En este tutorial sobre la diferencia entre la ciencia de datos y el aprendizaje automático, primero aprendamos:
¿Qué es la ciencia de datos?
La ciencia de datos es el área de estudio que implica extraer conocimientos de grandes cantidades de datos mediante el uso de varios métodos científicos, algoritmos y procesos. Le ayuda a descubrir patrones ocultos a partir de los datos sin procesar.
La ciencia de datos es un campo interdisciplinario que le permite extraer conocimiento de datos estructurados o no estructurados. Esta tecnología le permite traducir un problema empresarial en un proyecto de investigación y luego traducirlo nuevamente en una solución práctica. El término ciencia de datos ha surgido debido a la evolución de las estadísticas matemáticas, el análisis de datos y los macrodatos.
En este tutorial de ciencia de datos vs aprendizaje automático, aprenderá:
- ¿Qué es la ciencia de datos?
- ¿Qué es el aprendizaje automático?
- Funciones y responsabilidades de un científico de datos
- Rol y responsabilidades de los ingenieros de aprendizaje automático
- Diferencia entre ciencia de datos y aprendizaje automático
- Desafíos de la tecnología de ciencia de datos
- Desafíos del aprendizaje automático
- Aplicaciones de la ciencia de datos
- Aplicaciones del aprendizaje automático
- Ciencia de datos o aprendizaje automático: ¿cuál es mejor?
¿Qué es el aprendizaje automático?
El aprendizaje automático es un sistema que puede aprender de los datos mediante la superación personal y sin que el programador codifique explícitamente la lógica. El avance viene con la idea de que una máquina puede aprender singularmente del ejemplo (es decir, datos) para producir resultados precisos.
El aprendizaje automático combina datos con herramientas estadísticas para predecir un resultado. Esta salida luego es utilizada por la empresa para generar información procesable. El aprendizaje automático está estrechamente relacionado con la minería de datos y el modelado predictivo bayesiano. La máquina recibe datos como entrada, utiliza un algoritmo para formular respuestas.
Compruebe las siguientes diferencias clave entre el aprendizaje automático y la ciencia de datos.
DIFERENCIA CLAVE
- La ciencia de datos extrae conocimientos de grandes cantidades de datos mediante el uso de varios métodos científicos, algoritmos y procesos.Por otro lado, el aprendizaje automático es un sistema que puede aprender de los datos a través de la superación personal y sin que el programador codifique explícitamente la lógica.
- La ciencia de datos puede funcionar con métodos manuales, aunque no son muy útiles, mientras que los algoritmos de aprendizaje automático son difíciles de implementar manualmente.
- La ciencia de datos no es un subconjunto de la inteligencia artificial (IA), mientras que la tecnología de aprendizaje automático es un subconjunto de la inteligencia artificial (IA).
- La técnica de ciencia de datos le ayuda a crear conocimientos a partir de datos que tratan con todas las complejidades del mundo real, mientras que el método de aprendizaje automático le ayuda a predecir y el resultado de nuevos valores de base de datos.
Funciones y responsabilidades de un científico de datos
Aquí, hay una habilidad importante necesaria para convertirse en científico de datos
- Conocimiento sobre la gestión de datos no estructurados
- Experiencia práctica en codificación de bases de datos SQL
- Capaz de comprender múltiples funciones analíticas
- Minería de datos utilizada para procesar, limpiar y verificar la integridad de los datos utilizados para el análisis
- Obtenga datos y reconozca la fuerza
- Trabajar con consultores profesionales de DevOps para ayudar a los clientes a poner en funcionamiento modelos
Rol y responsabilidades de los ingenieros de aprendizaje automático
Aquí, hay una habilidad importante necesaria para convertirse en ingenieros de aprendizaje automático
- Conocimiento de la evolución de datos y modelado estadístico.
- Comprensión y aplicación de algoritmos.
- Procesamiento natural del lenguaje
- Diseño de arquitectura de datos
- Técnicas de representación de texto
- Conocimiento profundo de las habilidades de programación.
- Conocimiento de probabilidad y estadística.
- Diseñar sistemas de aprendizaje automático y conocimiento de la tecnología de aprendizaje profundo.
