Erinevused andmeteadlase ja masinõppe vahel
Andmeteadlane on ekspert, kelle ülesandeks on suurte andmemahtude kogumine, uurimine ja tõlgendamine, et tuvastada viise, kuidas aidata ettevõttel täiustada oma tegevust ja saada konkurentide ees elujõuline eelis. See järgib interdistsiplinaarset lähenemisviisi. See asub matemaatika, statistika, tarkvaratehnika, tehisintellekti ja disainimõtlemise vahel. See tegeleb andmete kogumise, puhastamise, analüüsi, visualiseerimise, valideerimise mudeli, katsete ennustamise, kavandamise, testimise ja hüpoteesiga. Masinõpe on tehisintellekti jagunemine, mida infoteadus kasutab oma eesmärkide saavutamiseks. Masinõpe keskendub peamiselt algoritmidele, polünoomi struktuuridele ja sõnade lisamisele. See koosneb rühmast algoritme, masinaid, mis võimaldavad neil õppida, ilma et oleksite selleks selgelt programmeeritud.
Andmeteadlane
See andmeteadlase roll on statistika rolli haru, mis hõlmab analüütiliste tehnoloogiate täiustatud versiooni kasutamist, sealhulgas masinõppimist ja ennustavat modelleerimist, et pakkuda statistilisest analüüsist väljaspool nägemusi. Andmeteaduslike oskuste taotlus on viimastel aastatel märkimisväärselt kasvanud, kuna ettevõtted soovivad koguda kasulikku teavet tohutul hulgal struktureeritud, poolstruktureeritud ja struktureerimata andmetest, mida suur ettevõte koostab ja mida ühiselt nimetatakse suurandmeteks. Kõigi toimingute eesmärk on lihtsalt andmete saamine.
Tavaülesanded:
- Andmete kogumine, koondamine ja sünteesimine erinevatest struktureeritud ja struktureerimata allikatest
- Uurige, arendage ja rakendage intelligentset õppimist reaalainete andmete jaoks, pakkuge nende põhjal olulisi leide ja edukaid tegevusi
- Analüüsige ja edastage organisatsioonis kogutud andmeid
- Kavandage ja ehitage uusi modelleerimise, andmete kaevandamise ja juurutamise protsesse
- Töötage välja prototüübid, algoritmid, ennustusmudelid, prototüübid
- Viige läbi andmete analüüsi taotlused ja edastage järeldused ja otsused
Lisaks on konkreetsemad ülesanded sõltuvalt sellest, millises valdkonnas tööandja töötab või projekti rakendatakse.
Algandmed -> Andmeteadus ---> Toimiv ülevaade
Masinõpe
Masinõppeinseneri ametikoht on rohkem tehniline. ML Engineeril on klassikalise tarkvaratehnikaga rohkem ühist kui andmeteadlasel. See aitab teil õppida objektiivset funktsiooni, mis joonistab sisendid sihtmuutujale ja / või sõltumatutele muutujatele sõltuvatele muutujatele.
ML Engineeri tavaülesanded on üldiselt nagu Data Scientist. Samuti peate suutma töötada andmetega, katsetada mitmesuguseid masinõppe algoritme, mis lahendavad ülesande, loovad prototüübid ja valmislahendused.
Sellel ametikohal nõutavad teadmised ja oskused kattuvad ka Data Scientistiga. Peamistest erinevustest tooksin välja:
- Tugev programmeerimisoskus ühes või enamas populaarses keeles (tavaliselt Python ja Java), aga ka andmebaasides;
- Vähem rõhku andmeanalüüsi keskkondades töötamise võimele, aga rohkem rõhku masinõppe algoritmidele;
- R ja Python modelleerimiseks on eelistatavamad kui Matlab, SPSS ja SAS;
- Võimalus kasutada valmisraamatukogusid rakenduse mitmesuguste virnade jaoks, näiteks Mahout, Lucene Java jaoks, NumPy / SciPy Pythoni jaoks;
- Võimalus luua hajutatud rakendusi Hadoopi ja muude lahenduste abil.
Nagu näete, nõuab ML Engineeri (või kitsama) ametikoht tarkvaratehnikas rohkem teadmisi ja sobib seetõttu hästi ka kogenud arendajatele. Üsna sageli töötab juhtum, kui tavaline arendaja peab oma ülesande jaoks lahendama ML-i ülesande ja ta hakkab mõistma vajalikke algoritme ja teeke.
Andmeteadlase ja masinõppe võrdlus ühest kohast teise
Allpool on toodud viis peamist erinevust andmeteadlase ja masinõppe inseneri vahel 
Peamine erinevus andmeteadlase ja masinõppe vahel
Allpool on punktide loendid, kirjeldage peamisi erinevusi andmeteadlase ja masinõppe inseneri vahel
- Masinõpe ja statistika on osa infoteadusest. Sõnaõpe masinõppes tähendab seda, et algoritmid sõltuvad mõne mudeli või algoritmi parameetrite täpsustamiseks treeningkomplektina kasutatavatest andmetest. See hõlmab paljusid tehnikaid nagu regressioon, naiivne Bayes või juhendatud klastrimine. Kuid mitte kõik tehnikad ei sobi sellesse kategooriasse. Näiteks on järelevalveta klastrimise - statistilise ja infoteadustehnoloogia - eesmärk klastrite ja klastristruktuuride tuvastamine ilma eelnevate teadmiste või klassifikatsioonialgoritmi abistava koolituseta. Leitud klastrite märgistamiseks on vaja inimest. Mõned tehnikad on hübriidsed, näiteks pooljärelevalves klassifitseerimine. Sellesse kategooriasse sobivad mõned mustri tuvastamise või tiheduse hindamise tehnikad.
