Dans ce tutoriel sur la différence entre la science des données et l'apprentissage automatique, apprenons d'abord:
Qu'est-ce que la science des données?
La science des données est le domaine d'étude qui consiste à extraire des informations à partir de vastes quantités de données à l'aide de diverses méthodes, algorithmes et processus scientifiques. Il vous aide à découvrir des modèles cachés à partir des données brutes.
La science des données est un domaine interdisciplinaire qui vous permet d'extraire des connaissances à partir de données structurées ou non structurées. Cette technologie vous permet de traduire un problème commercial en projet de recherche, puis de le traduire en une solution pratique. Le terme Data Science est apparu en raison de l'évolution des statistiques mathématiques, de l'analyse des données et des mégadonnées.
Dans ce didacticiel Data Science vs Machine Learning, vous apprendrez:
- Qu'est-ce que la science des données?
- Qu'est-ce que l'apprentissage automatique?
- Rôles et responsabilités d'un Data Scientist
- Rôle et responsabilités des ingénieurs en apprentissage automatique
- Différence entre la science des données et l'apprentissage automatique
- Défis de la technologie de la science des données
- Défis de l'apprentissage automatique
- Applications de la science des données
- Applications de l'apprentissage automatique
- Science des données ou apprentissage automatique: quel est le meilleur?
Qu'est-ce que l'apprentissage automatique?
L'apprentissage automatique est un système qui peut apprendre à partir des données grâce à l'auto-amélioration et sans que la logique soit explicitement codée par le programmeur. La percée vient avec l'idée qu'une machine peut apprendre singulièrement de l'exemple (c'est-à-dire des données) pour produire des résultats précis.
L'apprentissage automatique combine des données avec des outils statistiques pour prédire une sortie. Cette sortie est ensuite utilisée par l'entreprise pour créer des informations exploitables. L'apprentissage automatique est étroitement lié à l'exploration de données et à la modélisation prédictive bayésienne. La Machine reçoit des données en entrée, utilise un algorithme pour formuler des réponses.
Vérifiez les principales différences suivantes entre l'apprentissage automatique et la science des données.
DIFFÉRENCE CLÉ
- La science des données extrait des informations à partir de vastes quantités de données à l'aide de diverses méthodes, algorithmes et processus scientifiques.D'un autre côté, l'apprentissage automatique est un système qui peut apprendre à partir de données grâce à l'auto-amélioration et sans que la logique soit explicitement codée par le programmeur.
- La science des données peut fonctionner avec des méthodes manuelles, bien qu'elles ne soient pas très utiles alors que les algorithmes d'apprentissage automatique sont difficiles à implémenter manuellement.
- La science des données n'est pas un sous-ensemble de l'intelligence artificielle (IA), tandis que la technologie d'apprentissage automatique est un sous-ensemble de l'intelligence artificielle (IA).
- La technique de science des données vous aide à créer des informations à partir de données traitant de toutes les complexités du monde réel, tandis que la méthode d'apprentissage automatique vous aide à prédire et le résultat des nouvelles valeurs de base de données.
Rôles et responsabilités d'un Data Scientist
Voici une compétence importante requise pour devenir Data Scientist
- Connaissance de la gestion des données non structurées
- Expérience pratique du codage de bases de données SQL
- Capable de comprendre plusieurs fonctions analytiques
- Exploration de données utilisée pour le traitement, le nettoyage et la vérification de l'intégrité des données utilisées pour l'analyse
- Obtenez des données et reconnaissez la force
- Travailler avec des consultants DevOps professionnels pour aider les clients à opérationnaliser les modèles
Rôle et responsabilités des ingénieurs en apprentissage automatique
Voici une compétence importante requise pour devenir des ingénieurs en apprentissage automatique
- Connaissance de l'évolution des données et de la modélisation statistique
- Compréhension et application des algorithmes
- Traitement du langage naturel
- Conception d'architecture de données
- Techniques de représentation textuelle
- Connaissance approfondie des compétences en programmation
- Connaissance des probabilités et des statistiques
- Concevoir des systèmes d'apprentissage automatique et une connaissance de la technologie d'apprentissage en profondeur
- Mettre en œuvre des algorithmes et des outils d'apprentissage automatique appropriés
Différence entre la science des données et l'apprentissage automatique
Voici les principales différences entre la science des données et l'apprentissage automatique:
Science des données vs apprentissage automatique
| Science des données | Apprentissage automatique |
| La science des données est un domaine interdisciplinaire qui utilise des méthodes, des algorithmes et des systèmes scientifiques pour extraire des connaissances de nombreuses données structurelles et non structurées. | L'apprentissage automatique est l'étude scientifique des algorithmes et des modèles statistiques. Cette méthode utilise pour effectuer une tâche spécifique. |
| La technique de la science des données vous aide à créer des informations à partir de données traitant de toutes les complexités du monde réel. | La méthode d'apprentissage automatique vous aide à prédire et le résultat de nouvelles bases de données à partir de données historiques à l'aide de modèles mathématiques. |
| Presque toutes les données d'entrée sont générées dans un format lisible par l'homme, qui est lu ou analysé par des humains. | Les données d'entrée pour l'apprentissage automatique seront transformées, en particulier pour les algorithmes utilisés. |
| La science des données peut également fonctionner avec des méthodes manuelles, bien qu'elles ne soient pas très utiles. | Algorithmes d'apprentissage automatique difficiles à implémenter manuellement. |
| La science des données est un processus complet. | L'apprentissage automatique est une étape unique dans l'ensemble du processus de science des données. |
| La science des données n'est pas un sous-ensemble de l'intelligence artificielle (IA). | La technologie d'apprentissage automatique est un sous-ensemble de l'intelligence artificielle (IA). |
| En Data Science, RAM et SSD élevés sont utilisés, ce qui vous aide à surmonter les problèmes de goulot d'étranglement d'E / S. | Dans le Machine Learning, les GPU sont utilisés pour des opérations vectorielles intensives. |
Défis de la technologie de la science des données
Voici les défis importants de la technologie de la science des données
- La grande variété d'informations et de données est nécessaire pour une analyse précise
- Bassin de talents disponible en science des données insuffisant
- La direction ne fournit pas de soutien financier à une équipe de science des données.
