В чем разница между data science и машинным обучением?

Одна из ключевых трудностей, связанных с современными технологиями, – разграничение сфер искусственного интеллекта, машинного обучения, больших данных, data science, глубинного обучения и др. Хотя все они тесно связаны, каждая отрасль имеет свою цель и решает различные задачи.

В последние годы популярность рассматриваемых нами двух технологий выросла настолько, что многие компании осознали их значимость на верхних уровнях и пристально рассматривают возможности внедрения data science и машинного обучения в целях развития бизнеса. Тем не менее, среди специалистов таких предприятий витает множество заблуждений, касающихся данных технологий. Эта статья поможет Вам разобраться.

Даталогия

Говоря простыми словами, data science обрабатывает и анализирует данные, полученные для различных целей. К примеру, если Вы прошли авторизацию на Amazon и загрузили несколько страниц с продуктами или категориями, Вы создали данные. Они будут использоваться специалистом для того, чтобы понять Ваше поведение и предложить ретаргетированную рекламу, которая убедит Вас купить то, что Вы просматривали в интернете. Это одно из простейших применений data science, которое, тем не менее, становится сложнее и сложнее. Data science изучает процессы выделения данных, их очищения, анализа, визуализации и получения практически применимых выводов.

Специалист по работе с данными отвечает за максимальную дотошность при работе с набором данных для осуществления самых сложных бизнес-коммуникаций. Множество инсайтов остаются незамеченными в огромном потоке информации, и именно data science может пролить новый свет на поведение потребителей, эксплуатационные недостатки, циклы цепочек поставок, прогнозный анализ. Грамотная стратегия работы с данными является решающей для компаний, желающих удержать потребителей и остаться на рынке.

Машинное обучение

Для простоты понимания давайте обратим внимание на то, что машинное обучение является одним из разделов data science. Эта дисциплина использует алгоритмы и различные аспекты статистики для работы с данными, сгенерированными и извлеченными из нескольких ресурсов. Чаще всего объем информации настолько большой, что затрудняет работу специалисту по работе с данными. Здесь и вступает в игру машинное обучение – способность системы овладевать навыком обработки массивов данных автономно, без участия человека. Это достигается при помощи сложных алгоритмов и техник, таких как регрессия, контролируемая классификация, наивный байесовский классификатор и т. д.

Простейший пример применения технологии машинного обучения мы можем увидеть на сайте Netflix, который после просмотра Вами пары видеозаписей порекомендует сериалы или фильмы, основанные на Ваших предпочтениях, вкусах и интересах.

Чтобы стать экспертом в сфере машинного обучения, Вы должны обладать знаниями в области статистики и теории вероятности, техническими навыками вроде программирования на разных языках и моделирования, способностями в области оценки данных и пр.

Data science – всеобъемлющий термин, включающий в себя, в том числе, аспекты машинного обучения, которое, в свою очередь, является частью технологии искусственного интеллекта. Именно эта технология позволяет удовлетворять различным запросам на принципиально ином уровне. Подробнее 

Источник: analyticstraining.com

Комментарии: