Різниця між науковими даними та машинним навчанням
Наука даних - це еволюційне розширення статистики, здатне боротися з величезними обсягами за допомогою технологій інформатики. Машинне навчання - це сфера навчання, яка дає комп'ютерам можливість навчатись, не будучи явно запрограмованими. Наука даних охоплює широкий спектр технологій передачі даних, включаючи SQL, Python, R і Hadoop, Spark тощо. Машинне навчання розглядається як процес, його можна визначити як процес, за допомогою якого комп'ютер може працювати більш точно, оскільки він збирає і дізнається з даних, які йому даються.
Порівняння наукових даних та машинного навчання (Інфографіка)
Нижче наводиться топ-5 порівнянь між Data Science та Machine Learning
Ключова різниця між науковими даними та машинним навчанням
Нижче наведено різницю між науковими даними та машинним навчанням
- Компоненти - Як було сказано раніше, системи Data Science охоплюють весь життєвий цикл даних і, як правило, мають компоненти, що охоплюють наступне:
- Збір та профілювання даних - трубопроводи ETL (Extract Transform Load) та завдання з профілювання
- Розподілені обчислення - Горизонтально масштабований розподіл та обробка даних
- Автоматизація інтелекту - Автоматизовані моделі ML для відповідей в Інтернеті (прогнозування, рекомендації) та виявлення шахрайства.
- Візуалізація даних - Візуально досліджуйте дані для кращого розуміння даних. Невід'ємна частина моделювання ML.
- Інформаційні панелі та BI - Заздалегідь визначені інформаційні панелі з можливістю нарізки та кістки для зацікавлених сторін вищого рівня.
- Інженерія даних - Переконайтесь, що дані гарячого та холодного завжди доступні. Охоплює резервне копіювання даних, безпеку, відновлення після аварій
- Розгортання у виробничому режимі - система міграції у виробництво із стандартними галузевими методами.
- Автоматизовані рішення - Це включає в себе ділову логіку поверх даних або складну математичну модель, підготовлену за допомогою будь-якого алгоритму ML.
Моделювання машинного навчання починається з наявних даних і типовими компонентами є:
- Розуміння проблеми - Переконайтесь, що ефективним способом вирішення проблеми є ML. Зауважте, що не всі проблеми вирішуються за допомогою ML.
- Дослідження даних - щоб отримати інтуїцію особливостей, які використовуватимуться в моделі ML. Для цього може знадобитися кілька ітерацій. Візуалізація даних тут відіграє вирішальну роль.
- Підготовка даних - Це важливий етап, що має високий вплив на точність моделі ML. Він стосується питання даних, як, що робити з відсутніми даними для функції? Замініть на манекен значення, як нуль, або середнє значення інших значень, або скиньте функцію з моделі ?. Функції масштабування, завдяки яким значення всіх функцій знаходяться в одному діапазоні, є критично важливим для багатьох моделей ML. Багато інших методик, як генерація поліноміальних функцій, також використовуються тут для отримання нових функцій.
- Вибір моделі та поїзд - модель вибирається на основі типу проблеми (передбачення чи класифікація тощо) та типу набору функцій (деякі алгоритми працюють із невеликою кількістю екземплярів із великою кількістю ознак, а інші в інших випадках) .
- Вимірювання продуктивності - в Data Science заходи щодо ефективності не стандартизовані, вони змінюватимуться в кожному конкретному випадку. Типово це буде вказівкою на своєчасність даних, якість даних, можливість запиту, обмеження одночасності доступу до даних, можливість інтерактивної візуалізації тощо
У моделях ML показники продуктивності є кристально чіткими. Кожен алгоритм має міру вказати, наскільки добре чи погано модель описує дані навчальних даних. Наприклад, RME (Помилка середньої кореневої помилки) використовується в лінійній регресії в якості вказівки на помилка в моделі.
- Методологія розробки - Проекти Data Science узгоджуються більше як інженерний проект із чітко визначеними етапами. Але проекти МЛ - це більше подібні дослідження, які починаються з гіпотези і намагаються довести це доказом наявних даних.
- Візуалізація - Візуалізація в цілому Data Science представляє дані безпосередньо за допомогою будь-яких популярних графіків, таких як бар, пиріг тощо. Але в ML також використовуються візуалізації представляють математичну модель навчальних даних. Наприклад, візуалізація матриці плутанини в класичній класифікації допомагає швидко визначити помилкові позитивів і негативів.
- Мови - мови синтаксису як SQL та SQL (HiveQL, Spark SQL тощо) - найпоширеніша мова у світі Data Science. Популярні мови обробки сценаріїв, такі як Perl, awk, sed, також використовуються. широко застосовується категорія (Java для Hadoop, Scala for Spark тощо).
Python та R - найпоширеніша мова у світі машинного навчання. Сьогодні Python набирає все більшої швидкості, оскільки нові дослідники глибокого навчання в основному перетворюються на python.SQL також відіграє важливу роль у фазі дослідження даних ML
Таблиця порівняння наукових даних та машинного навчання
| Основи порівняння | Дані науки | Машинне навчання |
| Область застосування | Створюйте уявлення з даних, що стосуються всіх складних ситуацій у реальному світі. Це включає такі завдання, як розуміння вимоги, вилучення даних тощо. | Точно класифікуйте або прогнозуйте результат для нового пункту даних, вивчаючи зразки з історичних даних, використовуючи математичні моделі. |
| Вхідні дані | Більшість вхідних даних генерується як споживані людиною дані, які люди повинні читати чи аналізувати, як табличні дані чи зображення. | Вхідні дані для ML будуть перетворені спеціально для використовуваних алгоритмів. Деякі приклади - масштабування функцій, вбудовування Word або додавання поліноміальних функцій |
| Складність системи | ● Компоненти для обробки неструктурованих надходжень необроблених даних.
● Багато рухомих компонентів, як правило, запланованих оркестровим шаром для синхронізації незалежних завдань | ● Основна складність полягає в алгоритмах та математичних концепціях
● Ансамблеві моделі матимуть більше однієї моделі ML, і кожна з них матиме зважений внесок у кінцевий результат |
| Бажаний набір навичок | ● Доменний досвід
● ETL та профілювання даних ● Сильний SQL ● Системи NoSQL ● Стандартна звітність / візуалізація | ● Сильне розуміння математики
● Програмування Python / R ● Складання даних за допомогою SQL ● Візуалізація, орієнтована на модель |
| Специфікація обладнання | ● Горизонтально масштабовані системи вважають за краще обробляти масивні дані
● Високі RAm та SSD, які використовуються для подолання вузького місця | ● GPU є кращими для інтенсивних векторних операцій
● Потужніші версії, такі як TPU (посилання), на шляху |
Висновок - Data Science vs Machine Learning
І в галузі наукових даних, і в машинному навчанні ми намагаємося витягувати інформацію та уявлення з даних. Машинне навчання, що намагається зробити алгоритми самостійно вчитися. На даний момент в Data Science застосовуються сучасні моделі ML для автоматичного виявлення та профілю даних. Найкращим прикладом для цього є Cloud Cloud Dataprep.
Рекомендована стаття:
Це був посібник із наукових даних щодо машинного навчання, їх значення, порівняння «голова до голови», ключових відмінностей, таблиці порівняння та висновку. Ви також можете переглянути наступні статті, щоб дізнатися більше -
- Питання для інтерв'ю розробника Hadoop
- Big Data vs Science Data - чим вони відрізняються?
- Наука даних та її зростаюче значення
- Статистика проти машинного навчання - відмінності між
- Як зламати інтерв'ю розробника Hadoop?