Machine Learning vs Data Science: Forskel og sammenligning

Maskinlæring og datavidenskab er det enogtyvende århundredes buzz words.

Disse to udtryk slynges om hinanden, men bør ikke forveksles som synonymer for hinanden.

Da de begge har mange funktioner til fælles, kan de ikke erstattes af hinanden. Begge er forskellige værktøjer at operere på.

Nøgleforsøg

1. Maskinlæring fokuserer på at skabe algoritmer, der kan lære af og forudsige data. I modsætning hertil er datavidenskab et bredere felt, der omfatter dataanalyse, visualisering og forskellige statistiske metoder.
2. Dataforskere bruger maskinlæring som et af deres værktøjer, men de har også brug for domæneviden, programmeringsevner og evnen til at kommunikere indsigt effektivt.
3. Maskinlæringsingeniører specialiserer sig i at implementere og optimere maskinlæringsmodeller, hvorimod dataforskere skal forstå konteksten og udlede handlingsorienteret indsigt fra data.

Machine Learning vs Data Science

Machine learning er en gren af ​​kunstig intelligens, der fokuserer på at udvikle algoritmer, der gør computersystemer i stand til at lære og lave forudsigelser baseret på data. Data Science er et felt, der bruger videnskabelige metoder til at udtrække viden fra strukturerede og ustrukturerede data.

Maskinlæring er en masse teknikker, der bruges af datavidenskabsmænd til at give computere mulighed for at høste meningsfulde data og bruge dem.

På denne måde producerer computere gode resultater uden eksplicitte programmeringsregler. Maskinlæring indgår i datavidenskab.

Datavidenskab er et studieområde, der bruger en videnskabelig tilgang til at fragmentere data til betydninger og få indsigt derfra.

Det kan beskrives som en kombination af informationsteknologi, modellering og virksomhedsledelse.

Selvom datavidenskab bruges i flæng med maskinlæring, er det et enormt felt.

Sammenligningstabel

Parametre for sammenligning	Maskinelæring	data, Science
Definition	Machine Learning er en gruppe af teknikker, der gør det muligt for computere at lære af data.	Data Science er studieretningen, der har til formål at udtrække mening og indsigt fra data.
Baseret på	Kombination af maskin- og datavidenskab.	Analytics og statistik.
Brug	Maskiner bruger teknikker til at lære uden at være eksplicit programmeret.	Filial der beskæftiger sig med data.
Krav	Kun fokuseret på algoritmestatistikker.	Det er et bredt begreb, herunder algoritmestatistik og databehandling.
Boligtype	Inkluderet i datavidenskab.	Det er et bredt felt med flere discipliner.
Produktion	Er af tre typer, uovervåget læring, forstærkende læring, overvåget læring.	Det omfatter dataindsamling, datarensning, datamanipulation osv.

Hvad er maskinlæring?

Det er studieretningen, der indgår under datavidenskab, som giver computere mulighed for at lære af data uden at være programmeret.

Den anvendes ved hjælp af algoritmestatistikker til at behandle indsamlede data og forberede fremtidige forudsigelser uden menneskelig indblanding.

For at tillade disse har computere brug for input af et sæt instruktioner eller data eller observationer.

Maskinlæringens styrker gør den nyttig i forskellige brancher.

Det har vist sit potentiale ved at redde liv i sundhedsvæsenet og løse komplekse problemer inden for computersikkerhed og meget mere.

Også selvom der er mange begrænsninger ved maskinlæring.

Ingeniører og programmører skal begrænse og optimere inputalgoritmerne for at gøre dem mere effektive.

En traditionel ligning kan løse et problem meget let, men involvering af maskinlæring kan føre til komplikationer snarere end forenkling.

Maskinlæringsingeniører har brug for stærke færdigheder inden for datalogi fundamentals, dataudvikling og modellering, forståelse og anvendelse af algoritmer, naturlig sprogbehandling, tekstrepræsentationsteknikker osv. 

Anvendelsen af ​​maskinlæring på forskellige områder kan give lukrative løsninger på mange problemer.

Men applikationer i brancher som udlån, ansættelse og medicin rejser nogle etiske bekymringer.

Da algoritmerne skabes og drives af mennesker, inkorporerer de skjulte sociale skævheder.

Virksomheder som Google Facebook arbejder med maskinlæring.

Hvad er datavidenskab?

Det er et felt, der involverer undersøgelse af enorme mængder data i en organisations lager.

Denne undersøgelse er vigtig for organisationer at få information om forretnings- og markedsmønstre.

Dataene kan være strukturerede eller ustrukturerede. Det bruges flittigt af virksomheder som Netflix, Amazon, flyselskaber, internetsøgning osv. 

På grund af digitalisering og smartphone tilgængelighed er internettet fyldt med enorme mængder data.

Også fordi den massive brug af internettet har gjort det billigere, er computerkraften steget dramatisk, mens omkostningerne er faldet.

Datavidenskab bruger begge komponenter til at opnå indsigt i tendenser.

Det store spring i dataressourcer ansporede tilgængeligheden af ​​ægte ressourcer.

Med et lille datasæt, rodet data eller forkerte data er datavidenskab ubrugelig og vil spilde en masse tid.

Det skaber også vildledende resultater, der er meningsløse. Datavidenskab vil undlade at forklare variationen, hvis data ikke har en egentlig årsag.

For at blive en succesfuld dataforsker skal en person have færdigheder som statistik, data mining og rengøring, programmeringssprog som R og Python, SQL-databaser.

Folk skal også kende værktøjer som f.eks Hadoop, Hive og Pig.

Vigtigste forskelle mellem maskinlæring og datavidenskab

1. Maskinlæring er et af de værktøjer, der bruges af datavidenskabsfolk, mens datavidenskab er studieretningen, der involverer dataindsamling, databehandling osv.
2. Maskinlæring er en hybrid af datavidenskab og maskine, mens datavidenskab hovedsageligt involverer analyser og statistik.
3. Maskinlæring fokuserer kun på algoritmestatistikker, mens datavidenskab fokuserer på mange flere aspekter af data frem for kun algoritmestatistikker.
4. Machine learning er af tre typer: uovervåget læring, forstærkende læring, overvåget læring, mens datavidenskab omfatter dataindsamling, datarensning, datamanipulation osv. 
5. Maskinlæring er en del af datavidenskab, mens datavidenskab er et tværfagligt område.

Referencer

1. https://www.nature.com/articles/s41563-018-0241-z 
2. https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-22475-2_1

Sidst opdateret: 16. juli 2023