V tej vadnici razlike med podatkovno znanostjo in strojnim učenjem se najprej naučimo:
Kaj je Data Science?
Podatkovna znanost je področje študija, ki vključuje pridobivanje vpogledov iz ogromnih količin podatkov z uporabo različnih znanstvenih metod, algoritmov in procesov. Pomaga vam odkriti skrite vzorce iz surovih podatkov.
Data Science je interdisciplinarno področje, ki vam omogoča pridobivanje znanja iz strukturiranih ali nestrukturiranih podatkov. Ta tehnologija vam omogoča, da poslovni problem pretvorite v raziskovalni projekt in nato spet v praktično rešitev. Izraz Data Science se je pojavil zaradi razvoja matematične statistike, analize podatkov in velikih podatkov.
V tej vadnici Data Science vs Machine Learning boste izvedeli:
- Kaj je Data Science?
- Kaj je strojno učenje?
- Vloge in odgovornosti podatkovnega znanstvenika
- Vloga in odgovornosti inženirjev strojnega učenja
- Razlika med znanostjo o podatkih in strojnim učenjem
- Izzivi tehnologije podatkovne znanosti
- Izzivi strojnega učenja
- Aplikacije podatkovne znanosti
- Aplikacije strojnega učenja
- Podatkovna znanost ali strojno učenje - kaj je boljše?
Kaj je strojno učenje?
Strojno učenje je sistem, ki se lahko iz podatkov uči s samoizpopolnjevanjem, ne da bi programer izrecno kodiral logiko. Preboj prihaja z idejo, da se lahko stroj posebej nauči iz primera (tj. Podatkov), da ustvari natančne rezultate.
Strojno učenje združuje podatke s statističnimi orodji za napovedovanje rezultata. Ta rezultat nato podjetje uporabi za izvedljiv vpogled. Strojno učenje je tesno povezano z podatkovnim rudarjenjem in Bayesovim napovednim modeliranjem. Naprava prejme podatke kot vhod in uporablja algoritem za oblikovanje odgovorov.
Preverite naslednje ključne razlike med strojnim učenjem in podatkovno znanostjo.
KLJUČNA RAZLIKA
- Data Science izvleče vpogled iz ogromnih količin podatkov z uporabo različnih znanstvenih metod, algoritmov in procesov. Po drugi strani pa je strojno učenje sistem, ki se lahko iz podatkov uči s samoizboljšanjem in ne da bi ga programer izrecno kodiral.
- Podatkovne vede lahko delujejo z ročnimi metodami, čeprav niso zelo uporabne, medtem ko algoritme strojnega učenja težko izvajamo ročno.
- Podatkovna znanost ni podmnožica umetne inteligence (AI), tehnologija strojnega učenja pa podmnožica umetne inteligence (AI).
- Tehnika podatkovnih znanosti vam pomaga ustvariti vpogled iz podatkov, ki obravnavajo vse resnične zapletenosti, metoda strojnega učenja pa vam pomaga napovedati in izid za nove vrednosti baze podatkov.
Vloge in odgovornosti podatkovnega znanstvenika
Tu so pomembne spretnosti, ki jih potrebujete, da postanete Data Scientist
- Znanje o nestrukturiranem upravljanju podatkov
- Praktične izkušnje s kodiranjem baz podatkov SQL
- Sposoben razumeti več analitičnih funkcij
- Podatkovno rudarjenje, ki se uporablja za obdelavo, čiščenje in preverjanje celovitosti podatkov, ki se uporabljajo za analizo
- Pridobite podatke in prepoznajte moč
- Sodelujte s profesionalnimi svetovalci DevOps, da strankam pomagate pri operacionalizaciji modelov
Vloga in odgovornosti inženirjev strojnega učenja
Tu so pomembne spretnosti, ki so potrebne, da postanete inženirji strojnega učenja
- Znanje o razvoju podatkov in statističnem modeliranju
- Razumevanje in uporaba algoritmov
- Obdelava naravnega jezika
- Oblikovanje podatkovne arhitekture
- Tehnike predstavitve besedila
- Poglobljeno znanje programiranja
- Poznavanje verjetnosti in statistike
- Oblikujte sisteme strojnega učenja in znanje tehnologije globokega učenja
- Uporabite ustrezne algoritme in orodja za strojno učenje
Razlika med znanostjo o podatkih in strojnim učenjem
Tu so glavne razlike med Data Science in Machine Learning:
Podatkovna znanost vs strojno učenje
| Znanost o podatkih | Strojno učenje |
| Podatkovna znanost je interdisciplinarno področje, ki uporablja znanstvene metode, algoritme in sisteme za pridobivanje znanja iz številnih strukturnih in nestrukturiranih podatkov. | Strojno učenje je znanstveno preučevanje algoritmov in statističnih modelov. Ta metoda uporablja za izvajanje določene naloge. |
| Tehnika podatkovnih znanosti vam pomaga ustvariti vpogled iz podatkov, ki obravnavajo vse resnične zapletenosti. | Metoda strojnega učenja vam s pomočjo matematičnih modelov pomaga predvideti in izid za nove zbirke podatkov iz zgodovinskih podatkov. |
| Skoraj vsi vhodni podatki se ustvarijo v berljivi obliki, ki jo ljudje preberejo ali analizirajo. | Vhodni podatki za strojno učenje se bodo spremenili, zlasti za uporabljene algoritme. |
| Podatkovna znanost lahko deluje tudi z ročnimi metodami, čeprav niso preveč uporabne. | Algoritme strojnega učenja je težko izvajati ročno. |
| Podatkovna znanost je popoln proces. | Strojno učenje je en sam korak v celotnem procesu znanosti o podatkih. |
| Podatkovna znanost ni podskupina umetne inteligence (AI). | Tehnologija strojnega učenja je podmnožica umetne inteligence (AI). |
| V Data Science so uporabili velik RAM in SSD, kar vam pomaga premagati težave z ozkimi grli V / I. | Pri strojnem učenju se grafični procesorji uporabljajo za intenzivne vektorske operacije. |
Izzivi tehnologije podatkovne znanosti
Tu so pomembni izzivi tehnologije Data Science
- Za natančno analizo je treba najrazličnejše informacije in podatke
- Na voljo ni ustrezen bazen talentov za področje podatkov
- Vodstvo ne zagotavlja finančne podpore za ekipo za področje podatkov.
