Veri Bilimi ve Makine Öğrenimi arasındaki farkı anlatan bu eğiticide, önce şunu öğrenelim:
Veri Bilimi nedir?
Veri Bilimi, çeşitli bilimsel yöntemler, algoritmalar ve süreçler kullanılarak büyük miktarda veriden içgörü elde etmeyi içeren çalışma alanıdır. Ham verilerden gizli kalıpları keşfetmenize yardımcı olur.
Veri Bilimi, yapılandırılmış veya yapılandırılmamış verilerden bilgi çıkarmanıza olanak tanıyan disiplinler arası bir alandır. Bu teknoloji, bir iş problemini bir araştırma projesine çevirmenize ve ardından tekrar pratik bir çözüme çevirmenize olanak tanır. Veri Bilimi terimi, matematiksel istatistiklerin, veri analizinin ve büyük verinin evrimi nedeniyle ortaya çıkmıştır.
Bu Veri Bilimi ve Makine Öğrenimi eğitiminde şunları öğreneceksiniz:
- Veri Bilimi nedir?
- Makine Öğrenimi nedir?
- Bir Veri Bilimcisinin Rolleri ve Sorumlulukları
- Makine Öğrenimi Mühendislerinin Rolü ve Sorumlulukları
- Veri Bilimi ve Makine Öğrenimi Arasındaki Fark
- Veri Bilimi Teknolojisinin Zorlukları
- Makine Öğreniminin Zorlukları
- Veri Bilimi Uygulamaları
- Makine Öğreniminin Uygulamaları
- Veri Bilimi veya Makine Öğrenimi - Hangisi Daha İyi?
Makine Öğrenimi nedir?
Makine Öğrenimi, kendi kendini geliştirme yoluyla ve programcı tarafından açıkça kodlanmayan mantık olmadan verilerden öğrenebilen bir sistemdir. Atılım, bir makinenin doğru sonuçlar üretmek için örnekten (yani verilerden) tekil bir şekilde öğrenebileceği fikriyle gelir.
Makine öğrenimi, bir çıktıyı tahmin etmek için verileri istatistiksel araçlarla birleştirir. Bu çıktı daha sonra şirket tarafından eyleme geçirilebilir içgörüler oluşturmak için kullanılır. Makine öğrenimi, veri madenciliği ve Bayes öngörülü modelleme ile yakından ilgilidir. Makine verileri girdi olarak alır, yanıtları formüle etmek için bir algoritma kullanır.
Makine Öğrenimi ile Veri Bilimi arasındaki aşağıdaki temel farkları kontrol edin.
ANAHTAR FARK
- Veri Bilimi, çeşitli bilimsel yöntemler, algoritmalar ve süreçler kullanarak büyük miktarda veriden içgörüler elde eder.
- Veri bilimi, manuel yöntemlerle çalışabilir, ancak Makine öğrenimi algoritmalarının manuel olarak uygulanması zordur.
- Veri bilimi, Yapay Zekanın (AI) bir alt kümesi değildir, Makine öğrenimi teknolojisi ise Yapay Zekanın (AI) bir alt kümesidir.
- Veri bilimi tekniği, gerçek dünyadaki tüm karmaşıklıklarla ilgilenen verilerden içgörüler oluşturmanıza yardımcı olurken, Makine öğrenimi yöntemi yeni veritabanı değerlerini tahmin etmenize ve bunların sonucuna yardımcı olur.
Bir Veri Bilimcisinin Rolleri ve Sorumlulukları
İşte Veri Bilimcisi olmak için gerekli olan önemli bir beceri
- Yapılandırılmamış veri yönetimi hakkında bilgi
- SQL veritabanı kodlamasında uygulamalı deneyim
- Birden çok analitik işlevi anlayabilir
- Analiz için kullanılan verilerin bütünlüğünü işlemek, temizlemek ve doğrulamak için kullanılan veri madenciliği
- Verileri elde edin ve gücün farkına varın
- Müşterilerin modelleri çalıştırmasına yardımcı olmak için profesyonel DevOps danışmanlarıyla çalışın
Makine Öğrenimi Mühendislerinin Rolü ve Sorumlulukları
İşte Makine Öğrenimi Mühendisi olmak için gerekli olan önemli bir beceri
- Veri evrimi ve istatistiksel modelleme bilgisi
- Algoritmaları anlama ve uygulama
- Doğal dil işleme
- Veri mimarisi tasarımı
- Metin gösterimi teknikleri
- Derinlemesine programlama becerileri bilgisi
- Olasılık ve istatistik bilgisi
- Makine öğrenimi sistemleri tasarlayın ve derin öğrenme teknolojisi bilgisi
- Uygun makine öğrenimi algoritmalarını ve araçlarını uygulayın
Veri Bilimi ve Makine Öğrenimi Arasındaki Fark
Veri Bilimi ile Makine öğrenimi arasındaki temel farklar şunlardır:
Veri Bilimi ve Makine Öğrenimi
| Veri bilimi | Makine öğrenme |
| Veri bilimi, birçok yapısal ve yapılandırılmamış veriden bilgi elde etmek için bilimsel yöntemler, algoritmalar ve sistemler kullanan disiplinler arası bir alandır. | Makine öğrenimi, algoritmaların ve istatistiksel modellerin bilimsel çalışmasıdır. Bu yöntem, belirli bir görevi gerçekleştirmek için kullanır. |
| Veri bilimi tekniği, gerçek dünyanın tüm karmaşıklıklarıyla ilgilenen verilerden içgörüler oluşturmanıza yardımcı olur. | Makine öğrenimi yöntemi, matematiksel modeller yardımıyla geçmiş verilerden yeni veritabanları için tahmin ve sonuç tahmin etmenize yardımcı olur. |
| Giriş verilerinin neredeyse tamamı, insanlar tarafından okunan veya analiz edilen, insan tarafından okunabilir bir formatta oluşturulur. | Makine öğrenimi için girdi verileri, özellikle kullanılan algoritmalar için dönüştürülecek. |
| Veri bilimi, çok kullanışlı olmasalar da manuel yöntemlerle de çalışabilir. | Makine öğrenimi algoritmalarını manuel olarak uygulamak zordur. |
| Veri bilimi tam bir süreçtir. | Makine öğrenimi, tüm veri bilimi sürecinde tek bir adımdır. |
| Veri bilimi, Yapay Zekanın (AI) bir alt kümesi değildir. | Makine öğrenimi teknolojisi, Yapay Zekanın (AI) bir alt kümesidir. |
| Veri Biliminde, I / O darboğaz sorunlarının üstesinden gelmenize yardımcı olan yüksek RAM ve SSD kullanılır. | Makine Öğreniminde, GPU'lar yoğun vektör işlemleri için kullanılır. |
Veri Bilimi Teknolojisinin Zorlukları
İşte Veri Bilimi Teknolojisinin önemli zorlukları
- Doğru analiz için çok çeşitli bilgi ve verilere ihtiyaç vardır
- Yeterli veri bilimi yetenek havuzu yok
- Yönetim, bir veri bilimi ekibi için mali destek sağlamaz.
