Machine learning en data science zijn de modewoorden van de eenentwintigste eeuw.
Deze twee termen worden door elkaar heen gegooid, maar mogen niet als synoniemen voor elkaar worden aangezien.
Omdat ze allebei veel kenmerken gemeen hebben, kunnen ze niet door elkaar worden vervangen. Beide zijn verschillende tools om mee te werken.
Key Takeaways
- Machine learning richt zich op het creëren van algoritmen die kunnen leren van en voorspellingen kunnen doen over gegevens. Datawetenschap daarentegen is een breder veld dat data-analyse, visualisatie en verschillende statistische methoden omvat.
- Datawetenschappers gebruiken machine learning als een van hun tools, maar ze hebben ook domeinkennis, programmeervaardigheden en het vermogen nodig om inzichten effectief over te brengen.
- Machine learning-ingenieurs zijn gespecialiseerd in het implementeren en optimaliseren van machine learning-modellen, terwijl datawetenschappers de context moeten begrijpen en bruikbare inzichten uit data moeten halen.
Machine learning versus gegevenswetenschap
Machine learning is een tak van kunstmatige intelligentie die zich richt op het ontwikkelen van algoritmen waarmee computersystemen kunnen leren en voorspellingen kunnen doen op basis van gegevens. Data Science is een veld dat wetenschappelijke methoden gebruikt om kennis te extraheren uit gestructureerde en ongestructureerde data.
Machine learning is een verzameling technieken die door datawetenschappers worden gebruikt om computers in staat te stellen zinvolle gegevens te verzamelen en te gebruiken.
Op deze manier produceren computers goede prestatieresultaten zonder expliciete programmeerregels. Machine learning maakt deel uit van datawetenschap.
Datawetenschap is een vakgebied dat een wetenschappelijke benadering gebruikt om gegevens in betekenissen te fragmenteren en daaruit inzichten te halen.
Het kan worden omschreven als een combinatie van informatietechnologie, modellering en bedrijfsbeheer.
Hoewel datawetenschap door elkaar wordt gebruikt met machine learning, is het een enorm veld.
Vergelijkingstabel
| Parameters van vergelijking: | Machine leren | data Science |
|---|---|---|
| Definitie | Machine Learning is een groep technieken waarmee computers kunnen leren van gegevens. | Data Science is het vakgebied dat tot doel heeft betekenis en inzichten uit data te halen. |
| Gebaseerd op | Combinatie van machine- en datawetenschap. | Analyse en statistieken. |
| Te gebruiken | Machines gebruiken technieken om te leren zonder expliciet geprogrammeerd te zijn. | Branche die zich met gegevens bezighoudt. |
| Eisen | Alleen gericht op algoritmestatistieken. | Het is een brede term die algoritmestatistieken en gegevensverwerking omvat. |
| Categorie | Inbegrepen in datawetenschap. | Het is een breed vakgebied met meerdere disciplines. |
| Operations | Er zijn drie soorten: leren zonder toezicht, versterkend leren, leren onder toezicht. | Het omvat het verzamelen van gegevens, het opschonen van gegevens, het manipuleren van gegevens, enz. |
Wat is machinaal leren?
Het is het studiegebied dat valt onder datawetenschappen, waarmee computers kunnen leren van gegevens zonder te worden geprogrammeerd.
Het wordt toegepast met behulp van algoritmestatistieken om verzamelde gegevens te verwerken en zich voor te bereiden op toekomstige voorspellingen zonder enige menselijke tussenkomst.
Om dit mogelijk te maken, hebben computers de invoer van een reeks instructies of gegevens of waarnemingen nodig.
De sterke punten van machine learning maken het bruikbaar in verschillende industrieën.
Het heeft zijn potentieel bewezen door onder meer levens te redden in de gezondheidszorg en complexe problemen op het gebied van computerbeveiliging op te lossen.
Ook al zijn er veel beperkingen van machine learning.
Ingenieurs en programmeurs moeten de invoeralgoritmen beperken en optimaliseren om ze efficiënter te maken.