- Nerazpoložljivost / otežen dostop do podatkov
- Rezultati znanosti znanosti podatkov, ki jih nosilci poslovnih odločitev ne uporabljajo učinkovito
- Razložiti znanost o podatkih drugim je težko
- Vprašanja glede zasebnosti
- Pomanjkanje pomembnega strokovnjaka za domene
- Če je organizacija zelo majhna, ne more imeti ekipe za podatkovno znanost.
Izzivi strojnega učenja
Tu so glavni izzivi metode strojnega učenja:
- V naboru podatkov nima podatkov ali raznolikosti.
- Stroj se ne more naučiti, če ni na voljo podatkov. Poleg tega nabor podatkov s pomanjkanjem raznolikosti stroju težko dela.
- Stroj mora imeti heterogenost, da se nauči pomembnega vpogleda.
- Malo verjetno je, da algoritem lahko pridobi informacije, če ni sprememb ali jih je malo.
- Priporočljivo je, da imate vsaj 20 opazovanj na skupino, da se naprava nauči.
- Ta omejitev lahko privede do slabe ocene in napovedi.
Aplikacije podatkovne znanosti
Tukaj je aplikacija Data Science
Iskanje po internetu:
Iskanje Google uporablja tehnologijo podatkovne znanosti za iskanje določenega rezultata v delčkih sekunde
Sistemi priporočil:
Ustvariti sistem priporočil. Na primer, "predlagani prijatelji" na Facebooku ali predlagani videoposnetki "na YouTube, vse je narejeno s pomočjo Data Science.
Prepoznavanje slik in govora:
Govor prepozna sisteme, kot so Siri, Google Assistant, Alexa deluje na tehniki podatkovne znanosti. Poleg tega Facebook prepozna vašega prijatelja, ko naložite fotografijo z njim.
Svet iger na srečo:
EA Sports, Sony in Nintendo uporabljajo tehnologijo podatkovnih znanosti. To izboljša vašo igralno izkušnjo. Igre so zdaj razvite s pomočjo tehnik strojnega učenja. Lahko se posodobi, ko se premaknete na višjo raven.
Primerjava spletnih cen:
PriceRunner, Junglee, Shopzilla delajo na mehanizmu za podatkovno znanost. Tu se podatki pridobivajo z ustreznih spletnih mest z API-ji.
Aplikacije strojnega učenja
Tu so aplikacije strojnega učenja:
Avtomatizacija:
Strojno učenje, ki deluje popolnoma avtonomno na katerem koli področju brez potrebe po človekovem posredovanju. Na primer roboti, ki izvajajo bistvene korake postopka v proizvodnih obratih.
Finančna industrija:
Strojno učenje postaja vse bolj priljubljeno v finančni industriji. Banke večinoma uporabljajo ML za iskanje vzorcev v podatkih, pa tudi za preprečevanje goljufij.
Vladna organizacija:
Vlada uporablja ML za upravljanje javne varnosti in komunalnih storitev. Vzemimo primer Kitajske z masivnim prepoznavanjem obrazov. Vlada uporablja umetno inteligenco, da prepreči jaywalkerju.
Zdravstvena industrija:
Zdravstvo je bilo ena prvih panog, ki je uporabljala strojno učenje z zaznavanjem slik.
Podatkovna znanost ali strojno učenje - kaj je boljše?
Metoda strojnega učenja je idealna za analizo, razumevanje in prepoznavanje vzorca v podatkih. Ta model lahko uporabite za urjenje stroja za avtomatizacijo nalog, ki bi bile za človeka izčrpne ali nemogoče. Poleg tega lahko strojno učenje sprejema odločitve z minimalnim človeškim posredovanjem.
Po drugi strani pa vam lahko znanost o podatkih pomaga odkriti goljufije z uporabo naprednih algoritmov strojnega učenja. Pomaga tudi pri preprečevanju večjih denarnih izgub. Pomaga vam pri analizi sentimenta, da ocenite zvestobo kupcev.
