Ciclo di vita di machine learning e analisi dei dati: qual è la differenza?

Molte persone si confondono quando si tratta del ciclo di vita di Data Science e del ciclo di vita di Machine Learning . Sono gli stessi? Sono diversi? Quanto sono simili o diverse queste tecnologie? E molte di queste domande saltano fuori nella loro mente.

Bene, c'è una buona ragione per confondersi poiché entrambe queste tecnologie rientrano nello stesso dominio. Tuttavia, entrambe queste tecnologie hanno un significato e un'applicazione specifici con alcune sovrapposizioni.

Data Science e il suo ambito

Data Science è un flusso di apprendimento con un'ampia gamma di sistemi e processi di dati. L'obiettivo generale di Data Science è mantenere i set di dati e trarne significato. Strumenti di dati, algoritmi, strumenti e principi vengono utilizzati per ottenere informazioni da insiemi di dati casuali. La digitalizzazione ha preso d'assalto il mondo.

Ciò ha portato alla creazione e alla raccolta di una grande quantità di dati. Con così tanti dati ovunque, diventa difficile archiviarli, gestirli e monitorarli. I set di dati in continua crescita vengono gestiti utilizzando il data warehousing e la modellazione dei dati. L'analisi e le informazioni raccolte dall'applicazione di Data Science vengono utilizzate per assistere i decisori nel raggiungimento degli obiettivi aziendali.

La business intelligence è un flusso che viene direttamente influenzato dalla scienza dei dati. I data scientist eseguono l'analisi iniziale su enormi blocchi di dati e producono analisi in termini di modelli e altro ancora. Generano report che devono essere compresi e utilizzati dagli esperti di business intelligence.

Gli esperti di business intelligence raccolgono il lavoro svolto dai data scientist e presentano una linea di condotta e previsioni pertinenti basate sulle informazioni da loro condivise.

Un altro ruolo rilevante è quello di analista aziendale. È una combinazione di data scientist ed esperti di business intelligence. Capiscono entrambi gli insiemi di abilità.

Diversi formati di analisi dei dati vengono utilizzati dai data scientist per analizzare i dati. Due di questi formati sono l'analisi casuale predittiva e l'analisi prescrittiva.

Leggi: Carriera nella scienza dei dati

Analisi predittiva

È il ramo dell'analisi dei dati utilizzato dai data scientist per prevedere eventi aziendali futuri. In questo ciclo di vita dell'analisi dei dati , uno scienziato dei dati utilizza molte tecniche, tra cui data mining, statistica, modellazione, Machine Learning e intelligenza artificiale. Queste tecnologie li aiutano a ricavare informazioni dai dati forniti e a fare previsioni sul futuro.

Ciò aiuta le organizzazioni a diventare proattive anticipando comportamenti o risultati futuri basati sulla scienza dei dati anziché su un'ipotesi o un'intuizione. Le sette fasi del ciclo di vita dell'analisi dei dati predittivi sono la definizione di un progetto, la raccolta di dati, l'analisi dei dati, l'esecuzione di analisi statistiche, la modellazione predittiva, l'implementazione del modello predittivo e il monitoraggio del modello.

Analisi prescrittiva

È una branca dell'analisi dei dati utilizzata dai data scientist per prescrivere una serie di azioni basate sull'analisi predittiva, che hanno maggiori probabilità di successo. Utilizza le intuizioni/inferenze del modello predittivo e aiuta le aziende fornendo i migliori modi possibili per raggiungere gli obiettivi di business. Automatizza una decisione complessa e fornisce consigli aggiornati.

I data scientist utilizzano un'ampia gamma di tecnologie orientate ai dati come Hadoop, Python, R e SQL. Viene anche fatto ampio uso di tecniche come la visualizzazione dei dati, l'architettura distribuita, l'analisi statistica e altro per ottenere utili inferenze dai set di dati.

Durante il ciclo di vita di qualsiasi progetto di Data Science, questi professionisti qualificati indossano più cappelli e cambiano ruolo, secondo i requisiti del progetto. Possono lavorare con AI (intelligenza artificiale) e ML (Machine Learning) con la stessa facilità. Molte volte, hanno bisogno di competenze di Machine Learning per eseguire varie attività come l'individuazione di modelli e la creazione di report predittivi.

