Ciclul de viață de învățare automată și analiză a datelor: care este diferența?

Mulți oameni devin confuzi când vine vorba de ciclul de viață Data Science și de ciclul de viață Machine Learning . Sunt la fel? Sunt diferite? Cât de asemănătoare sau diferite sunt aceste tehnologii? Și multe astfel de întrebări le apar în minte.

Ei bine, există un motiv bun pentru a fi confuz, deoarece ambele aceste tehnologii se încadrează în același domeniu. Cu toate acestea, ambele tehnologii au o semnificație specifică și o aplicație proprie, cu câteva suprapuneri.

Știința datelor și domeniul său de aplicare

Știința datelor este un flux de învățare cu o gamă largă de sisteme și procese de date. Scopul general al Data Science este de a menține seturi de date și de a obține semnificație din acestea. Instrumentele de date, algoritmii, instrumentele și principiile sunt folosite pentru a obține informații din seturi de date aleatorii. Digitalizarea a luat lumea cu asalt.

Acest lucru a dus la crearea și colectarea unei cantități mari de date. Cu atât de multe date peste tot, devine dificil să le stocați, să le gestionați și să le monitorizați. Seturile de date în continuă creștere sunt gestionate prin utilizarea depozitării și modelării datelor. Analiza și informațiile colectate prin aplicarea Data Science sunt utilizate pentru a ajuta factorii de decizie în atingerea obiectivelor de afaceri.

Business intelligence este un flux care este direct influențat de Data Science. Oamenii de știință de date efectuează analiza inițială pe bucăți uriașe de date și produc analize în termeni de modele și nu numai. Acestea generează rapoarte pentru a fi înțelese și utilizate de experții în business intelligence.

Experții în business intelligence preiau munca făcută de oamenii de știință în date și prezintă un curs de acțiune și previziuni relevante bazate pe informațiile împărtășite de aceștia.

Un alt rol relevant este un analist de afaceri. Este o combinație de oameni de știință de date și experți în business intelligence. Ei înțeleg ambele seturi de abilități.

Mai multe formate de analiză a datelor sunt folosite de oamenii de știință pentru a analiza datele. Două astfel de formate sunt analiza predictivă ocazională și analiza prescriptivă.

Citiți: Carieră în știința datelor

Analiza predictivă

Este ramura analizei datelor folosită de oamenii de știință pentru a prognoza evenimentele viitoare de afaceri. În acest ciclu de viață de analiză a datelor , un cercetător de date utilizează multe tehnici, inclusiv extragerea datelor, statistici, modelare, învățare automată și inteligență artificială. Aceste tehnologii îi ajută să obțină informații din datele date și să facă predicții despre viitor.

Acest lucru ajută organizațiile să devină proactive prin anticiparea comportamentului sau a rezultatelor viitoare bazate pe știința datelor în loc de o presupunere sau bănuială. Cei șapte pași ai ciclului de viață ai analizei predictive a datelor sunt definirea unui proiect, colectarea datelor, analizarea datelor, efectuarea analizei statistice, modelarea predictivă, implementarea modelului predictiv și monitorizarea modelului.

Analiza prescriptivă

Este o ramură a analizei datelor folosită de oamenii de știință pentru a prescrie un set de acțiuni bazate pe analize predictive, care au cel mai probabil succes. Utilizează informațiile/inferențe din modelul predictiv și ajută companiile oferind cele mai bune modalități posibile de a atinge obiectivele de afaceri. Automatizează o decizie complexă și oferă recomandări actualizate.

Oamenii de știință de date folosesc o gamă largă de tehnologii orientate spre date precum Hadoop, Python, R și SQL. Utilizarea pe scară largă a tehnicilor precum vizualizarea datelor, arhitectura distribuită, analiza statistică și multe altele sunt, de asemenea, făcute pentru a obține inferențe utile din seturile de date.

Pe parcursul ciclului de viață al oricărui proiect Data Science, acești profesioniști calificați poartă mai multe pălării și își schimbă rolurile, conform cerințelor proiectului. Ei pot lucra cu AI (inteligență artificială) și ML (învățare automată) cu aceeași ușurință. De multe ori, au nevoie de abilități de învățare automată pentru a îndeplini diverse sarcini, cum ar fi descoperirea modelelor și raportarea predictivă.

Machine Learning este folosit pentru a seta parametrii în rapoartele de date. Clusteringul este unul dintre cei mai populari algoritmi utilizați pentru descoperirea modelelor.

Învățare automată și diferitele sale componente

Învățarea automată este o parte a inteligenței artificiale. Machine Learning este o tehnologie, ceea ce înseamnă că mașinile/dispozitivele pot învăța și îmbunătăți automat din experiență. Această tehnologie se referă în primul rând la metode independente de învățare pentru mașini, astfel încât acestea nu trebuie să fie programate pentru îmbunătățirea continuă.

Învățarea automată înseamnă analiza datelor pentru a recunoaște tipare și a stabili raționament logic bazat pe inferențe. Cele patru componente critice ale învățării automate sunt învățarea automată supravegheată, învățarea automată nesupravegheată, învățarea automată semi-supravegheată și învățarea automată consolidată.

Învățare automată supravegheată

Învățarea automată supravegheată creează un model care prezice pe baza dovezilor în timpul incertitudinii. Este nevoie de un set recunoscut de date de intrare și un set recunoscut de date de ieșire. Pe baza comportamentului acestor seturi de date istorice, instruiește un model să producă predicții logice pentru răspunsul la datele nerecunoscute. Ele joacă un rol vital în maparea perechii intrare-ieșire. Aflați mai multe despre tipurile de învățare automată supravegheată.

Învățare automată nesupravegheată

După cum spune și numele, este un proces de învățare automată care necesită un efort uman minim sau deloc. Algoritmii de învățare automată nesupravegheați folosesc parametri neclasificați sau neetichetați pentru a descoperi modele și tendințe. Acești algoritmi folosesc clustere, detectarea anomaliilor, rețele neuronale și multe altele. Aflați mai multe despre învățarea automată nesupravegheată.

Învățare automată semi-supravegheată

Este o combinație de învățare automată supravegheată și nesupravegheată. Utilizează atât date clasificate, cât și neclasificate pentru a obține informații mai precise. Este considerată o soluție rentabilă atunci când etichetarea sau clasificarea datelor este o procedură costisitoare.

Întărirea învățării automate

Dacă ați jucat vreodată Mario, atunci trebuie să știți că ați experimentat deja recompensele întăririi învățarii automate. Reinforcement Machine Learning ajută la înțelegerea celui mai bun mod posibil de a atinge un obiectiv complicat după mai mulți pași.

Care este diferența dintre Machine Learning și Data Science?

Data Science și Machine Learning sunt două domenii diferite ale tehnologiei. Ambii lucrează la diferite aspecte ale unei afaceri. Data Science folosește datele pentru a ajuta companiile să înțeleagă tendințele și să prezică comportamentele. Machine Learning permite dispozitivelor să învețe singur și să execute diverse sarcini.

Deoarece aceste ambele tehnologii sunt interconectate, este necesară o cunoaștere de bază a ambelor pentru a aplica oricare dintre ele pentru creșterea și dezvoltarea afacerii. Data Science este deja o parte integrantă a aproape tuturor companiilor, în timp ce cererea pentru Machine Learning crește într-un ritm rapid. Ambele tehnologii vor fi extrem de relevante și utile pentru companii în viitorul viitor.

Atât tehnologiile, cât și abilitățile sunt foarte solicitate. Mulți tineri profesioniști sunt dornici să învețe aceste abilități. Aceștia se confundă între o gamă largă de cursuri oferite de diverse institute. Este esențial să înțelegeți și să analizați setul de abilități actuale pentru a decide care abilitate vă poate propulsa cariera în sus.

Atunci când alegeți o certificare, un curs sau o diplomă, este esențial să luați în considerare timpul pe care îl puteți dedica învățării. Pentru tinerii studenți și profesioniști, care doresc să continue să câștige sau să înceapă să câștige rapid, cursurile de scurtă durată sunt mai potrivite. Cei care se pot concentra doar pe învățare timp de un an sau mai mult, o diplomă completă este o opțiune mai bună.

cursurile online upGrad

upGrad oferă o mulțime de cursuri pe termen scurt și full-time. Este o platformă excelentă de educație online, în special pentru abilitățile profesionale populare și solicitate. Oferă cursuri ca-

• Diploma PG în Data Science
• Master în Știința Datelor
• Diploma PG în Machine Learning și AI
• Masterat în învățare automată și IA

Sper că acest lucru vă va ajuta să înțelegeți și să înțelegeți atât ciclul de învățare automată, cât și analiza datelor.