Differenza chiave tra scienza dei dati e apprendimento automatico
- La scienza dei dati è una combinazione di algoritmi, strumenti e tecniche di apprendimento automatico che ti aiuta a trovare modelli nascosti comuni dai dati grezzi, mentre l’apprendimento automatico è una branca dell’informatica che si occupa della programmazione del sistema per apprendere e migliorare automaticamente con l’esperienza.
- La scienza dei dati estrae informazioni da grandi quantità di dati mediante l’uso di vari metodi, algoritmi e processi scientifici D’altra parte, l’apprendimento automatico è un sistema che può apprendere dai dati attraverso l’auto-miglioramento e senza che la logica venga esplicitamente codificata dal programmatore.
- La scienza dei dati può funzionare con metodi manuali, sebbene non siano molto utili, mentre gli algoritmi di apprendimento automatico sono difficili da implementare manualmente.
- La scienza dei dati non è un sottoinsieme dell’intelligenza artificiale (AI), mentre la tecnologia di apprendimento automatico è un sottoinsieme dell’intelligenza artificiale (AI).
- La tecnica della scienza dei dati ti aiuta a creare approfondimenti dai dati che trattano tutte le complessità del mondo reale, mentre il metodo di apprendimento automatico ti aiuta a prevedere il risultato per i nuovi valori del database.
In questo tutorial di Data Science vs Machine Learning, imparerai:
Cos’è la scienza dei dati?
La scienza dei dati è l’area di studio che prevede l’estrazione di approfondimenti da grandi quantità di dati mediante l’uso di vari metodi, algoritmi e processi scientifici. Ti aiuta a scoprire modelli nascosti dai dati grezzi.
La scienza dei dati è un campo interdisciplinare che consente di estrarre conoscenza da dati strutturati o non strutturati. Questa tecnologia consente di tradurre un problema aziendale in un progetto di ricerca e poi ritradurlo in una soluzione pratica. Il termine Data Science è emerso a causa dell’evoluzione della statistica matematica, dell’analisi dei dati e dei big data.
Cos’è l’apprendimento automatico?
Machine Learning è un sistema in grado di apprendere dai dati attraverso l’auto-miglioramento e senza che la logica venga esplicitamente codificata dal programmatore. La svolta arriva con l’idea che una macchina può imparare singolarmente dall’esempio (cioè dai dati) per produrre risultati accurati.
L’apprendimento automatico combina i dati con strumenti statistici per prevedere un output. Questo output viene quindi utilizzato dall’azienda per realizzare approfondimenti fruibili. L’apprendimento automatico è strettamente correlato al data mining e alla modellazione predittiva bayesiana. La Macchina riceve i dati come input, utilizza un algoritmo per formulare le risposte.
Controlla le seguenti differenze chiave tra Machine Learning e Data Science.
Differenza tra scienza dei dati e apprendimento automatico
Ecco le principali differenze tra Data Science e Machine learning:
| Scienza dei dati | Apprendimento automatico |
|---|---|
| La scienza dei dati è un campo interdisciplinare che utilizza metodi, algoritmi e sistemi scientifici per estrarre conoscenza da molti dati strutturali e non strutturati. | L’apprendimento automatico è lo studio scientifico di algoritmi e modelli statistici. Questo metodo utilizza per eseguire un’attività specifica. |
| La tecnica della scienza dei dati ti aiuta a creare approfondimenti dai dati che trattano tutte le complessità del mondo reale. | Il metodo di apprendimento automatico ti aiuta a prevedere e il risultato per nuovi database da dati storici con l’aiuto di modelli matematici. |
| Quasi tutti i dati di input sono generati in un formato leggibile dall’uomo, che viene letto o analizzato dagli umani. | I dati di input per l’apprendimento automatico verranno trasformati, in particolare per gli algoritmi utilizzati. |
| La scienza dei dati può funzionare anche con metodi manuali, sebbene non siano molto utili. | Algoritmi di apprendimento automatico difficili da implementare manualmente. |
| La scienza dei dati è un processo completo. | L’apprendimento automatico è un singolo passaggio nell’intero processo di data science. |
| La scienza dei dati non è un sottoinsieme dell’Intelligenza Artificiale (AI). | La tecnologia di apprendimento automatico è un sottoinsieme dell’Intelligenza Artificiale (AI). |
| In Data Science, vengono utilizzati RAM e SSD elevati, che aiutano a superare i problemi di collo di bottiglia di I/O. | In Machine Learning, le GPU vengono utilizzate per operazioni vettoriali intensive. |
Ruoli e responsabilità di un Data Scientist
Ecco alcune abilità importanti richieste per diventare Data Scientist
- Conoscenza della gestione dei dati non strutturati
- Esperienza pratica nella codifica di database SQL
- In grado di comprendere molteplici funzioni analitiche
- Data mining utilizzato per l’elaborazione, la pulizia e la verifica dell’integrità dei dati utilizzati per l’analisi
- Ottenere dati e riconoscere la forza
- Collabora con consulenti DevOps professionisti per aiutare i clienti a rendere operativi i modelli
Ruolo e responsabilità degli ingegneri di Machine Learning
Ecco un’abilità importante richiesta per diventare ingegneri di apprendimento automatico
- Conoscenza dell’evoluzione dei dati e della modellazione statistica
- Comprensione e applicazione di algoritmi
- Elaborazione del linguaggio naturale
- Progettazione dell’architettura dei dati
- Tecniche di rappresentazione del testo
- Conoscenza approfondita delle capacità di programmazione
- Conoscenza della probabilità e della statistica
- Progettare sistemi di machine learning e conoscenza della tecnologia di deep learning
- Implementare algoritmi e strumenti di apprendimento automatico appropriati
Sfide della tecnologia della scienza dei dati
Ecco le sfide importanti della tecnologia della scienza dei dati
- L’ampia varietà di informazioni e dati è necessaria per un’analisi accurata
- Pool di talenti per la scienza dei dati non adeguato disponibile
- La direzione non fornisce supporto finanziario per un team di data science.
