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機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)科學(xué)的主要區(qū)別

2022-08-30 08:45:294636

機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)和數(shù)據(jù)科學(xué)是與人工智能(AI)領(lǐng)域相關(guān)的兩個(gè)獨(dú)立概念。這兩個(gè)概念都依賴數(shù)據(jù)來改進(jìn)產(chǎn)品、服務(wù)、系統(tǒng)、決策流程等等。在我們當(dāng)前的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)世界中,機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)科學(xué)也備受追捧。

機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)科學(xué)都被數(shù)據(jù)科學(xué)家在他們的工作領(lǐng)域中使用,并且它們幾乎被每個(gè)行業(yè)所采用。對(duì)于希望涉足這些領(lǐng)域的任何人,或希望在其組織中采用人工智能驅(qū)動(dòng)方法的任何業(yè)務(wù)領(lǐng)導(dǎo)者,理解這兩個(gè)概念至關(guān)重要。

機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)科學(xué)的主要區(qū)別

什么是機(jī)器學(xué)習(xí)?

機(jī)器學(xué)習(xí)通常與人工智能互換使用,但這是不正確的。它是一種獨(dú)立的技術(shù)和人工智能的分支,依靠算法來提取數(shù)據(jù)和預(yù)測(cè)未來趨勢(shì)。使用模型編程的軟件可以幫助工程師進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析等技術(shù),以幫助更好地理解數(shù)據(jù)集中的模式。

機(jī)器學(xué)習(xí)使機(jī)器能夠在沒有明確編程的情況下進(jìn)行學(xué)習(xí),這就是為什么主要公司和社交媒體平臺(tái)(如Facebook、Twitter、Instagram和YouTube)使用它來預(yù)測(cè)興趣并推薦服務(wù)、產(chǎn)品等。

作為一組工具和概念,機(jī)器學(xué)習(xí)是數(shù)據(jù)科學(xué)的一部分。話雖如此,它的影響力遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了該領(lǐng)域。數(shù)據(jù)科學(xué)家通常依靠機(jī)器學(xué)習(xí)來快速收集信息并改進(jìn)趨勢(shì)分析。

對(duì)于機(jī)器學(xué)習(xí)工程師,這些專業(yè)人員需要廣泛的技能,例如:

  • 對(duì)統(tǒng)計(jì)和概率的深刻理解

  • 計(jì)算機(jī)科學(xué)專業(yè)知識(shí)

  • 軟件工程和系統(tǒng)設(shè)計(jì)

  • 編程知識(shí)

  • 數(shù)據(jù)建模與分析

什么是數(shù)據(jù)科學(xué)?

數(shù)據(jù)科學(xué)是研究數(shù)據(jù)以及如何使用一系列方法、算法、工具和系統(tǒng)從中提取意義的學(xué)科。所有這些都使專家能夠從結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中提取見解。數(shù)據(jù)科學(xué)家通常負(fù)責(zé)研究組織存儲(chǔ)庫中的大量數(shù)據(jù),這些研究通常涉及內(nèi)容問題以及公司如何利用數(shù)據(jù)。

通過研究結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)科學(xué)家可以提取有關(guān)業(yè)務(wù)或營銷模式的寶貴見解,從而使企業(yè)能夠比競(jìng)爭對(duì)手表現(xiàn)得更好。

數(shù)據(jù)科學(xué)家將他們的知識(shí)應(yīng)用于企業(yè)、政府和其他各種機(jī)構(gòu),以增加利潤、創(chuàng)新產(chǎn)品并建立更好的基礎(chǔ)設(shè)施和公共系統(tǒng)。

由于智能手機(jī)的普及和日常生活許多部分的數(shù)字化,數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域得到了極大的發(fā)展,這為我們提供了難以置信的數(shù)據(jù)量。數(shù)據(jù)科學(xué)也受到摩爾定律的影響,該定律指的是隨著時(shí)間的推移計(jì)算能力顯著增加,而相對(duì)成本降低,從而導(dǎo)致廉價(jià)計(jì)算能力的大規(guī)??捎眯浴?shù)據(jù)科學(xué)將這兩項(xiàng)創(chuàng)新聯(lián)系在一起,通過組合這些組件,數(shù)據(jù)科學(xué)家可以從數(shù)據(jù)中提取比以往更多的洞察力。

數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域的專業(yè)人員還需要大量的編程和數(shù)據(jù)分析技能,例如:

