วงจรชีวิตของการเรียนรู้ของเครื่องและการวิเคราะห์ข้อมูล: อะไรคือความแตกต่าง?

หลายคนสับสนเมื่อพูดถึงวงจรชีวิตของ Data Science และวงจรชีวิตของ Machine Learning พวกเขาเหมือนกันหรือไม่ พวกเขาแตกต่างกันหรือไม่? เทคโนโลยีเหล่านี้มีความคล้ายคลึงหรือแตกต่างกันอย่างไร? และคำถามมากมายผุดขึ้นในใจพวกเขา

มีเหตุผลที่ดีที่จะสับสนเนื่องจากเทคโนโลยีทั้งสองนี้อยู่ในโดเมนเดียวกัน ทว่าเทคโนโลยีทั้งสองนี้มีความหมายเฉพาะและการประยุกต์ใช้ของตนเองโดยมีการทับซ้อนกันเล็กน้อย

Data Science และขอบเขต

Data Science เป็นกระแสแห่งการเรียนรู้ด้วยระบบข้อมูลและกระบวนการที่หลากหลาย จุดมุ่งหมายทั่วไปของ Data Science คือการรักษาชุดข้อมูลและรับความหมายจากชุดข้อมูล เครื่องมือข้อมูล อัลกอริธึม เครื่องมือ และหลักการถูกใช้เพื่อรับข้อมูลเชิงลึกจากชุดข้อมูลแบบสุ่ม การแปลงเป็นดิจิทัลได้ครอบงำโลกโดยพายุ

ส่งผลให้มีการสร้างและรวบรวมข้อมูลจำนวนมหาศาล ด้วยข้อมูลที่มีอยู่มากมายในทุกๆ ที่ ทำให้ยากต่อการจัดเก็บ จัดการ และตรวจสอบข้อมูล ชุดข้อมูลที่เติบโตขึ้นเรื่อยๆ ได้รับการจัดการโดยใช้คลังข้อมูลและการสร้างแบบจำลองข้อมูล การวิเคราะห์และข้อมูลที่รวบรวมโดยแอปพลิเคชัน Data Science จะใช้เพื่อช่วยผู้มีอำนาจตัดสินใจในการบรรลุเป้าหมายทางธุรกิจ

ข่าวกรองธุรกิจเป็นกระแสที่ได้รับอิทธิพลโดยตรงจาก Data Science นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลทำการวิเคราะห์เบื้องต้นกับกลุ่มข้อมูลขนาดใหญ่ และสร้างการวิเคราะห์ในแง่ของรูปแบบ และอื่นๆ พวกเขาสร้างรายงานเพื่อให้เข้าใจและใช้งานโดยผู้เชี่ยวชาญด้านข่าวกรองธุรกิจ

ผู้เชี่ยวชาญด้านข่าวกรองธุรกิจรับงานที่ทำโดยนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล และนำเสนอแนวทางปฏิบัติและการคาดการณ์ที่เกี่ยวข้องตามข้อมูลที่แบ่งปันโดยพวกเขา

อีกบทบาทที่เกี่ยวข้องคือนักวิเคราะห์ธุรกิจ เป็นการผสมผสานระหว่างนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและผู้เชี่ยวชาญด้านข่าวกรองธุรกิจ พวกเขาเข้าใจทักษะทั้งสองชุด

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลใช้การวิเคราะห์ข้อมูลหลายรูปแบบเพื่อวิเคราะห์ข้อมูล สองรูปแบบดังกล่าวคือ Predictive Casual Analytics และ Prescriptive Analysis

อ่าน: อาชีพใน Data Science

การวิเคราะห์เชิงทำนาย

เป็นสาขาของการวิเคราะห์ข้อมูลที่ใช้โดยนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลเพื่อคาดการณ์เหตุการณ์ทางธุรกิจในอนาคต ใน วงจรชีวิตการวิเคราะห์ข้อมูล นี้ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลใช้เทคนิคต่างๆ มากมาย รวมทั้งการทำเหมืองข้อมูล สถิติ การสร้างแบบจำลอง การเรียนรู้ของเครื่อง และปัญญาประดิษฐ์ เทคโนโลยีเหล่านี้ช่วยให้พวกเขาได้รับข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลที่กำหนดและคาดการณ์เกี่ยวกับอนาคต

ซึ่งช่วยให้องค์กรมีความกระตือรือร้นในเชิงรุกโดยคาดการณ์พฤติกรรมหรือผลลัพธ์ในอนาคตโดยอิงจาก Data Science แทนการคาดเดาหรือลางสังหรณ์ วงจรชีวิตการวิเคราะห์ข้อมูลเชิง คาดการณ์เจ็ดขั้นตอน คือการกำหนดโครงการ การรวบรวมข้อมูล การวิเคราะห์ข้อมูล การวิเคราะห์ทางสถิติ การสร้างแบบจำลองเชิงคาดการณ์ การปรับใช้แบบจำลองเชิงคาดการณ์ และการตรวจสอบแบบจำลอง

