Neste tutorial de diferença entre ciência de dados e aprendizado de máquina, vamos primeiro aprender:
O que é ciência de dados?
Ciência de dados é a área de estudo que envolve a extração de percepções de grandes quantidades de dados pelo uso de vários métodos, algoritmos e processos científicos. Ajuda você a descobrir padrões ocultos nos dados brutos.
Data Science é um campo interdisciplinar que permite extrair conhecimento de dados estruturados ou não estruturados. Essa tecnologia permite traduzir um problema de negócios em um projeto de pesquisa e, em seguida, traduzi-lo de volta em uma solução prática. O termo Ciência de Dados surgiu devido à evolução da estatística matemática, da análise de dados e do big data.
Neste tutorial de ciência de dados vs aprendizado de máquina, você aprenderá:
- O que é ciência de dados?
- O que é aprendizado de máquina?
- Funções e responsabilidades de um cientista de dados
- Papel e responsabilidades dos engenheiros de aprendizado de máquina
- Diferença entre ciência de dados e aprendizado de máquina
- Desafios da tecnologia de ciência de dados
- Desafios do aprendizado de máquina
- Aplicações da Ciência de Dados
- Aplicações de Aprendizado de Máquina
- Ciência de dados ou aprendizado de máquina - o que é melhor?
O que é aprendizado de máquina?
O Aprendizado de Máquina é um sistema que pode aprender com os dados por meio de autoaperfeiçoamento e sem a lógica ser explicitamente codificada pelo programador. O avanço vem com a ideia de que uma máquina pode aprender singularmente com o exemplo (ou seja, dados) para produzir resultados precisos.
O aprendizado de máquina combina dados com ferramentas estatísticas para prever uma saída. Essa saída é então usada pela empresa para criar insights acionáveis. O aprendizado de máquina está intimamente relacionado à mineração de dados e à modelagem preditiva bayesiana. A Máquina recebe dados como entrada, usa um algoritmo para formular respostas.
Verifique as seguintes diferenças principais entre aprendizado de máquina e ciência de dados.
DIFERENÇA CHAVE
- A Data Science extrai insights de grandes quantidades de dados pelo uso de vários métodos, algoritmos e processos científicos. Por outro lado, o Aprendizado de Máquina é um sistema que pode aprender com os dados por meio de autoaperfeiçoamento e sem a lógica sendo explicitamente codificada pelo programador.
- A ciência de dados pode trabalhar com métodos manuais, embora eles não sejam muito úteis enquanto algoritmos de aprendizado de máquina são difíceis de implementar manualmente.
- A ciência de dados não é um subconjunto da Inteligência Artificial (IA), enquanto a tecnologia de aprendizado de máquina é um subconjunto da Inteligência Artificial (IA).
- A técnica de ciência de dados ajuda a criar insights a partir de dados que lidam com todas as complexidades do mundo real, enquanto o método de aprendizado de máquina ajuda a prever e o resultado para novos valores de banco de dados.
Funções e responsabilidades de um cientista de dados
Aqui está uma habilidade importante necessária para se tornar um Cientista de Dados
- Conhecimento sobre gerenciamento de dados não estruturados
- Experiência prática em codificação de banco de dados SQL
- Capaz de compreender várias funções analíticas
- Mineração de dados usada para processamento, limpeza e verificação da integridade dos dados usados para análise
- Obtenha dados e reconheça a força
- Trabalhe com consultores DevOps profissionais para ajudar os clientes a operacionalizar modelos
Papel e responsabilidades dos engenheiros de aprendizado de máquina
Aqui, está uma habilidade importante necessária para se tornar engenheiros de aprendizado de máquina
- Conhecimento de evolução de dados e modelagem estatística
- Compreensão e aplicação de algoritmos
- Processamento de linguagem natural
- Design de arquitetura de dados
- Técnicas de representação de texto
- Conhecimento profundo de habilidades de programação
- Conhecimento de probabilidade e estatística
- Projetar sistemas de aprendizado de máquina e conhecimento da tecnologia de aprendizado profundo
- Implementar algoritmos e ferramentas de aprendizado de máquina apropriados
Diferença entre ciência de dados e aprendizado de máquina
Aqui estão as principais diferenças entre ciência de dados e aprendizado de máquina:
Ciência de dados x aprendizado de máquina
| Ciência de dados | Aprendizado de Máquina |
| A ciência de dados é um campo interdisciplinar que usa métodos científicos, algoritmos e sistemas para extrair conhecimento de muitos dados estruturais e não estruturados. | O aprendizado de máquina é o estudo científico de algoritmos e modelos estatísticos. Este método usa para realizar uma tarefa específica. |
| A técnica de ciência de dados ajuda a criar percepções a partir de dados que lidam com todas as complexidades do mundo real. | O método de aprendizado de máquina ajuda a prever e o resultado para novos bancos de dados a partir de dados históricos com a ajuda de modelos matemáticos. |
| Quase todos os dados de entrada são gerados em um formato legível por humanos, que é lido ou analisado por humanos. | Os dados de entrada para aprendizado de máquina serão transformados, especialmente para algoritmos usados. |
| A ciência de dados também pode funcionar com métodos manuais, embora eles não sejam muito úteis. | Algoritmos de aprendizado de máquina difíceis de implementar manualmente. |
| A ciência de dados é um processo completo. | O aprendizado de máquina é uma única etapa em todo o processo de ciência de dados. |
| A ciência de dados não é um subconjunto da Inteligência Artificial (IA). | A tecnologia de aprendizado de máquina é um subconjunto da Inteligência Artificial (IA). |
| Em Data Science, alta RAM e SSD são usados, o que ajuda a superar problemas de gargalo de E / S. | No aprendizado de máquina, as GPUs são usadas para operações intensivas de vetores. |
Desafios da tecnologia de ciência de dados
Aqui estão os desafios importantes da Tecnologia de Ciência de Dados
- A grande variedade de informações e dados é necessária para uma análise precisa
- Grupo de talentos de ciência de dados não adequado disponível
- A gerência não fornece suporte financeiro para uma equipe de ciência de dados.
