Az adattudós és a gépi tanulás közötti különbségek
Az Adattudós egy nagyméretű adatok gyűjtéséért, vizsgálatáért és értelmezéséért felelős szakértő annak felismerése érdekében, hogy miként lehetne segíteni az üzleti vállalkozásokat a működés javításában és életképes előnyt szerezni a riválisokkal szemben. Interdiszciplináris megközelítést követ. A matematika, a statisztika, a szoftverfejlesztés, a mesterséges intelligencia és a tervezési gondolkodás összekapcsolódik. Az adatgyűjtéssel, tisztítással, elemzéssel, vizualizációval, validálási modellel, a kísérletek előrejelzésével, tervezésével, tesztelésével és a hipotézissel foglalkozik. A gépi tanulás a mesterséges intelligencia olyan megoszlása, amelyet az adattudomány a céljai elérésére használ fel. A gépi tanulás elsősorban az algoritmusokra, a polinomiális struktúrákra és a szó-összeadásra összpontosít. Algoritmusokból, gépekből álló csoportból áll, amelyek lehetővé teszik a tanulást anélkül, hogy egyértelműen beprogramozták volna rá.
Adattudós
Ez az adattudós szerep a statisztikák szerepének egy ága, amely magában foglalja az elemzési technológiák fejlett verziójának használatát, ideértve a gépi tanulást és a prediktív modellezést, a statisztikai elemzésen kívüli látások biztosítása érdekében. Az adattudományi készségek iránti petíció az utóbbi években jelentősen felnőtt, mivel a vállalatok hasznos információkat szeretnének gyűjteni a hatalmas mennyiségű strukturált, félig strukturált és strukturálatlan adatból, amelyeket egy nagyvállalat előállít, és együttesen nagy adatoknak neveznek. Az összes lépés célja az, hogy betekintést nyerjen az adatokból.
Normál feladatok:
- Különböző strukturált és nem strukturált forrásokból származó adatokat allokálhat, összesíthet és szintetizálhat
- Fedezze fel, fejlessze és alkalmazza az intelligens tanulást a valós adatokban, biztosítson fontos eredményeket és az azokon alapuló sikeres tevékenységeket
- Elemezze és szolgáltatja a szervezetben gyűjtött adatokat
- Tervezze meg és építse új modellezési, adatbányászati és megvalósítási folyamatokat
- Prototípusok, algoritmusok, prediktív modellek, prototípusok fejlesztése
- Végezzen adatelemzési igényeket, és közölje megállapításait és döntéseit
Ezenkívül vannak konkrétabb feladatok is, attól függően, hogy melyik területen működik a munkáltató vagy a projekt megvalósul.
Nyers adatok -> Adattudomány ---> Műveleti betekintés
Gépi tanulás
A gépi tanulási mérnök pozíciója inkább „technikai”. Az ML Engineer sokkal inkább hasonlít a klasszikus szoftverfejlesztéshez, mint az Data Scientisthez. Segít megtanulni azt a célfüggvényt, amely felvázolja a bemeneteket a célváltozóhoz és / vagy a független változókat a függő változókhoz.
Az ML Engineer általános feladatai általában olyanok, mint az Data Scientist. Tudnia kell az adatokkal való munkáról, a gépi tanulás különböző algoritmusainak kísérletezéséről, amelyek megoldják a feladatot, prototípusokat és kész megoldásokat hoznak létre.
Az ehhez a pozícióhoz szükséges ismeretek és készségek szintén átfedésben vannak az Data Scientisttel. A főbb különbségek közül kiemelem:
- Erős programozási ismeretek egy vagy több népszerű nyelven (általában Python és Java), valamint az adatbázisokban;
- Kevesebb hangsúlyt kell fektetni az elemző környezetekben való munka képességére, de nagyobb hangsúlyt kell fektetni a Machine Learning algoritmusokra;
- Az R és a Python a modellezéshez előnyösebb, mint a Matlab, SPSS és SAS;
- Kész kész könyvtárak felhasználása az alkalmazás különböző kötegeire, például Mahout, Lucene Java, NumPy / SciPy for Python;
- Képesség elosztott alkalmazások létrehozására a Hadoop és más megoldások segítségével.
Mint láthatja, az ML Engineer (vagy egy szűkebb) pozíciója több ismeretet igényel a szoftverfejlesztésben, és ennek megfelelően a tapasztalt fejlesztők számára is megfelelő. Gyakran az az eset működik, amikor a szokásos fejlesztőnek meg kell oldania az ML feladatot feladatának elvégzésekor, és elkezdi megérteni a szükséges algoritmusokat és könyvtárakat.
Összehasonlítás az adattudós és a gépi tanulás között
Az alábbiakban bemutatjuk az öt legfontosabb különbséget az adattudós és a gépi tanulás mérnöke között 
Legfontosabb különbség az adattudós és a gépi tanulás között
Az alábbiakban felsoroljuk a pontok listáját, írjuk le az adattudós és a gépi tanulás mérnöke közötti legfontosabb különbségeket
- A gépi tanulás és a statisztika az adattudomány része. A tanulás szó a gépi tanulásban azt jelenti, hogy az algoritmusok bizonyos adatoktól függenek, és edzőkészletként használják a modell vagy algoritmus paramétereinek finomhangolására. Ez számos technikát magában foglal, mint például regresszió, naiv Bayes vagy felügyelt csoportosítás. De nem minden technika tartozik ebbe a kategóriába. Például a felügyelet nélküli klaszterezés - statisztikai és adattudományi technika - célja a klaszterek és klaszter-struktúrák kimutatása, az előzetes ismeretek vagy képzési készlet nélkül, az osztályozási algoritmus elősegítésére. Az embernek szüksége van a talált klaszterek címkézésére. Néhány technika hibrid, például a félig felügyelt osztályozás. Néhány mintázat-észlelési vagy sűrűségbecslési technika illeszkedik ebbe a kategóriába.
