Strojno učenje nasuprot znanosti o podacima: razlika i usporedba

Strojno učenje i znanost o podacima su ključne riječi dvadeset prvog stoljeća.

Ova dva pojma se međusobno zamjenjuju, ali ne bi ih trebalo zamijeniti kao sinonime.

Kako oboje imaju mnogo zajedničkih značajki, ne mogu se međusobno zamijeniti. Oba su različita sredstva za rad.

Ključni za poneti

1. Strojno učenje usmjereno je na stvaranje algoritama koji mogu učiti iz podataka i predviđati ih. Nasuprot tome, znanost o podacima je šire područje koje obuhvaća analizu podataka, vizualizaciju i razne statističke metode.
2. Znanstvenici koji se bave podacima koriste strojno učenje kao jedan od svojih alata, ali također trebaju znanje o domeni, vještine programiranja i sposobnost učinkovitog komuniciranja uvida.
3. Inženjeri strojnog učenja specijalizirali su se za implementaciju i optimizaciju modela strojnog učenja, dok podatkovni znanstvenici moraju razumjeti kontekst i iz podataka izvući korisne uvide.

Strojno učenje nasuprot znanosti o podacima

Strojno učenje grana je umjetne inteligencije koja se fokusira na razvoj algoritama koji računalnim sustavima omogućuju učenje i predviđanje na temelju podataka. Data Science je polje koje koristi znanstvene metode za izvlačenje znanja iz strukturiranih i nestrukturiranih podataka.

Strojno učenje je hrpa tehnika koje koriste znanstvenici podataka kako bi omogućili računalima da prikupe značajne podatke i koriste ih.

Na taj način računala proizvode dobre rezultate bez eksplicitnih pravila programiranja. Strojno učenje uključeno je u podatkovnu znanost.

Znanost o podacima je područje proučavanja koje koristi znanstveni pristup za fragmentiranje podataka u značenja i dobivanje uvida iz toga.

Može se opisati kao kombinacija informacijske tehnologije, modeliranja i poslovnog upravljanja.

Iako se znanost o podacima koristi naizmjenično sa strojnim učenjem, to je golemo područje.

Tabela za usporedbu

Parametri usporedbe	Strojno učenje	Znanost podatke
Definicija	Strojno učenje je skupina tehnika koje omogućuju računalima da uče iz podataka.	Znanost o podacima je područje proučavanja koje ima za cilj izvući značenje i uvide iz podataka.
Na temelju	Kombinacija strojne i podatkovne znanosti.	Analitika i statistika.
Koristiti	Strojevi koriste tehnike za učenje bez eksplicitnog programiranja.	Podružnica koja se bavi podacima.
Zahtjevi	Fokusiran samo na statistiku algoritama.	To je širok pojam koji uključuje statistiku algoritama i obradu podataka.
Kategorija	Uključeno u podatkovnu znanost.	To je široko područje s više disciplina.
operacije	Postoje tri vrste, učenje bez nadzora, učenje s pojačanjem, učenje pod nadzorom.	To uključuje prikupljanje podataka, čišćenje podataka, manipulaciju podacima itd.

Što je strojno učenje?

To je područje studija uključeno u podatkovne znanosti, koje omogućuju računalima da uče iz podataka bez programiranja.

Primjenjuje se pomoću statistike algoritma za obradu prikupljenih podataka i pripremu za buduća predviđanja bez ikakve ljudske intervencije.

Da bi to omogućili, računala trebaju unos skupa uputa ili podataka ili opažanja.

Snage strojnog učenja čine ga korisnim u različitim industrijama.

Pokazao je svoj potencijal spašavanjem života u zdravstvu i rješavanjem složenih problema u računalnoj sigurnosti i više.

Iako postoji mnogo ograničenja strojnog učenja.

Inženjeri i programeri trebaju ograničiti i optimizirati ulazne algoritme kako bi bili učinkovitiji.

Tradicionalna jednadžba može vrlo lako riješiti problem, ali uključivanje strojnog učenja može dovesti do komplikacija, a ne do pojednostavljenja.

Inženjeri strojnog učenja trebaju jake vještine u osnovama računalne znanosti, evoluciji podataka i modeliranju, razumijevanju i primjeni algoritama, obradi prirodnog jezika, tehnikama predstavljanja teksta itd. 

Primjena strojnog učenja u raznim područjima može pružiti unosna rješenja za mnoge probleme.

Ali primjene u industrijama kao što su kreditiranje, zapošljavanje i medicina izazivaju neke etičke probleme.

Budući da algoritme stvaraju i njima upravljaju ljudi, oni uključuju skrivene društvene predrasude.

Tvrtke poput Googlea i Facebooka rade na strojnom učenju.

Što je znanost o podacima?

To je polje koje uključuje proučavanje ogromnih količina podataka u repozitoriju organizacije.

Ova je studija važna za organizacije kako bi stekle informacije o poslovnim i tržišnim obrascima.

Podaci mogu biti strukturirani i nestrukturirani. Opsežno ga koriste tvrtke kao što su Netflix, Amazon, zrakoplovne tvrtke, internetske tražilice itd. 

Zbog digitalizacije i dostupnosti pametnih telefona, internet je krcat golemim količinama podataka.

Također, budući da ga je masovna upotreba interneta učinila jeftinijim, računalna snaga se dramatično povećala, dok su se troškovi smanjili.

Znanost o podacima koristi obje komponente za dobivanje uvida u trendove.

Ogroman skok u podatkovnim resursima potaknuo je dostupnost izvornih izvora.

S malim skupom podataka, neurednim podacima ili netočnim podacima, znanost o podacima je beskorisna i gubit će puno vremena.

Također stvara pogrešne rezultate koji su besmisleni. Znanost o podacima neće uspjeti objasniti varijacije ako podaci nemaju stvarni uzrok.

Da bi osoba postala uspješan podatkovni znanstvenik, trebala bi imati vještine poput statistike, data mining i čišćenje, programski jezici poput R i Python, SQL baze podataka.

Ljudi također trebaju poznavati alate poput Hadoop, Košnica i svinja.

Glavne razlike između strojnog učenja i podatkovne znanosti

1. Strojno učenje je jedan od alata koje koriste znanstvenici podataka, dok je znanost podataka polje proučavanja koje uključuje prikupljanje podataka, obradu podataka, itd.
2. Strojno učenje je hibrid znanosti o podacima i stroja, dok znanost o podacima uglavnom uključuje analitiku i statistiku.
3. Strojno učenje fokusira se samo na statistiku algoritama, dok se znanost o podacima fokusira na mnogo više aspekata podataka, a ne samo na statistiku algoritama.
4. Strojno učenje ima tri vrste: učenje bez nadzora, učenje s pojačanjem, učenje pod nadzorom, dok znanost o podacima uključuje prikupljanje podataka, čišćenje podataka, manipulaciju podacima itd. 
5. Strojno učenje dio je znanosti o podacima, dok je znanost o podacima multidisciplinarno područje.

Reference

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

Zadnje ažuriranje: 16. srpnja 2023