I denna handledning om skillnaden mellan datavetenskap och maskininlärning, låt oss först lära oss:
Vad är datavetenskap?
Datavetenskap är det studieområde som involverar utvinning av insikter från stora mängder data genom användning av olika vetenskapliga metoder, algoritmer och processer. Det hjälper dig att upptäcka dolda mönster från rådata.
Datavetenskap är ett tvärvetenskapligt fält som låter dig extrahera kunskap från strukturerad eller ostrukturerad data. Denna teknik gör att du kan översätta ett affärsproblem till ett forskningsprojekt och sedan översätta det tillbaka till en praktisk lösning. Termen Data Science har uppstått på grund av utvecklingen av matematisk statistik, dataanalys och big data.
I denna handledning om datavetenskap vs maskininlärning lär du dig:
- Vad är datavetenskap?
- Vad är maskininlärning?
- En datavetenskapares roller och ansvar
- Machine Learning Engineers roll och ansvar
- Skillnaden mellan datavetenskap och maskininlärning
- Utmaningar med datavetenskapsteknik
- Utmaningar med maskininlärning
- Tillämpningar av datavetenskap
- Tillämpningar av maskininlärning
- Datavetenskap eller maskininlärning - Vilket är bättre?
Vad är maskininlärning?
Machine Learning är ett system som kan lära av data genom självförbättring och utan att logik kodas uttryckligen av programmeraren. Genombrottet kommer med tanken att en maskin enskilt kan lära av exemplet (dvs. data) för att ge korrekta resultat.
Maskininlärning kombinerar data med statistiska verktyg för att förutsäga en produktion. Denna produktion används sedan av företag för att göra handlingsbara insikter. Maskininlärning är nära relaterad till datautvinning och Bayesian prediktiv modellering. Maskinen tar emot data som inmatning, använder en algoritm för att formulera svar.
Kontrollera följande viktiga skillnader mellan maskininlärning och datavetenskap.
NYCKELSKILL
- Datavetenskap extraherar insikter från stora mängder data med hjälp av olika vetenskapliga metoder, algoritmer och processer. Å andra sidan är maskininlärning ett system som kan lära av data genom självförbättring och utan att logik kodas uttryckligen av programmeraren.
- Datavetenskap kan fungera med manuella metoder, men de är inte särskilt användbara medan maskininlärningsalgoritmer är svåra att implementera manuellt.
- Datavetenskap är inte en delmängd av artificiell intelligens (AI) medan maskininlärningsteknik är en delmängd av artificiell intelligens (AI).
- Datavetenskapsteknik hjälper dig att skapa insikter från data som hanterar alla komplexa verkningar medan maskininlärningsmetoden hjälper dig att förutsäga och resultatet för nya databasvärden.
En datavetenskapares roller och ansvar
Här krävs en viktig färdighet för att bli Data Scientist
- Kunskap om ostrukturerad datahantering
- Praktisk erfarenhet av kodning av SQL-databaser
- Kunna förstå flera analytiska funktioner
- Data mining används för bearbetning, rengöring och verifiering av integriteten hos data som används för analys
- Skaffa data och känna igen styrkan
- Arbeta med professionella DevOps-konsulter för att hjälpa kunder att använda modeller
Machine Learning Engineers roll och ansvar
Här krävs en viktig färdighet för att bli maskininlärningsingenjörer
- Kunskap om datautveckling och statistisk modellering
- Förståelse och tillämpning av algoritmer
- Naturlig språkbehandling
- Dataarkitektur design
- Textrepresentationstekniker
- Fördjupad kunskap om programmeringskunskaper
- Kunskap om sannolikhet och statistik
- Designa maskininlärningssystem och kunskap om djupinlärningsteknik
- Implementera lämpliga algoritmer och verktyg för maskininlärning
Skillnaden mellan datavetenskap och maskininlärning
Här är de stora skillnaderna mellan datavetenskap och maskininlärning:
Datavetenskap vs maskininlärning
| Datavetenskap | Maskininlärning |
| Datavetenskap är ett tvärvetenskapligt fält som använder vetenskapliga metoder, algoritmer och system för att utvinna kunskap från många strukturella och ostrukturerade data. | Maskininlärning är den vetenskapliga studien av algoritmer och statistiska modeller. Denna metod används för att utföra en specifik uppgift. |
| Datavetenskapstekniken hjälper dig att skapa insikter från data som handlar om alla verkliga komplexiteter. | Maskininlärningsmetoden hjälper dig att förutsäga och resultatet för nya databaser från historisk data med hjälp av matematiska modeller. |
| Nästan all ingångsdata genereras i ett läsbart format som kan läsas eller analyseras av människor. | Ingångsdata för maskininlärning kommer att transformeras, särskilt för algoritmer som används. |
| Datavetenskap kan också fungera med manuella metoder, även om de inte är särskilt användbara. | Maskininlärningsalgoritmer som är svåra att implementera manuellt. |
| Datavetenskap är en komplett process. | Maskininlärning är ett enda steg i hela datavetenskapsprocessen. |
| Datavetenskap är inte en delmängd av artificiell intelligens (AI). | Maskininlärningsteknik är en delmängd av artificiell intelligens (AI). |
| I datavetenskap används högt RAM-minne och SSD, vilket hjälper dig att lösa problem med I / O-flaskhalsen. | I maskininlärning används GPU: er för intensiva vektoroperationer. |
Utmaningar med datavetenskapsteknik
Här är viktiga utmaningar för datavetenskapsteknik
- Det stora utbudet av information och data behövs för noggrann analys
- Inte tillräcklig datavetenskap talang pool tillgänglig
- Ledningen tillhandahåller inte ekonomiskt stöd till ett datavetenskapsteam.