  • 對(duì)Python等編程語言有深入的了解

  • 能夠處理大量結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)

  • 數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、概率

  • 數(shù)據(jù)可視化

  • 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析和處理

  • 機(jī)器學(xué)習(xí)算法和模型

  • 溝通與團(tuán)隊(duì)協(xié)作

機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)科學(xué)之間的差異

在定義了每個(gè)概念之后,重要的是要注意機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)科學(xué)之間的主要區(qū)別。像這樣的概念,以及人工智能和深度學(xué)習(xí)等其他概念,有時(shí)會(huì)讓人感到困惑和容易混淆。

數(shù)據(jù)科學(xué)專注于研究數(shù)據(jù)以及如何從中提取意義,而機(jī)器學(xué)習(xí)則涉及理解和構(gòu)建使用數(shù)據(jù)來提高性能和預(yù)測(cè)的方法。

另一種說法是,數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域決定了將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為洞察力所需的流程、系統(tǒng)和工具,然后這些洞察力可以應(yīng)用于不同的行業(yè)。機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的一個(gè)領(lǐng)域,它使機(jī)器能夠通過統(tǒng)計(jì)模型和算法實(shí)現(xiàn)類人的學(xué)習(xí)和適應(yīng)能力。

盡管這是兩個(gè)獨(dú)立的概念,但也有一些重疊。機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)際上是數(shù)據(jù)科學(xué)的一部分,算法基于數(shù)據(jù)科學(xué)提供的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練。它們都包括一些相同的技能,如數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)、概率和編程。

數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)的挑戰(zhàn)

數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)都提出了各自的挑戰(zhàn),這也有助于區(qū)分這兩個(gè)概念。

機(jī)器學(xué)習(xí)的主要挑戰(zhàn)包括數(shù)據(jù)集中缺乏數(shù)據(jù)或多樣性,這使得難以提取有價(jià)值的見解。如果沒有可用數(shù)據(jù),機(jī)器就無法學(xué)習(xí),而缺少數(shù)據(jù)集會(huì)使理解模式變得更加困難。機(jī)器學(xué)習(xí)的另一個(gè)挑戰(zhàn)是,當(dāng)沒有變化或變化很少時(shí),算法不太可能提取信息。

談到數(shù)據(jù)科學(xué),它的主要挑戰(zhàn)包括需要各種各樣的信息和數(shù)據(jù)來進(jìn)行準(zhǔn)確分析。另一個(gè)原因是,數(shù)據(jù)科學(xué)的結(jié)果有時(shí)并沒有被企業(yè)的決策者有效地使用,而且這個(gè)概念很難向團(tuán)隊(duì)解釋。它還提出了各種隱私和道德問題。

每個(gè)概念的應(yīng)用

雖然數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)在應(yīng)用方面有一些重疊,但我們可以分解每一個(gè)。

以下是數(shù)據(jù)科學(xué)應(yīng)用的一些示例:

  • 互聯(lián)網(wǎng)搜索:谷歌搜索依靠數(shù)據(jù)科學(xué)在幾分之一秒內(nèi)搜索特定結(jié)果。
  • 推薦系統(tǒng):數(shù)據(jù)科學(xué)是創(chuàng)建推薦系統(tǒng)的關(guān)鍵。
  • 圖像/語音識(shí)別:Siri和Alexa等語音識(shí)別系統(tǒng)依賴于數(shù)據(jù)科學(xué),圖像識(shí)別系統(tǒng)也是如此。
  • 游戲:游戲世界使用數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù)來增強(qiáng)游戲體驗(yàn)。

以下是機(jī)器學(xué)習(xí)的一些示例應(yīng)用:

  • 金融:機(jī)器學(xué)習(xí)在整個(gè)金融行業(yè)廣泛使用,銀行依靠它來識(shí)別數(shù)據(jù)中的模式并防止欺詐。
  • 自動(dòng)化:機(jī)器學(xué)習(xí)有助于自動(dòng)化各個(gè)行業(yè)的任務(wù),例如制造工廠中的機(jī)器人。
  • 政府:機(jī)器學(xué)習(xí)不僅僅用于私營部門。政府組織使用它來管理公共安全和公用事業(yè)。
  • 醫(yī)療保健:機(jī)器學(xué)習(xí)正在以多種方式顛覆醫(yī)療保健行業(yè)。它是最早采用機(jī)器學(xué)習(xí)和圖像檢測(cè)的行業(yè)之一。