Mašīnmācība pret datu zinātni: atšķirība un salīdzinājums

Mašīnmācība un datu zinātne ir divdesmit pirmā gadsimta populārākie vārdi.

Šie divi termini ir savstarpēji aizvietojami, taču tos nevajadzētu sajaukt kā sinonīmus viens otram.

Tā kā abiem ir daudz kopīgu iezīmju, tās nevar aizstāt viena ar otru. Abi ir dažādi rīki darbam.

Atslēgas

1. Mašīnmācība ir vērsta uz tādu algoritmu izveidi, kas var mācīties no datiem un veikt prognozes par tiem. Turpretim datu zinātne ir plašāka joma, kas ietver datu analīzi, vizualizāciju un dažādas statistikas metodes.
2. Datu zinātnieki izmanto mašīnmācīšanos kā vienu no saviem rīkiem, taču viņiem ir vajadzīgas arī zināšanas par domēnu, programmēšanas prasmes un spēja efektīvi sniegt ieskatus.
3. Mašīnmācīšanās inženieri specializējas mašīnmācīšanās modeļu ieviešanā un optimizēšanā, turpretim datu zinātniekiem ir jāsaprot konteksts un no datiem jāgūst praktisks ieskats.

Mašīnmācība pret datu zinātni

Mašīnmācība ir mākslīgā intelekta nozare, kas koncentrējas uz tādu algoritmu izstrādi, kas ļauj datorsistēmām mācīties un veikt prognozes, pamatojoties uz datiem. Datu zinātne ir joma, kas izmanto zinātniskas metodes, lai iegūtu zināšanas no strukturētiem un nestrukturētiem datiem.

Mašīnmācība ir virkne metožu, ko izmanto datu zinātnieki, lai ļautu datoriem iegūt nozīmīgus datus un tos izmantot.

Tādā veidā datori nodrošina labus veiktspējas rezultātus bez skaidriem programmēšanas noteikumiem. Mašīnmācība ir iekļauta datu zinātnē.

Datu zinātne ir studiju joma, kurā tiek izmantota zinātniska pieeja, lai fragmentētu datus nozīmēs un gūtu no tā ieskatu.

To var raksturot kā informācijas tehnoloģiju, modelēšanas un biznesa vadības kombināciju.

Lai gan datu zinātne tiek lietota aizvietojami ar mašīnmācību, tā ir milzīga joma.

Salīdzināšanas tabula

Salīdzināšanas parametri	Mašīnu mācīšana	Datu Zinātne
Definīcija	Mašīnmācīšanās ir paņēmienu grupa, kas ļauj datoriem mācīties no datiem.	Datu zinātne ir studiju joma, kuras mērķis ir iegūt no datiem nozīmi un ieskatu.
Balstoties uz	Mašīnu un datu zinātnes kombinācija.	Analīze un statistika.
lietošana	Mašīnas izmanto metodes, lai mācītos bez īpaši programmētas.	Filiāle, kas nodarbojas ar datiem.
prasības	Koncentrējies tikai uz algoritmu statistiku.	Tas ir plašs termins, kas ietver algoritmu statistiku un datu apstrādi.
Kategorija	Iekļauts datu zinātnē.	Tā ir plaša joma ar vairākām disciplīnām.
Darbības	Ir trīs veidu, bez uzraudzības mācīšanās, pastiprināšanas mācīšanās, uzraudzīta mācīšanās.	Tas ietver datu vākšanu, datu tīrīšanu, datu manipulācijas utt.

Kas ir mašīnmācība?

Tā ir datu zinātnēs iekļautā studiju joma, kas ļauj datoriem mācīties no datiem bez programmēšanas.

To lieto, izmantojot algoritmu statistiku, lai apstrādātu savāktos datus un sagatavotos nākotnes prognozēm bez cilvēka iejaukšanās.

Lai to atļautu, datoriem ir jāievada instrukciju vai datu vai novērojumu kopa.

Mašīnmācības stiprās puses padara to noderīgu dažādās nozarēs.

