Ciencia de datos vs.aprendizaje automático: las 15 mejores cosas que necesita saber

Observamos la contribución de la inteligencia artificial, la ciencia de datos y el aprendizaje automático en la tecnología moderna, como el automóvil autónomo, la aplicación para compartir viajes, el asistente personal inteligente, etc. Entonces, estos términos ahora son palabras de moda para nosotros, hablamos de ellos todo el tiempo, pero no los entendemos en profundidad. Además, como profano, estos son términos complejos para nosotros. Aunque la ciencia de datos cubre el aprendizaje automático, existe una distinción entre la ciencia de datos y el aprendizaje automático a partir del conocimiento. En este artículo, hemos descrito ambos términos en palabras sencillas. Entonces, puede tener una idea clara de estos campos y las distinciones entre ellos. Antes de entrar en detalles, es posible que le interese mi artículo anterior, que también está estrechamente relacionado con la ciencia de .

Ciencia de datos vs.aprendizaje automático

Ciencia de datos vs.aprendizaje automáticoLa ciencia de datos es un proceso de extracción de información de datos sin estructura / sin procesar. Para realizar esta tarea, utiliza varios algoritmos, técnicas de aprendizaje automático y enfoques científicos. La ciencia de datos integra estadísticas, aprendizaje automático y análisis de datos. A continuación, narramos 15 distinciones entre ciencia de datos y aprendizaje automático. Entonces, comencemos.

1. Definición de ciencia de datos y aprendizaje automático

La ciencia de datos es un enfoque multidisciplinario que integra varios campos y aplica métodos científicos, algoritmos y procesos para extraer conocimiento y obtener información significativa a partir de datos estructurados y no estructurados. Este campo de la placa cubre una amplia gama de dominios, que incluyen inteligencia artificial, aprendizaje profundo y aprendizaje automático. El objetivo de la ciencia de datos es describir las percepciones significativas de los datos.

El aprendizaje automático es el estudio del desarrollo de un sistema inteligente. El aprendizaje automático hace que una máquina o dispositivo sea capaz de aprender, identificar patrones y tomar decisiones automáticamente. Utiliza algoritmos y modelos matemáticos para hacer que la máquina sea inteligente y autónoma. Hace que una máquina sea capaz de realizar cualquier tarea sin una programación explícita.

En una palabra, la principal diferencia entre la ciencia de datos y el aprendizaje automático es que la ciencia de datos cubre todo el proceso de procesamiento de datos, no solo los algoritmos. La principal preocupación del aprendizaje automático son los algoritmos.

2. Datos de entrada

Los datos de entrada de la ciencia de datos son legibles por humanos. Los datos de entrada pueden ser en forma de tabla o imágenes que pueden ser leídas o interpretadas por un humano. Los datos de entrada del aprendizaje automático son datos procesados ​​como requisito del sistema. Los datos brutos se procesan previamente mediante técnicas específicas. Como ejemplo, escalamiento de características.

3. Componentes de ciencia de datos y aprendizaje automático

Los componentes de la ciencia de datos incluyen la recopilación de datos, computación distribuida, inteligencia automática, visualización de datos, tableros y BI, ingeniería de datos, implementación en estado de producción y una decisión automatizada.

Por otro lado, el aprendizaje automático es el proceso de desarrollo de una máquina automática. Comienza con datos. Los componentes típicos de los componentes del aprendizaje automático son la comprensión de problemas, explorar datos, preparar datos, seleccionar modelos y entrenar el sistema.

4. Alcance de la ciencia de datos y el aprendizaje automático

La ciencia de datos se puede aplicar a casi todos los problemas de la vida real donde sea que necesitemos extraer conocimientos de los datos. Las tareas de la ciencia de datos incluyen la comprensión de los requisitos del sistema, la extracción de datos, etc.

El aprendizaje automático, por otro lado, se puede aplicar cuando necesitemos clasificar con precisión o predecir el resultado de nuevos datos aprendiendo el sistema utilizando un modelo matemático. Dado que la era actual es la era de la inteligencia artificial, el aprendizaje automático es muy exigente por su capacidad autónoma.

5. Especificación de hardware para proyectos de ciencia de datos y aprendizaje automático

Otra distinción principal entre ciencia de datos y aprendizaje automático es la especificación del hardware. La ciencia de datos requiere sistemas escalables horizontalmente para manejar la gran cantidad de datos. Se necesitan RAM y SSD de alta calidad para evitar el problema del cuello de botella de E / S. Por otro lado, en el aprendizaje automático, las GPU son necesarias para operaciones vectoriales intensivas.