- Otillgänglighet av / svår åtkomst till data
- Data Science-resultat används inte effektivt av affärsbeslutsfattare
- Att förklara datavetenskap för andra är svårt
- Sekretessfrågor
- Brist på betydande domenexpert
- Om en organisation är mycket liten kan den inte ha ett datavetenskapsteam.
Utmaningar med maskininlärning
Här är de främsta utmaningarna för maskininlärningsmetoden:
- Det saknar data eller mångfald i datasetet.
- Maskinen kan inte lära sig om det inte finns någon tillgänglig data. Dessutom ger en maskinvara med brist på mångfald maskinen svårt.
- En maskin måste ha heterogenitet för att lära sig meningsfull insikt.
- Det är osannolikt att en algoritm kan extrahera information när det inte finns några eller få variationer.
- Det rekommenderas att ha minst 20 observationer per grupp för att hjälpa maskinen att lära sig.
- Denna begränsning kan leda till dålig utvärdering och förutsägelse.
Tillämpningar av datavetenskap
Här är tillämpningen av datavetenskap
Internetsökning:
Google-sökning använder datavetenskapsteknik för att söka efter ett specifikt resultat inom en bråkdel av en sekund
Rekommendationssystem:
Att skapa ett rekommendationssystem. Till exempel "föreslagna vänner" på Facebook eller föreslagna videor "på YouTube görs allt med hjälp av Data Science.
Bild- och taligenkänning:
Tal känner igen system som Siri, Google Assistant, Alexa körs på teknik för datavetenskap. Dessutom känner Facebook igen din vän när du laddar upp ett foto med dem.
Spelvärlden:
EA Sports, Sony, Nintendo, använder datavetenskapsteknik. Detta förbättrar din spelupplevelse. Spel utvecklas nu med maskininlärningstekniker. Det kan uppdatera sig själv när du flyttar till högre nivåer.
Online prisjämförelse:
PriceRunner, Junglee, Shopzilla arbetar med datavetenskapsmekanismen. Här hämtas data från relevanta webbplatser med API: er.
Tillämpningar av maskininlärning
Här är tillämpningen av maskininlärning:
Automatisering:
Maskininlärning, som fungerar helt autonomt inom alla områden utan behov av mänskligt ingripande. Till exempel robotar som utför de väsentliga processstegen i tillverkningsanläggningar.
Finansbransch:
Maskininlärning växer i popularitet inom finansbranschen. Banker använder främst ML för att hitta mönster i uppgifterna men också för att förhindra bedrägerier.
Regeringsorganisation:
Regeringen använder ML för att hantera allmän säkerhet och verktyg. Ta exemplet med Kina med massiv ansiktsigenkänning. Regeringen använder artificiell intelligens för att förhindra jaywalker.
Hälsovård:
Healthcare var en av de första branscherna som använde maskininlärning med bilddetektering.
Datavetenskap eller maskininlärning - Vilket är bättre?
Maskininlärningsmetoden är perfekt för att analysera, förstå och identifiera ett mönster i data. Du kan använda den här modellen för att träna en maskin för att automatisera uppgifter som skulle vara uttömmande eller omöjliga för en människa. Dessutom kan maskininlärning fatta beslut med minimalt mänskligt ingripande.
Å andra sidan kan datavetenskap hjälpa dig att upptäcka bedrägerier med avancerade maskininlärningsalgoritmer. Det hjälper dig också att förhindra betydande monetära förluster. Det hjälper dig att utföra sentimentanalys för att mäta kundernas varumärkeslojalitet.