Tas ir parādījis savu potenciālu, glābjot dzīvības veselības aprūpē un risinot sarežģītas problēmas datoru drošības jomā un daudz ko citu.

Pat ja mašīnmācībai ir daudz ierobežojumu.

Inženieriem un programmētājiem ir jāierobežo un jāoptimizē ievades algoritmi, lai tie būtu efektīvāki.

Tradicionāls vienādojums var ļoti viegli atrisināt problēmu, taču mašīnmācības iesaistīšana var radīt sarežģījumus, nevis vienkāršošanu.

Mašīnmācīšanās inženieriem ir vajadzīgas spēcīgas prasmes datorzinātņu pamatos, datu evolūcijā un modelēšanā, algoritmu izpratnē un lietošanā, dabiskās valodas apstrādē, teksta attēlošanas paņēmienos utt. 

Mašīnmācības pielietošana dažādās jomās var sniegt ienesīgus risinājumus daudzām problēmām.

Taču lietojumi tādās nozarēs kā kreditēšana, pieņemšana darbā un medicīna rada dažas ētiskas bažas.

Tā kā algoritmus veido un pārvalda cilvēki, tie ietver slēptus sociālos aizspriedumus.

Tādi uzņēmumi kā Google Facebook strādā pie mašīnmācības.

Kas ir datu zinātne?

Tā ir joma, kas ietver milzīgu datu apjomu izpēti organizācijas repozitorijā.

Šis pētījums ir svarīgs organizācijām, lai iegūtu informāciju par uzņēmējdarbības un tirgus modeļiem.

Dati var būt strukturēti vai nestrukturēti. To plaši izmanto tādi uzņēmumi kā Netflix, Amazon, aviosabiedrības, interneta meklēšana utt. 

Digitalizācijas un viedtālruņu pieejamības dēļ internets ir noslogots ar milzīgu datu apjomu.

Turklāt, tā kā masveida interneta izmantošana ir padarījusi to lētāku, skaitļošanas jauda ir dramatiski palielinājusies, bet izmaksas ir samazinājušās.

Datu zinātne izmanto abus komponentus, lai gūtu ieskatu tendencēs.

Milzīgais datu resursu lēciens veicināja īstu resursu pieejamību.

Ar nelielu datu kopu, netīriem datiem vai nepareiziem datiem datu zinātne ir bezjēdzīga un tērēs daudz laika.

Tas rada arī maldinošus rezultātus, kuriem nav nozīmes. Datu zinātne nespēs izskaidrot atšķirības, ja datiem nav patiesa iemesla.

Lai kļūtu par veiksmīgu datu zinātnieku, cilvēkam ir jābūt tādām prasmēm kā statistika, datu ieguves un tīrīšana, programmēšanas valodas, piemēram, R un Python, SQL datu bāzes.

Cilvēkiem ir jāzina arī tādi rīki kā Hadoop, Strops un cūka.

Galvenās atšķirības starp mašīnmācīšanos un datu zinātni

1. Mašīnmācība ir viens no datu zinātnieku izmantotajiem rīkiem, savukārt datu zinātne ir studiju joma, kas ietver datu vākšanu, datu apstrādi utt.
2. Mašīnmācība ir datu zinātnes un mašīnu hibrīds, savukārt datu zinātne galvenokārt ietver analīzi un statistiku.
3. Mašīnmācība koncentrējas tikai uz algoritmu statistiku, savukārt datu zinātne koncentrējas uz daudziem citiem datu aspektiem, nevis tikai uz algoritmu statistiku.
4. Mašīnmācībai ir trīs veidu: mācīšanās bez uzraudzības, pastiprināšanas mācīšanās, uzraudzīta mācīšanās, savukārt datu zinātne ietver datu vākšanu, datu tīrīšanu, datu manipulācijas utt. 
5. Mašīnmācība ir datu zinātnes daļa, savukārt datu zinātne ir daudznozaru joma.

Atsauces

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

Pēdējo reizi atjaunināts: 16. gada 2023. jūlijā