- Az adattudomány azonban sokkal több, mint a gépi tanulás. Az adattudományban az adatok előfordulhatnak, vagy nem származnak gépről vagy mechanikai folyamatról (a felmérési adatok manuálisan is összegyűjthetők, a klinikai vizsgálatok bizonyos típusú apró adatokat tartalmaznak), és lehet, hogy semmi köze sincs a tanuláshoz, amint az előzőekben tárgyaltam. A fő különbség azonban az, hogy az adattudomány az adatfeldolgozás teljes spektrumát lefedi, nem csupán az algoritmikus vagy statisztikai szempontokat. Az adattudomány magában foglalja az adatok integrációját, az elosztott architektúrát, az automatizált gépi tanulást, az adatok megjelenítését, az irányítópultot és a nagy adatmérnöki tevékenységeket.
Data Scientist vs Machine Learning összehasonlító táblázat
Az alábbiakban felsoroljuk a pontok listáját, írjuk le az összehasonlítást a Data Scientist vs Machine Learning mérnök között:
| Funkció | Adattudós | Gépi tanulás |
| Adat | Elsősorban az adatok részletek táblázatos vagy képekből történő kinyerésére összpontosít | Főként az algoritmusokra, a polinomiális struktúrákra és a szó-összeadásra összpontosít |
| Bonyolultság | Nem strukturált adatokat kezel és ütemezővel működik | Algoritmusokat és matematikai fogalmakat, statisztikákat és térbeli elemzéseket használ |
| Hardverkövetelmény | A rendszerek vízszintesen méretezhetők, nagy lemez és RAM tárolással rendelkeznek | Szükség van grafikus processzorokra és Tensor processzorokra, amelyek nagyon magas szintű hardverek |
| szakértelem | Adat profilozás, ETL, NoSQL, jelentéskészítés | Python, R, matematika, statisztika, SQL modell |
| Fókusz | Az adatok kezelésének képességeire összpontosít | Az algoritmusok segítségével hatalmas adatokból nyerhető ismeretek |
Következtetés - adattudós vs. gépi tanulás
A gépi tanulás segít megtanulni azt a célfüggvényt, amely a bemeneteket ábrázolja a célváltozóhoz és / vagy független változókat a függő változókhoz.
Az adattudós sok adatot kutat fel, és átfogó stratégiát dolgoz ki annak kezelésére. Feladata az adatokban felmerülő kérdések megválaszolása és az, hogy milyen válaszokat lehet ésszerűen levonni az adatokból. A szolgáltatástervezés az Data Scientist birodalmába tartozik. A kreativitás itt is szerepet játszik, és egy gépi tanulási mérnök több eszközt ismer, és modelleket készíthet, ha megadja a szolgáltatások és az adatok sorozatát - az Adattudós tudósítójának utasításai szerint. Az Adat előfeldolgozása és a szolgáltatás kibontása az ML mérnöké.
Az adattudomány és a vizsgálat gépi tanulást használ az ilyen archetipikus validáláshoz és létrehozáshoz. Létfontosságú megjegyezni, hogy a modell létrehozásában az összes algoritmus nem a gépi tanulásból származhat. Érkezhetnek számos más területről is. A modell mindig releváns marad. Ha a helyzetek megváltoznak, akkor a korábban létrehozott modell jelentéktelenné válhat. A modellel szemben támasztott követelményeket, hogy ellenőrizni lehessen annak bizonyosságát különböző időpontokban, és módosítani kell, ha a bizonyosság csökken.
Az adattudomány egy egész nagy terület. Ha megkíséreljük bevezetni egy folyamatba, akkor adatgyűjtés, adattárolás, adatok előfeldolgozása vagy adattisztítása lenne, az adatok tanulási mintái (gépi tanulással), a tanulást az előrejelzésekhez használnák. Ez az egyik módja annak megértésére, hogy a gépi tanulás miként illeszkedik az adattudományba.
Ajánlott cikk
Ez útmutatóként szolgál az adattudósok és a gépi tanulás mérnökei közötti különbségek, azok jelentése, a fej-fej összehasonlítás, a legfontosabb különbségek, az összehasonlító táblázat és a következtetés között. A következő cikkeket is megnézheti további információkért -
- Adatbányászat és gépi tanulás - 10 legjobb dolog, amit tudnod kell
- Gépi tanulás és prediktív elemzés - 7 hasznos különbség
- Adattudós vs. üzleti elemző - derítse ki az öt félelmetes különbséget
- Data Scientist vs Data Engineer - 7 csodálatos összehasonlítás
- Szoftvertervezési interjúkérdések Top és a legtöbb kérdés