Een traditionele vergelijking kan een probleem heel gemakkelijk oplossen, maar de betrokkenheid van machine learning kan eerder tot complicaties dan tot vereenvoudiging leiden.
Machine learning-ingenieurs hebben sterke vaardigheden nodig op het gebied van informatica, data-evolutie en -modellering, begrip en toepassing van algoritmen, natuurlijke taalverwerking, tekstrepresentatietechnieken, enz.
De toepassing van machine learning op verschillende gebieden kan lucratieve oplossingen bieden voor veel problemen.
Maar toepassingen in sectoren als lenen, inhuren en medicijnen roepen ethische bezwaren op.
Omdat de algoritmen door mensen zijn gemaakt en beheerd, bevatten ze verborgen sociale vooroordelen.
Bedrijven als Google Facebook werken aan machine learning.
Wat is Data Science?
Het is een vakgebied waarbij enorme hoeveelheden gegevens in de repository van een organisatie worden bestudeerd.
Deze studie is belangrijk voor organisaties om informatie te verkrijgen over bedrijfs- en marktpatronen.
De gegevens kunnen gestructureerd of ongestructureerd zijn. Het wordt veel gebruikt door bedrijven zoals Netflix, Amazon, luchtvaartmaatschappijen, zoeken op internet, enz.
Door de digitalisering en de beschikbaarheid van smartphones staat het internet vol met enorme hoeveelheden data.
En omdat het massale gebruik van internet het goedkoper heeft gemaakt, is de rekenkracht dramatisch toegenomen terwijl de kosten zijn gedaald.
Datawetenschap gebruikt beide componenten om inzichten in trends af te leiden.
De enorme sprong in gegevensbronnen heeft de beschikbaarheid van echte bronnen gestimuleerd.
Met een kleine dataset, rommelige data of incorrecte data is data science nutteloos en kost het veel tijd.
Het creëert ook misleidende resultaten die zinloos zijn. Datawetenschap zal de variatie niet kunnen verklaren als data geen echte oorzaak hebben.
Om een succesvolle datawetenschapper te worden, moet iemand vaardigheden hebben als statistiek, datamining en opschonen, programmeertalen zoals R en Python, SQL-databases.
Mensen moeten ook tools kennen zoals Hadoop, Bijenkorf en Varken.
Belangrijkste verschillen tussen machinaal leren en datawetenschap
- Machine learning is een van de tools die door datawetenschappers worden gebruikt, terwijl datawetenschap het studiegebied is dat betrekking heeft op het verzamelen van gegevens, gegevensverwerking, enz.
- Machine learning is een hybride van datawetenschap en machine, terwijl datawetenschap vooral betrekking heeft op analyse en statistiek.
- Machine learning richt zich alleen op algoritmestatistieken, terwijl datawetenschap zich richt op veel meer aspecten van data dan alleen op algoritmestatistieken.
- Machine learning bestaat uit drie soorten: zonder toezicht leren, versterkend leren, leren onder toezicht, terwijl gegevenswetenschap gegevensverzameling, gegevensopschoning, gegevensmanipulatie, enz. omvat.
- Machine learning is een onderdeel van datawetenschap, terwijl datawetenschap een multidisciplinair veld is.
- https://www.nature.com/articles/s41563-018-0241-z
- https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-22475-2_1
Laatst bijgewerkt: 16 juli 2023
Ik heb zoveel moeite gestoken in het schrijven van deze blogpost om jou van waarde te kunnen zijn. Het zal erg nuttig voor mij zijn, als je overweegt het te delen op sociale media of met je vrienden/familie. DELEN IS ️
Sandeep Bhandari heeft een Bachelor of Engineering in Computers van Thapar University (2006). Hij heeft 20 jaar ervaring op het gebied van technologie. Hij heeft een grote interesse in verschillende technische gebieden, waaronder databasesystemen, computernetwerken en programmeren. Je kunt meer over hem lezen op zijn bio pagina.