- Andmeteadus on palju enamat kui masinõpe. Andmeteaduses sisalduvad andmed võivad pärineda või mitte pärineda masinast või mehaanilisest protsessist (uuringuandmeid võib koguda käsitsi, kliinilised uuringud hõlmavad konkreetset tüüpi väikseid andmeid) ja sellel võib olla õppimisega mingit pistmist, nagu ma just arutasin. Kuid peamine erinevus seisneb selles, et andmeteadus hõlmab kogu andmetöötluse spektrit, mitte ainult algoritmilisi või statistilisi aspekte. Andmeteadus hõlmab ka andmete integreerimist, hajutatud arhitektuuri, automatiseeritud masinõpet, andmete visualiseerimist, armatuurlaudu ja suurandmete tehnikat.
Andmeteadlase ja masinõppe võrdlustabel
Järgnevalt on toodud punktide loendid, kirjeldage andmeteadlase ja masinõppeinseneri võrdlusi:
| Tunnusjoon | Andmeteadlane | Masinõpe |
| Andmed | See keskendub peamiselt andmete üksikasjade ekstraheerimisele tabelina või piltidena | See keskendub peamiselt algoritmidele, polünoomi struktuuridele ja sõnade lisamisele |
| Keerukus | See haldab struktureerimata andmeid ja töötab ajakavaga | See kasutab algoritme ja matemaatilisi mõisteid, statistikat ja ruumilist analüüsi |
| Riistvara nõue | Süsteemid on horisontaalselt skaleeritavad ja neil on kõrge ketta ja RAM-i salvestusruum | See nõuab graafilisi protsessoreid ja tensoprotsessoreid, mis on väga kõrgetasemeline riistvara |
| Oskused | Andmete profileerimine, ETL, NoSQL, aruandlus | Python, R, matemaatika, statistika, SQL-mudel |
| Fookus | Keskendutakse andmete käsitlemise võimetele | Algoritme kasutatakse teadmiste saamiseks tohututest andmetest |
Järeldus - andmeteadlane vs masinõpe
Masinõpe aitab teil õppida objektiivset funktsiooni, mis joonistab sisendid sihtmuutujale ja / või sõltumatud muutujad sõltuvatele muutujatele.
Andmeteadlane uurib palju andmeid ja töötab välja laiaulatusliku strateegia, kuidas seda käsitleda. Ta vastutab andmete sees küsimuste esitamise eest ja leiab, milliseid vastuseid saab andmetest mõistlikult kasutada. Funktsioonide projekteerimine kuulub Data Scientisti valdkonda. Siin mängib rolli ka loovus ja masinõppe insener teab rohkem tööriistu ning oskab ehitada mudeleid, millel on funktsioonide ja andmete komplekt - vastavalt andmeteadlase juhistele. Andmete eeltöötluse ja funktsioonide ekstraheerimise valdkond kuulub ML-i insenerile.
Andmeõpe ja eksam kasutavad sellist arhetüüpseks valideerimiseks ja loomiseks masinõpet. Äärmiselt oluline on märkida, et kõik selle mudeli loomise algoritmid ei pruugi pärineda masinõppest. Neid saabub paljudest muudest väljadest. Mudel soovib olla alati asjakohane. Kui olukorrad muutuvad, võib varem loodud mudel muutuda ebaoluliseks. Näidisnõudeid, mille kindlust tuleb erinevatel aegadel kontrollida, ja kui kindlus väheneb, tuleb neid kohandada.
Andmeteadus on terve suur domeen. Kui proovime selle kasutusele võtta, oleks sellel andmete kogumine, andmete salvestamine, andmete eeltöötlus või andmete puhastamine, andmetes õppimisharjumused (masinõppe kaudu), kasutades õppimist ennustamiseks. See on üks viis mõista, kuidas masinõpe sobib infoteadusega.
Soovitatav artikkel
See on juhend andmete teadlase ja masinõppega inseneri erinevuste, nende tähenduse, pea võrdluse, peamiste erinevuste, võrdlustabelite ja järelduste vahel. Lisateabe saamiseks võite vaadata ka järgmisi artikleid -
- Andmete kaevandamine vs masinõpe - 10 parimat asja, mida peate teadma
- Masinõpe vs ennustav analüüs - 7 kasulikku erinevust
- Andmeteadlane vs ärianalüütik - saate teada 5 ägedat erinevust
- Data Scientist vs Data Engineer - 7 hämmastavat võrdlust
- Tarkvaraehituse intervjuu küsimused | Üles ja enim küsitud