Как связаны машинное обучение и наука о данных

В настоящее время нас окружают такие современные технологии, как Data Science, Machine Learning, Big Data и многие другие. Большинство из вас часто путаются в том, как они связаны друг с другом. Было замечено, что люди путают машинное обучение с наукой о данных и задаются вопросом, есть ли между ними какая-либо существенная связь или нет. Нет никаких сомнений в том, что все вышеперечисленные современные технологии имеют тесную связь между собой. Но их функциональность и назначение отличаются друг от друга.

В этом блоге мы подробно рассмотрим машинное обучение и науку о данных, и в конце концов вы узнаете, связаны ли они друг с другом или нет. Читайте блог, чтобы узнать, как связаны машинное обучение и наука о данных.

Будучи абитуриентом, вы не должны иметь никаких сомнений относительно этого предмета, и мы поможем вам развеять этот миф о науке о данных и машинном обучении с помощью этого блога. Возможно, вы уже знаете, что сейчас наступила эра технологий, и мы окружены множеством и множеством этих технологий. Другими словами, технологии захватили нас.

Но внедрение современных технологий, таких как AI (искусственный интеллект), машинное обучение, наука о данных, стало новой горячей темой в области технологий. Без дальнейших рассуждений давайте перейдем непосредственно к теме и обсудим машинное обучение и науку о данных, чтобы понять, как они связаны друг с другом.

Машинное обучение — что это такое?

Машинное обучение — одна из наиболее ценимых технологий, которая уже привлекла широкое внимание благодаря своему широкому применению. Здесь в игру вступает концепция искусственного интеллекта, когда машины сами обучают себя, следуя опыту, и предсказывают, какими могут быть последствия ситуации.

На сегодняшний день машинное обучение широко используется во многих областях, точнее, оно стало эффективным во всех областях. Откровенно говоря, машинное обучение можно отнести к подмножеству искусственного интеллекта.

1. Влияние достоверности и качества данных на подготовку модели

Подготовка модели природы является основной задачей машинного обучения. Для лучшей подготовки модели необходимо обеспечить подлинность и качество данных, чтобы они хорошо отображались в модели.

В машинном обучении существует множество этапов, и не только характер модели зависит от качества данных. Подготовка данных также имеет огромное значение.

2. Подготовка данных

Чтобы подготовить данные для обучения, необходимо правильно их собрать. Выполнение этих действий сопряжено с определенными процессами, такими как применение фильтров для наиболее релевантного варианта. В этом процессе ученому также приходится иметь дело с недостающими значениями, нормализацией, вторичным типом данных.

3. Обучение модели

После того, как все вышеперечисленные советы выполнены, наступает время обучения модели. Здесь особое внимание уделяется обучению модели и просмотру ответов на вопросы, чтобы понять, правильно ли они предсказывают или нет.

4. Оценка модели

Оценка модели — это очень важный шаг для определения эффективности вашей модели. Лучший способ оценки модели — это использование комбинации метрик.

После этого рекомендуется сравнить вашу модель с данными, которые были получены ранее для тестирования.

5. Обучение параметров и построение прогнозов

Здесь наступает последний этап — обучение параметров и составление прогнозов модели. Для повышения производительности необходимо настроить параметры модели.

Теперь вы правильно собрали и проанализировали все данные, тщательно протестировали их, и следующим шагом будет прогнозирование производительности модели и ее привязка к реальному миру.

Эта функция точного прогнозирования Machine Learning получила достаточно высокую оценку в мире, и именно это заставляет многие организации делать выбор в ее пользу.

Знание о науке о данных

Концепция науки о данных полностью отличается от машинного обучения, которое включает в себя некоторые другие разделы, связанные с учеными, изучающими данные. Наука о данных включает в себя основы математики и статистики, а также хакерские навыки для сбора больших данных из различных источников.

После сбора больших данных начинается работа по машинному обучению, чтобы из собранных данных можно было извлечь важную информацию. Если вы задаетесь вопросом, как здесь понимают данные, то это означает, что данные здесь соответствуют требованиям бизнеса.

Это будет понятно на примере, например, если вы вошли в Amazon, вы потратите значительное количество времени, переходя к товарам. Теперь, когда вы прокручиваете товары вниз и смотрите вверх, это создает некоторые данные, которые называются генерацией данных.

Все эти данные будут тщательно отслеживаться специалистом по анализу данных для анализа поведения пользователя. Исследователь данных оценивает ваше поведение, и вы получаете соответствующую рекламу, которая склоняет вас к покупке продукта. Надеюсь, на этом примере вы поняли концепцию Data Science.

Теперь, когда вы знаете, что такое наука о данных, в следующем разделе мы поговорим о процессе науки о данных.

Какие процессы включает в себя наука о данных

В принципе, наука о данных включает в себя три важных аспекта, которые рассмотрены ниже

• Сбор данных

• Моделирование анализа данных

• Поддержка принятия решений

Если вы думаете, что Data Science — это все, что связано с этими тремя аспектами, то вы ошибаетесь. Потому что специалисту по науке о данных приходится решать множество вопросов, и в следующих разделах вы узнаете об этом.

1. Задавать вопросы

Одни из самых распространенных вопросов: существует ли какая-либо бизнес-цель, которую необходимо выполнить? Какие параметры могут дать идеальный ответ?

2. Почему проектирование сбора данных имеет решающее значение?

После того, как вы хорошо объяснили суть проблемы, вам требуются данные для ее правильного решения. Здесь требуется глубокий мыслительный процесс: подумайте, какие данные вам понадобятся, а также определите способы их получения. Будь то внутренняя база данных или внешние наборы данных, вам придется искать пути в этой ситуации.

3. Обработка данных для анализа

Обработка данных — очень важный этап, прежде чем приступить к анализу проблемы. Вы можете столкнуться с беспорядочными данными, если они не обрабатываются должным образом. Это приведет к большому количеству ошибок.

4. Изучение данных

Теперь вы закончили с очисткой данных, и следующим шагом будет их изучение. Есть несколько проблем, с которыми вы столкнетесь в этом процессе.

Однако одна из самых распространенных проблем, с которой приходится сталкиваться всем, — это выстраивание вопросов в соответствии со сроками, которые вы установили для проекта по науке о данных. Вы найдете несколько интересных закономерностей, которые будут говорить о падении вашей продажи.

Заключение

Наука о данных — это очень большая концепция, которая применима к различным дисциплинам, и машинное обучение подходит для нее. Существует множество методов, для которых машинное обучение широко используется, например, регрессия и кластеризация под наблюдением. Как упоминалось ранее, наука о данных включает в себя широкую область, в которой невозможно разобраться в сложных алгоритмах.

Тем не менее, важность Data Science нельзя игнорировать в современном сценарии, поскольку она играет доминирующую роль в структурировании больших данных. Кроме того, она позволяет выявлять закономерности и давать правильные советы лицам, принимающим решения, чтобы произвести революцию в потребностях бизнеса. Надеюсь, этот блог помог вам узнать о том, как связаны между собой машинное обучение и наука о данных.