By QirynХотя термины «наука о данных», «машинное обучение» и «искусственный интеллект» (ИИ) относятся к одной и той же области и связаны друг с другом, они имеют свои конкретные приложения и значение.
Наука о данных
Наука о данных представляет собой широкую область исследований, касающихся систем данных и процессов, направленных на поддержание наборов данных и извлечение из них смысла. Специалисты по данным используют комбинацию инструментов, приложений, принципов и алгоритмов, чтобы разобраться в случайных кластерах данных. Поскольку сегодня почти все виды организаций генерируют экспоненциальные объемы данных по всему миру, становится трудно отслеживать и хранить эти данные. Наука о данных фокусируется на моделировании данных и хранилищах данных для отслеживания постоянно растущего набора данных.
Информация, полученная с помощью приложений для обработки данных, может быть использована для управления бизнес-процессами, что приводит нас к следующему вопросу:
Какова область науки о данных?
Одна из областей, на которые напрямую влияет наука о данных, – бизнес-аналитика. Есть функции, которые являются специфическими для каждой из этих ролей. Исследователи данных в первую очередь имеют дело с огромными объемами данных для анализа закономерностей, тенденций и многого другого. Эти аналитические приложения формулируют отчеты, которые в конечном итоге помогают сделать выводы. Эксперт по бизнес-аналитике определяет, куда движется специалист по данным, используя отчеты по науке о данных, чтобы понять тенденции данных в любой конкретной области бизнеса и представляя прогнозы и план действий на основе этих выводов.
Ученые по данным анализируют исторические данные в соответствии с различными требованиями, применяя различные форматы, а именно:
- Прогнозирующая причинно-следственная аналитика. Специалисты по данным используют эту модель для получения прогнозов. Это может быть эффективной моделью для предприятий, пытающихся понять будущее любого нового бизнес-шага.
- Предписательный анализ. Этот вид анализа помогает предприятиям устанавливать свои цели, предписывая действия, которые с наибольшей вероятностью будут успешными. Предписательный анализ использует выводы из прогнозной модели и помогает предприятиям, предлагая наилучшие способы достижения этих целей.
В науке о данных используется широкий спектр технологий, ориентированных на данные, в том числе SQL, Python, R, Hadoop и т. л. Однако в ней также широко используются статистический анализ, визуализация данных, распределенная архитектура и многое другое для извлечения смысла из наборов данных.
Специалисты по данным – это квалифицированные специалисты, чей опыт позволяет им быстро менять роли в любой точке жизненного цикла проектов по науке о данных. Они могут одинаково легко работать с ИИ и машинным обучением. На самом деле, специалистам по данным необходимы навыки для конкретных требований, таких как:
- Машинное обучение для прогнозирующей отчетности. Специалисты, работающие с данными, используют алгоритмы машинного обучения для изучения транзакционных данных, чтобы делать ценные прогнозы. Эта модель, также известная как контролируемое обучение, может быть реализована, чтобы предложить наиболее эффективные варианты действий для любой компании.
- Машинное обучение для обнаружения шаблонов: обнаружение шаблонов важно для компаний, чтобы установить параметры в различных отчетах о данных, и способ сделать это – через машинное обучение. Это в основном неконтролируемое обучение, когда нет заранее определенных параметров. Самым популярным алгоритмом, используемым для обнаружения шаблонов, является кластеризация.
Искусственный интеллект
ИИ, довольно избитый технический термин, который часто используется в нашей популярной культуре, стал ассоциироваться только с роботами и миром, в котором доминируют машины. Однако в действительности искусственный интеллект далек от этого.
Проще говоря, искусственный интеллект нацелен на то, чтобы дать возможность машинам выполнять рассуждения путем воспроизведения человеческого интеллекта. Так как основная цель процессов ИИ – научить машины на собственном опыте, крайне важна правильная информация. Эксперты ИИ полагаются на глубокое изучение и обработку естественного языка, чтобы помочь машинам идентифицировать шаблоны и выводы.
Сферы применения искусственного интеллекта:
- Автоматизация задач. ИИ позволяет автоматизировать повторяющиеся задачи большого объема, настраивая надежные системы, в которых часто используются приложения.
- Интеллектуальные продукты. ИИ может превратить обычные продукты в умные товары. Приложения искусственного интеллекта в сочетании с диалоговыми платформами, ботами и другими интеллектуальными машинами могут привести к улучшению технологий.
- Прогрессивное обучение. Алгоритмы ИИ могут обучать машины выполнять любые желаемые функции. Алгоритмы работают как предикторы и классификаторы.
- Анализ данных. Поскольку машины учатся на данных, которые им передают, анализ и определение правильного набора данных становится очень важным шагом. Нейронные сети облегчают обучение машин.
Машинное обучение
Машинное обучение – это подраздел искусственного интеллекта, который означает устройства, с помощью которых системы могут автоматически учиться и улучшать свой опыт. Это особое крыло ИИ направлено на оснащение машин независимыми методами обучения, чтобы их не нужно было программировать для этого.
Машинное обучение включает в себя наблюдение и изучение данных или опыта, чтобы выявить закономерности и создать систему рассуждений на основе полученных результатов.
Машинное обучение дает точные результаты, полученные путем анализа массивных наборов данных. Применение когнитивных технологий ИИ к системам ML может привести к эффективной обработке данных и информации.