- Implementar herramientas y algoritmos de aprendizaje automático adecuados
Diferencia entre ciencia de datos y aprendizaje automático
Estas son las principales diferencias entre la ciencia de datos y el aprendizaje automático:
Ciencia de datos vs aprendizaje automático
| Ciencia de los datos | Aprendizaje automático |
| La ciencia de datos es un campo interdisciplinario que utiliza métodos, algoritmos y sistemas científicos para extraer conocimiento de muchos datos estructurales y no estructurados. | El aprendizaje automático es el estudio científico de algoritmos y modelos estadísticos. Este método se utiliza para realizar una tarea específica. |
| La técnica de ciencia de datos le ayuda a crear conocimientos a partir de datos que tratan con todas las complejidades del mundo real. | El método de aprendizaje automático le ayuda a predecir el resultado de nuevas bases de datos a partir de datos históricos con la ayuda de modelos matemáticos. |
| Casi todos los datos de entrada se generan en un formato legible por humanos, que los humanos leen o analizan. | Los datos de entrada para el aprendizaje automático se transformarán, especialmente para los algoritmos utilizados. |
| La ciencia de datos también puede funcionar con métodos manuales, aunque no son muy útiles. | Algoritmos de aprendizaje automático difíciles de implementar manualmente. |
| La ciencia de datos es un proceso completo. | El aprendizaje automático es un solo paso en todo el proceso de ciencia de datos. |
| La ciencia de datos no es un subconjunto de la inteligencia artificial (IA). | La tecnología de aprendizaje automático es un subconjunto de la inteligencia artificial (IA). |
| En Data Science, se utiliza mucha RAM y SSD, lo que le ayuda a superar los problemas de cuello de botella de E / S. | En Machine Learning, las GPU se utilizan para operaciones vectoriales intensivas. |
Desafíos de la tecnología de ciencia de datos
A continuación, se muestran importantes desafíos de la tecnología de ciencia de datos.
- Se necesita una amplia variedad de información y datos para un análisis preciso
- No se dispone de un grupo de talentos adecuado en ciencia de datos
- La administración no brinda apoyo financiero para un equipo de ciencia de datos.
- Falta de disponibilidad / difícil acceso a los datos
- Los resultados de la ciencia de datos no son utilizados eficazmente por los responsables de la toma de decisiones empresariales
- Explicar la ciencia de datos a otros es difícil
- Problemas de privacidad
- Falta de un experto de dominio significativo
- Si una organización es muy pequeña, no puede tener un equipo de ciencia de datos.
Desafíos del aprendizaje automático
Estos son los principales desafíos del método de aprendizaje automático:
- Carece de datos o diversidad en el conjunto de datos.
- La máquina no puede aprender si no hay datos disponibles. Además, un conjunto de datos con falta de diversidad hace que la Máquina lo pase mal.
- Una máquina necesita tener heterogeneidad para aprender información significativa.
- Es poco probable que un algoritmo pueda extraer información cuando hay pocas variaciones o ninguna.
- Se recomienda tener al menos 20 observaciones por grupo para ayudar a la máquina a aprender.
- Esta limitación puede conducir a una mala evaluación y predicción.
Aplicaciones de la ciencia de datos
Aquí están la aplicación de Data Science.
Busqueda de internet:
La búsqueda de Google utiliza tecnología de ciencia de datos para buscar un resultado específico en una fracción de segundo.
Sistemas de recomendación:
Crear un sistema de recomendación. Por ejemplo, "amigos sugeridos" en Facebook o videos sugeridos "en YouTube, todo se hace con la ayuda de Data Science.
Reconocimiento de imagen y voz:
Speech reconoce sistemas como Siri, Google Assistant, Alexa se ejecuta en la técnica de la ciencia de datos. Además, Facebook reconoce a tu amigo cuando subes una foto con él.
Mundo del juego:
EA Sports, Sony, Nintendo están utilizando tecnología de ciencia de datos. Esto mejora su experiencia de juego. Los juegos ahora se desarrollan utilizando técnicas de aprendizaje automático. Puede actualizarse a sí mismo cuando pasas a niveles superiores.
Comparación de precios en línea:
PriceRunner, Junglee, Shopzilla trabajan en el mecanismo de ciencia de datos. Aquí, los datos se obtienen de los sitios web relevantes mediante API.
Aplicaciones del aprendizaje automático
Aquí están la Aplicación del aprendizaje automático:
Automatización:
Aprendizaje automático, que funciona de forma totalmente autónoma en cualquier campo sin necesidad de intervención humana. Por ejemplo, robots que realizan los pasos esenciales del proceso en plantas de fabricación.
Industria financiera:
El aprendizaje automático está ganando popularidad en la industria financiera. Los bancos utilizan principalmente ML para encontrar patrones dentro de los datos, pero también para prevenir el fraude.
Organización gubernamental:
El gobierno hace uso de ML para administrar la seguridad pública y los servicios públicos. Tomemos el ejemplo de China con reconocimiento facial masivo. El gobierno utiliza inteligencia artificial para prevenir el peatón imprudente.
Industria de la salud:
La atención médica fue una de las primeras industrias en utilizar el aprendizaje automático con detección de imágenes.
Ciencia de datos o aprendizaje automático: ¿cuál es mejor?
El método de aprendizaje automático es ideal para analizar, comprender e identificar un patrón en los datos. Puede utilizar este modelo para entrenar una máquina para automatizar tareas que serían exhaustivas o imposibles para un ser humano. Además, el aprendizaje automático puede tomar decisiones con una mínima intervención humana.
Por otro lado, la ciencia de datos puede ayudarlo a detectar el fraude mediante algoritmos avanzados de aprendizaje automático. También le ayuda a evitar pérdidas monetarias importantes. Le ayuda a realizar un análisis de sentimiento para medir la lealtad de los clientes a la marca.