Machine Learning viene utilizzato per impostare i parametri nei report di dati. Il clustering è uno degli algoritmi più popolari utilizzati per il rilevamento di modelli.

Machine Learning e i suoi vari componenti

L'apprendimento automatico fa parte dell'intelligenza artificiale. Machine Learning è una tecnologia, il che significa che macchine/dispositivi possono apprendere e migliorare automaticamente dall'esperienza. Questa tecnologia riguarda principalmente metodi di apprendimento indipendenti per le macchine, quindi non devono essere programmate per il miglioramento continuo.

Machine Learning significa analizzare i dati per riconoscere modelli e stabilire ragionamenti logici basati su inferenze. I quattro componenti critici di Machine Learning sono Machine Learning supervisionato, Machine Learning non supervisionato, Machine Learning semi-supervisionato e Machine Learning di rinforzo.

Apprendimento automatico supervisionato

L'apprendimento automatico supervisionato crea un modello che prevede in base all'evidenza durante l'incertezza. Richiede un insieme riconosciuto di dati di input e un insieme riconosciuto di dati di output. Sulla base del comportamento di questi set di dati storici, istruisce un modello per produrre previsioni logiche per la risposta ai dati non riconosciuti. Svolgono un ruolo fondamentale nella mappatura della coppia input-output. Ulteriori informazioni sui tipi di apprendimento automatico supervisionato.

Apprendimento automatico senza supervisione

Come dice il nome, è un processo di Machine Learning che richiede uno sforzo umano minimo o nullo. Gli algoritmi di Machine Learning non supervisionati utilizzano parametri non classificati o non etichettati per scoprire modelli e tendenze. Questi algoritmi utilizzano cluster, rilevamento delle anomalie, reti neurali e altro ancora. Ulteriori informazioni sull'apprendimento automatico non supervisionato.

Apprendimento automatico semi-supervisionato

È una combinazione di Machine Learning supervisionato e non supervisionato. Utilizza dati classificati e non classificati per ricavare informazioni più accurate. È considerata una soluzione conveniente quando l'etichettatura o la classificazione dei dati è una procedura costosa.

Apprendimento automatico di rinforzo

Se hai mai giocato a Mario, devi sapere che hai già sperimentato i vantaggi del Machine Learning di rinforzo. Reinforcement Machine Learning aiuta a comprendere il modo migliore per raggiungere un obiettivo complesso dopo più passaggi.

Qual è la differenza tra Machine Learning e Data Science?

Data Science e Machine Learning sono due diversi domini della tecnologia. Entrambi lavorano su diversi aspetti di un'azienda. Data Science utilizza i dati per aiutare le aziende a comprendere le tendenze e prevedere i comportamenti. Machine Learning consente ai dispositivi di autoapprendere ed eseguire varie attività.

Poiché queste due tecnologie sono interconnesse, è necessaria una conoscenza di base di entrambe per applicarle alla crescita e allo sviluppo del business. La scienza dei dati è già parte integrante di quasi tutte le aziende, mentre la domanda di Machine Learning è in rapida crescita. Entrambe le tecnologie saranno molto rilevanti e utili per le aziende nel prossimo futuro.

Sia le tecnologie che le competenze sono molto richieste. Molti giovani professionisti sono desiderosi di apprendere queste abilità. Si confondono tra una vasta gamma di corsi offerti da vari istituti. È fondamentale comprendere e analizzare il tuo attuale set di abilità per decidere quale abilità può spingere la tua carriera verso l'alto.

Quando si seleziona una certificazione, un corso o una laurea, è essenziale considerare il tempo che puoi dedicare all'apprendimento. Per i giovani studenti e professionisti, che vogliono continuare a guadagnare o iniziare a guadagnare velocemente, i corsi a breve termine sono più adatti. Coloro che possono concentrarsi esclusivamente sull'apprendimento per un anno o più, una laurea completa è un'opzione migliore.

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Spero che questo ti aiuti a comprendere e comprendere sia il ciclo dell'apprendimento automatico che quello dell'analisi dei dati.