- Indisponibilité / accès difficile aux données
- Les résultats de la science des données ne sont pas utilisés efficacement par les décideurs commerciaux
- Expliquer la science des données aux autres est difficile
- Problèmes de confidentialité
- Manque d'expert de domaine significatif
- Si une organisation est très petite, elle ne peut pas avoir d'équipe de science des données.
Défis de l'apprentissage automatique
Voici les principaux défis de la méthode d'apprentissage automatique:
- Il manque de données ou de diversité dans l'ensemble de données.
- La machine ne peut pas savoir si aucune donnée n'est disponible. De plus, un jeu de données avec un manque de diversité donne du fil à retordre à la Machine.
- Une machine doit avoir de l'hétérogénéité pour acquérir des informations significatives.
- Il est peu probable qu'un algorithme puisse extraire des informations lorsqu'il n'y a pas ou peu de variations.
- Il est recommandé d'avoir au moins 20 observations par groupe pour aider la machine à apprendre.
- Cette contrainte peut conduire à une mauvaise évaluation et prévision.
Applications de la science des données
Voici l'application de la Data Science
Recherche Internet:
La recherche Google utilise la technologie de la science des données pour rechercher un résultat spécifique en une fraction de seconde
Systèmes de recommandation:
Créer un système de recommandation. Par exemple, "suggestions d'amis" sur Facebook ou suggestions de vidéos "sur YouTube, tout est fait avec l'aide de Data Science.
Reconnaissance d'image et de parole:
Speech reconnaît des systèmes comme Siri, Google Assistant, Alexa fonctionne sur la technique de la science des données. De plus, Facebook reconnaît votre ami lorsque vous téléchargez une photo avec lui.
Monde du jeu:
EA Sports, Sony, Nintendo utilisent la technologie de la science des données. Cela améliore votre expérience de jeu. Les jeux sont désormais développés à l'aide de techniques d'apprentissage automatique. Il peut se mettre à jour lorsque vous passez à des niveaux plus élevés.
Comparaison des prix en ligne:
PriceRunner, Junglee, Shopzilla travaillent sur le mécanisme de la science des données. Ici, les données sont extraites des sites Web pertinents à l'aide d'API.
Applications de l'apprentissage automatique
Voici l'application de l'apprentissage automatique:
Automatisation:
L'apprentissage automatique, qui fonctionne de manière entièrement autonome dans n'importe quel domaine sans aucune intervention humaine. Par exemple, des robots exécutant les étapes essentielles du processus dans les usines de fabrication.
Secteur financier:
L'apprentissage automatique gagne en popularité dans le secteur financier. Les banques utilisent principalement le ML pour trouver des modèles dans les données mais aussi pour prévenir la fraude.
Organisation gouvernementale:
Le gouvernement utilise le ML pour gérer la sécurité publique et les services publics. Prenons l'exemple de la Chine avec une reconnaissance faciale massive. Le gouvernement utilise l'intelligence artificielle pour empêcher le jaywalker.
L'industrie de la santé:
La santé a été l'une des premières industries à utiliser l'apprentissage automatique avec la détection d'images.
Science des données ou apprentissage automatique: quel est le meilleur?
La méthode d'apprentissage automatique est idéale pour analyser, comprendre et identifier un modèle dans les données. Vous pouvez utiliser ce modèle pour entraîner une machine à automatiser des tâches qui seraient exhaustives ou impossibles pour un être humain. De plus, l'apprentissage automatique peut prendre des décisions avec une intervention humaine minimale.
D'autre part, la science des données peut vous aider à détecter la fraude à l'aide d'algorithmes avancés d'apprentissage automatique. Cela vous aide également à éviter toute perte monétaire importante. Il vous aide à effectuer une analyse des sentiments pour évaluer la fidélité des clients à la marque.