機械学習とデータ分析のライフサイクル：違いは何ですか？

データサイエンスのライフサイクルと機械学習のライフサイクルに関しては、多くの人が混乱します。 彼らは同じですか？ 彼らは違いますか？ これらのテクノロジーはどの程度類似しているか、または異なっていますか？ そして、そのような質問の多くが頭に浮かびます。

これらのテクノロジーは両方とも同じドメインに分類されるため、混乱するのには十分な理由があります。 しかし、これらのテクノロジーは両方とも、いくつかの重複がある独自の特定の意味とアプリケーションを持っています。

データサイエンスとその範囲

データサイエンスは、さまざまなデータシステムとプロセスを使用した学習の流れです。 データサイエンスの一般的な目的は、データセットを維持し、それらから意味を引き出すことです。 データツール、アルゴリズム、ツール、および原則は、ランダムなデータセットから洞察を得るために使用されます。 デジタル化は世界を席巻しました。

これにより、膨大な量のデータが作成および収集されました。 至る所に非常に多くのデータがあるため、データの保存、管理、および監視が困難になります。 増え続けるデータセットは、データウェアハウジングとデータモデリングを使用して管理されます。 データサイエンスのアプリケーションによって収集された分析と情報は、意思決定者がビジネス目標を達成するのを支援するために使用されます。

ビジネスインテリジェンスは、データサイエンスの影響を直接受けるストリームです。 データサイエンティストは、巨大なデータチャンクに対して初期分析を実行し、パターンなどの観点から分析を行います。 これらは、ビジネスインテリジェンスの専門家が理解して使用するレポートを生成します。

ビジネスインテリジェンスの専門家は、データサイエンティストが行った作業を取り上げ、共有された情報に基づいて一連の行動と関連する予測を提示します。

もう1つの関連する役割は、ビジネスアナリストです。 これは、データサイエンティストとビジネスインテリジェンスの専門家の組み合わせです。 彼らは両方のスキルセットを理解しています。

データ分析の複数の形式は、データを分析するためにデータサイエンティストによって使用されます。 そのような2つの形式は、予測カジュアル分析と処方分析です。

読む：データサイエンスのキャリア

予測分析

これは、データサイエンティストが将来のビジネスイベントを予測するために使用するデータ分析のブランチです。 このデータ分析のライフサイクルでは、データサイエンティストは、データマイニング、統計、モデリング、機械学習、人工知能など、多くの手法を使用します。 これらのテクノロジーは、与えられたデータから洞察を導き出し、将来について予測するのに役立ちます。

これは、組織が仮定や予感ではなく、データサイエンスに基づいて将来の行動や結果を予測することにより、積極的になるのに役立ちます。 予測データ分析のライフサイクルの7つのステップは、プロジェクトの定義、データの収集、データの分析、統計分析の実行、予測モデリング、予測モデルの展開、およびモデルの監視です。

処方分析

これは、データサイエンティストが予測分析に基づいて一連のアクションを規定するために使用するデータ分析のブランチであり、成功する可能性が最も高いものです。 予測モデルからの洞察/推論を使用し、ビジネス目標を達成するための最良の方法を提供することで企業を支援します。 複雑な決定を自動化し、更新された推奨事項を提供します。

データサイエンティストは、Hadoop、Python、R、SQLなどの幅広いデータ指向テクノロジーを使用しています。 データセットから有用な推論を取得するために、データの視覚化、分散アーキテクチャ、統計分析などの手法も幅広く使用されています。

データサイエンスプロジェクトのライフサイクル中、これらの熟練した専門家は、プロジェクトの要件に従って、複数の帽子をかぶって役割を切り替えます。 AI（人工知能）とML（機械学習）を同じように簡単に操作できます。 多くの場合、パターンの発見や予測レポートなどのさまざまなタスクを実行するには、機械学習のスキルが必要です。

