Жизненный цикл машинного обучения и анализа данных: в чем разница?

Многие люди путаются, когда речь заходит о жизненном цикле науки о данных и жизненном цикле машинного обучения . Они одинаковы? Они разные? Насколько схожи или различны эти технологии? И много таких вопросов всплывает в голове.

Что ж, есть веская причина запутаться, поскольку обе эти технологии относятся к одной и той же области. Тем не менее, обе эти технологии имеют особое значение и собственное применение с некоторыми совпадениями.

Наука о данных и ее возможности

Наука о данных — это поток обучения с широким спектром систем и процессов данных. Общая цель науки о данных состоит в том, чтобы поддерживать наборы данных и извлекать из них смысл. Инструменты данных, алгоритмы, инструменты и принципы используются для получения информации из случайных наборов данных. Цифровизация захватила мир штурмом.

Это привело к созданию и сбору огромного количества данных. С таким большим количеством данных становится трудно хранить, управлять и контролировать их. Управление постоянно растущими наборами данных осуществляется с помощью хранилищ данных и моделирования данных. Анализ и информация, собранные приложением Data Science, используются для помощи лицам, принимающим решения, в достижении бизнес-целей.

Бизнес-аналитика — это поток, на который напрямую влияет наука о данных. Специалисты по данным выполняют первоначальный анализ огромных фрагментов данных и производят анализ с точки зрения шаблонов и многого другого. Они создают отчеты, которые должны быть понятны и использованы экспертами по бизнес-аналитике.

Эксперты по бизнес-аналитике подхватывают работу, проделанную специалистами по данным, и представляют план действий и соответствующие прогнозы на основе предоставленной ими информации.

Еще одна важная роль — бизнес-аналитик. Это сочетание специалистов по данным и экспертов по бизнес-аналитике. Они понимают оба набора навыков.

Исследователи данных используют несколько форматов анализа данных для анализа данных. Двумя такими форматами являются прогнозная казуальная аналитика и предписывающий анализ.

Читайте: Карьера в науке о данных

Предиктивный анализ

Это ветвь аналитики данных, используемая учеными для прогнозирования будущих бизнес-событий. В этом жизненном цикле анализа данных специалист по данным использует множество методов, включая интеллектуальный анализ данных, статистику, моделирование, машинное обучение и искусственный интеллект. Эти технологии помогают им делать выводы из имеющихся данных и делать прогнозы на будущее.

Это помогает организациям проявлять инициативу, предвидя будущее поведение или результаты на основе науки о данных, а не на предположениях или догадках. Семь шагов жизненного цикла прогнозной аналитики данных включают определение проекта, сбор данных, анализ данных, выполнение статистического анализа, прогнозное моделирование, развертывание прогнозной модели и мониторинг модели.

Предписывающий анализ

Это ветвь аналитики данных, используемая учеными данных для предписания набора действий, основанных на прогнозной аналитике, которые, скорее всего, будут успешными. Он использует идеи / выводы из прогнозной модели и помогает компаниям, предоставляя наилучшие возможные способы достижения бизнес-целей. Он автоматизирует комплексное решение и предоставляет обновленные рекомендации.

Специалисты по данным используют широкий спектр технологий, ориентированных на данные, таких как Hadoop, Python, R и SQL. Широкое использование таких методов, как визуализация данных, распределенная архитектура, статистический анализ и многое другое, также используется для получения полезных выводов из наборов данных.

В течение жизненного цикла любого проекта по науке о данных эти квалифицированные специалисты берут на себя несколько обязанностей и меняются ролями в соответствии с требованиями проекта. Они могут одинаково легко работать с AI (искусственным интеллектом) и ML (машинным обучением). Часто им нужны навыки машинного обучения для выполнения различных задач, таких как обнаружение закономерностей и составление прогнозных отчетов.

Машинное обучение используется для установки параметров в отчетах данных. Кластеризация — один из самых популярных алгоритмов, используемых для обнаружения закономерностей.