- Verilere erişilemiyor / zor erişim
- Veri Bilimi sonuçları, ticari karar vericiler tarafından etkili bir şekilde kullanılmıyor
- Veri bilimini başkalarına açıklamak zordur
- Gizlilik sorunları
- Önemli alan uzmanı eksikliği
- Bir kuruluş çok küçükse, veri bilimi ekibi olamaz.
Makine Öğreniminin Zorlukları
Makine öğrenimi yönteminin başlıca zorlukları şunlardır:
- Veri kümesindeki veri veya çeşitlilikten yoksundur.
- Kullanılabilir veri olup olmadığını makine öğrenemez. Ayrıca, çeşitlilikten yoksun bir veri kümesi, Makineye zor anlar yaşatır.
- Bir makinenin anlamlı bir içgörü öğrenmek için heterojenliğe sahip olması gerekir.
- Bir algoritmanın varyasyon olmadığında veya çok az olduğunda bilgi çıkarması olası değildir.
- Makinenin öğrenmesine yardımcı olmak için grup başına en az 20 gözlem yapılması önerilir.
- Bu kısıtlama, kötü değerlendirme ve tahmine yol açabilir.
Veri Bilimi Uygulamaları
İşte Veri Biliminin uygulaması
İnternet araması:
Google arama, belirli bir sonucu bir saniyeden kısa sürede aramak için veri bilimi teknolojisini kullanır.
Öneri Sistemleri:
Bir öneri sistemi oluşturmak için. Örneğin, Facebook'ta "önerilen arkadaşlar" veya YouTube'da önerilen videolar ", her şey Data Science yardımıyla yapılır.
Görüntü ve Konuşma Tanıma:
Konuşma; Siri, Google Assistant, Alexa gibi sistemleri tanır, veri bilimi tekniğini kullanır. Dahası, Facebook arkadaşınızla bir fotoğraf yüklediğinizde onu tanır.
Oyun Dünyası:
EA Sports, Sony, Nintendo, veri bilimi teknolojisini kullanıyor. Bu, oyun deneyiminizi geliştirir. Oyunlar artık makine öğrenimi teknikleri kullanılarak geliştirilmektedir. Daha yüksek seviyelere geçtiğinizde kendini güncelleyebilir.
Online Fiyat Karşılaştırması:
PriceRunner, Junglee, Shopzilla veri bilimi mekanizması üzerinde çalışıyor. Burada veriler, API'ler kullanılarak ilgili web sitelerinden alınır.
Makine Öğreniminin Uygulamaları
İşte Makine öğreniminin Uygulamaları:
Otomasyon:
Herhangi bir insan müdahalesine ihtiyaç duymadan herhangi bir alanda tamamen bağımsız olarak çalışan makine öğrenimi. Örneğin, üretim tesislerinde temel işlem adımlarını gerçekleştiren robotlar.
Finans Sektörü:
Finans sektöründe makine öğreniminin popülaritesi artıyor. Bankalar, veri içindeki kalıpları bulmak için ama aynı zamanda dolandırıcılığı önlemek için çoğunlukla ML kullanıyor.
Devlet teşkilatı:
Hükümet, kamu güvenliğini ve kamu hizmetlerini yönetmek için ML'den yararlanır. Büyük yüz tanıma özelliğine sahip Çin örneğini ele alalım. Hükümet, kırmızı ışıkta geçmeyi önlemek için Yapay zeka kullanıyor.
Sağlık Endüstrisi:
Sağlık hizmetleri, makine öğrenimini görüntü algılamayla kullanan ilk sektörlerden biriydi.
Veri Bilimi veya Makine Öğrenimi - Hangisi Daha İyi?
Makine öğrenimi yöntemi, verilerdeki bir kalıbı analiz etmek, anlamak ve tanımlamak için idealdir. Bu modeli, bir insan için kapsamlı veya imkansız olacak görevleri otomatikleştirmek için bir makineyi eğitmek için kullanabilirsiniz. Dahası, makine öğrenimi, minimum insan müdahalesi ile kararlar alabilir.
Öte yandan veri bilimi, gelişmiş makine öğrenimi algoritmalarını kullanarak sahtekarlığı tespit etmenize yardımcı olabilir. Ayrıca, önemli parasal kayıpları önlemenize de yardımcı olur. Müşteri marka bağlılığını ölçmek için duyarlılık analizi yapmanıza yardımcı olur.