Erot datatieteilijän ja koneoppimisen välillä
Tietotekniikka on asiantuntija, jonka tehtävänä on kerätä, tutkia ja tulkita suuria tietomääriä tunnistamaan tapoja auttaa yrityksiä parantamaan toimintaa ja saavuttamaan elinkelpoinen etu kilpailijoihin nähden. Se noudattaa monitieteistä lähestymistapaa. Se on matematiikan, tilastojen, ohjelmistosuunnittelun, tekoälyn ja suunnittelun ajattelun välisen yhteyden välillä. Se käsittelee tietojen keräämistä, puhdistamista, analysointia, visualisointia, validointimallia, kokeiden ennustamista, suunnittelua, testausta ja hypoteesia. Koneoppiminen on keinotekoisen älyn jako, jota tietotekniikka käyttää tavoitteidensa saavuttamiseen. Koneoppiminen keskittyy pääasiassa algoritmeihin, polynomirakenteisiin ja sanan lisäämiseen. Se koostuu ryhmästä algoritmeja, koneita ja niiden avulla voidaan oppia olematta selvästi ohjelmoitu sitä varten.
Data Scientist
Tämä tietotieteilijän rooli on haara tilastojen roolista, joka sisältää edistyneen analyysitekniikan version, mukaan lukien koneoppiminen ja ennustava mallinnus, käytön tilastollisen analyysin ulkopuolelle jäävien visioiden tarjoamiseksi. Tietojenkäsittelytaitoja koskeva vetoomus on kasvanut huomattavasti viime vuosina, kun yritykset haluavat kerätä hyödyllistä tietoa valtavista määristä jäsenneltyjä, puolijärjestelmättömiä ja jäsentämättömiä tietoja, joita iso yritys tuottaa ja joita yhdessä kutsutaan isoiksi tiedoiksi. Kaikkien vaiheiden tavoitteena on vain saada käsitys tiedoista.
Vakiotehtävät:
- Osoita, yhdistä ja syntetisoi tietoa erilaisista jäsennellyistä ja jäsentämättömistä lähteistä
- Tutki, kehitä ja soveltaa älykästä oppimista reaalimaailman tietoihin, tarjoa tärkeitä havaintoja ja niihin perustuvia onnistuneita toimia
- Analysoi ja anna organisaatiossa kerättyjä tietoja
- Suunnittele ja rakenna uusia prosesseja mallintamiseen, tiedon louhintaan ja toteutukseen
- Kehittää prototyyppejä, algoritmeja, ennustavia malleja, prototyyppejä
- Suorita tietojen analysointipyynnöt ja ilmoita havainnoistaan ja päätöksistään
Lisäksi on olemassa tarkempia tehtäviä alueesta riippuen, jolla työnantaja työskentelee tai hanketta toteutetaan.
Raakadata -> Data Science ---> Toimivat oivallukset
Koneoppiminen
Koneoppimisen suunnittelijan asema on enemmän "tekninen". ML Engineerillä on enemmän yhteistä klassisen ohjelmistosuunnittelun kanssa kuin Data Scientist. Se auttaa sinua oppimaan objektiivifunktiota, joka kuvaa tulot kohdemuuttujaan ja / tai riippumattomia muuttujia riippuvaisiin muuttujiin.
ML Engineerin vakiotehtävät ovat yleensä kuin Data Scientist. Sinun on myös kyettävä työskentelemään datan kanssa, kokeilemaan erilaisia koneoppimisen algoritmeja, jotka ratkaisevat tehtävän, luovat prototyyppejä ja valmiita ratkaisuja.
Myös tähän tehtävään vaadittavat tiedot ja taidot ovat päällekkäisiä Data Scientistin kanssa. Tärkeimmistä eroista mainitsen:
- Vahvat ohjelmointitaidot yhdellä tai useammalla suositulla kielellä (yleensä Python ja Java) sekä tietokannoissa;
- Vähemmän painotusta kyvylle työskennellä data-analyysiympäristöissä, mutta enemmän painotusta koneoppimisalgoritmeihin;
- R ja Python mallinnuksessa ovat parempia kuin Matlab, SPSS ja SAS;
- Kyky käyttää valmiita kirjastoja sovelluksen eri pinoille, esimerkiksi Mahout, Java Lucene, NumPy / SciPy Pythonille;
- Kyky luoda hajautettuja sovelluksia Hadoopilla ja muilla ratkaisuilla.
Kuten huomaat, ML Engineer (tai kapeampi) asema vaatii enemmän tietoa ohjelmistotekniikasta, ja soveltuu siten hyvin kokeneille kehittäjille. Melko usein tapaus toimii, kun tavallisen kehittäjän on ratkaistava ML-tehtävä velvollisuutensa vuoksi, ja hän alkaa ymmärtää tarvittavia algoritmeja ja kirjastoja.
Head to Head -vertailu Data Scientistin ja koneoppimisen välillä
Alla on 5 tärkeintä eroa tietoteknikon ja koneoppimisen suunnittelijan välillä 
Keskeinen ero tietotekijän ja koneoppimisen välillä
Alla on luettelo pisteistä, kuvaile tärkeimmät erot Data Scientist vs Machine Learning -insinöörin välillä
- Koneoppiminen ja tilastot ovat osa tietotekniikkaa. Sanaoppiminen koneoppimisessa tarkoittaa, että algoritmit ovat riippuvaisia tietyistä tiedoista, joita käytetään harjoitusjoukona, hienosäätääksesi joitain malleja tai algoritmien parametreja. Tämä käsittää monia tekniikoita, kuten regressio, naiivi Bayes tai valvottu klusterointi. Mutta kaikki tekniikat eivät sovi tähän luokkaan. Esimerkiksi valvomattoman klusteroinnin - tilastollisen ja datatieteellisen tekniikan - tarkoituksena on havaita klusterit ja klusterirakenteet ilman ennakkotietoa tai koulutusjoukkoa luokittelualgoritmin auttamiseksi. Ihmistä tarvitaan löydettyjen klustereiden merkitsemiseen. Jotkut tekniikat ovat hybridiä, kuten puolivalvottu luokittelu. Jotkut kuvion havaitsemis- tai tiheyden estimointitekniikat sopivat tähän luokkaan.
