I denne vejledning om forskellen mellem datalogi og maskinindlæring, lad os først lære:
Hvad er datalogi?
Datavidenskab er det område af undersøgelsen, der involverer udtræk af indsigt fra store mængder data ved brug af forskellige videnskabelige metoder, algoritmer og processer. Det hjælper dig med at opdage skjulte mønstre fra rådataene.
Data Science er et tværfagligt felt, der giver dig mulighed for at udtrække viden fra strukturerede eller ustrukturerede data. Denne teknologi giver dig mulighed for at oversætte et forretningsproblem til et forskningsprojekt og derefter oversætte det tilbage til en praktisk løsning. Udtrykket datavidenskab er opstået på grund af udviklingen af matematisk statistik, dataanalyse og big data.
I denne vejledning i Data Science vs Machine Learning lærer du:
- Hvad er datalogi?
- Hvad er maskinlæring?
- En dataforskers roller og ansvar
- Machine Learning Engineers rolle og ansvar
- Forskellen mellem datalogi og maskinindlæring
- Udfordringer ved datalogisk teknologi
- Udfordringer ved maskinindlæring
- Anvendelser af datalogi
- Anvendelser af maskinindlæring
- Datalogi eller maskinindlæring - Hvad er bedre?
Hvad er maskinlæring?
Machine Learning er et system, der kan lære af data gennem selvforbedring og uden at logik eksplicit bliver kodet af programmøren. Gennembruddet kommer med tanken om, at en maskine enkelt kan lære af eksemplet (dvs. data) for at producere nøjagtige resultater.
Maskinindlæring kombinerer data med statistiske værktøjer til at forudsige en output. Denne output bruges derefter af virksomheder til at give handlingsbar indsigt. Maskinindlæring er tæt knyttet til datamining og Bayesian forudsigelig modellering. Maskinen modtager data som input, bruger en algoritme til at formulere svar.
Kontroller følgende nøgleforskelle mellem Machine Learning vs Data Science.
Nøgleforskel
- Datavidenskab udtrækker indsigt fra store mængder data ved brug af forskellige videnskabelige metoder, algoritmer og processer. På den anden side er Machine Learning et system, der kan lære af data gennem selvforbedring og uden at logik eksplicit bliver kodet af programmøren.
- Datalogi kan arbejde med manuelle metoder, selvom de ikke er meget nyttige, mens maskinindlæringsalgoritmer er svære at implementere manuelt.
- Datalogi er ikke en delmængde af kunstig intelligens (AI), mens maskinindlæringsteknologi er en delmængde af kunstig intelligens (AI).
- Datavidenskabsteknik hjælper dig med at skabe indsigt fra data, der beskæftiger sig med alle kompleksiteter i den virkelige verden, mens maskinindlæringsmetoden hjælper dig med at forudsige og resultatet for nye databaseværdier.
En dataforskers roller og ansvar
Her kræves en vigtig færdighed for at blive datavidenskabsmand
- Viden om ustruktureret datastyring
- Praktisk erfaring med SQL-databasekodning
- Kunne forstå flere analytiske funktioner
- Data mining brugt til behandling, rensning og verificering af integriteten af data, der bruges til analyse
- Indhent data og genkend styrken
- Arbejd med professionelle DevOps-konsulenter for at hjælpe kunder med at operationelle modeller
Machine Learning Engineers rolle og ansvar
Her er en vigtig færdighed, der kræves for at blive maskinlæringsingeniører
- Kendskab til dataudvikling og statistisk modellering
- Forståelse og anvendelse af algoritmer
- Naturlig sprogbehandling
- Design af dataarkitektur
- Tekstrepræsentationsteknikker
- Dybdegående viden om programmeringsfærdigheder
- Viden om sandsynlighed og statistik
- Design maskinindlæringssystemer og viden om dyb læringsteknologi
- Implementere passende maskinlæringsalgoritmer og -værktøjer
Forskellen mellem datalogi og maskinindlæring
Her er de største forskelle mellem datalogi og maskinindlæring:
Data Science vs Machine Learning
| Datavidenskab | Maskinelæring |
| Datavidenskab er et tværfagligt felt, der bruger videnskabelige metoder, algoritmer og systemer til at udtrække viden fra mange strukturelle og ustrukturerede data. | Maskinindlæring er den videnskabelige undersøgelse af algoritmer og statistiske modeller. Denne metode bruger til at udføre en bestemt opgave. |
| Datavidenskabsteknik hjælper dig med at skabe indsigt ud fra data, der beskæftiger sig med alle kompleksiteter i den virkelige verden. | Machine learning-metoden hjælper dig med at forudsige og resultatet for nye databaser fra historiske data ved hjælp af matematiske modeller. |
| Næsten alle inputdata genereres i et menneskeligt læsbart format, som læses eller analyseres af mennesker. | Inputdata til maskinindlæring transformeres, især for anvendte algoritmer. |
| Datalogi kan også arbejde med manuelle metoder, selvom de ikke er særlig nyttige. | Maskinlæringsalgoritmer, der er svære at implementere manuelt. |
| Datavidenskab er en komplet proces. | Maskinindlæring er et enkelt trin i hele datavidenskabsprocessen. |
| Datavidenskab er ikke en delmængde af kunstig intelligens (AI). | Machine learning-teknologi er en delmængde af kunstig intelligens (AI). |
| I datavidenskab bruges høj RAM og SSD, som hjælper dig med at overvinde problemer med I / O-flaskehals. | I maskinindlæring bruges GPU'er til intensive vektoroperationer. |
Udfordringer ved datalogisk teknologi
Her er vigtige udfordringer ved datalogisk teknologi
- Den brede vifte af information og data er nødvendig for nøjagtig analyse
- Ikke tilstrækkelig datavidenskabelig talentpool tilgængelig
- Ledelsen yder ikke økonomisk støtte til et datavidenskabsteam.