- Indisponibilidade / dificuldade de acesso aos dados
- Os resultados da ciência de dados não são usados de forma eficaz pelos tomadores de decisões de negócios
- Explicar a ciência de dados para outras pessoas é difícil
- Questões de privacidade
- Falta de especialista de domínio significativo
- Se uma organização for muito pequena, ela não pode ter uma equipe de ciência de dados.
Desafios do aprendizado de máquina
Aqui estão os principais desafios do método de aprendizado de máquina:
- Faltam dados ou diversidade no conjunto de dados.
- A máquina não pode aprender se não houver dados disponíveis. Além disso, um conjunto de dados com falta de diversidade dificulta a Máquina.
- Uma máquina precisa ter heterogeneidade para aprender uma visão significativa.
- É improvável que um algoritmo possa extrair informações quando há poucas ou nenhuma variação.
- Recomenda-se ter pelo menos 20 observações por grupo para ajudar a máquina a aprender.
- Essa restrição pode levar a avaliações e previsões ruins.
Aplicações da Ciência de Dados
Aqui estão as aplicações da Data Science
Pesquisa na internet:
A pesquisa do Google usa tecnologia de ciência de dados para pesquisar um resultado específico em uma fração de segundo
Sistemas de recomendação:
Para criar um sistema de recomendação. Por exemplo, "sugestões de amigos" no Facebook ou vídeos sugeridos "no YouTube, tudo é feito com a ajuda da Data Science.
Reconhecimento de imagem e fala:
O Speech reconhece sistemas como Siri, Google Assistant, Alexa é executado na técnica de ciência de dados. Além disso, o Facebook reconhece seu amigo quando você carrega uma foto com ele.
Gaming World:
EA Sports, Sony, Nintendo estão usando tecnologia de ciência de dados. Isso aprimora sua experiência de jogo. Os jogos agora são desenvolvidos usando técnicas de aprendizado de máquina. Ele pode se atualizar quando você passa para níveis mais altos.
Comparação de preços online:
PriceRunner, Junglee, Shopzilla trabalham no mecanismo de ciência de dados. Aqui, os dados são obtidos dos sites relevantes usando APIs.
Aplicações de Aprendizado de Máquina
Aqui estão os aplicativos de aprendizado de máquina:
Automação:
Aprendizado de máquina, que funciona de forma totalmente autônoma em qualquer área sem a necessidade de qualquer intervenção humana. Por exemplo, robôs que executam as etapas essenciais do processo em fábricas.
Indústria Financeira:
O aprendizado de máquina está crescendo em popularidade no setor financeiro. Os bancos usam principalmente o ML para encontrar padrões nos dados, mas também para evitar fraudes.
Organização governamental:
O governo faz uso do ML para gerenciar a segurança pública e serviços públicos. Veja o exemplo da China com grande reconhecimento facial. O governo usa inteligência artificial para prevenir o jaywalker.
Setor de Saúde:
A saúde foi uma das primeiras empresas a usar o aprendizado de máquina com detecção de imagem.
Ciência de dados ou aprendizado de máquina - o que é melhor?
O método de aprendizado de máquina é ideal para analisar, compreender e identificar um padrão nos dados. Você pode usar este modelo para treinar uma máquina para automatizar tarefas que seriam exaustivas ou impossíveis para um ser humano. Além disso, o aprendizado de máquina pode tomar decisões com o mínimo de intervenção humana.
Por outro lado, a ciência de dados pode ajudá-lo a detectar fraudes usando algoritmos avançados de aprendizado de máquina. Também ajuda a evitar perdas monetárias significativas. Ele ajuda você a realizar uma análise de sentimento para avaliar a fidelidade à marca do cliente.