηση Bayesian. Το μηχάνημα λαμβάνει δεδομένα ως είσοδο, χρησιμοποιεί έναν αλγόριθμο για τη διαμόρφωση απαντήσεων.
Ελέγξτε τις ακόλουθες βασικές διαφορές μεταξύ της μηχανικής μάθησης έναντι της επιστήμης δεδομένων.
ΒΑΣΙΚΗ ΔΙΑΦΟΡΑ
- Η Επιστήμη Δεδομένων εξάγει πληροφορίες από τεράστιες ποσότητες δεδομένων με τη χρήση διαφόρων επιστημονικών μεθόδων, αλγορίθμων και διαδικασιών. Από την άλλη πλευρά, η Μηχανική Μάθηση είναι ένα σύστημα που μπορεί να μάθει από δεδομένα μέσω αυτο-βελτίωσης και χωρίς λογική να κωδικοποιείται ρητά από τον προγραμματιστή.
- Η επιστήμη δεδομένων μπορεί να λειτουργήσει με μη αυτόματες μεθόδους, αν και δεν είναι πολύ χρήσιμες ενώ οι αλγόριθμοι μηχανικής εκμάθησης είναι δύσκολο να εφαρμοστούν χειροκίνητα.
- Η επιστήμη δεδομένων δεν είναι ένα υποσύνολο της Τεχνητής Νοημοσύνης (AI), ενώ η τεχνολογία μηχανικής μάθησης είναι ένα υποσύνολο της Τεχνητής Νοημοσύνης (AI).
- Η τεχνική της επιστήμης δεδομένων σάς βοηθά να δημιουργήσετε πληροφορίες από δεδομένα που ασχολούνται με όλες τις πολυπλοκότητες του πραγματικού κόσμου, ενώ η μέθοδος μηχανικής μάθησης σάς βοηθά να προβλέψετε και το αποτέλεσμα για νέες τιμές βάσης δεδομένων.
Ρόλοι και ευθύνες ενός επιστήμονα δεδομένων
Εδώ, είναι μια σημαντική δεξιότητα που απαιτείται για να γίνετε Επιστήμονας Δεδομένων
- Γνώση σχετικά με τη μη δομημένη διαχείριση δεδομένων
- Πρακτική εμπειρία στην κωδικοποίηση βάσης δεδομένων SQL
- Ικανότητα κατανόησης πολλαπλών αναλυτικών συναρτήσεων
- Εξόρυξη δεδομένων που χρησιμοποιείται για την επεξεργασία, τον καθαρισμό και την επαλήθευση της ακεραιότητας των δεδομένων που χρησιμοποιούνται για ανάλυση
- Λάβετε δεδομένα και αναγνωρίστε τη δύναμη
- Συνεργαστείτε με επαγγελματίες συμβούλους DevOps για να βοηθήσετε τους πελάτες να λειτουργήσουν μοντέλα
Ρόλος και ευθύνες των μηχανικών μηχανικής μάθησης
Εδώ είναι μια σημαντική δεξιότητα που απαιτείται για να γίνουν Μηχανικοί μάθησης μηχανών
- Γνώση της εξέλιξης των δεδομένων και της στατιστικής μοντελοποίησης
- Κατανόηση και εφαρμογή αλγορίθμων
- Επεξεργασία φυσικής γλώσσας
- Σχεδιασμός αρχιτεκτονικής δεδομένων
- Τεχνικές αναπαράστασης κειμένου
- Σε βάθος γνώση των δεξιοτήτων προγραμματισμού
- Γνώση πιθανότητας και στατιστικών
- Σχεδιάστε συστήματα μηχανικής μάθησης και γνώση της τεχνολογίας βαθιάς μάθησης
- Εφαρμόστε κατάλληλους αλγόριθμους και εργαλεία μηχανικής μάθησης
Διαφορά μεταξύ επιστήμης δεδομένων και μηχανικής μάθησης
Ακολουθούν οι σημαντικές διαφορές μεταξύ της Επιστήμης Δεδομένων έναντι της μηχανικής μάθησης:
Επιστήμη δεδομένων έναντι μηχανικής μάθησης
| Επιστημονικά δεδομένα | Μηχανική εκμάθηση |
| Η επιστήμη δεδομένων είναι ένα διεπιστημονικό πεδίο που χρησιμοποιεί επιστημονικές μεθόδους, αλγόριθμους και συστήματα για την εξαγωγή γνώσεων από πολλά δομικά και μη δομημένα δεδομένα. | Η μηχανική μάθηση είναι η επιστημονική μελέτη αλγορίθμων και στατιστικών μοντέλων. Αυτή η μέθοδος χρησιμοποιεί για την εκτέλεση μιας συγκεκριμένης εργασίας. |
