Trong hướng dẫn này về sự khác biệt giữa Khoa học dữ liệu và Học máy, Trước tiên, chúng ta hãy tìm hiểu:
Khoa học dữ liệu là gì?
Khoa học dữ liệu là lĩnh vực nghiên cứu liên quan đến việc trích xuất thông tin chi tiết từ lượng dữ liệu khổng lồ bằng cách sử dụng các phương pháp, thuật toán và quy trình khoa học khác nhau. Nó giúp bạn khám phá các mẫu ẩn từ dữ liệu thô.
Khoa học dữ liệu là một lĩnh vực liên ngành cho phép bạn trích xuất kiến thức từ dữ liệu có cấu trúc hoặc phi cấu trúc. Công nghệ này cho phép bạn chuyển một vấn đề kinh doanh thành một dự án nghiên cứu và sau đó chuyển nó trở lại thành một giải pháp thực tế. Thuật ngữ Khoa học Dữ liệu đã xuất hiện do sự phát triển của thống kê toán học, phân tích dữ liệu và dữ liệu lớn.
Trong hướng dẫn Khoa học dữ liệu và Học máy này, bạn sẽ học:
- Khoa học dữ liệu là gì?
- Học máy là gì?
- Vai trò và trách nhiệm của nhà khoa học dữ liệu
- Vai trò và trách nhiệm của kỹ sư học máy
- Sự khác biệt giữa Khoa học Dữ liệu và Học máy
- Những thách thức của Công nghệ Khoa học Dữ liệu
- Những thách thức của Học máy
- Các ứng dụng của Khoa học Dữ liệu
- Các ứng dụng của Học máy
- Khoa học dữ liệu hoặc Học máy - Cái nào tốt hơn?
Học máy là gì?
Máy học là một hệ thống có thể học hỏi từ dữ liệu thông qua quá trình tự cải thiện và không có logic được lập trình viên mã hóa rõ ràng. Bước đột phá đến với ý tưởng rằng một cỗ máy có thể học hỏi một cách đơn lẻ từ ví dụ (tức là dữ liệu) để tạo ra kết quả chính xác.
Máy học kết hợp dữ liệu với các công cụ thống kê để dự đoán kết quả đầu ra. Kết quả này sau đó được công ty sử dụng để đưa ra những thông tin chi tiết hữu ích. Học máy có liên quan chặt chẽ đến khai thác dữ liệu và mô hình dự đoán Bayes. Máy nhận dữ liệu làm đầu vào, sử dụng một thuật toán để hình thành câu trả lời.
Kiểm tra sự khác biệt chính sau đây giữa Học máy và Khoa học dữ liệu.
SỰ KHÁC BIỆT CHÍNH
- Khoa học dữ liệu trích xuất thông tin chi tiết từ lượng lớn dữ liệu bằng cách sử dụng các phương pháp, thuật toán và quy trình khoa học khác nhau. Mặt khác, Học máy là một hệ thống có thể học hỏi từ dữ liệu thông qua quá trình tự cải thiện và không cần logic được lập trình viên mã hóa rõ ràng.
- Khoa học dữ liệu có thể hoạt động với các phương pháp thủ công, mặc dù chúng không hữu ích lắm trong khi các thuật toán Máy học khó có thể triển khai theo cách thủ công.
- Khoa học dữ liệu không phải là một tập con của Trí tuệ nhân tạo (AI) trong khi công nghệ Máy học là một tập con của Trí tuệ nhân tạo (AI).
- Kỹ thuật khoa học dữ liệu giúp bạn tạo ra thông tin chi tiết từ dữ liệu đối phó với tất cả các phức tạp trong thế giới thực trong khi phương pháp Học máy giúp bạn dự đoán và kết quả cho các giá trị cơ sở dữ liệu mới.
