Dalam tutorial perbezaan antara Sains Data dan Pembelajaran Mesin ini, mari kita belajar:
Apa itu Sains Data?
Sains Data adalah bidang kajian yang melibatkan pengumpulan pandangan dari sejumlah besar data dengan menggunakan pelbagai kaedah, algoritma, dan proses saintifik. Ini membantu anda menemui corak tersembunyi dari data mentah.
Sains Data adalah bidang interdisipliner yang membolehkan anda mengekstrak pengetahuan dari data berstruktur atau tidak berstruktur. Teknologi ini membolehkan anda menerjemahkan masalah perniagaan ke dalam projek penyelidikan dan kemudian menerjemahkannya semula menjadi penyelesaian praktikal. Istilah Sains Data telah muncul kerana evolusi statistik matematik, analisis data, dan data besar.
Dalam tutorial Sains Data vs Pembelajaran Mesin, anda akan belajar:
- Apa itu Sains Data?
- Apa itu Pembelajaran Mesin?
- Peranan dan Tanggungjawab Saintis Data
- Peranan dan Tanggungjawab Jurutera Pembelajaran Mesin
- Perbezaan Antara Sains Data dan Pembelajaran Mesin
- Cabaran Teknologi Sains Data
- Cabaran Pembelajaran Mesin
- Aplikasi Sains Data
- Aplikasi Pembelajaran Mesin
- Sains Data atau Pembelajaran Mesin - Mana Yang Lebih Baik?
Apa itu Pembelajaran Mesin?
Pembelajaran Mesin adalah sistem yang dapat belajar dari data melalui peningkatan diri dan tanpa logik dikodkan secara eksplisit oleh pengaturcara. Penemuan ini datang dengan idea bahawa mesin dapat belajar secara tunggal dari contoh (iaitu data) untuk menghasilkan hasil yang tepat.
Pembelajaran mesin menggabungkan data dengan alat statistik untuk meramalkan output. Hasil ini kemudian digunakan oleh syarikat untuk membuat pandangan yang boleh ditindaklanjuti. Pembelajaran mesin berkait rapat dengan perlombongan data dan pemodelan ramalan Bayes. Mesin menerima data sebagai input, menggunakan algoritma untuk merumuskan jawapan.
Periksa perbezaan utama berikut antara Pembelajaran Mesin vs Sains Data.
PERBEZAAN UTAMA
- Sains Data mengambil pandangan dari sejumlah besar data dengan menggunakan pelbagai kaedah, algoritma, dan proses saintifik. Sebaliknya, Pembelajaran Mesin adalah sistem yang dapat belajar dari data melalui peningkatan diri dan tanpa logik dikodkan secara eksplisit oleh pengaturcara.
- Sains data dapat berfungsi dengan kaedah manual, walaupun tidak begitu berguna sedangkan algoritma pembelajaran mesin sukar dilaksanakan secara manual.
- Sains data bukanlah subset Kecerdasan Buatan (AI) sementara teknologi pembelajaran Mesin adalah subkumpulan Kecerdasan Buatan (AI).
- Teknik sains data membantu anda untuk membuat pandangan dari data yang berurusan dengan semua kerumitan di dunia nyata sementara kaedah Pembelajaran mesin membantu anda untuk meramal dan hasilnya untuk nilai pangkalan data baru.
Peranan dan Tanggungjawab Saintis Data
Di sini, adalah kemahiran penting yang diperlukan untuk menjadi Saintis Data
- Pengetahuan mengenai pengurusan data tidak berstruktur
- Pengalaman langsung dalam pengkodan pangkalan data SQL
- Mampu memahami pelbagai fungsi analisis
- Perlombongan data yang digunakan untuk Memproses, membersihkan, dan mengesahkan integriti data yang digunakan untuk analisis
- Dapatkan data dan kenali kekuatannya
- Bekerja dengan perunding DevOps profesional untuk membantu pelanggan mengoperasikan model
Peranan dan Tanggungjawab Jurutera Pembelajaran Mesin
Berikut adalah kemahiran penting yang diperlukan untuk menjadi Jurutera pembelajaran Mesin
- Pengetahuan evolusi data dan pemodelan statistik
- Pemahaman dan penerapan algoritma
- Pemprosesan bahasa semula jadi
- Reka bentuk seni bina data
- Teknik perwakilan teks
- Pengetahuan mendalam mengenai kemahiran pengaturcaraan
- Pengetahuan mengenai kebarangkalian dan statistik
- Reka sistem pembelajaran mesin dan pengetahuan teknologi pembelajaran mendalam
- Laksanakan algoritma dan alat pembelajaran mesin yang sesuai
Perbezaan Antara Sains Data dan Pembelajaran Mesin
Berikut adalah perbezaan utama antara Sains Data vs Pembelajaran mesin:
Sains Data vs Pembelajaran Mesin
| Sains data | Pembelajaran Mesin |
| Sains data adalah bidang interdisipliner yang menggunakan kaedah saintifik, algoritma, dan sistem untuk mengekstrak pengetahuan dari banyak data struktur dan tidak berstruktur. | Pembelajaran mesin adalah kajian saintifik algoritma dan model statistik. Kaedah ini digunakan untuk melaksanakan tugas tertentu. |
| Teknik sains data membantu anda untuk membuat pandangan dari data yang berurusan dengan semua kerumitan dunia nyata. | Kaedah pembelajaran mesin membantu anda membuat ramalan dan hasil untuk pangkalan data baru dari data sejarah dengan bantuan model matematik. |
| Hampir semua data input dihasilkan dalam format yang dapat dibaca oleh manusia, yang dibaca atau dianalisis oleh manusia. | Data input untuk pembelajaran Mesin akan diubah, terutama untuk algoritma yang digunakan. |
| Sains data juga dapat digunakan dengan kaedah manual, walaupun tidak begitu berguna. | Algoritma pembelajaran mesin sukar dilaksanakan secara manual. |
| Sains data adalah proses yang lengkap. | Pembelajaran mesin adalah satu langkah dalam keseluruhan proses sains data. |
| Sains data bukanlah subset Artificial Intelligence (AI). | Teknologi pembelajaran mesin adalah subset Artificial Intelligence (AI). |
| Dalam Sains Data, RAM dan SSD yang tinggi digunakan, yang membantu anda mengatasi masalah kesulitan I / O. | Dalam Pembelajaran Mesin, GPU digunakan untuk operasi vektor intensif. |
Cabaran Teknologi Sains Data
Inilah cabaran penting Teknologi Sains Data
- Pelbagai maklumat & data diperlukan untuk analisis yang tepat
- Tidak ada kumpulan bakat sains data yang mencukupi
- Pengurusan tidak memberikan sokongan kewangan untuk pasukan sains data.