| Η τεχνική της επιστήμης δεδομένων σάς βοηθά να δημιουργήσετε πληροφορίες από δεδομένα που ασχολούνται με όλες τις πραγματικές περιπλοκές. | Η μέθοδος μηχανικής μάθησης σας βοηθά να προβλέψετε και το αποτέλεσμα για νέες βάσεις δεδομένων από ιστορικά δεδομένα με τη βοήθεια μαθηματικών μοντέλων. |
| Σχεδόν όλα τα δεδομένα εισόδου δημιουργούνται σε μορφή αναγνώσιμη από τον άνθρωπο, η οποία διαβάζεται ή αναλύεται από ανθρώπους. | Τα δεδομένα εισαγωγής για μηχανική μάθηση θα μετασχηματιστούν, ειδικά για αλγόριθμους που χρησιμοποιούνται. |
| Η επιστήμη δεδομένων μπορεί να λειτουργήσει και με χειροκίνητες μεθόδους, αν και δεν είναι πολύ χρήσιμες. | Οι αλγόριθμοι μηχανικής εκμάθησης είναι δύσκολο να εφαρμοστούν χειροκίνητα. |
| Η επιστήμη των δεδομένων είναι μια ολοκληρωμένη διαδικασία. | Η μηχανική μάθηση είναι ένα μόνο βήμα σε ολόκληρη τη διαδικασία της επιστήμης δεδομένων. |
| Η επιστήμη των δεδομένων δεν είναι ένα υποσύνολο της Τεχνητής Νοημοσύνης (AI). | Η τεχνολογία μηχανικής εκμάθησης είναι ένα υποσύνολο της Τεχνητής Νοημοσύνης (AI). |
| Στην Επιστήμη Δεδομένων, χρησιμοποιείται υψηλή μνήμη RAM και SSD, τα οποία σας βοηθούν να ξεπεράσετε τα προβλήματα συμφόρησης I / O. | Στη Μηχανική Εκμάθηση, οι GPU χρησιμοποιούνται για εντατικές λειτουργίες διανυσμάτων. |
Προκλήσεις της Τεχνολογίας Επιστήμης Δεδομένων
Εδώ, είναι σημαντικές προκλήσεις της Τεχνολογίας Επιστήμης Δεδομένων
- Η μεγάλη ποικιλία πληροφοριών και δεδομένων απαιτείται για ακριβή ανάλυση
- Δεν υπάρχει επαρκές σύνολο ταλέντων επιστημονικών δεδομένων
- Η διοίκηση δεν παρέχει οικονομική υποστήριξη για μια ομάδα επιστημών δεδομένων.
- Μη διαθεσιμότητα / δύσκολη πρόσβαση σε δεδομένα
- Τα αποτελέσματα της Επιστήμης δεδομένων δεν χρησιμοποιούνται αποτελεσματικά από τους υπεύθυνους λήψης αποφάσεων για επιχειρήσεις
- Η εξήγηση της επιστήμης δεδομένων σε άλλους είναι δύσκολη
- Θέματα απορρήτου
- Έλλειψη σημαντικού εμπειρογνώμονα τομέα
- Εάν ένας οργανισμός είναι πολύ μικρός, δεν μπορεί να έχει ομάδα επιστήμης δεδομένων.
Προκλήσεις της μηχανικής μάθησης
Εδώ είναι οι κύριες προκλήσεις της μεθόδου Μηχανικής μάθησης:
- Δεν διαθέτει δεδομένα ή ποικιλία στο σύνολο δεδομένων.
- Το μηχάνημα δεν μπορεί να μάθει εάν δεν υπάρχουν διαθέσιμα δεδομένα. Εκτός αυτού, ένα σύνολο δεδομένων με έλλειψη ποικιλομορφίας δίνει στον υπολογιστή τη δυσκολία
- Ένα μηχάνημα πρέπει να έχει ετερογένεια για να μάθει ουσιαστική διορατικότητα.
- Είναι απίθανο ένας αλγόριθμος να εξαγάγει πληροφορίες όταν δεν υπάρχουν ή μερικές παραλλαγές.
- Συνιστάται να έχετε τουλάχιστον 20 παρατηρήσεις ανά ομάδα για να βοηθήσετε τη Μηχανή να μάθει.
- Αυτός ο περιορισμός μπορεί να οδηγήσει σε κακή αξιολόγηση και πρόβλεψη.