機械学習は、データレポートのパラメータを設定するために使用されます。 クラスタリングは、パターン検出に使用される最も一般的なアルゴリズムの1つです。

機械学習とそのさまざまなコンポーネント

機械学習は人工知能の一部です。 機械学習はテクノロジーです。つまり、機械/デバイスは経験から自動的に学習して改善することができます。 このテクノロジーは、主に機械の独立した学習方法に関するものであるため、継続的な改善のためにプログラムする必要はありません。

機械学習とは、データを分析してパターンを認識し、推論に基づいて論理的推論を確立することを意味します。 機械学習の4つの重要なコンポーネントは、監視付き機械学習、監視なし機械学習、半監視付き機械学習、強化機械学習です。

教師あり機械学習

教師あり機械学習は、不確実性の間の証拠に基づいて予測するモデルを作成します。 認識された入力データのセットと認識された出力データのセットを取ります。 これらの履歴データセットの動作に基づいて、認識されないデータへの応答の論理予測を生成するようにモデルに指示します。 これらは、入出力ペアのマッピングにおいて重要な役割を果たします。 教師あり機械学習の種類の詳細をご覧ください。

教師なし機械学習

名前が示すように、それは人間の努力を最小限またはまったく必要としない機械学習プロセスです。 教師なし機械学習アルゴリズムは、分類されていない、またはラベル付けされていないパラメーターを使用して、パターンと傾向を検出します。 これらのアルゴリズムは、クラスター、異常検出、ニューラルネットワークなどを使用します。 教師なし機械学習の詳細をご覧ください。

半教師あり機械学習

これは、教師ありと教師なしの機械学習の組み合わせです。 分類されたデータと分類されていないデータを利用して、より正確な洞察を導き出します。 データのラベル付けまたは分類が費用のかかる手順である場合、これは費用効果の高いソリューションであると見なされます。

強化機械学習

マリオをプレイしたことがある場合は、強化機械学習の報酬をすでに経験していることを知っておく必要があります。 強化機械学習は、複数のステップの後で複雑な目標を達成するための最良の方法を理解するのに役立ちます。

機械学習とデータサイエンスの違いは何ですか？

データサイエンスと機械学習は、2つの異なるテクノロジードメインです。 どちらもビジネスのさまざまな側面に取り組んでいます。 データサイエンスは、データを使用して、企業が傾向を理解し、行動を予測するのを支援します。 機械学習により、デバイスは自己学習し、さまざまなタスクを実行できます。

これらの両方のテクノロジーは相互に関連しているため、ビジネスの成長と発展にこれらのいずれかを適用するには、両方の基本的な知識が必要です。 データサイエンスはすでにほぼすべての企業の不可欠な部分ですが、機械学習の需要は急速に伸びています。 どちらのテクノロジーも、将来的には企業にとって非常に関連性が高く、役立つものになるでしょう。

技術とスキルの両方が非常に求められています。 多くの若い専門家は、これらのスキルを学ぶことに熱心です。 彼らは、さまざまな機関が提供する幅広いコースの間で混乱します。 現在のスキルセットを理解して分析し、どのスキルがあなたのキャリアを上向きに推進できるかを判断することが重要です。

認定、コース、または学位を選択するときは、学習に専念できる時間を考慮することが不可欠です。 収入を増やし続けたい、または早く稼ぎ始めたい若い学生や専門家には、短期コースがより適しています。 1年以上の学習に専念できる人にとっては、完全な学位がより良い選択肢です。

upGradのオンラインコース

upGradは、短期およびフルタイムのコースを多数提供しています。 これは、特に人気のある、需要の高い専門的なスキルのための優れたオンライン教育プラットフォームです。 それは次のようなコースを提供します-

• データサイエンスのPGディプロマ
• データサイエンスの科学のマスター
• 機械学習とAIのPGディプロマ
• 機械学習とAIの科学のマスター

これが、機械学習とデータ分析の両方のサイクルを理解し、理解するのに役立つことを願っています。