Diferença entre ciência de dados e aprendizado de máquina
A ciência de dados é uma extensão evolutiva das estatísticas capaz de lidar com grandes quantidades com a ajuda das tecnologias da ciência da computação. O aprendizado de máquina é um campo de estudo que oferece aos computadores a capacidade de aprender sem serem explicitamente programados. A ciência de dados abrange uma ampla gama de tecnologias de dados, incluindo SQL, Python, R e Hadoop, Spark, etc. O aprendizado de máquina é visto como um processo, pode ser definido como o processo pelo qual um computador pode trabalhar com mais precisão ao coletar e aprende com os dados fornecidos.
Comparação direta de ciência de dados versus aprendizado de máquina (infográficos)
Abaixo está a comparação top 5 entre Data Science vs Machine Learning
Diferença chave entre ciência de dados e aprendizado de máquina
Abaixo está a diferença entre Data Science e Machine Learning:
- Componentes - Como mencionado anteriormente, os sistemas de ciência de dados cobrem todo o ciclo de vida dos dados e normalmente têm componentes para cobrir o seguinte:
- Coleta e criação de perfil de dados - pipelines ETL (Extract Transform Load) e tarefas de criação de perfil
- Computação distribuída - Distribuição e processamento de dados escalonáveis horizontalmente
- Inteligência de automação - Modelos de ML automatizados para respostas on-line (previsão, recomendações) e detecção de fraude.
- Visualização de dados - explore visualmente os dados para obter uma melhor intuição dos dados. Parte integrante da modelagem de ML.
- Painéis e BI - painéis predefinidos com capacidade de fatia e dados para as partes interessadas de nível superior.
- Engenharia de dados - Verifique se os dados quentes e frios estão sempre acessíveis. Abrange backup de dados, segurança e recuperação de desastres
- Implantação no modo de produção - Migre o sistema para a produção com práticas padrão do setor.
- Decisões automatizadas - Isso inclui executar a lógica de negócios sobre os dados ou um modelo matemático complexo treinado usando qualquer algoritmo de ML.
A modelagem do Machine Learning começa com os dados existentes e os componentes típicos são os seguintes:
- Entenda o problema - verifique se a maneira eficiente de resolver o problema é ML. Observe que nem todos os problemas solucionáveis usando o ML.
- Explorar dados - Para obter uma intuição de recursos a serem usados no modelo ML, isso pode precisar de mais de uma iteração. A visualização de dados desempenha um papel crítico aqui.
- Preparar dados - Este é um estágio importante com alto impacto na precisão do modelo ML. Ele lida com problemas de dados, como o que fazer com os dados ausentes de um recurso? Substitua por valor fictício como zero ou média de outros valores ou descarte o recurso do modelo ?. Os recursos de dimensionamento, que garantem que os valores de todos os recursos estejam no mesmo intervalo, são críticos para muitos modelos de ML. Muitas outras técnicas, como a geração de recursos polinomiais, também são usadas aqui para derivar novos recursos.
- Selecione um modelo e treine - o modelo é selecionado com base em um tipo de problema (previsão ou classificação etc.) e tipo de conjunto de recursos (alguns algoritmos funcionam com um pequeno número de instâncias com um grande número de recursos e outros em outros casos) .
- Medida de desempenho - na ciência de dados, as medidas de desempenho não são padronizadas, elas mudam caso a caso. Normalmente, é uma indicação de oportunidade dos dados, qualidade dos dados, capacidade de consulta, limites de simultaneidade no acesso a dados, capacidade de visualização interativa etc.
Nos modelos ML, as medidas de desempenho são claras. Cada algoritmo terá uma medida para indicar quão bom ou ruim o modelo descreve os dados de treinamento fornecidos. Por exemplo, RME (Root Mean Square Error) é usado na Regressão Linear como uma indicação de um erro no modelo.
- Metodologia de desenvolvimento - os projetos de ciência de dados estão alinhados mais como um projeto de engenharia com marcos claramente definidos, mas os projetos de ML são mais de pesquisa, que começam com uma hipótese e tentam comprová-la com os dados disponíveis.
- Visualização - a visualização em geral, a Ciência de Dados representa dados diretamente, usando gráficos populares como barra, pizza etc. Mas, no ML, as visualizações usadas também representam um modelo matemático de dados de treinamento. Por exemplo, visualizar a matriz de confusão de uma classificação multiclasse ajuda a identificar rapidamente falsos positivos e negativos.
- Linguagens - SQL e SQL, como linguagens de sintaxe (HiveQL, Spark SQL etc.), são a linguagem mais usada no mundo da Ciência de Dados.As linguagens de script de processamento de dados populares como Perl, awk, sed também estão em uso. categoria amplamente utilizada (Java para Hadoop, Scala para Spark etc.).
Atualmente, o Python está ganhando mais impulso à medida que novos pesquisadores de deep learning são principalmente convertidos em python. O SQL também desempenha um papel importante na fase de exploração de dados do ML
Tabela de comparação entre ciência de dados e aprendizado de máquina
| Base de comparação | Ciência de Dados | Machine Learning |
| Escopo | Crie insights a partir de dados que lidam com todas as complexidades do mundo real, incluindo tarefas como entender os requisitos, extrair dados etc. | Classifique ou preveja com precisão o resultado para novos pontos de dados aprendendo padrões a partir de dados históricos, usando modelos matemáticos. |
| Dados de entrada | A maioria dos dados de entrada é gerada como dados de consumo humano que devem ser lidos ou analisados por seres humanos, como dados ou imagens tabulares. | Os dados de entrada para ML serão transformados especificamente para os algoritmos utilizados. Escala de recursos, incorporação do Word ou adição de recursos polinomiais são alguns exemplos |
| Complexidade do sistema | ● Componentes para lidar com dados brutos não estruturados que chegam.
● Muitos componentes móveis normalmente agendados por uma camada de orquestração para sincronizar trabalhos independentes | ● Maior complexidade é com algoritmos e conceitos matemáticos por trás disso
● Os modelos de conjuntos terão mais de um modelo de ML e cada um terá uma contribuição ponderada na produção final |
| Conjunto de habilidades preferidas | ● Experiência no domínio
● ETL e perfil de dados ● SQL forte ● sistemas NoSQL ● Relatórios / visualização padrão | ● Forte entendimento de matemática
● Programação Python / R ● Disputa de dados com SQL ● Visualização específica do modelo |
| Especificação de hardware | ● Sistemas escalonáveis horizontalmente, preferidos para lidar com dados massivos
● Alto RAm e SSDs usados para superar o gargalo de E / S | ● GPUs são preferidas para operações vetoriais intensivas
● Versões mais poderosas, como TPUs (link), estão a caminho |
Conclusão - Ciência de Dados x Aprendizado de Máquina
Tanto na ciência de dados quanto no aprendizado de máquina, estamos tentando extrair informações e insights dos dados. Atualmente, os modelos avançados de ML são aplicados à Data Science para detectar e perfilar automaticamente os dados. O Cloud Dataprep do Google é o melhor exemplo disso.
Artigo recomendado:
Este foi um guia para Ciência de Dados x Aprendizado de Máquina, seu significado, comparação cara a cara, diferenças principais, tabela de comparação e conclusão. Você também pode consultar os seguintes artigos para saber mais -
- Perguntas da entrevista com o desenvolvedor do Hadoop
- Big Data vs Data Science - Como são diferentes?
- Ciência de dados e sua crescente importância
- Estatística versus aprendizado de máquina - diferenças entre
- Como quebrar a entrevista do desenvolvedor do Hadoop?