Εφαρμογές της Επιστήμης Δεδομένων
Εδώ είναι η εφαρμογή της Επιστήμης Δεδομένων
Αναζήτηση Διαδικτύου:
Η αναζήτηση Google χρησιμοποιεί τεχνολογία επιστήμης δεδομένων για να αναζητήσει ένα συγκεκριμένο αποτέλεσμα μέσα σε ένα κλάσμα του δευτερολέπτου
Συστήματα σύστασης:
Για να δημιουργήσετε ένα σύστημα προτάσεων. Για παράδειγμα, "προτεινόμενοι φίλοι" στο Facebook ή προτεινόμενα βίντεο "στο YouTube, όλα γίνονται με τη βοήθεια της Επιστήμης δεδομένων.
Αναγνώριση εικόνας & ομιλίας:
Η ομιλία αναγνωρίζει συστήματα όπως το Siri, το Google Assistant, η Alexa τρέχει στην τεχνική της επιστήμης των δεδομένων. Επιπλέον, το Facebook αναγνωρίζει τον φίλο σας όταν ανεβάζετε μια φωτογραφία μαζί του.
Κόσμος τυχερών παιχνιδιών:
Η EA Sports, Sony, Nintendo, χρησιμοποιεί τεχνολογία επιστήμης δεδομένων. Αυτό βελτιώνει την εμπειρία παιχνιδιού σας. Τα παιχνίδια αναπτύσσονται τώρα χρησιμοποιώντας τεχνικές μηχανικής εκμάθησης. Μπορεί να ενημερωθεί όταν μετακινηθείτε σε υψηλότερα επίπεδα.
Σύγκριση τιμών στο διαδίκτυο:
Οι PriceRunner, Junglee, Shopzilla εργάζονται στον μηχανισμό της επιστήμης δεδομένων. Εδώ, τα δεδομένα συλλέγονται από τους σχετικούς ιστότοπους χρησιμοποιώντας API.
Εφαρμογές μηχανικής μάθησης
Εδώ είναι η εφαρμογή της μηχανικής μάθησης:
Αυτοματοποίηση:
Μηχανική εκμάθηση, η οποία λειτουργεί εντελώς αυτόνομα σε οποιονδήποτε τομέα χωρίς την ανάγκη ανθρώπινης παρέμβασης. Για παράδειγμα, τα ρομπότ εκτελούν τα βασικά βήματα της διαδικασίας στην κατασκευή εγκαταστάσεων.
Χρηματοοικονομική βιομηχανία:
Η μηχανική μάθηση αυξάνεται σε δημοτικότητα στη χρηματοοικονομική βιομηχανία. Οι τράπεζες χρησιμοποιούν κυρίως ML για να βρουν μοτίβα μέσα στα δεδομένα, αλλά και για να αποτρέψουν την απάτη.
Κυβερνητικός Οργανισμός:
Η κυβέρνηση χρησιμοποιεί το ML για τη διαχείριση της δημόσιας ασφάλειας και των υπηρεσιών κοινής ωφέλειας. Πάρτε το παράδειγμα της Κίνας με μαζική αναγνώριση προσώπου. Η κυβέρνηση χρησιμοποιεί τεχνητή νοημοσύνη για να αποτρέψει τον jaywalker.
Βιομηχανία υγειονομικής περίθαλψης:
Η υγειονομική περίθαλψη ήταν μια από τις πρώτες βιομηχανίες που χρησιμοποίησαν μηχανική μάθηση με ανίχνευση εικόνας.
Επιστήμη δεδομένων ή μηχανική εκμάθηση - Ποιο είναι καλύτερο;
Η μέθοδος μηχανικής εκμάθησης είναι ιδανική για την ανάλυση, την κατανόηση και τον προσδιορισμό ενός μοτίβου στα δεδομένα. Μπορείτε να χρησιμοποιήσετε αυτό το μοντέλο για να εκπαιδεύσετε μια μηχανή για να αυτοματοποιήσετε εργασίες που θα ήταν εξαντλητικές ή αδύνατες για έναν άνθρωπο. Επιπλέον, η μηχανική μάθηση μπορεί να λαμβάνει αποφάσεις με ελάχιστη ανθρώπινη παρέμβαση.
Από την άλλη πλευρά, η επιστήμη δεδομένων μπορεί να σας βοηθήσει να εντοπίσετε απάτες χρησιμοποιώντας προηγμένους αλγόριθμους μηχανικής μάθησης. Σας βοηθά επίσης να αποτρέψετε σημαντικές χρηματικές απώλειες. Σας βοηθά να εκτελέσετε ανάλυση συναισθημάτων για να μετρήσετε την αφοσίωση της μάρκας των πελατών