İçerik
- Veri Bilimi ve Makine Öğrenimi: Geniş ve Dar Terminoloji
- Veri Bilimi ve Makine Öğrenmesi Beceri Setleri
- Hata Yok, Stres Yok - Hayatınızı Yok Etmeden Hayat Değiştiren Yazılım Yaratma Adım Adım Kılavuzunuz
- Makine Öğrenmesi Nasıl Belirlenir
- İki Üstün Disiplin
Kaynak: Elnur / Dreamstime.com
Paket servisi:
Veri bilimi ve makine öğrenmesi kilit yollarla farklıdır. Bazı açılardan biri diğerinin alt kümesi olarak görülebilir. Her ikisi de mevcut BT ilerlemesinde önemlidir.
Bu yeni yapay zeka ve veri yönetimi dünyasında, BT dünyasında en sık kullanılan bazı terimlerle karıştırılmak kolaydır.
Örneğin, veri bilimi ve makine öğrenmenin birbirleriyle çok fazla ilgisi var. Sadece bu disiplinin hakkında bilgili olan birçok insanın birbirinden nasıl farklı olduğunu bulmakta zorlanması şaşırtıcı değildir.
Veri bilimini makine öğrenmesinden ayırmanın en iyi yolu, ilke ve teknolojik bir yaklaşım olarak.
Veri Bilimi ve Makine Öğrenimi: Geniş ve Dar Terminoloji
Her şeyden önce, veri bilimi, birçok farklı proje ve yaratımı kapsayan geniş, kapsamlı bir teknoloji kategorisidir. (Bir veri bilimi işine neyin dahil olduğu hakkında daha fazla bilgi için, bkz. İş Rolü: Veri Bilimcisi.)
Veri bilimi, esas olarak büyük verilerle çalışmanın pratiğidir. Moore’un yasası ve daha verimli depolama cihazlarının yaygınlaşması, şirketler ve diğer taraflarca çok büyük miktarda veri toplanmasına yol açtı. Daha sonra, büyük veri platformları ve Hadoop gibi araçlar, veri yönetiminin çalışma şeklini değiştirerek bilgi işlemeyi yeniden tanımlamaya başladı. Şimdi, bulut ve konteynerlerin yanı sıra yepyeni modellerle, büyük veriler çalışma ve yaşama şeklimizin ana itici gücü haline geldi.
En basit haliyle, veri bilimi bu verileri yönetme biçimimizdir, temizlemekten ve rafine etmekten, içgörüler şeklinde kullanmaya kadar.
Makine öğrenmesi tanımı çok daha dardır. Makine öğreniminde, teknolojiler veriyi alır ve “öğrenme” olarak tanımlanan insan bilişsel süreçlerini simüle etmek için algoritmalar koyar. Başka bir deyişle, veriyi alarak ve üzerinde eğitim alarak, bilgisayar kendi sonuçlarını sağlayabilir. teknolojinin programcıların uyguladığı süreçlerden öğrendiği görülüyor.
Veri Bilimi ve Makine Öğrenmesi Beceri Setleri
Veri bilimi ve makine öğrenmesini karşılaştırmanın bir başka yolu, bu alanlardan herhangi birindeki profesyoneller için en değerli olan farklı becerilere bakmaktır.
Hata Yok, Stres Yok - Hayatınızı Yok Etmeden Hayat Değiştiren Yazılım Yaratma Adım Adım Kılavuzunuz
Hiç kimse yazılım kalitesiyle ilgilenmediğinde programlama becerilerinizi geliştiremezsiniz.
Veri bilimcilerinin derin analitik ve matematik becerilerinden, veritabanı teknolojilerinde uygulamalı deneyimlerden ve Python veya diğer verilerin ayrıştırılmasında kullanılan diğer paketler gibi programlama dilleri bilgisinden yararlandığı konusunda genel bir fikir birliği vardır.
Simplilearn’de Srihari Sasikumar “Veri biliminde güçlü bir kariyer oluşturmak isteyen herkes üç bölümde anahtar beceriler edinmeli: analitik, programlama ve alan bilgisi” yazıyor. “Bir seviye daha derine inmek gerekirse, aşağıdaki beceriler veri bilimcisi olarak bir niş oluşturmanıza yardımcı olacaktır: Python, SAS, R (ve) Scala'nın güçlü bilgisi, SQL veritabanı kodlamasında uygulamalı deneyim, yapılandırılmamış verilerle çalışma yeteneği video ve sosyal medya gibi çeşitli kaynaklar, çoklu makine fonksiyonlarını (ve) makine öğrenmesi bilgisini anlar. ”
Makine öğrenmesi tarafında, uzmanlar genellikle veri modelleme becerilerini, olasılık ve istatistik bilgilerini ve makine öğrenimi mühendisinin araç setinde yardımcı araçlar olarak daha geniş programlama becerilerini belirtir.