การวิเคราะห์ตามกำหนด

เป็นสาขาหนึ่งของการวิเคราะห์ข้อมูลที่ใช้โดยนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลเพื่อกำหนดชุดการดำเนินการตามการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ ซึ่งมีแนวโน้มที่จะประสบความสำเร็จมากที่สุด ใช้ข้อมูลเชิงลึก/การอนุมานจากรูปแบบการคาดการณ์และช่วยเหลือบริษัทต่างๆ โดยการจัดเตรียมวิธีที่ดีที่สุดที่เป็นไปได้เพื่อให้บรรลุเป้าหมายทางธุรกิจ ทำให้การตัดสินใจที่ซับซ้อนเป็นไปโดยอัตโนมัติและให้คำแนะนำที่อัปเดต

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลใช้เทคโนโลยีเชิงข้อมูลที่หลากหลาย เช่น Hadoop, Python, R และ SQL การใช้เทคนิคต่างๆ อย่างกว้างขวาง เช่น การสร้างภาพข้อมูล สถาปัตยกรรมแบบกระจาย การวิเคราะห์ทางสถิติ และอื่นๆ ได้รับการอนุมานที่เป็นประโยชน์จากชุดข้อมูล

ในช่วงวงจรชีวิตของโครงการ Data Science ใด ๆ ผู้เชี่ยวชาญที่มีทักษะเหล่านี้สวมหมวกหลายใบและเปลี่ยนบทบาทตามข้อกำหนดของโครงการ พวกเขาสามารถทำงานกับ AI (ปัญญาประดิษฐ์) และ ML (การเรียนรู้ของเครื่อง) ได้อย่างง่ายดายเท่ากัน หลายครั้งที่พวกเขาต้องการทักษะแมชชีนเลิร์นนิงเพื่อทำงานต่างๆ เช่น การค้นหารูปแบบและการรายงานเชิงคาดการณ์

การเรียนรู้ของเครื่องใช้เพื่อตั้งค่าพารามิเตอร์ในรายงานข้อมูล การทำคลัสเตอร์เป็นหนึ่งในอัลกอริธึมที่นิยมใช้มากที่สุดสำหรับการค้นหารูปแบบ

แมชชีนเลิร์นนิงและส่วนประกอบต่างๆ

การเรียนรู้ของเครื่องเป็นส่วนหนึ่งของปัญญาประดิษฐ์ การเรียนรู้ของเครื่องเป็นเทคโนโลยี ซึ่งหมายความว่าเครื่อง/อุปกรณ์สามารถเรียนรู้และปรับปรุงโดยอัตโนมัติจากประสบการณ์ เทคโนโลยีนี้เป็นหลักเกี่ยวกับวิธีการเรียนรู้ที่เป็นอิสระสำหรับเครื่องจักร ดังนั้นจึงไม่จำเป็นต้องตั้งโปรแกรมสำหรับการปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง

แมชชีนเลิร์นนิงหมายถึงการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อจดจำรูปแบบและสร้างการให้เหตุผลเชิงตรรกะตามการอนุมาน องค์ประกอบที่สำคัญสี่ประการของแมชชีนเลิร์นนิงคือการเรียนรู้ของเครื่องจักรภายใต้การดูแล การเรียนรู้ของเครื่องจักรแบบไม่อยู่ภายใต้การดูแล การเรียนรู้ของเครื่องจักรกึ่งควบคุม และการเสริมกำลังของแมชชีนเลิร์นนิง

แมชชีนเลิร์นนิงภายใต้การดูแล

แมชชีนเลิร์นนิงภายใต้การดูแลสร้างแบบจำลองที่คาดการณ์ตามหลักฐานระหว่างความไม่แน่นอน ใช้ชุดข้อมูลอินพุตที่รู้จักและชุดข้อมูลเอาต์พุตที่รู้จัก ตามพฤติกรรมของชุดข้อมูลทางประวัติศาสตร์เหล่านี้ มันสั่งให้แบบจำลองสร้างการคาดการณ์เชิงตรรกะสำหรับการตอบสนองต่อข้อมูลที่ไม่รู้จัก พวกเขามีบทบาทสำคัญในการทำแผนที่คู่อินพุต-เอาท์พุต เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับประเภทของแมชชีนเลิร์นนิงภายใต้การดูแล

การเรียนรู้ของเครื่องโดยไม่ได้รับการดูแล

ดังที่ชื่อกล่าวไว้ เป็นกระบวนการเรียนรู้ของเครื่องจักรที่ต้องใช้ความพยายามน้อยที่สุดหรือไม่ต้องใช้ความพยายามของมนุษย์เลย อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องที่ไม่ได้รับการดูแลจะใช้พารามิเตอร์ที่ไม่จัดประเภทหรือไม่มีป้ายกำกับเพื่อค้นหารูปแบบและแนวโน้ม อัลกอริทึมเหล่านี้ใช้คลัสเตอร์ การตรวจจับความผิดปกติ โครงข่ายประสาทเทียม และอื่นๆ เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับแมชชีนเลิร์นนิงที่ไม่มีผู้ดูแล

