Cykl życia uczenia maszynowego i analizy danych: jaka jest różnica?

Wiele osób jest zdezorientowanych, jeśli chodzi o cykl życia Data Science i Machine Learning . Czy oni są tacy sami? Czy są różne? Jak podobne lub różne są te technologie? I wiele takich pytań pojawia się w ich głowie.

Cóż, jest dobry powód, aby się pomylić, ponieważ obie te technologie należą do tej samej domeny. Jednak obie te technologie mają specyficzne znaczenie i zastosowanie same w sobie z kilkoma nakładami się.

Nauka o danych i jej zakres

Data Science to strumień nauki z szeroką gamą systemów i procesów danych. Ogólnym celem Data Science jest utrzymanie zbiorów danych i czerpanie z nich znaczenia. Narzędzia danych, algorytmy, narzędzia i zasady służą do uzyskiwania wglądu w losowe zestawy danych. Cyfryzacja szturmem podbiła świat.

Zaowocowało to stworzeniem i zebraniem ogromnej ilości danych. Przy tak dużej ilości danych wszędzie trudno jest je przechowywać, zarządzać i monitorować. Ciągle rosnącymi zestawami danych zarządza się za pomocą hurtowni danych i modelowania danych. Analiza i informacje zebrane przez aplikację Data Science są wykorzystywane do wspomagania decydentów w osiąganiu celów biznesowych.

Analiza biznesowa to strumień, na który bezpośredni wpływ ma Data Science. Analitycy danych przeprowadzają wstępną analizę ogromnych fragmentów danych i tworzą analizy pod kątem wzorców i nie tylko. Generują raporty do zrozumienia i wykorzystania przez ekspertów Business Intelligence.

Eksperci Business Intelligence podchwytują pracę wykonaną przez analityków danych i przedstawiają kierunek działań oraz odpowiednie prognozy na podstawie udostępnionych przez nich informacji.

Inną istotną rolą jest analityk biznesowy. Jest to połączenie naukowców zajmujących się danymi i ekspertów Business Intelligence. Rozumieją oba zestawy umiejętności.

Analitycy danych używają wielu formatów analizy danych do analizy danych. Dwa takie formaty to Predictive casual analytics i Prescriptive analysis.

Przeczytaj: Kariera w nauce o danych

Analiza predykcyjna

Jest to gałąź analityki danych wykorzystywana przez analityków danych do prognozowania przyszłych wydarzeń biznesowych. W tym cyklu życia analizy danych specjalista ds . danych wykorzystuje wiele technik, w tym eksplorację danych, statystykę, modelowanie, uczenie maszynowe i sztuczną inteligencję. Technologie te pomagają im wyciągać wnioski z danych i przewidywać przyszłość.

Pomaga to organizacjom w stawaniu się proaktywnym poprzez przewidywanie przyszłych zachowań lub wyników w oparciu o analizę danych, a nie założenie lub przeczucie. Siedem etapów cyklu życia analizy predykcyjnej danych obejmuje zdefiniowanie projektu, zbieranie danych, analizowanie danych, przeprowadzanie analizy statystycznej, modelowanie predykcyjne, wdrażanie modelu predykcyjnego i monitorowanie modelu.

Analiza nakazowa

Jest to gałąź analityki danych wykorzystywana przez analityków danych do przepisywania zestawu działań opartych na analizie predykcyjnej, które mają największe szanse powodzenia. Wykorzystuje spostrzeżenia/wnioski z modelu predykcyjnego i pomaga firmom, zapewniając najlepsze możliwe sposoby osiągnięcia celów biznesowych. Automatyzuje złożone decyzje i dostarcza aktualne zalecenia.

Analitycy danych korzystają z szerokiej gamy technologii zorientowanych na dane, takich jak Hadoop, Python, R i SQL. Szerokie zastosowanie technik, takich jak wizualizacja danych, architektura rozproszona, analiza statystyczna i wiele innych, ma również na celu uzyskanie użytecznych wniosków ze zbiorów danych.

Podczas cyklu życia dowolnego projektu Data Science ci wykwalifikowani specjaliści noszą wiele czapek i zmieniają role, zgodnie z wymaganiami projektu. Mogą pracować z AI (sztuczną inteligencją) i ML (uczeniem maszynowym) z równą łatwością. Często potrzebują umiejętności uczenia maszynowego, aby wykonywać różne zadania, takie jak wykrywanie wzorców i raportowanie predykcyjne.

Uczenie maszynowe służy do ustawiania parametrów w raportach danych. Klastrowanie to jeden z najpopularniejszych algorytmów używanych do wykrywania wzorców.

