Diferența dintre știința datelor și învățarea mașinilor
Știința datelor este o extensie evolutivă a statisticilor capabile să facă față cantităților masive cu ajutorul tehnologiilor informatice. Învățarea automată este un domeniu de studiu care oferă posibilitatea calculatoarelor să învețe fără a fi programat explicit. Știința datelor acoperă o gamă largă de tehnologii de date, inclusiv SQL, Python, R și Hadoop, Spark, etc. Învățarea mașinii este văzută ca un proces, ea poate fi definită drept procesul prin care un computer poate funcționa mai precis pe măsură ce colectează și învață din datele pe care le oferă.
Comparație față în cap a științei datelor și învățarea mașinilor (infografie)
Mai jos este cea mai bună comparație 5 dintre știința datelor și învățarea mașinii
Diferența cheie între știința datelor și învățarea mașinii
Mai jos este diferența dintre știința datelor și învățarea mașinii sunt următoarele
- Componente - Așa cum am menționat mai devreme, sistemele Data Science acoperă întreg ciclul de viață al datelor și, de obicei, au componente pentru a acoperi următoarele:
- Colectarea și profilarea datelor - conducte ETL (Extract Transform Load) și lucrări de profilare
- Calcul distribuit - distribuție și prelucrare a datelor scalabile orizontal
- Automatizarea inteligenței - modele ML automatizate pentru răspunsuri online (predicție, recomandări) și detectarea fraudei.
- Vizualizare date - explorați vizual datele pentru a obține o intuiție mai bună a datelor. Partea integrantă a modelării ML.
- Tablouri de bord și BI - Panouri de bord predefinite cu capacitate de felie și zaruri pentru părțile interesate de nivel superior.
- Ingineria datelor - Asigurați-vă că datele calde și reci sunt întotdeauna accesibile. Acoperă backup de date, securitate, recuperare de dezastre
- Deplasare în modul de producție - Migrați sistemul în producție cu practicile standard ale industriei.
- Decizii automate - Aceasta include derularea logicii de afaceri pe deasupra datelor sau un model matematic complex instruit folosind orice algoritm ML.
Modelarea Machine Learning începe cu datele existente, iar componentele tipice sunt următoarele:
- Înțelegeți problema - Asigurați-vă că modalitatea eficientă de a rezolva problema este ML. Rețineți că nu toate problemele pot fi rezolvate folosind ML.
- Explorați date - Pentru a obține o intuiție a funcțiilor care trebuie utilizate în modelul ML, aceasta ar putea avea nevoie de mai multe iterații. Vizualizarea datelor joacă un rol esențial aici.
- Pregătirea datelor - Aceasta este o etapă importantă cu impact ridicat asupra preciziei modelului ML. Acesta tratează problema de date, cum ar fi ce face cu datele care lipsesc pentru o caracteristică? Înlocuiți cu o valoare dummy ca zero sau o medie a altor valori sau eliminați funcția din model ?. Funcțiile de scalare, care asigură că valorile tuturor funcțiilor sunt în aceeași gamă, este esențial pentru multe modele ML. O mulțime de alte tehnici le place generarea de caracteristici polinomiale este de asemenea utilizat aici pentru a obține noi caracteristici.
- Selectați un model și un tren - Modelul este selectat pe baza unui tip de problemă (Predicție sau clasificare etc.) și a tipului de set de caracteristici (unii algoritmi funcționează cu un număr mic de instanțe cu un număr mare de caracteristici și altele în alte cazuri) .
- Măsurarea performanței - În Data Science, măsurile de performanță nu sunt standardizate, se vor schimba de la caz la caz. În mod tipic, va fi o indicație a actualității datelor, calitatea datelor, capacitatea de interogare, limitele de concurgență în accesul la date, capacitatea de vizualizare interactivă etc.
În modelele ML, măsurile de performanță sunt limpede. Fiecare algoritm va avea o măsură care să indice cât de bine sau de rău modelul descrie datele de antrenament date. De exemplu, RME (Root Mean Square Square Error) este utilizat în Linear Regression ca indicație a unui eroare la model.