- Ketidakcukupan / sukar mengakses data
- Hasil Sains Data tidak digunakan secara berkesan oleh pembuat keputusan perniagaan
- Menjelaskan sains data kepada orang lain adalah sukar
- Masalah privasi
- Kekurangan pakar domain yang signifikan
- Sekiranya sebuah organisasi sangat kecil, ia tidak boleh mempunyai pasukan sains data.
Cabaran Pembelajaran Mesin
Berikut adalah cabaran utama kaedah pembelajaran Mesin:
- Ia kekurangan data atau kepelbagaian dalam set data.
- Mesin tidak dapat belajar jika tidak ada data yang tersedia. Selain itu, set data dengan kekurangan kepelbagaian memberikan masa yang sukar kepada Mesin.
- Mesin perlu mempunyai heterogenitas untuk mempelajari pandangan yang bermakna.
- Tidak mungkin algoritma dapat mengekstrak maklumat apabila tidak ada atau sedikit variasi.
- Sebaiknya lakukan sekurang-kurangnya 20 pemerhatian setiap kumpulan untuk membantu Mesin belajar.
- Kekangan ini boleh menyebabkan penilaian dan ramalan yang buruk.
Aplikasi Sains Data
Berikut adalah penerapan Sains Data
Carian Internet:
Carian Google menggunakan teknologi sains data untuk mencari hasil tertentu dalam masa beberapa saat
Sistem Cadangan:
Untuk mewujudkan sistem cadangan. Sebagai contoh, "rakan yang disarankan" di Facebook atau video yang dicadangkan "di YouTube, semuanya dilakukan dengan bantuan Sains Data.
Pengecaman Imej & Ucapan:
Ucapan mengenali sistem seperti Siri, Pembantu Google, Alexa menjalankan teknik sains data. Lebih-lebih lagi, Facebook mengenali rakan anda semasa anda memuat naik foto bersama mereka.
Dunia Permainan:
EA Sports, Sony, Nintendo, menggunakan teknologi sains data. Ini meningkatkan pengalaman permainan anda. Permainan kini dikembangkan menggunakan teknik pembelajaran mesin. Ia boleh diperbaharui apabila anda bergerak ke tahap yang lebih tinggi.
Perbandingan Harga Dalam Talian:
PriceRunner, Junglee, Shopzilla mengusahakan mekanisme sains data. Di sini, data diambil dari laman web yang relevan menggunakan API.
Aplikasi Pembelajaran Mesin
Berikut adalah Aplikasi Pembelajaran Mesin:
Automasi:
Pembelajaran mesin, yang berfungsi sepenuhnya secara autonomi dalam bidang apa pun tanpa memerlukan campur tangan manusia. Sebagai contoh, robot melakukan proses proses penting dalam pembuatan kilang.
Industri Kewangan:
Pembelajaran mesin semakin popular di industri kewangan. Bank terutamanya menggunakan ML untuk mencari corak di dalam data tetapi juga untuk mencegah penipuan.
Pertubuhan Kerajaan:
Kerajaan menggunakan ML untuk menguruskan keselamatan dan utiliti awam. Ambil contoh China dengan pengecaman wajah yang besar. Kerajaan menggunakan kecerdasan buatan untuk mencegah jaywalker.
Industri Penjagaan Kesihatan:
Penjagaan kesihatan adalah salah satu industri pertama yang menggunakan pembelajaran mesin dengan pengesanan gambar.
Sains Data atau Pembelajaran Mesin - Mana Yang Lebih Baik?
Kaedah pembelajaran mesin sangat sesuai untuk menganalisis, memahami, dan mengenal pasti corak dalam data. Anda boleh menggunakan model ini untuk melatih mesin untuk mengotomatisasi tugas yang akan lengkap atau mustahil bagi manusia. Lebih-lebih lagi, pembelajaran mesin dapat mengambil keputusan dengan campur tangan manusia yang minimum.
Sebaliknya, sains data dapat membantu anda untuk mengesan penipuan menggunakan algoritma pembelajaran mesin canggih. Ia juga membantu anda untuk mengelakkan kerugian kewangan yang ketara. Ini membantu anda melakukan analisis sentimen untuk mengukur kesetiaan jenama pelanggan.