การเรียนรู้ของเครื่องกึ่งควบคุม

เป็นการผสมผสานระหว่างแมชชีนเลิร์นนิงภายใต้การดูแลและไม่ได้รับการดูแล ใช้ข้อมูลที่มีการจัดประเภทและที่ไม่จัดประเภทเพื่อให้ได้ข้อมูลเชิงลึกที่แม่นยำยิ่งขึ้น ถือว่าเป็นโซลูชันที่คุ้มค่าเมื่อการติดฉลากหรือจำแนกข้อมูลเป็นขั้นตอนที่มีราคาแพง

การเรียนรู้ของเครื่องเสริมแรง

หากคุณเคยเล่น Mario คุณต้องรู้ว่าคุณเคยประสบกับรางวัลของการเสริมแรงด้วย Machine Learning แล้ว Reinforcement Machine Learning ช่วยในการทำความเข้าใจวิธีที่ดีที่สุดในการบรรลุวัตถุประสงค์ที่ซับซ้อนหลังจากหลายขั้นตอน

อะไรคือความแตกต่างระหว่างการเรียนรู้ของเครื่องและวิทยาศาสตร์ข้อมูล?

Data Science และ Machine Learning เป็นเทคโนโลยีสองโดเมนที่แตกต่างกัน พวกเขาทั้งสองทำงานในด้านต่างๆ ของธุรกิจ Data Science ใช้ข้อมูลเพื่อช่วยให้บริษัทต่างๆ เข้าใจแนวโน้มและคาดการณ์พฤติกรรม การเรียนรู้ด้วยเครื่องช่วยให้อุปกรณ์เรียนรู้ด้วยตนเองและทำงานต่างๆ ได้

เนื่องจากเทคโนโลยีทั้งสองนี้เชื่อมโยงถึงกัน ความรู้พื้นฐานของทั้งสองจึงจำเป็นต้องนำไปใช้เพื่อการเติบโตและการพัฒนาธุรกิจ Data Science เป็นส่วนสำคัญของบริษัทเกือบทั้งหมดแล้ว ในขณะที่ความต้องการแมชชีนเลิร์นนิงกำลังเติบโตอย่างรวดเร็ว เทคโนโลยีทั้งสองจะมีความเกี่ยวข้องและเป็นประโยชน์อย่างมากสำหรับบริษัทต่างๆ ในอนาคตอันใกล้

ทั้งเทคโนโลยีและทักษะเป็นที่ต้องการอย่างมาก มืออาชีพรุ่นใหม่หลายคนกระตือรือร้นที่จะเรียนรู้ทักษะเหล่านี้ พวกเขาสับสนระหว่างหลักสูตรที่หลากหลายที่เปิดสอนโดยสถาบันต่างๆ สิ่งสำคัญคือต้องเข้าใจและวิเคราะห์ชุดทักษะปัจจุบันของคุณเพื่อตัดสินใจว่าทักษะใดสามารถขับเคลื่อนอาชีพของคุณให้สูงขึ้นได้

เมื่อเลือกใบรับรอง หลักสูตร หรือปริญญา ควรพิจารณาเวลาที่คุณสามารถอุทิศให้กับการเรียนรู้ได้ สำหรับนักศึกษารุ่นเยาว์และมืออาชีพที่ต้องการรักษารายได้หรือเริ่มรับรายได้อย่างรวดเร็ว หลักสูตรระยะสั้นจะเหมาะสมกว่า ผู้ที่มุ่งเน้นการเรียนรู้เพียงปีเดียวหรือนานกว่านั้น การศึกษาระดับปริญญาที่สมบูรณ์ก็เป็นทางเลือกที่ดีกว่า

หลักสูตรออนไลน์ของ upGrad

upGrad มีหลักสูตรระยะสั้นและเต็มเวลามากมาย เป็นแพลตฟอร์มการศึกษาออนไลน์ที่ยอดเยี่ยม โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับทักษะทางวิชาชีพที่ได้รับความนิยมและมีความต้องการสูง มันมีหลักสูตรเช่น -

• ประกาศนียบัตร PG สาขาวิทยาศาสตร์ข้อมูล
• วิทยาศาสตรมหาบัณฑิตสาขาวิทยาศาสตร์ข้อมูล
• ประกาศนียบัตร PG ในการเรียนรู้ของเครื่องและ AI
• วิทยาศาสตรมหาบัณฑิตในการเรียนรู้ของเครื่องและ AI

หวังว่านี่จะช่วยให้คุณเข้าใจและเข้าใจทั้งวัฏจักรของการเรียนรู้ของเครื่องและการวิเคราะห์ข้อมูล