Машинное обучение и его различные компоненты

Машинное обучение является частью искусственного интеллекта. Машинное обучение — это технология, которая означает, что машины/устройства могут автоматически учиться и совершенствоваться на основе опыта. Эта технология в первую очередь касается независимых методов обучения машин, поэтому их не нужно программировать для постоянного совершенствования.

Машинное обучение означает анализ данных для распознавания закономерностей и создания логических рассуждений на основе выводов. Четыре важнейших компонента машинного обучения — это контролируемое машинное обучение, неконтролируемое машинное обучение, частично контролируемое машинное обучение и машинное обучение с подкреплением.

Контролируемое машинное обучение

Машинное обучение с учителем создает модель, которая делает прогнозы на основе данных в условиях неопределенности. Он принимает распознанный набор входных данных и распознанный набор выходных данных. Основываясь на поведении этих наборов исторических данных, он указывает модели производить логические прогнозы для реакции на нераспознанные данные. Они играют жизненно важную роль в отображении пары вход-выход. Узнайте больше о типах контролируемого машинного обучения.

Неконтролируемое машинное обучение

Как следует из названия, это процесс машинного обучения, который требует минимальных человеческих усилий или вообще не требует их. Алгоритмы неконтролируемого машинного обучения используют неклассифицированные или немаркированные параметры для обнаружения закономерностей и тенденций. Эти алгоритмы используют кластеры, обнаружение аномалий, нейронные сети и многое другое. Узнайте больше о неконтролируемом машинном обучении.

Полууправляемое машинное обучение

Это сочетание контролируемого и неконтролируемого машинного обучения. Он использует как классифицированные, так и несекретные данные для получения более точной информации. Это считается экономически эффективным решением, когда маркировка или классификация данных является дорогостоящей процедурой.

Машинное обучение с подкреплением

Если вы когда-либо играли в Марио, то должны знать, что уже испытали на себе преимущества машинного обучения с подкреплением. Машинное обучение с подкреплением помогает понять наилучший способ достижения сложной цели после нескольких шагов.

В чем разница между машинным обучением и наукой о данных?

Наука о данных и машинное обучение — это две разные области технологий. Они оба работают над разными аспектами бизнеса. Наука о данных использует данные, чтобы помочь компаниям понять тенденции и предсказать поведение. Машинное обучение позволяет устройствам самообучаться и выполнять различные задачи.

Поскольку обе эти технологии взаимосвязаны, для применения любой из них для роста и развития бизнеса необходимы базовые знания обеих. Наука о данных уже является неотъемлемой частью почти всех компаний, а спрос на машинное обучение растет быстрыми темпами. Обе технологии будут очень актуальны и полезны для компаний в ближайшем будущем.

И технологии, и навыки очень востребованы. Многие молодые специалисты стремятся овладеть этими навыками. Они путаются между широким спектром курсов, предлагаемых различными институтами. Крайне важно понять и проанализировать свой текущий набор навыков, чтобы решить, какие навыки могут продвинуть вашу карьеру вверх.

При выборе сертификата, курса или степени важно учитывать время, которое вы можете посвятить обучению. Для молодых студентов и профессионалов, которые хотят продолжать зарабатывать или начать зарабатывать быстро, больше подходят краткосрочные курсы. Тем, кто может сосредоточиться исключительно на обучении в течение года или более, лучшим вариантом будет полная степень.

Онлайн-курсы upGrad

upGrad предлагает множество краткосрочных и очных курсов. Это отличная образовательная онлайн-платформа, особенно для популярных и востребованных профессиональных навыков. Он предлагает такие курсы, как

• Диплом PG в области науки о данных
• Магистр наук в области науки о данных
• Диплом PG в области машинного обучения и искусственного интеллекта
• Магистр наук в области машинного обучения и искусственного интеллекта

Надеюсь, это поможет вам понять и понять как цикл машинного обучения, так и анализ данных.