Машинное обучение против науки о данных: разница и сравнение

Машинное обучение и наука о данных — модные словечки двадцать первого века.

Эти два термина взаимозаменяемы, но их не следует принимать как синонимы друг друга.

Поскольку оба они имеют много общих черт, они не могут быть заменены друг другом. Оба являются разными инструментами для работы.

Основные выводы

1. Машинное обучение фокусируется на создании алгоритмов, которые могут учиться и делать прогнозы на основе данных. Напротив, наука о данных — это более широкая область, охватывающая анализ данных, визуализацию и различные статистические методы.
2. Специалисты по данным используют машинное обучение в качестве одного из своих инструментов, но им также необходимы знания в предметной области, навыки программирования и способность эффективно передавать информацию.
3. Инженеры по машинному обучению специализируются на внедрении и оптимизации моделей машинного обучения, тогда как специалистам по данным необходимо понимать контекст и извлекать из данных полезные сведения.

Машинное обучение против науки о данных

Машинное обучение — это область искусственного интеллекта, которая фокусируется на разработке алгоритмов, позволяющих компьютерным системам обучаться и делать прогнозы на основе данных. Наука о данных — это область, которая использует научные методы для извлечения знаний из структурированных и неструктурированных данных.

Машинное обучение — это набор методов, которые используются специалистами по данным, чтобы позволить компьютерам собирать значимые данные и использовать их.

Таким образом, компьютеры дают хорошие результаты производительности без явных правил программирования. Машинное обучение входит в науку о данных.

Наука о данных — это область исследования, в которой используется научный подход к разбиению данных на значения и извлечению из этого понимания.

Его можно описать как сочетание информационных технологий, моделирования и управления бизнесом.

Хотя наука о данных используется взаимозаменяемо с машинным обучением, это огромная область.

Сравнительная таблица

Параметры сравнения	Машинное обучение	Наука данных
Определение	Машинное обучение — это группа методов, которые позволяют компьютерам учиться на данных.	Наука о данных — это область исследования, целью которой является извлечение смысла и информации из данных.
Основано на	Сочетание машин и науки о данных.	Аналитика и статистика.
Используйте	Машины используют методы обучения без явного программирования.	Филиал, работающий с данными.
Запросы	Сосредоточены только на статистике алгоритма.	Это широкий термин, включающий статистику алгоритмов и обработку данных.
Категории	Входит в науку о данных.	Это широкая область с несколькими дисциплинами.
Операционный отдел	Существует три типа: обучение без учителя, обучение с подкреплением, обучение с учителем.	Он включает в себя сбор данных, очистку данных, манипулирование данными и т. д.

Что такое машинное обучение?

Это область исследования, включенная в науку о данных, которая позволяет компьютерам учиться на данных без программирования.

Он применяется с использованием статистики алгоритма для обработки собранных данных и подготовки к будущим прогнозам без какого-либо вмешательства человека.

Для этого компьютерам требуется ввод набора инструкций, данных или наблюдений.

Сильные стороны машинного обучения делают его полезным в различных отраслях.

Он показал свой потенциал, спасая жизни в сфере здравоохранения, решая сложные проблемы в области компьютерной безопасности и т. д.

Несмотря на то, что у машинного обучения есть много ограничений.

Инженерам и программистам необходимо ограничивать и оптимизировать входные алгоритмы, чтобы сделать их более эффективными.

Традиционное уравнение может очень легко решить проблему, но использование машинного обучения может привести к усложнению, а не к упрощению.

Инженерам по машинному обучению нужны сильные навыки в основах компьютерных наук, эволюции данных и моделировании, понимании и применении алгоритмов, обработке естественного языка, методах представления текста и т. д. 

Применение машинного обучения в различных областях может обеспечить выгодные решения многих проблем.

Но приложения в таких отраслях, как кредитование, найм и медицина, вызывают некоторые этические проблемы.

Поскольку алгоритмы создаются и управляются людьми, они включают в себя скрытые социальные предубеждения.

Такие компании, как Google Facebook, работают над машинным обучением.

Что такое наука о данных?

Это область, связанная с изучением огромных объемов данных в хранилище организации.

Это исследование важно для организаций, чтобы получить информацию о бизнесе и рыночных моделях.

Данные могут быть структурированными или неструктурированными. Он широко используется такими компаниями, как Netflix, Amazon, авиакомпаниями, интернет-поиском и т. д. 

Из-за оцифровки и доступности смартфонов Интернет загружен огромными объемами данных.

Кроме того, поскольку массовое использование Интернета удешевило его, вычислительная мощность резко увеличилась, а стоимость снизилась.

Наука о данных использует оба компонента для понимания тенденций.

Огромный скачок в ресурсах данных стимулировал доступность подлинных ресурсов.

С небольшим набором данных, беспорядочными данными или неверными данными наука о данных бесполезна и потребует много времени.

Это также создает вводящие в заблуждение результаты, которые бессмысленны. Наука о данных не сможет объяснить вариацию, если у данных нет фактической причины.

Чтобы стать успешным специалистом по данным, человек должен обладать такими навыками, как статистика, добыча данных и очистка, языки программирования, такие как R и Python, базы данных SQL.

Люди также должны знать такие инструменты, как Hadoop, Улей и Свинья.

Основные различия между машинным обучением и наукой о данных

1. Машинное обучение — это один из инструментов, используемых специалистами по данным, в то время как наука о данных — это область исследований, включающая сбор данных, их обработку и т. д.
2. Машинное обучение — это гибрид науки о данных и машин, в то время как наука о данных в основном включает аналитику и статистику.
3. Машинное обучение фокусируется только на статистике алгоритмов, в то время как наука о данных фокусируется на многих других аспектах данных, а не только на статистике алгоритмов.
4. Машинное обучение бывает трех видов: неконтролируемое обучение, обучение с подкреплением, контролируемое обучение, в то время как наука о данных включает сбор данных, очистку данных, манипулирование данными и т. д. 
5. Машинное обучение является частью науки о данных, а наука о данных — это междисциплинарная область.

Рекомендации

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

Последнее обновление: 16 июля 2023 г.