Vai trò và trách nhiệm của nhà khoa học dữ liệu
Đây là một kỹ năng quan trọng cần có để trở thành Nhà khoa học dữ liệu
- Kiến thức về quản lý dữ liệu phi cấu trúc
- Kinh nghiệm thực hành về mã hóa cơ sở dữ liệu SQL
- Có thể hiểu nhiều chức năng phân tích
- Khai thác dữ liệu được sử dụng để xử lý, làm sạch và xác minh tính toàn vẹn của dữ liệu được sử dụng để phân tích
- Thu thập dữ liệu và nhận ra sức mạnh
- Làm việc với các nhà tư vấn DevOps chuyên nghiệp để giúp khách hàng vận hành các mô hình
Vai trò và trách nhiệm của kỹ sư học máy
Đây là một kỹ năng quan trọng cần có để trở thành Kỹ sư học máy
- Kiến thức về sự phát triển dữ liệu và mô hình thống kê
- Hiểu và ứng dụng các thuật toán
- Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
- Thiết kế kiến trúc dữ liệu
- Kỹ thuật biểu diễn văn bản
- Kiến thức chuyên sâu về kỹ năng lập trình
- Kiến thức về xác suất và thống kê
- Thiết kế hệ thống máy học và kiến thức về công nghệ học sâu
- Triển khai các thuật toán và công cụ học máy thích hợp
Sự khác biệt giữa Khoa học Dữ liệu và Học máy
Dưới đây là những điểm khác biệt chính giữa Khoa học dữ liệu và Máy học:
Khoa học dữ liệu và Máy học
| Khoa học dữ liệu | Học máy |
| Khoa học dữ liệu là một lĩnh vực liên ngành sử dụng các phương pháp khoa học, thuật toán và hệ thống để chiết xuất kiến thức từ nhiều dữ liệu cấu trúc và phi cấu trúc. | Học máy là ngành khoa học nghiên cứu các thuật toán và mô hình thống kê. Phương pháp này sử dụng để thực hiện một nhiệm vụ cụ thể. |
| Kỹ thuật khoa học dữ liệu giúp bạn tạo ra thông tin chi tiết từ dữ liệu đối phó với tất cả sự phức tạp trong thế giới thực. | Phương pháp học máy giúp bạn dự đoán và kết quả cho cơ sở dữ liệu mới từ dữ liệu lịch sử với sự trợ giúp của các mô hình toán học. |
| Gần như tất cả dữ liệu đầu vào được tạo ra ở định dạng con người có thể đọc được, con người đọc hoặc phân tích. | Dữ liệu đầu vào cho Máy học sẽ được chuyển đổi, đặc biệt là đối với các thuật toán được sử dụng. |
| Khoa học dữ liệu cũng có thể hoạt động với các phương pháp thủ công, mặc dù chúng không hữu ích lắm. | Các thuật toán máy học khó có thể triển khai thủ công. |
| Khoa học dữ liệu là một quá trình hoàn chỉnh. | Học máy là một bước duy nhất trong toàn bộ quy trình khoa học dữ liệu. |
| Khoa học dữ liệu không phải là một tập hợp con của Trí tuệ nhân tạo (AI). | Công nghệ học máy là một tập hợp con của Trí tuệ nhân tạo (AI). |
| Trong Khoa học dữ liệu, RAM và SSD cao được sử dụng, giúp bạn khắc phục sự cố nút cổ chai I / O. | Trong Học máy, GPU được sử dụng cho các hoạt động vectơ chuyên sâu. |
Những thách thức của Công nghệ Khoa học Dữ liệu
Đây là những thách thức quan trọng của Công nghệ Khoa học Dữ liệu
- Cần có nhiều loại thông tin và dữ liệu để phân tích chính xác
- Không có sẵn nguồn tài năng khoa học dữ liệu đầy đủ
- Ban quản lý không cung cấp hỗ trợ tài chính cho nhóm khoa học dữ liệu.
- Không có sẵn / khó truy cập vào dữ liệu
- Các kết quả Khoa học Dữ liệu không được các nhà ra quyết định kinh doanh sử dụng một cách hiệu quả
- Giải thích khoa học dữ liệu cho người khác rất khó
- Các vấn đề về quyền riêng tư
- Thiếu chuyên gia tên miền quan trọng
- Nếu một tổ chức rất nhỏ, nó không thể có một nhóm khoa học dữ liệu.
Những thách thức của Học máy
Dưới đây là những thách thức chính của phương pháp Học máy:
- Nó thiếu dữ liệu hoặc tính đa dạng trong tập dữ liệu.
