机器学习与数据科学：差异与比较

机器学习和数据科学是二十一世纪的流行语。

这两个术语可以互换使用，但不应被误认为是彼此的同义词。

由于两者有许多共同点，因此不能相互替代。 两者都是不同的操作工具。

关键精华

1. 机器学习专注于创建可以从数据中学习并对数据进行预测的算法。 相比之下，数据科学是一个更广泛的领域，包括数据分析、可视化和各种统计方法。
2. 数据科学家使用机器学习作为他们的工具之一，但他们还需要领域知识、编程技能和有效交流见解的能力。
3. 机器学习工程师专注于实施和优化机器学习模型，而数据科学家需要了解背景并从数据中获得可操作的见解。

机器学习与数据科学

机器学习是人工智能的一个分支，它专注于开发使计算机系统能够根据数据进行学习和预测的算法。 数据科学是一个使用科学方法从结构化和非结构化数据中提取知识的领域。

机器学习是数据科学家用来让计算机收集有意义的数据并使用它的一系列技术。

这样，计算机无需明确的编程规则即可产生良好的性能结果。 机器学习包含在数据科学中。

数据科学是一个研究领域，它使用科学方法将数据分解成意义并从中获得见解。

它可以被描述为信息技术、建模和业务管理的结合。

尽管数据科学与机器学习可以互换使用，但它是一个广阔的领域。

对比表

比较参数	机器学习	数据科学
定义	机器学习是一组允许计算机从数据中学习的技术。	数据科学是旨在从数据中提取意义和见解的研究领域。
基于	机器和数据科学的结合。	分析和统计。
使用	机器利用技术来学习而无需明确编程。	处理数据的分支。
需求	只关注算法统计。	它是一个广义的术语，包括算法统计和数据处理。
产品类别	包括在数据科学中。	这是一个涉及多个学科的广阔领域。
运营	分为三种，无监督学习，强化学习，监督学习。	它包括数据收集、数据清理、数据操作等。

什么是机器学习？

它是数据科学下的研究领域，它允许计算机在不编程的情况下从数据中学习。

它使用算法统计来处理收集的数据并为未来的预测做准备，而无需任何人为干预。

为了实现这些，计算机需要输入一组指令或数据或观察结果。

机器学习的优势使其适用于不同的行业。

它通过挽救医疗保健领域的生命和解决计算机安全领域的复杂问题等展现了它的潜力。

尽管机器学习有很多局限性。

工程师和程序员需要约束和优化输入算法，以使其更高效。

传统的方程式可以很容易地解决问题，但是机器学习的介入可能会导致复杂化而不是简化。

机器学习工程师需要在计算机科学基础、数据演化和建模、算法的理解和应用、自然语言处理、文本表示技术等方面拥有强大的技能。 

机器学习在各个领域的应用可以为许多问题提供有利可图的解决方案。

但在贷款、招聘和医药等行业的应用引发了一些道德问题。

由于算法是由人类创建和操作的，因此它们包含隐藏的社会偏见。

像 Google Facebook 这样的公司致力于机器学习。

什么是数据科学？

这是一个涉及研究组织存储库中大量数据的领域。

这项研究对于组织获取有关业务和市场模式的信息很重要。

数据可以是结构化的或非结构化的。 它被 Netflix、亚马逊、航空公司、互联网搜索等公司广泛使用。 

由于数字化和智能手机的可用性，互联网上加载了大量数据。

此外，由于互联网的大量使用使其更便宜，计算能力显着增加，同时成本下降。

数据科学使用这两个组件来洞察趋势。

数据资源的巨大飞跃，催生​​了正版资源。

对于小数据集、杂乱数据或不正确的数据，数据科学毫无用处，而且会浪费大量时间。

它还会产生毫无意义的误导性结果。 如果数据没有实际原因，数据科学将无法解释这种变化。

要成为一名成功的数据科学家，一个人应该具备统计学等技能， 数据挖掘 和清洁，编程语言，如 R 和 Python，SQL 数据库。

人们还需要了解工具，例如 Hadoop的、 蜂巢和猪。

机器学习和数据科学之间的主要区别

1. 机器学习是数据科学家使用的工具之一，而数据科学是涉及数据收集、数据处理等的研究领域。
2. 机器学习是数据科学和机器的混合体，而数据科学主要涉及分析和统计。
3. 机器学习只关注算法统计，而数据科学关注数据的更多方面，而不仅仅是算法统计。
4. 机器学习分为三种类型： 无监督学习，强化学习，监督学习，而数据科学包括数据收集，数据清理，数据操作等。 
5. 机器学习是数据科学的一部分，而数据科学是一个多学科领域。

参考资料

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

最后更新时间：16 年 2023 月 XNUMX 日