fbpx

Data Science & Machine Learning – Care sunt diferențele?

Data Science și Machine Learning sunt două domenii, care pe cât de populare sunt, pe atât de multă confuzie aduc în rândul celor care interacționează pentru prima dată cu acestea. De cele mai multe ori există tendința de a crede că acestea se suprapun, însă nu este deloc așa. Deși amândouă au la bază analiza datelor, abordarea acestora este diferită. Data Science presupune o abordare generală, amplă, analizând cantități mari de date în multiple domenii, în timp ce Machine Learning este o componentă a Data Science, care se concentrează mai mult pe formarea de modele și îndeplinirea unor sarcini specifice.

În continuare, articolul răspunde la câteva întrebări în ceea ce privește asemănările și deosebirile dintre Data Science și Machine Learning.

 

Ce este Data Science?

 

Data Science este un domeniu interdisciplinar care combină matematica și statistica, noțiunile de programare, analizele predictive avansate și inteligența artificială. Machine Learning, extrage informații din date, fie ele structurate sau nu, cu scopul de a face predicții și strategii pentru o gamă largă de aplicații din diverse domenii. Așadar, Data Science este un domeniu centrat în special pe Machine Learning (învățarea automată).

Organizațiile se bazează din ce în ce mai mult pe Data Science pentru a interpreta datele, a detecta tipare, a prezice rezultate  și pentru a oferi recomandări ce pot duce la îmbunătățirea fie a afacerilor, fie a calității vieții per total.

 

Ce este Machine Learning?

 

Arthur Samuel, unul dintre pionierii Machine Learning, a definit acest domeniu ca un „domeniu de studiu care oferă computerelor capacitatea de a învăța fără a fi programate în mod explicit”, adică fără instrucțiuni de tip if-else.

Machine Learning este înglobat în Inteligența Artificială, reprezentând un subdomeniu al acesteia. Acesta permite sistemelor să învețe și să se îmbunătățească automat din experiențele lor prin intermediul datelor, fără a fi programate în mod explicit. Machine Learning nu necesită intervenția umană pentru a face anumite schimbări și este de natură dinamică. Acest factor contribuie în mare măsură la a-l face mai robust și mai puțin dependent de experții umani.

Partea de învățare a Machine Learning înseamnă că algoritmii încearcă să se optimizeze, minimizând erorile sau maximizând acuratețea predicțiilor lor.

Una dintre cele mai comune aplicații ale învățării automate este prezicerea rezultatelor viitoare, detectarea fraudelor, filtrarea spam-ului și oferirea de diagnostice sau recomandări.

 

Unde intervine Data Science?

 

Deciziile reprezintă elementele cheie din parcursul unui proiect sau chiar al unei afaceri, și au puterea de a schimba complet parcursul acestora. Accesul la date specifice este absolut necesar pentru a putea lua cele mai bune decizii. 

Data Science și Machine Learning vin în ajutor în această situație. Folosind aceste două domenii se poate ajunge la un mod potrivit de utilizare a datelor cu scopul de a lua decizii.

După cum a fost precizat anterior, Machine Learning este o tehnică care permite computerelor să învețe singure din date pe baza cărora pot realiza predicții. Cu ajutorul Machine Learning se pot identifica tendințe și caracteristici ale datelor pe care oamenii nu le-ar putea vedea.

Data scientiștii sunt cei responsabili de utilizarea tehnicilor de Machine Learning, dar și de interpretarea și înțelegerea datelor. Este foarte important ca un data scientist să înțeleagă mai întâi domeniul pentru care dezvoltă modelele. 

 

Care sunt beneficiile Data Science?

 

Data Science aduce o multitudine de beneficii. Dintre acestea cele mai importante sunt: 

  1. Îmbunătățirea procesului de luare a deciziilor în afaceri. Data Science poate ajuta la îmbunătățirea procesului decizional de afaceri prin furnizarea de informații care nu erau disponibile anterior.  Astfel de informații pot fi accesate prin prelucrarea datelor complexe descompuse în bucăți ușor de gestionat.
  2. Identificare mai rapidă a tendințelor. Acest lucru se datorează faptului că analiza seturilor mari de date poate scoate la lumină perspective care ar fi fost dificil sau imposibil de găsit folosind metodele tradiționale.
  3. Dezvoltarea unor produse mai bune. Analiza datelor reale permite unei companii să ajungă la publicul țintă, să găsească ceea ce acesta își dorește și apoi să ofere produsele așteptate de acel public.
  4. Precizia predicțiilor. Folosind algoritmi de învățare automată și modele statistice, oamenii de știință de date pot dezvolta modele care pot prezice cu precizie rezultatele pentru o gamă largă de scenarii.
  5. Reducerea riscului. Atunci când deciziile sunt luate în baza unor date prelucrate și analizate în prealabil, riscul ca acestea să nu fie cele potrivite scade.

 

Care sunt beneficiile Machine Learning?

 

La fel ca Data Science, și Machine Learning aduce o multitudine de beneficii. Dintre acestea cele mai importante sunt: 

  1. Costuri reduse. Modelele Machine Learning pot ajuta la automatizarea proceselor și la reducerea costurilor asociate cu resursele și erorile umane. 
  2. Scalabilitate. Pe măsură ce afacerile se dezvoltă, devine din ce în ce mai dificilă gestionarea manuală a operațiunilor. Companiile pot folosi modelele Machine Learning pentru a crește eficiența fără a sacrifica calitatea.
  3. Experiență îmbunătățită a clienților. Machine Learning poate îmbunătăți experiența clienților prin automatizarea sarcinilor efectuate în prezent de oameni sau prin oferirea de recomandări, ajutând astfel clienții să economisească timp, pe care în mod normal l-ar fi petrecut căutând diverse produse sau servicii.

 

Diferențele critice între Data Science și Machine Learning

 

Descoperă mai jos diferențele cheie dintre cele două domenii:

  1. Data Science se concentrează pe analiza datelor, ingineria caracteristicilor, înțelegerea și extragerea cunoștințelor din date, în timp ce Machine Learning se concentrează pe luarea de decizii automate folosind date.
  2. Data Science se focusează și pe dezvoltarea algoritmilor și pe procesarea datelor în timp ce Machine Learning se focusează doar pe crearea algoritmilor.
  3. Machine Learning  este adesea folosită pentru a rezolva probleme în care există o mulțime de date istorice, în timp ce Data Science este folosită mai mult pentru situațiile în care nu există atât de multe date istorice.
  4. Data scientiștii trebuie să înțeleagă problema și domeniul acesteia în profunzime pentru a putea dezvolta modele de Machine Learning specifice, în timp ce Machine Learning nu necesită cunoștințe sau expertiză prealabilă în domeniul problemei.

 

Concluzie

 

Data Science și Machine Learning sunt, fără îndoială, două dintre cele mai populare domenii tehnologice. În ciuda faptului că la prima vedere acestea se pot confunda, este bine să fie reținută diferența dintre ele. Amândouă implică utilizarea algoritmilor pentru a analiza datele cu scopul de a face predicții sau recomandări, însă în timp ce Machine Learning se focusează pe dezvoltarea unor algoritmi, Data Science se concentrează și pe procesarea datelor ținând întotdeauna cont de domeniul problemei ce se vrea a fi rezolvată.  

 

FYI: Ambele domenii oferă posibilitatea unui job interesant și provocator. 

 

Articol scris de: Andreea Covaciu 

Creatorul cursului Data Science for Beginners

    Sponsori și parteneri