6. Complejidad del sistema

La ciencia de datos es un campo interdisciplinario que se utiliza para analizar y extraer grandes cantidades de datos no estructurados y proporcionar información significativa. La complejidad del sistema depende de la enorme cantidad de datos no estructurados. Por el contrario, la complejidad del sistema de aprendizaje automático depende de los algoritmos y operaciones matemáticas del modelo.

7. Medida de desempeño

La medida de desempeño es un indicador que indica cuánto un sistema puede realizar su tarea con precisión. Es uno de los factores cruciales para diferenciar la ciencia de datos del aprendizaje automático. En términos de ciencia de datos, la medida de desempeño de los factores no es estándar. Varía problema por problema. Generalmente, es una indicación de la calidad de los datos, la capacidad de consulta, la efectividad del acceso a los datos y la visualización fácil de usar, etc.

A diferencia de, en términos de aprendizaje automático, la medida de rendimiento es estándar. Cada algoritmo tiene un indicador de medida que puede describir los ajustes del modelo para los datos de entrenamiento dados y la tasa de error. Como ejemplo, el error cuadrático medio se utiliza en la regresión lineal para determinar el error en el modelo.

8. Metodología de desarrollo

La metodología de desarrollo es una de las distinciones críticas entre ciencia de datos y aprendizaje automático. La metodología de desarrollo de un proyecto de ciencia de datos es como una tarea de ingeniería. Por el contrario, el es una tarea basada en la investigación, donde con la ayuda de los datos se resuelve un problema. Un experto en aprendizaje automático tiene que evaluar su modelo una y otra vez para mejorar su precisión.

9. Visualización

La visualización es otra diferencia significativa entre la ciencia de datos y el aprendizaje automático. En ciencia de datos, la visualización de datos se realiza mediante gráficos como gráficos circulares, gráficos de barras, etc. Sin embargo, en el aprendizaje automático, la visualización se usa para expresar un modelo matemático de datos de entrenamiento. Por ejemplo, en un problema de clasificación de clases múltiples, la visualización de una matriz de confusión se utiliza para determinar falsos positivos y negativos.

10. Lenguaje de programación para ciencia de datos y aprendizaje automático

lenguaje de programación

Otra diferencia clave entre la ciencia de datos y el aprendizaje automático es cómo se programan o qué tipo de de se utilizan. Para resolver el problema de la ciencia de datos, SQL y SQL como sintaxis, es decir, HiveQL, Spark SQL es el más popular.

Perl, sed, awk también se pueden utilizar como lenguaje de secuencias de comandos de procesamiento de datos. Además, los lenguajes compatibles con un marco (Java para Hadoop, Scala para Spark) se utilizan ampliamente para codificar problemas de ciencia de datos.

El aprendizaje automático es el estudio de algoritmos que permite que una máquina aprenda y actúe mediante su. Hay varios lenguajes de programación de aprendizaje automático. Python y son el para el aprendizaje automático. Hay más además de estos, como Scala, Java, MATLAB, C, C ++, etc.

11. Conjunto de habilidades preferido: ciencia de datos y aprendizaje automático

Conjunto de habilidades Un científico de datos es responsable de recopilar y manipular la enorme cantidad de datos sin procesar. El conjunto de preferido es:

  • Perfilado de datos
  • ETL
  • Experiencia en SQL
  • Capacidad para manejar datos no estructurados

Por el contrario, el conjunto de habilidades preferido para el aprendizaje automático es:

  • Pensamiento crítico
  • Fuerte comprensión de matemáticas y
  • Buen conocimiento del lenguaje de programación, es decir, Python, R
  • Procesamiento de datos con modelo SQL

12. Habilidad del científico de datos vs. Habilidad del experto en aprendizaje automático

habilidad

Como, tanto la ciencia de datos como el aprendizaje automático son los campos potenciales. Por tanto, el sector laboral está proliferando. Las habilidades de ambos campos pueden cruzarse, pero hay una diferencia entre ambos. Un científico de datos debe saber:

  • Procesamiento de datos
  • Estadísticas
  • Bases de datos SQL
  • Técnicas de gestión de datos no estructurados
  • Herramientas de big data, es decir, Hadoop
  • Visualización de datos

Por otro lado, un experto en aprendizaje automático debe saber:

  • Fundamentos de la
  • Estadísticas
  • Lenguajes de programación, es decir, Python, R
  • Algoritmos
  • Ingeniería de software

