Andmeõppe ja masinõppe erinevus
Andmeteadus on statistika evolutsiooniline laiendus, mis on võimeline arvutiteaduse tehnoloogiate abil toime tulema tohutute kogustega. Masinõpe on õppesuund, mis annab arvutitele võimaluse õppida ilma selgesõnaliselt programmeerimata. Andmeteadus hõlmab suurt hulka infotehnoloogiaid, sealhulgas SQL, Python, R ja Hadoop, Spark jne. Masinõpet peetakse protsessiks, seda võib määratleda kui protsessi, mille abil arvuti saab täpsemini töötada, kui ta kogub ja õpib saadud andmete põhjal.
Andmeteaduse ja masinõppe võrdlus (infograafika)
Allpool on toodud viis peamist võrdlust andmeteaduse ja masinõppe vahel
Peamine erinevus andmeteaduse ja masinõppe vahel
Allpool on erinevus andmeteaduse ja masinõppe vahel järgmised
- Komponendid - Nagu varem mainitud, hõlmavad Data Science süsteemid kogu andmete elutsüklit ja tavaliselt sisaldavad komponendid järgmist:
- Andmete kogumine ja profileerimine - ETL (Extract Transform Load) torujuhtmed ja profileerimistööd
- Hajutatud andmetöötlus - horisontaalselt skaleeritav andmete levitamine ja töötlemine
- Intelligentsuse automatiseerimine - automatiseeritud ML-i mudelid veebis reageerimise (ennustamine, soovitused) ja pettuste avastamiseks.
- Andmete visualiseerimine - andmete parema intuitsiooni saamiseks uurige visuaalselt andmeid. ML-modelleerimise lahutamatu osa.
- Armatuurlauad ja BI - viilude ja täringute võimalusega eelmääratud armatuurlauad kõrgema taseme huvirühmadele.
- Andmetehnoloogia - sooja ja külma andmetele juurdepääsu tagamine. Hõlmab andmete varundamist, turvalisust ja avariitaastet
- Juurutamine tootmisrežiimis - saate süsteemi tootmisesse üle viia tavapäraste tavade kohaselt.
- Automatiseeritud otsused - see hõlmab äriloogika käitamist andmete peal või mis tahes ML-algoritmi abil koolitatud keerulist matemaatilist mudelit.
Masinõppe modelleerimine algab andmete olemasolust ja tüüpilised komponendid on järgmised:
- Probleemist aru saamine - veenduge, et tõhus viis probleemi lahendamiseks on ML. Pange tähele, et mitte kõik probleemid pole ML-i abil lahendatavad.
- Uurige andmeid - ML-mudelis kasutatavate funktsioonide intuitsiooni saamiseks.See võib vajada rohkem kui ühte iteratsiooni.Data visualiseerimine mängib siin kriitilist rolli.
- Andmete ettevalmistamine - see on oluline etapp, millel on suur mõju ML-mudeli täpsusele. See tegeleb andmetega, näiteks mida teha funktsiooni puuduvate andmetega? Asendada näiva väärtusega, nagu null, või muude väärtustega, või loobuda mudelist? Funktsioonide skaleerimine, mis tagab, et kõigi funktsioonide väärtused on samas vahemikus, on paljude ML-mudelite jaoks kriitilise tähtsusega. Uute funktsioonide saamiseks kasutatakse siin ka palju muid tehnikaid, näiteks polünoomi funktsioonide genereerimist.
- Valige mudel ja rong - mudel valitakse vastavalt probleemi tüübile (ennustamine või klassifitseerimine jne) ja funktsioonide komplekti tüübile (mõned algoritmid töötavad väikese arvu eksemplaride korral, millel on palju funktsioone, ja mõned teised, muudel juhtudel) .
- Tulemuslikkuse mõõt - andmeteadustes pole jõudlusmõõdud standardiseeritud, see muutub iga juhtumi puhul eraldi. Tavaliselt näitab see andmete õigeaegsust, andmete kvaliteeti, päringuvõimet, andmetele juurdepääsu järjepidevuse piire, interaktiivset visualiseerimisvõimalust jne.
ML-i mudelites on jõudlusmõõdud kristallselged.Igal algoritmil on mõõt, mis näitab, kui hästi või halvasti mudel kirjeldab antud treeningandmeid.Näiteks kasutatakse lineaarses regressioonis RME-d (juurkeskmise ruutvea) kui näitu viga mudelis.
- Arendusmetoodika - Data Science projektid joonduvad rohkem kui selgelt määratletud verstapostidega inseneriprojektid. Kuid ML projektid on pigem uurimistöö sarnased, mis algavad hüpoteesist ja püüavad seda olemasolevate andmete abil tõestada.
- Visualiseerimine - visualiseerimine üldiselt Data Science esindab andmeid otse, kasutades kõiki populaarseid graafikuid, nagu riba, pirukas jne. Kuid ML-is esindavad kasutatavad visualiseerimised ka treeningandmete matemaatilist mudelit.Näiteks aitab multiklasside klassifikatsiooni segamismaatriksi visualiseerimine kiiresti tuvastada valesid positiivsed ja negatiivsed.
- Keeled - SQL ja SQL, nagu süntaksi keeled (HiveQL, Spark SQL jne), on Data Science maailmas enim kasutatud keeled. Kasutusel on ka sellised rahvapärased andmetöötlusskriptimiskeeled nagu Perl, awk, sed.Raamispetsiifilised hästi toetatud keeled on veel üks laialdaselt (Java Hadoopi jaoks, Scala Spark jne) kasutatav kategooria.
Python ja R on masinõppe maailmas enimkasutatavad keeled. Tänapäeval on Python üha enam hoogu sisse saanud, kuna uued sügava õppe õppijad muundatakse enamasti pythoniks. SQL mängib olulist rolli ka ML-i andmete uurimise faasis
Andmeteaduse vs masinõppe võrdlustabel
| Võrdluse alus | Andmeteadus | Masinõpe |
| Reguleerimisala | Looge andmeid reaalainete keerukusega seotud andmete põhjal. See hõlmab selliseid ülesandeid nagu nõude mõistmine, andmete eraldamine jne. | Klassifitseerige või ennustage uue andmepunkti tulemus täpselt, õppides ajaloolistest andmetest mustrid ja kasutades matemaatilisi mudeleid. |
| Sisendandmed | Suurem osa sisendandmetest on inimeste tarbitavad andmed, mida inimesed peavad lugema või analüüsima, näiteks tabelina esitatud andmed või pildid. | ML-i sisendandmed teisendatakse spetsiaalselt kasutatavate algoritmide jaoks. Funktsioonide skaleerimine, Wordi manustamine või polünoomi funktsioonide lisamine on mõned näited |
| Süsteemi keerukus | ● Komponendid struktureerimata lähteandmete käsitlemiseks.
● Palju liikuvaid komponente, mille tavaliselt planeerib orkestratsioonikiht iseseisvate tööde sünkroonimiseks | ● Suur keerukus on algoritmide ja matemaatiliste kontseptsioonide taga
● Ansamblimudelitel on rohkem kui üks ML-mudel ja mõlemal on lõpptoodangu kaalutud panus |
| Eelistatud oskuste komplekt | ● Domeeni ekspertiis
● ETL ja andmete profileerimine ● Tugev SQL ● NoSQL-i süsteemid ● Standardne aruandlus / visualiseerimine | ● Tugev matemaatika mõistmine
● Python / R programmeerimine ● Andmete segadus SQL-iga ● Mudelipõhine visualiseerimine |
| Riistvara spetsifikatsioon | ● Massiivsete andmete töötlemiseks eelistatakse horisontaalselt skaleeritavaid süsteeme
● Kõva RAm ja SSD-d, mida kasutatakse sisend / väljundi kitsaskoha ületamiseks | ● intensiivsete vektorioperatsioonide jaoks eelistatakse GPU-sid
● Võimalikud on võimsamad versioonid, näiteks TPU-d (link) |
Järeldus - andmeteadus vs masinõpe
Nii andmeteaduses kui ka masinõppes üritame andmetest ammutada teavet ja teadmisi. Masinõpe, mis üritab panna algoritme iseseisvalt õppima. Praegu rakendatakse Data Sciencei jaoks täiustatud ML-mudeleid, et andmeid automaatselt tuvastada ja profiilida.Google'i Cloud Dataprep on selle jaoks parim näide.
Soovitatav artikkel:
See on olnud juhend Data Science vs Machine Learning, nende tähendus, Head to Head võrdlus, peamised erinevused, võrdlustabel ja järeldus. Lisateabe saamiseks võite vaadata ka järgmisi artikleid -
- Hadoopi arendaja intervjuu küsimused
- Suurandmed vs andmeteadus - kuidas nad erinevad?
- Andmeteadus ja selle kasvav tähtsus
- Statistika vs masinõpe - erinevused
- Kuidas hävitada Hadoopi arendaja intervjuud?