Maschinelles Lernen vs. Data Science: Unterschied und Vergleich

Machine Learning und Data Science sind die Schlagworte des XNUMX. Jahrhunderts.

Diese beiden Begriffe werden synonym verwendet, sollten aber nicht als Synonyme verwechselt werden.

Da beide viele Eigenschaften gemeinsam haben, können sie nicht durcheinander ersetzt werden. Beides sind unterschiedliche Werkzeuge, mit denen man operieren kann.

Key Take Away

1. Maschinelles Lernen konzentriert sich auf die Erstellung von Algorithmen, die aus Daten lernen und Vorhersagen treffen können. Im Gegensatz dazu ist Data Science ein breiteres Feld, das Datenanalyse, Visualisierung und verschiedene statistische Methoden umfasst.
2. Datenwissenschaftler verwenden maschinelles Lernen als eines ihrer Werkzeuge, aber sie benötigen auch Domänenkenntnisse, Programmierkenntnisse und die Fähigkeit, Erkenntnisse effektiv zu kommunizieren.
3. Machine Learning Engineers sind auf die Implementierung und Optimierung von Machine Learning-Modellen spezialisiert, während Data Scientists den Kontext verstehen und umsetzbare Erkenntnisse aus Daten ableiten müssen.

Maschinelles Lernen vs. Data Science

Maschinelles Lernen ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz, der sich auf die Entwicklung von Algorithmen konzentriert, die es Computersystemen ermöglichen, auf der Grundlage von Daten zu lernen und Vorhersagen zu treffen. Data Science ist ein Bereich, der mit wissenschaftlichen Methoden Wissen aus strukturierten und unstrukturierten Daten extrahiert.

Maschinelles Lernen ist eine Reihe von Techniken, die von Datenwissenschaftlern verwendet werden, damit Computer aussagekräftige Daten sammeln und verwenden können.

Auf diese Weise produzieren Computer ohne explizite Programmierregeln gute Leistungsergebnisse. Maschinelles Lernen ist Teil der Datenwissenschaft.

Data Science ist ein Studiengebiet, das einen wissenschaftlichen Ansatz verwendet, um Daten in Bedeutungen zu zerlegen und daraus Erkenntnisse zu gewinnen.

Es kann als eine Kombination aus Informationstechnologie, Modellierung und Betriebswirtschaft beschrieben werden.

Obwohl Data Science synonym mit maschinellem Lernen verwendet wird, ist es ein riesiges Feld.

Vergleichstabelle

Vergleichsparameter	Maschinelles lernen	Daten Wissenschaft
Definition	Maschinelles Lernen ist eine Gruppe von Techniken, die es Computern ermöglichen, aus Daten zu lernen.	Data Science ist das Studiengebiet, das darauf abzielt, Bedeutung und Erkenntnisse aus Daten zu extrahieren.
Beyogen auf	Kombination aus Maschinen- und Datenwissenschaft.	Analytik und Statistik.
Verwenden Sie die	Maschinen verwenden Techniken zum Lernen, ohne explizit programmiert zu werden.	Branche, die sich mit Daten befasst.
Die Anforderungen	Konzentriert sich nur auf Algorithmusstatistiken.	Es ist ein weiter Begriff, der Algorithmenstatistiken und Datenverarbeitung umfasst.
Kategorie	Eingeschlossen in Data Science.	Es ist ein weites Feld mit mehreren Disziplinen.
Einkauf & Prozesse	Es gibt drei Arten, unüberwachtes Lernen, bestärkendes Lernen, überwachtes Lernen.	Es umfasst Datenerfassung, Datenbereinigung, Datenmanipulation usw.

Was ist maschinelles Lernen?

Es ist das Studiengebiet der Datenwissenschaften, das es Computern ermöglicht, aus Daten zu lernen, ohne programmiert zu werden.

Es wird mithilfe von Algorithmusstatistiken angewendet, um gesammelte Daten zu verarbeiten und zukünftige Vorhersagen ohne menschliches Eingreifen vorzubereiten.

Um dies zu ermöglichen, benötigen Computer die Eingabe einer Reihe von Anweisungen oder Daten oder Beobachtungen.