Uczenie maszynowe i jego różne komponenty

Uczenie maszynowe jest częścią sztucznej inteligencji. Uczenie maszynowe to technologia, co oznacza, że ​​maszyny/urządzenia mogą uczyć się i doskonalić automatycznie na podstawie doświadczenia. Technologia ta polega przede wszystkim na samodzielnych metodach uczenia się maszyn, więc nie trzeba ich programować do ciągłego doskonalenia.

Uczenie maszynowe oznacza analizę danych w celu rozpoznania wzorców i ustalenia logicznego rozumowania na podstawie wniosków. Cztery krytyczne elementy uczenia maszynowego to nadzorowane uczenie maszynowe, nienadzorowane uczenie maszynowe, częściowo nadzorowane uczenie maszynowe i wzmacniające uczenie maszynowe.

Nadzorowane uczenie maszynowe

Nadzorowane uczenie maszynowe tworzy model, który przewiduje na podstawie dowodów podczas niepewności. Pobiera rozpoznany zestaw danych wejściowych i rozpoznany zestaw danych wyjściowych. Na podstawie zachowania tych zbiorów danych historycznych instruuje model, aby tworzył logiczne prognozy odpowiedzi na nierozpoznane dane. Odgrywają istotną rolę w mapowaniu pary wejście-wyjście. Dowiedz się więcej o typach nadzorowanego uczenia maszynowego.

Nienadzorowane uczenie maszynowe

Jak sama nazwa wskazuje, jest to proces uczenia maszynowego, który wymaga minimalnego lub zerowego wysiłku ludzkiego. Nienadzorowane algorytmy uczenia maszynowego wykorzystują niesklasyfikowane lub nieoznaczone parametry do wykrywania wzorców i trendów. Algorytmy te wykorzystują klastry, wykrywanie anomalii, sieci neuronowe i nie tylko. Dowiedz się więcej o nienadzorowanym uczeniu maszynowym.

Częściowo nadzorowane uczenie maszynowe

Jest to połączenie nadzorowanego i nienadzorowanego uczenia maszynowego. Wykorzystuje zarówno sklasyfikowane, jak i niesklasyfikowane dane, aby uzyskać dokładniejszy wgląd. Uważa się, że jest to opłacalne rozwiązanie, gdy etykietowanie lub klasyfikowanie danych jest kosztowną procedurą.

Wzmocnienie uczenia maszynowego

Jeśli kiedykolwiek grałeś w Mario, to musisz wiedzieć, że już doświadczyłeś korzyści płynących z uczenia maszynowego. Wzmocnienie Machine Learning pomaga w zrozumieniu najlepszego możliwego sposobu osiągnięcia skomplikowanego celu po wielu krokach.

Jaka jest różnica między uczeniem maszynowym a nauką o danych?

Data Science i Machine Learning to dwie różne dziedziny technologii. Oboje pracują nad różnymi aspektami biznesu. Data Science wykorzystuje dane, aby pomóc firmom w zrozumieniu trendów i przewidywaniu zachowań. Uczenie maszynowe umożliwia urządzeniom samouczenie się i wykonywanie różnych zadań.

Ponieważ te obie technologie są ze sobą powiązane, wymagana jest podstawowa wiedza o obu, aby zastosować którąkolwiek z nich do wzrostu i rozwoju biznesu. Data Science jest już integralną częścią prawie wszystkich firm, a zapotrzebowanie na Machine Learning rośnie w szybkim tempie. Obie technologie będą bardzo przydatne i przydatne dla firm w najbliższej przyszłości.

Zarówno technologie, jak i umiejętności są bardzo poszukiwane. Wielu młodych profesjonalistów chętnie uczy się tych umiejętności. Mylą się między szeroką gamą kursów oferowanych przez różne instytuty. Ważne jest, aby zrozumieć i przeanalizować swój obecny zestaw umiejętności, aby zdecydować, która umiejętność może przyspieszyć Twoją karierę.

Wybierając certyfikat, kurs lub stopień, należy wziąć pod uwagę czas, który możesz poświęcić na naukę. Dla młodych studentów i profesjonalistów, którzy chcą nadal zarabiać lub zacząć zarabiać szybko, bardziej odpowiednie są kursy krótkoterminowe. Dla tych, którzy mogą skupić się wyłącznie na nauce przez rok lub dłużej, lepszym rozwiązaniem jest ukończenie studiów.

Kursy online upGrad

upGrad oferuje wiele kursów krótkoterminowych i stacjonarnych. Jest to doskonała platforma edukacyjna online, szczególnie dla popularnych, wymagających umiejętności zawodowych. Oferuje kursy takie jak:

• Dyplom PG z nauki o danych
• Masters of Science w Data Science
• Dyplom PG z uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji
• Masters of Science w uczeniu maszynowym i sztucznej inteligencji

Mam nadzieję, że pomoże ci to zrozumieć i zrozumieć zarówno cykl uczenia maszynowego, jak i analizy danych.