- Metodologie de dezvoltare - Proiectele de știință a datelor sunt aliniate mai mult ca un proiect de inginerie cu repere clar definite. Dar proiectele ML sunt mai degrabă de cercetare, care încep cu o ipoteză și încearcă să facă dovada cu datele disponibile.
- Vizualizare - vizualizarea în general a științei datelor reprezintă datele direct folosind orice grafice populare, cum ar fi bara, plăcintă etc. Dar, în ML, vizualizările utilizate, de asemenea, reprezintă un model matematic de date de formare. pozitive și negative.
- Limbi - Limbele de sintaxă precum SQL și SQL (HiveQL, Spark SQL etc) sunt cel mai folosit limbaj în lumea Științei datelor. Limbile de scripturi de prelucrare a datelor pentru procesarea datelor precum Perl, awk, sed sunt, de asemenea, utilizate. categorii utilizate pe scară largă (Java pentru Hadoop, Scala pentru Spark etc).
Python și R sunt cele mai utilizate limbaje în lumea învățării automate. În prezent, Python câștigă mai mult impuls, deoarece noii cercetători de învățare profundă sunt convertiți în cea mai mare parte în python.SQL joacă de asemenea un rol important în faza de explorare a datelor ML
Tabelul de comparare a științei datelor și mașinii
| Bazele comparației | Știința datelor | Învățare automată |
| domeniu | Creați informații din datele care se ocupă de toate complexitățile din lumea reală. Aceasta include sarcini precum înțelegerea cerinței, extragerea de date etc. | Clasificați sau prezice cu exactitate rezultatul pentru noul punct de date, învățând tipare din date istorice, folosind modele matematice. |
| Date de intrare | Majoritatea datelor de intrare sunt generate ca date consumabile de către oameni, care trebuie citite sau analizate de oameni, cum ar fi date tabulare sau imagini. | Datele de intrare pentru ML vor fi transformate special pentru algoritmii folosiți. Reducerea caracteristicilor, încorporarea cuvintelor sau adăugarea caracteristicilor polinomiale sunt câteva exemple |
| Complexitatea sistemului | ● Componente pentru manipularea datelor brute nestructurate care vin.
● Multime de componente în mișcare programate de obicei de un strat de orchestrare pentru a sincroniza lucrări independente | ● Complexitatea majoră este cu algoritmi și concepte matematice în spatele acesteia
● Modelele de ansamblu vor avea mai mult de un model ML și fiecare va avea o contribuție ponderată la producția finală |
| Set de abilități preferat | ● Expertiza domeniului
● ETL și profilare de date ● SQL puternic ● Sisteme NoSQL ● Raportare / vizualizare standard | ● Înțelegere puternică a matematicii
● Programare Python / R ● Datarea cu SQL ● vizualizare specifică modelului |
| Specificații hardware | ● Sisteme scalabile orizontal, au preferat să se ocupe de date masive
● RAm ridicat și SSD-uri utilizate pentru a depăși blocajul I / O | ● GPU-urile sunt preferate pentru operații de vectori intensivi
● Există versiuni mai puternice precum TPU (link) |
Concluzie - Știința datelor vs învățarea mașinii
Atât în știința datelor, cât și în învățarea mașinilor, încercăm să extragem informații și informații din date. Învățarea automată încearcă ca algoritmii să învețe singuri. În prezent, modele ML avansate sunt aplicate la Data Science pentru a detecta și profila automat datele. Cloud Dataprep de Google este cel mai bun exemplu pentru acest lucru.
Articol recomandat:
Acesta a fost un ghid pentru știința datelor vs învățarea mașinilor, semnificația lor, comparația dintre cap și cap, diferențele cheie, tabelul de comparare și concluzii. De asemenea, puteți consulta următoarele articole pentru a afla mai multe -
- Interviu pentru dezvoltatorul Hadoop Întrebări
- Big Data vs Știința Datelor - Cum sunt ele diferite?
- Știința datelor și importanța sa în creștere
- Statistici vs Învățare automată-Diferențe între
- Cum să spargi interviul dezvoltatorului Hadoop?