Data Science і Machine Learning – Дві тісно пов'язані області, які відіграють ключову роль у сучасному світі даних та інформаційних технологій. Data Science – це міждисциплінарна область, яка поєднує статистику, математику, комп'ютерні науки та бізнес-аналіз, з метою отримання корисної інформації з великих обсягів даних. У той час як Machine Learning – це підрозділ Data Science, який фокусується на створенні та навчанні алгоритмів та моделей, які можуть автоматично вчитися та робити передбачення на основі даних.
Основна відмінність між Data Science та Machine Learning полягає у їх застосуванні та підходах. Data Science відноситься до більш загальної концепції, пов'язаної із вилученням та аналізом даних для прийняття важливих бізнес-рішень. Data Scientists розробляють та застосовують різні методи, алгоритми та статистичні моделі для аналізу даних та створення корисних висновків. Вони також працюють з різними типами даних, включаючи структуровані та неструктуровані дані.
З іншого боку, Machine Learning є підмножиною Data Science та зосереджено на розробці та навчанні алгоритмів, які можуть автоматично вчитися та прогнозувати на основі даних. На відміну від класичного програмування, де розробник вручну задає правила та інструкції, в машинному навчанні модель навчається на основі даних, що дозволяє їй робити передбачення або приймати рішення без програмування.
| У чому різниця між Data Science та Machine Learning | |
|---|---|
| Data Science | Machine Learning |
| Data Science – це міждисциплінарне поле, яке поєднує аналіз даних, статистику, машинне навчання, штучний інтелект та інші галузі знань для отримання інформації та знань з даних. | Machine Learning – це підрозділ штучного інтелекту, який вивчає алгоритми та моделі, які дозволяють комп'ютеру самостійно навчатися на основі досвіду чи даних та робити прогнози чи приймати рішення без явного програмування. |
| Data Science вирішує завдання, пов'язані з обробкою та аналізом великих обсягів даних, пошуком закономірностей, виявленням трендів, створенням прогнозів та прийняттям рішень на їх основі. | Machine Learning використовується в Data Science для створення моделей та алгоритмів, які можуть автоматично обробляти дані, виявляти закономірності та передбачати результати. |
| Data Science включає такі методи та інструменти, як статистика, візуалізація даних, бази даних, обробка природної мови та багато іншого. | Machine Learning використовує різні алгоритми навчання, такі як регресія, класифікація, кластеризація та нейронні мережі для аналізу даних та побудови моделей. |
| Data Science може застосовуватись у різних сферах, таких як банківська справа, медицина, транспорт, маркетинг та інші, для прийняття рішень на основі даних та оптимізації бізнес-процесів. | Machine Learning також може бути застосований у багатьох галузях, включаючи обробку природної мови, комп'ютерний зір, робототехніку, фінанси та інші. |
Що таке Data Science та Machine Learning. Перш ніж говорити про навчання, почнемо з аналізу термінології. Data Science – це загальне найменування дисциплін з вивчення даних, а Machine Learning – це підрозділ Data Science, який займається побудовою розумних моделей.1 Грудня. 2020 р.
Чим відрізняється Data Science та Machine Learning?
Наука про дані – це знання про виведені дані, відбір, підготовка та аналіз. Машинне навчання застосовується для збирання та аналізу масивів даних.
У чому різниця між ML та DL?
Основна відмінність між глибоким навчанням та машинним навчанням обумовлена тим, як дані подаються до системи. Алгоритми машинного навчання майже завжди вимагають структурованих даних, а мережі глибокого навчання покладаються на шари ANN (штучні нейронні мережі)..
Чим відрізняється DS від ML?
Іншими словами, Machine Learning – це алгоритми та ПЗ для автоматизації аналізу даних, а Data Science – це дослідження масивів інформації, яке проводиться для отримання практичної користі. Для останнього використовуються різні методи, зокрема машинного навчання.