- Máy không thể học nếu không có sẵn dữ liệu. Bên cạnh đó, tập dữ liệu thiếu đa dạng khiến Máy gặp nhiều khó khăn.
- Một cỗ máy cần phải có tính không đồng nhất để học được cái nhìn sâu sắc có ý nghĩa.
- Không chắc rằng một thuật toán có thể trích xuất thông tin khi không có hoặc có một vài biến thể.
- Bạn nên có ít nhất 20 quan sát mỗi nhóm để giúp Máy học.
- Hạn chế này có thể dẫn đến đánh giá và dự đoán kém.
Các ứng dụng của Khoa học Dữ liệu
Đây là ứng dụng của Khoa học dữ liệu
Tìm kiếm Internet:
Tìm kiếm của Google sử dụng công nghệ khoa học dữ liệu để tìm kiếm một kết quả cụ thể trong vòng một phần của giây
Hệ thống khuyến nghị:
Để tạo một hệ thống khuyến nghị. Ví dụ: "bạn bè được đề xuất" trên Facebook hoặc video được đề xuất "trên YouTube, mọi thứ được thực hiện với sự trợ giúp của Khoa học dữ liệu.
Nhận dạng hình ảnh & giọng nói:
Giọng nói nhận dạng các hệ thống như Siri, Google Assistant, Alexa chạy trên kỹ thuật khoa học dữ liệu. Hơn nữa, Facebook nhận ra bạn của bạn khi bạn tải ảnh lên với họ.
Thế giới trò chơi:
EA Sports, Sony, Nintendo, đang sử dụng công nghệ khoa học dữ liệu. Điều này nâng cao trải nghiệm chơi game của bạn. Trò chơi hiện được phát triển bằng cách sử dụng các kỹ thuật máy học. Nó có thể tự cập nhật khi bạn chuyển sang cấp độ cao hơn.
So sánh giá trực tuyến:
PriceRunner, Junglee, Shopzilla hoạt động trên cơ chế khoa học dữ liệu. Tại đây, dữ liệu được tìm nạp từ các trang web có liên quan bằng cách sử dụng API.
Các ứng dụng của Học máy
Đây là Ứng dụng của Máy học:
Tự động hóa:
Máy học, hoạt động hoàn toàn tự chủ trong bất kỳ lĩnh vực nào mà không cần bất kỳ sự can thiệp nào của con người. Ví dụ, robot thực hiện các bước quy trình thiết yếu trong các nhà máy sản xuất.
Ngành Tài chính:
Học máy đang ngày càng phổ biến trong ngành tài chính. Các ngân hàng chủ yếu sử dụng ML để tìm các mẫu bên trong dữ liệu nhưng cũng để ngăn chặn gian lận.
Tổ chức chính phủ:
Chính phủ sử dụng ML để quản lý các tiện ích và an toàn công cộng. Lấy ví dụ về Trung Quốc với nhận dạng khuôn mặt khổng lồ. Chính phủ sử dụng trí tuệ nhân tạo để ngăn chặn người đi bộ.
Ngành chăm sóc sức khỏe:
Chăm sóc sức khỏe là một trong những ngành đầu tiên sử dụng máy học với tính năng phát hiện hình ảnh.
Khoa học dữ liệu hoặc Học máy - Cái nào tốt hơn?
Phương pháp học máy lý tưởng để phân tích, hiểu và xác định một mẫu trong dữ liệu. Bạn có thể sử dụng mô hình này để đào tạo một cỗ máy tự động hóa các nhiệm vụ mà con người sẽ hoàn thành hoặc không thể thực hiện được. Hơn nữa, học máy có thể đưa ra quyết định với sự can thiệp tối thiểu của con người.
Mặt khác, khoa học dữ liệu có thể giúp bạn phát hiện gian lận bằng cách sử dụng các thuật toán học máy tiên tiến. Nó cũng giúp bạn ngăn ngừa bất kỳ tổn thất tiền tệ đáng kể nào. Nó giúp bạn thực hiện phân tích tình cảm để đánh giá lòng trung thành với thương hiệu của khách hàng.