Unterschied zwischen Data Science und maschinellem Lernen
Data Science ist eine evolutionäre Erweiterung der Statistik, die in der Lage ist, mit Hilfe von Informatik-Technologien massenhaft Daten zu verarbeiten. Maschinelles Lernen ist ein Studienbereich, in dem Computer lernen können, ohne explizit programmiert zu werden. Data Science deckt eine breite Palette von Datentechnologien ab, einschließlich SQL, Python, R und Hadoop, Spark usw. Maschinelles Lernen wird als Prozess angesehen. Es kann als der Prozess definiert werden, mit dem ein Computer genauer arbeiten kann, wenn er Daten sammelt und sammelt lernt aus den angegebenen Daten.
Head to Head Vergleich von Data Science vs Machine Learning (Infographics)
Unten ist der Top 5 Vergleich zwischen Data Science und Machine Learning
Hauptunterschied zwischen Data Science und maschinellem Lernen
Im Folgenden ist der Unterschied zwischen Data Science und Machine Learning wie folgt
- Komponenten - Wie bereits erwähnt, decken Data Science-Systeme den gesamten Datenlebenszyklus ab und enthalten in der Regel folgende Komponenten:
- Erfassung und Profilerstellung von Daten - ETL-Pipelines (Extract Transform Load) und Profilerstellungsjobs
- Distributed Computing - Horizontal skalierbare Datenverteilung und -verarbeitung
- Intelligenz automatisieren - Automatisierte ML-Modelle für Online-Antworten (Vorhersagen, Empfehlungen) und Betrugserkennung.
- Datenvisualisierung - Durchsuchen Sie Daten visuell, um eine bessere Datenintuition zu erhalten. Dies ist ein wesentlicher Bestandteil der ML-Modellierung.
- Dashboards und BI - Vordefinierte Dashboards mit Slice-and-Dice-Funktion für Stakeholder auf höherer Ebene.
- Datentechnik - Sicherstellen, dass auf heiße und kalte Daten immer zugegriffen werden kann. Deckt Datensicherung, Sicherheit und Disaster Recovery ab
- Bereitstellung im Produktionsmodus - Migrieren Sie das System mit branchenüblichen Methoden in die Produktion.
- Automatisierte Entscheidungen - Dazu gehört das Ausführen von Geschäftslogik auf Daten oder einem komplexen mathematischen Modell, das mit einem beliebigen ML-Algorithmus trainiert wurde.
Die Modellierung des maschinellen Lernens beginnt mit den vorhandenen Daten. Typische Komponenten sind:
- Problem verstehen - Stellen Sie sicher, dass ML ein effizienter Weg zur Lösung des Problems ist. Beachten Sie, dass nicht alle Probleme mit ML lösbar sind.
- Daten untersuchen - Um eine Vorstellung von Funktionen zu erhalten, die im ML-Modell verwendet werden können. Möglicherweise sind mehrere Iterationen erforderlich. Die Datenvisualisierung spielt hier eine wichtige Rolle.
- Daten vorbereiten - Dies ist eine wichtige Phase mit hohem Einfluss auf die Genauigkeit des ML-Modells. Es geht um Datenprobleme, wie was mit fehlenden Daten für ein Feature zu tun ist. Ersetzen Sie durch einen Dummy-Wert wie Null oder den Mittelwert anderer Werte, oder löschen Sie das Feature aus dem Modell ?. Die Skalierung von Features, mit der sichergestellt wird, dass die Werte aller Features im selben Bereich liegen, ist für viele ML-Modelle von entscheidender Bedeutung. Viele andere Techniken wie die Erzeugung von Polynom-Features werden hier auch verwendet, um neue Features abzuleiten.
- Modell und Zug auswählen - Das Modell wird anhand der Art des Problems (Vorhersage oder Klassifizierung usw.) und der Art des Merkmalssatzes ausgewählt (einige Algorithmen funktionieren mit einer kleinen Anzahl von Instanzen mit einer großen Anzahl von Merkmalen, andere in anderen Fällen). .
- Leistungsmessung - In Data Science sind Leistungsmessungen nicht standardisiert, sie ändern sich von Fall zu Fall. In der Regel sind dies Angaben zur Datenaktualität, Datenqualität, Abfragefähigkeit, Parallelitätsgrenzen beim Datenzugriff, interaktive Visualisierungsfähigkeit usw
In ML-Modellen sind die Leistungsmaße kristallklar. Jeder Algorithmus hat ein Maß, das angibt, wie gut oder schlecht das Modell die angegebenen Trainingsdaten beschreibt. Zum Beispiel wird RME (Root Mean Square Error) in der linearen Regression als Indikator für a verwendet Fehler im Modell.