- Tietotekniikka on kuitenkin paljon enemmän kuin koneoppimista. Tietotekniikan tiedot voivat olla peräisin koneesta tai mekaanisesta prosessista (tutkimustiedot voitaisiin kerätä manuaalisesti, kliiniset tutkimukset sisältävät tietyn tyyppisen pienen datan) eikä sillä voi olla mitään tekemistä oppimisen kanssa, kuten juuri keskustelin. Mutta suurin ero on se, että tietotiede kattaa koko tietojenkäsittelyn spektrin, ei vain algoritmisten tai tilastollisten näkökohtien. Tietotekniikka kattaa myös tiedon integroinnin, hajautetun arkkitehtuurin, automatisoidun koneoppimisen, datan visualisoinnin, kojetaulut ja Big data -suunnittelun.
Data Scientist vs Machine Learning -vertailutaulukko
Seuraavassa on pisteluettelot, kuvaile vertailuja Data Scientist vs Machine Learning -insinöörin välillä:
| Ominaisuus | Data Scientist | Koneoppiminen |
| data | Se keskittyy pääasiassa tietojen purkamiseen taulukoissa tai kuvissa | Se keskittyy pääasiassa algoritmeihin, polynomirakenteisiin ja sanan lisäämiseen |
| Monimutkaisuus | Se käsittelee jäsentämätöntä tietoa ja toimii aikataulun kanssa | Se käyttää algoritmeja ja matemaattisia käsitteitä, tilastoja ja paikkatietoanalyysiä |
| Laitteistovaatimus | Järjestelmät ovat vaakatasossa skaalattavissa ja niissä on korkea levy- ja RAM-muisti | Se vaatii graafisia prosessoreita ja tensoriprosessoreita, jotka ovat erittäin korkean tason laitteita |
| Skills | Tietojen profilointi, ETL, NoSQL, raportointi | Python, R, matematiikka, tilastot, SQL-malli |
| fokus | Keskittyy kykyyn käsitellä tietoja | Algoritmeja käytetään tiedon hankkimiseen valtavasta tiedosta |
Johtopäätös - Data Scientist vs Machine Learning
Koneoppiminen auttaa sinua oppimaan objektiivifunktion, joka kuvaa tulot kohdemuuttujaan ja / tai riippumattomat muuttujat riippuvaisiin muuttujiin
Datatutkija tutkii paljon tietoa ja päätyy laajaan strategiaan, jolla siihen puututaan. Hän on vastuussa tietojen sisältämien kysymysten löytämisestä ja siitä, mitä vastauksia voidaan kohtuudella hyödyntää tiedoista. Ominaisuustekniikka kuuluu Data Scientist -alueeseen. Luovuudella on tässä myös rooli, ja koneoppimisinsinööri tietää enemmän työkaluja ja voi rakentaa malleja, joille on annettu joukko ominaisuuksia ja tietoja - tietotekijän ohjeiden mukaan. Tietojen esikäsittelyn ja ominaisuuksien poiston alue kuuluu ML-insinöörille.
Tietojenkäsittely ja -tutkimus hyödyntävät koneoppimista tällaiseen arkkityyppiseen validointiin ja luomiseen. On elintärkeätä huomata, että kaikki tämän mallin luomisen algoritmit eivät välttämättä ole peräisin koneoppimisesta. He voivat saapua lukuisista muista kentistä. Malli haluaa olla aina ajankohtainen. Jos tilanteet muuttuvat, aikaisemmin luomamme mallista voi tulla merkityksetön. Mallivaatimukset, jotka on tarkistettava sen varmuuden varalta eri aikoina, ja niitä on mukautettava, jos sen varmuus vähenee.
Tietotiede on kokonainen iso verkkotunnus. Jos yritämme laittaa sen valmisteluun, siinä olisi tiedonkeruu, tietojen tallennus, tietojen esikäsittely tai tietojen puhdistaminen, tietojen oppimistavat (koneoppimisen avulla), oppimista ennusteiden avulla. Tämä on yksi tapa ymmärtää, kuinka koneoppiminen sopii informaatiotieteeseen.
Suositeltava artikkeli
Tämä on opas tietoteknikon ja koneoppimisen suunnittelijoiden eroihin, niiden merkitykseen, vertailusta päähän päin, avainerot, vertailutaulukko ja johtopäätökset. Voit myös katsoa seuraavia artikkeleita saadaksesi lisätietoja -
- Tietojen louhinta vs koneoppiminen - 10 parasta mitä sinun tarvitsee tietää
- Koneoppiminen vs ennakoiva analyysi - 7 hyödyllistä eroa
- Data Scientist vs Business Analyst - Selvitä 5 upeaa eroa
- Data Scientist vs Data Engineer - 7 hämmästyttävää vertailua
- Ohjelmistotekniikan haastattelukysymykset | Ylhäältä ja eniten kysyttyjä