Die Stärken des maschinellen Lernens machen es in verschiedenen Branchen nützlich.

Es hat sein Potenzial gezeigt, indem es Leben im Gesundheitswesen rettet und komplexe Probleme in der Computersicherheit löst, und vieles mehr.

Auch wenn es viele Einschränkungen des maschinellen Lernens gibt.

Ingenieure und Programmierer müssen die Eingabealgorithmen einschränken und optimieren, um sie effizienter zu machen.

Eine traditionelle Gleichung kann ein Problem sehr einfach lösen, aber die Einbeziehung von maschinellem Lernen kann eher zu Komplikationen als zu einer Vereinfachung führen.

Ingenieure für maschinelles Lernen benötigen fundierte Kenntnisse in den Grundlagen der Informatik, Datenentwicklung und -modellierung, Verständnis und Anwendung von Algorithmen, Verarbeitung natürlicher Sprache, Textdarstellungstechniken usw. 

Die Anwendung des maschinellen Lernens in verschiedenen Bereichen kann lukrative Lösungen für viele Probleme bieten.

Aber Anwendungen in Branchen wie Kreditvergabe, Einstellung und Medizin werfen einige ethische Bedenken auf.

Da die Algorithmen von Menschen erstellt und betrieben werden, beinhalten sie versteckte soziale Vorurteile.

Unternehmen wie Google Facebook arbeiten am maschinellen Lernen.

Was ist Data Science?

Es ist ein Bereich, der die Untersuchung riesiger Datenmengen im Repository einer Organisation beinhaltet.

Diese Studie ist wichtig für Organisationen, um Informationen über Geschäfts- und Marktmuster zu erhalten.

Die Daten können strukturiert oder unstrukturiert sein. Es wird ausgiebig von Unternehmen wie Netflix, Amazon, Fluggesellschaften, Internetsuchen usw. verwendet. 

Durch Digitalisierung und Smartphone-Verfügbarkeit wird das Internet mit enormen Datenmengen belastet.

Da die massive Nutzung des Internets es billiger gemacht hat, hat die Rechenleistung dramatisch zugenommen, während die Kosten gesunken sind.

Data Science nutzt beide Komponenten, um Erkenntnisse über Trends abzuleiten.

Der enorme Sprung bei den Datenressourcen hat die Verfügbarkeit echter Ressourcen vorangetrieben.

Bei einem kleinen Datensatz, chaotischen Daten oder falschen Daten ist Data Science nutzlos und verschwendet viel Zeit.

Es erzeugt auch irreführende Ergebnisse, die bedeutungslos sind. Die Datenwissenschaft wird die Variation nicht erklären können, wenn die Daten keine tatsächliche Ursache haben.

Um ein erfolgreicher Datenwissenschaftler zu werden, sollte eine Person über Fähigkeiten wie Statistik, Data Mining und Bereinigung, Programmiersprachen wie R und Python, SQL-Datenbanken.

Die Leute müssen auch Tools wie kennen Hadoop, Hive und Schwein.

Hauptunterschiede zwischen maschinellem Lernen und Data Science

1. Maschinelles Lernen ist eines der Werkzeuge, die von Datenwissenschaftlern verwendet werden, während Datenwissenschaft das Studiengebiet ist, das Datenerfassung, Datenverarbeitung usw. umfasst.
2. Maschinelles Lernen ist eine Mischung aus Data Science und Maschine, während Data Science hauptsächlich Analytik und Statistik umfasst.
3. Maschinelles Lernen konzentriert sich nur auf Algorithmusstatistiken, während sich Data Science auf viel mehr Aspekte von Daten als nur auf Algorithmusstatistiken konzentriert.
4. Es gibt drei Arten von maschinellem Lernen: unbeaufsichtigtes Lernen, Verstärkungslernen, überwachtes Lernen, während Data Science Datenerfassung, Datenbereinigung, Datenmanipulation usw. umfasst. 
5. Maschinelles Lernen ist ein Teil von Data Science, während Data Science ein multidisziplinäres Gebiet ist.

Bibliographie

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

Letzte Aktualisierung: 16. Juli 2023