- Entwicklungsmethodik - Data Science-Projekte orientieren sich eher an einem Engineering-Projekt mit klar definierten Meilensteinen. ML-Projekte sind jedoch eher Forschungsprojekte, die mit einer Hypothese beginnen und versuchen, diese anhand der verfügbaren Daten zu belegen.
- Visualisierung - Visualisierung im Allgemeinen Data Science stellt Daten direkt mit gängigen Diagrammen wie Balken, Torten usw. dar. In ML stellen die verwendeten Visualisierungen jedoch auch ein mathematisches Modell für Trainingsdaten dar. Die Visualisierung der Verwirrungsmatrix einer Mehrklassenklassifizierung hilft beispielsweise dabei, Falschdaten schnell zu identifizieren positive und negative.
- Sprachen - SQL und SQL-ähnliche Syntaxsprachen (HiveQL, Spark SQL usw.) sind die am häufigsten verwendete Sprache in der Data Science-Welt. Beliebte Datenverarbeitungsskriptsprachen wie Perl, awk, sed werden ebenfalls verwendet. Frameworkspezifische, gut unterstützte Sprachen sind weitere häufig verwendete Kategorie (Java für Hadoop, Scala für Spark usw.).
Python und R sind die am häufigsten verwendete Sprache in der Welt des maschinellen Lernens. Heutzutage gewinnt Python mehr an Dynamik, da neue Deep-Learning-Forscher hauptsächlich auf Python umgestellt werden. SQL spielt auch eine wichtige Rolle in der Datenerkundungsphase von ML
Data Science vs Machine Learning Vergleichstabelle
| Vergleichsbasis | Data Science | Maschinelles Lernen |
| Umfang | Erstellen Sie Erkenntnisse aus Daten, die sich mit allen Komplexitäten der realen Welt befassen. Dazu gehören Aufgaben wie das Verstehen der Anforderungen, das Extrahieren von Daten usw. | Präzise Klassifizierung oder Vorhersage des Ergebnisses für einen neuen Datenpunkt durch Lernen von Mustern aus historischen Daten mithilfe mathematischer Modelle. |
| Eingabedaten | Der größte Teil der Eingabedaten wird als Verbrauchsmaterial generiert, das von Menschen wie Tabellendaten oder Bilder gelesen oder analysiert werden soll. | Eingabedaten für ML werden speziell für die verwendeten Algorithmen transformiert. Beispiele hierfür sind die Skalierung von Features, das Einbetten von Word oder das Hinzufügen von Polynom-Features |
| Systemkomplexität | ● Komponenten für den Umgang mit unstrukturierten Rohdaten.
● Viele bewegliche Komponenten, die normalerweise von einer Orchestrierungsebene geplant werden, um unabhängige Jobs zu synchronisieren | ● Die Hauptkomplexität liegt in den dahinter stehenden Algorithmen und mathematischen Konzepten
● Ensemble-Modelle haben mehr als ein ML-Modell und jeder hat einen gewichteten Beitrag zur endgültigen Ausgabe |
| Bevorzugte Fähigkeiten | ● Domänenexpertise
● ETL- und Datenprofilerstellung ● Starkes SQL ● NoSQL-Systeme ● Standard Reporting / Visualisierung | ● Starkes mathematisches Verständnis
● Python / R-Programmierung ● Daten-Wrangling mit SQL ● Modellspezifische Visualisierung |
| Hardware-Spezifikation | ● Horizontal skalierbare Systeme bevorzugen den Umgang mit massiven Daten
● Hohe RAM- und SSD-Werte zur Überwindung von E / A-Engpässen | ● GPUs werden für intensive Vektoroperationen bevorzugt
● Leistungsstärkere Versionen wie TPUs (Link) sind in Vorbereitung |
Fazit - Data Science vs. Maschinelles Lernen
Sowohl in Data Science als auch in Machine Learning versuchen wir, Informationen und Erkenntnisse aus Daten zu extrahieren. Maschinelles Lernen versucht, Algorithmen dazu zu bringen, selbstständig zu lernen. Derzeit werden erweiterte ML-Modelle auf Data Science angewendet, um Daten automatisch zu erkennen und zu profilieren. Das Cloud-Datenrep von Google ist hierfür das beste Beispiel.
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