- Utilgængelighed af / vanskelig adgang til data
- Datavidenskabsresultater bruges ikke effektivt af forretnings beslutningstagere
- Det er svært at forklare datalogi for andre
- Privatlivsproblemer
- Mangel på betydelig domæneekspert
- Hvis en organisation er meget lille, kan den ikke have et datavidenskabsteam.
Udfordringer ved maskinindlæring
Her er de primære udfordringer ved maskinindlæringsmetoden:
- Det mangler data eller mangfoldighed i datasættet.
- Maskinen kan ikke lære, hvis der ikke er nogen tilgængelige data. Derudover giver et datasæt med mangel på mangfoldighed maskinen en hård tid.
- En maskine skal have heterogenitet for at lære meningsfuld indsigt.
- Det er usandsynligt, at en algoritme kan udtrække information, når der ikke er få eller få variationer.
- Det anbefales at have mindst 20 observationer pr. Gruppe for at hjælpe maskinen med at lære.
- Denne begrænsning kan føre til dårlig evaluering og forudsigelse.
Anvendelser af datalogi
Her er anvendelsen af datalogi
Internetsøgning:
Google-søgning bruger datalogisk teknologi til at søge i et specifikt resultat inden for en brøkdel af et sekund
Anbefalingssystemer:
At oprette et anbefalingssystem. For eksempel "foreslåede venner" på Facebook eller foreslåede videoer "på YouTube gøres alt ved hjælp af Data Science.
Billed- og talegenkendelse:
Tale genkender systemer som Siri, Google Assistant, Alexa kører på datavidenskabsteknikken. Desuden genkender Facebook din ven, når du uploader et foto med dem.
Spilverden:
EA Sports, Sony, Nintendo bruger datavidenskabsteknologi. Dette forbedrer din spiloplevelse. Spil er nu udviklet ved hjælp af maskinlæringsteknikker. Det kan opdatere sig selv, når du flytter til højere niveauer.
Online prissammenligning:
PriceRunner, Junglee, Shopzilla arbejder på datavidenskabsmekanismen. Her hentes data fra de relevante websteder ved hjælp af API'er.
Anvendelser af maskinindlæring
Her er anvendelse af maskinlæring:
Automatisering:
Maskinindlæring, som fungerer helt autonomt på ethvert felt uden behov for menneskelig indgriben. For eksempel robotter, der udfører de væsentlige procestrin i produktionsanlæg.
Finansbranche:
Maskinindlæring vokser i popularitet i finansbranchen. Banker bruger primært ML til at finde mønstre inde i dataene, men også for at forhindre svindel.
Regeringsorganisation:
Regeringen bruger ML til at styre den offentlige sikkerhed og forsyningsselskaber. Tag eksemplet med Kina med massiv ansigtsgenkendelse. Regeringen bruger kunstig intelligens til at forhindre jaywalker.
Sundhedsindustri:
Sundhedsvæsen var en af de første brancher, der anvendte maskinindlæring med billeddetektion.
Datalogi eller maskinindlæring - Hvad er bedre?
Machine learning-metoden er ideel til at analysere, forstå og identificere et mønster i dataene. Du kan bruge denne model til at træne en maskine til at automatisere opgaver, der ville være udtømmende eller umulige for et menneske. Desuden kan maskinindlæring tage beslutninger med minimal menneskelig indgriben.
På den anden side kan datalogi hjælpe dig med at opdage svindel ved hjælp af avancerede maskinindlæringsalgoritmer. Det hjælper dig også med at forhindre betydelige monetære tab. Det hjælper dig med at udføre sentimentanalyse for at måle kundemærkets loyalitet.