- Indisponibilità/difficoltà di accesso ai dati
- Risultati della scienza dei dati non utilizzati in modo efficace dai responsabili delle decisioni aziendali
- Spiegare la scienza dei dati agli altri è difficile
- Problemi di privacy
- Mancanza di un esperto di dominio significativo
- Se un’organizzazione è molto piccola, non può avere un team di data science.
Sfide dell’apprendimento automatico
Ecco le sfide principali del metodo di apprendimento automatico:
- Mancano dati o diversità nel set di dati.
- La macchina non può imparare se non ci sono dati disponibili. Inoltre, un set di dati con una mancanza di diversità mette in difficoltà la Macchina.
- Una macchina deve avere eterogeneità per apprendere informazioni significative.
- È improbabile che un algoritmo possa estrarre informazioni quando non ci sono o poche variazioni.
- Si raccomanda di avere almeno 20 osservazioni per gruppo per aiutare la Macchina ad apprendere.
- Questo vincolo può portare a valutazioni e previsioni scadenti.
Applicazioni della scienza dei dati
Ricerca Internet:
La ricerca di Google utilizza la tecnologia della scienza dei dati per cercare un risultato specifico in una frazione di secondo
Sistemi di raccomandazione:
Per creare un sistema di raccomandazione. Ad esempio, “amici suggeriti” su Facebook o video suggeriti” su YouTube, tutto viene fatto con l’aiuto di Data Science.
Riconoscimento di immagini e parole:
Il riconoscimento vocale di sistemi come Siri, Google Assistant, Alexa funziona con la tecnica della scienza dei dati. Inoltre, Facebook riconosce il tuo amico quando carichi una foto con lui.
Mondo di gioco:
EA Sports, Sony, Nintendo utilizzano la tecnologia della scienza dei dati. Questo migliora la tua esperienza di gioco. I giochi sono ora sviluppati utilizzando tecniche di apprendimento automatico. Può aggiornarsi quando passi a livelli più alti.
Confronto prezzi online:
PriceRunner, Junglee, Shopzilla lavorano sul meccanismo di data science. Qui, i dati vengono recuperati dai siti Web pertinenti utilizzando le API.
Applicazioni dell’apprendimento automatico
Ecco l’applicazione dell’apprendimento automatico:
Automazione:
Apprendimento automatico, che funziona in modo completamente autonomo in qualsiasi campo senza la necessità di alcun intervento umano. Ad esempio, i robot che eseguono le fasi di processo essenziali negli impianti di produzione.
Settore finanziario:
L’apprendimento automatico sta diventando sempre più popolare nel settore finanziario. Le banche utilizzano principalmente il machine learning per trovare schemi all’interno dei dati ma anche per prevenire le frodi.
Organizzazione governativa:
Il governo utilizza il riciclaggio per gestire la sicurezza pubblica e i servizi pubblici. Prendi l’esempio della Cina con un enorme riconoscimento facciale. Il governo usa l’intelligenza artificiale per prevenire jaywalker.
Industria sanitaria:
Il settore sanitario è stato uno dei primi settori a utilizzare l’apprendimento automatico con il rilevamento delle immagini.
Data Science o Machine Learning: quale è meglio?
Il metodo di apprendimento automatico è ideale per analizzare, comprendere e identificare uno schema nei dati. Puoi utilizzare questo modello per addestrare una macchina ad automatizzare compiti che sarebbero esaustivi o impossibili per un essere umano. Inoltre, l’apprendimento automatico può prendere decisioni con un intervento umano minimo.
D’altra parte, la scienza dei dati può aiutarti a rilevare le frodi utilizzando algoritmi avanzati di apprendimento automatico. Ti aiuta anche a prevenire eventuali perdite monetarie significative. Ti aiuta a eseguire l’analisi del sentiment per valutare la fedeltà al marchio dei clienti.
fonte: https://www.guru99.com/