Makine Öğrenmesi Nasıl Belirlenir
Buradaki anahtar her şey veri bilimi çalışmasıdır, ancak bilgisayarın girdilerinden öğrenmesine yardımcı olacak çok katı bir rejiminiz olmadıkça makine öğrenmesi değildir.
Bu yerdeyken, yaşamlarımız üzerinde geniş kapsamlı etkileri olabilecek şaşırtıcı derecede yetenekli bazı sistemler yaratır.
Amazon kurucusu Jeff Bezos, bu tür sistemlerin bazı uygulamalarına dikkat çekerek, “Makine öğrenmeyle yaptığımız işlerin çoğunun yüzeyin altında gerçekleştiğini” söyledi. “Makine öğrenmesi, talep tahminleri, ürün arama sıralaması, ürün ve teklif önerileri, satın alımlar, sahtekarlık tespiti, çeviriler ve daha fazlası için algoritmalarımızı yönlendirir. Daha az görünür olmasına rağmen, makine öğrenmesinin etkisinin çoğu bu türden olacaktır - sessiz fakat anlamlı bir şekilde çekirdek işlemleri iyileştirmek. ”
Buradaki en yararlı örneklerden biri, sinir ağının ortaya çıkmasıdır - makine öğrenme süreçlerinin kurulmasında yaygın ve popüler bir yöntemdir.
En temel şekliyle, sinir ağı yapay nöronların katmanlarından oluşur. Her bir yapay nöron biyolojik bir nörona eşdeğer işlevselliğe sahiptir - fakat sinapslar ve dendritler yerine girdilere, etkinleştirme işlevine ve nihai çıktılara sahiptir.
Sinir ağı bir insan beyni gibi davranmak için yapılmıştır ve makine öğrenim uzmanları, makine öğrenim sonuçları oluşturmak için bu modeli sıklıkla kullanırlar.
Ancak, makine öğrenmesi yapmanın tek yolu bu değil. Bazı daha ilkel makine öğrenme projeleri basitçe, bir bilgisayara çok çeşitli fotoğraflar göstermeyi (veya başka ham verileri sağlamayı), denetlenen makine öğrenmesini ve etiket verilerini kullanma süreci boyunca fikirleri girmeyi ve bilgisayarın sonunda aralarında ayrımcılığa girmesini sağlamayı içerir. görsel bir alanda çeşitli şekiller veya öğeler. (Makine öğrenmeyle ilgili temel bilgiler için, Makine Öğrenimi 101'e bakınız.)
İki Üstün Disiplin
Sonuç olarak, makine öğrenimi veri biliminin değerli bir parçasıdır. Ancak veri bilimi, en büyük sınırı ve makine öğrenmenin gerçekleştiği konuyu temsil eder.
Bir bakıma, makine öğrenmenin asla büyük veriler olmadan gerçekleşmeyeceğini söyleyebilirsiniz. Ancak büyük verilerin kendisi makine öğrenmesi yaratmadı - bunun yerine, toplu olarak bir araya getirdikten sonra ne yapacağımızı bilemediğimiz çok fazla veri topladıktan sonra, en üstteki beyinler bu biyo-simulasyon süreçlerini güçlendirilmiş bir yol olarak ortaya koydu. öngörü sağlama.
Burada akılda tutulması gereken bir başka iyi şey, veri biliminin iki ana yoldan uygulanabileceğidir - bilgisayar öğrenimini ve yapay zekayı benimseyebiliriz, bilgisayarların bizim için düşünmesine izin verebiliriz veya veri bilimini daha insan merkezli bir yaklaşıma geri getirebiliriz. bilgisayar basitçe sonuç sunar ve biz kararları insanlar olarak alırız.
Bu, bugünün en iyi yenilikçilerinden bazıları da dahil olmak üzere bazı uzmanların, bu teknolojileri kullanma şeklimizin daha canlı bir şekilde hesaplanmasını talep etmesine yol açıyor.
Elon Musk, "(AI) neredeyse herkesin bildiğinden çok daha fazla yeteneğe sahip ve iyileştirme oranının üssel olduğunu söylüyor." Diyerek, makine öğreniminin ve AI programlarının gözetim gerektirdiğini belirten bir alıntı yaptı.
Her durumda, hem veri bilimi hem de makine öğrenmesi, toplum olarak bugün teknolojide yaptığımız ilerlemenin temel parçalarıdır.