13. Flujo de trabajo: ciencia de datos frente a aprendizaje automático

flujo de trabajo de aprendizaje automático

El aprendizaje automático es el estudio del desarrollo de una máquina inteligente. Proporciona a la máquina una capacidad tal que puede actuar sin una programación explícita. Para desarrollar una máquina inteligente, tiene cinco etapas. Son los siguientes:

  • Datos de importacion
  • Limpieza de datos
  • Construcción del modelo
  • Capacitación
  • Pruebas
  • Mejora el modelo

El concepto de ciencia de datos se utiliza para manejar big data. La responsabilidad de un científico de datos es recopilar datos de múltiples fuentes y aplicar varias técnicas para extraer información del conjunto de datos. El flujo de trabajo de la ciencia de datos tiene las siguientes etapas:

  • Requisitos
  • Adquisición de datos
  • Procesamiento de datos
  • Exploración de datos
  • Modelado
  • Despliegue

El aprendizaje automático ayuda a la ciencia de datos al proporcionar algoritmos para la exploración de datos, etc. Por el contrario, la ciencia de datos combina para predecir el resultado.

14. Aplicación de la ciencia de datos y el aprendizaje automático

Hoy en día, la ciencia de datos es uno de los campos más populares en todo el mundo. Es una necesidad para las industrias y, por lo tanto, hay varias aplicaciones disponibles en ciencia de datos. La banca es una de las áreas más importantes de la ciencia de datos. En banca, la ciencia de datos se utiliza para la detección de fraudes, segmentación de clientes, análisis predictivo, etc.

La ciencia de datos también se utiliza en finanzas para la gestión de datos de clientes, análisis de riesgos, análisis de consumidores, etc. En el cuidado de la salud, la ciencia de datos se utiliza para imágenes de análisis médicos, descubrimiento de fármacos, monitoreo de la salud del paciente, prevención de enfermedades, seguimiento de enfermedades y muchos más.

Por otro lado, el aprendizaje automático se aplica en varios dominios. Una de las más espléndidas es el reconocimiento de imágenes. Otro uso es el reconocimiento de voz que es la traducción de palabras habladas en texto. Hay más aplicaciones además de estas, como , vehículos autónomos, analizador de texto a emociones, identificación de autor y muchas más.

para el diagnóstico de enfermedades cardíacas, el descubrimiento de fármacos, la cirugía robótica, el tratamiento personalizado y muchos más. Además, el aprendizaje automático también se utiliza para la recuperación de información, clasificación, regresión, predicción, recomendaciones, procesamiento del lenguaje natural y muchos más.

15. Herramientas

herramienta

La responsabilidad de un científico de datos es extraer información, manipular y preprocesar los datos. Por otro lado, en un proyecto de aprendizaje automático, el desarrollador necesita construir un sistema inteligente. Entonces, la función de ambas disciplinas es diferente. Por tanto, las herramientas que utilizan para desarrollar su proyecto son diferentes entre sí aunque existen algunas herramientas comunes.

En la ciencia de datos se utilizan varias herramientas. SAS, una herramienta de ciencia de datos, se utiliza para realizar operaciones estadísticas. Otra herramienta de ciencia de datos popular es BigML. En ciencia de datos, MATLAB se utiliza para simular redes neuronales y lógica difusa. Excel es otra herramienta de análisis de datos más popular. Hay más además de estos como ggplot2, Tableau, Weka, NLTK, etc.

Hay varias disponibles. Las herramientas más populares son Scikit-learn: una biblioteca de aprendizaje automático escrita en Python y fácil de implementar, Pytorch: un marco de aprendizaje profundo abierto, Keras, Apache Spark: una plataforma de código abierto, Numpy, Mlr, Shogun: una máquina de código abierto biblioteca de aprendizaje.

Pensamientos finales

Aprendizaje automático frente a ciencia de datosLa ciencia de datos es una integración de múltiples disciplinas, incluido el aprendizaje automático, la ingeniería de software, la ingeniería de datos y muchas más. Ambos campos intentan extraer información. Sin embargo, el aprendizaje automático utiliza varias técnicas como el enfoque de aprendizaje automático supervisado , máquina de aprendizaje no supervisado . Por el contrario, la ciencia de datos no utiliza este tipo de proceso. Por lo tanto, la principal diferencia entre la ciencia de datos y el aprendizaje automático es que la ciencia de datos no solo se concentra en los algoritmos, sino también en todo el procesamiento de datos. En una palabra, la ciencia de datos y el aprendizaje automático son los dos campos exigentes que se utilizan para resolver un problema del mundo real en este mundo impulsado por la tecnología.

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