Diferencia entre ciencia de datos y aprendizaje automático
La ciencia de los datos es una extensión evolutiva de las estadísticas capaz de manejar grandes cantidades con la ayuda de tecnologías informáticas. El aprendizaje automático es un campo de estudio que brinda a las computadoras la capacidad de aprender sin ser programado explícitamente. La ciencia de datos cubre una amplia gama de tecnologías de datos que incluyen SQL, Python, R y Hadoop, Spark, etc. El aprendizaje automático se ve como un proceso, se puede definir como el proceso mediante el cual una computadora puede trabajar con mayor precisión a medida que recopila aprende de los datos que se dan.
Comparación directa de ciencia de datos frente a aprendizaje automático (infografía)
A continuación se muestra la comparación de los 5 principales entre Data Science y Machine Learning
Diferencia clave entre ciencia de datos vs aprendizaje automático
A continuación se muestra la diferencia entre Data Science y Machine Learning:
- Componentes : como se mencionó anteriormente, los sistemas de ciencia de datos cubren todo el ciclo de vida de los datos y, por lo general, tienen componentes para cubrir los siguientes:
- Recopilación y creación de perfiles de datos: canalizaciones ETL (extracción de carga de transformación) y trabajos de creación de perfiles
- Computación distribuida: distribución y procesamiento de datos escalables horizontalmente
- Automatización de inteligencia: modelos automatizados de ML para respuestas en línea (predicción, recomendaciones) y detección de fraude.
- Visualización de datos: explore visualmente los datos para obtener una mejor intuición de los datos. La parte integral del modelado ML.
- Paneles de control y BI: paneles de control predefinidos con capacidad de corte y corte para interesados de nivel superior.
- Ingeniería de datos: garantizar que los datos fríos y calientes siempre estén accesibles. Cubre respaldo de datos, seguridad, recuperación ante desastres
- Implementación en modo de producción: migre el sistema a producción con prácticas estándar de la industria.
- Decisiones automatizadas: esto incluye ejecutar la lógica empresarial sobre datos o un modelo matemático complejo entrenado usando cualquier algoritmo ML.
El modelado de Machine Learning comienza con los datos existentes y los componentes típicos son los siguientes:
- Comprender el problema: asegúrese de que la forma eficiente de resolver el problema sea ML. Tenga en cuenta que no todos los problemas se pueden resolver con ML.
- Explorar datos: para obtener una intuición de las características que se utilizarán en el modelo ML. Esto podría necesitar más de una iteración. La visualización de datos juega un papel fundamental aquí.
- Preparar datos: esta es una etapa importante con un alto impacto en la precisión del modelo ML. ¿Trata problemas de datos como qué hacer con los datos faltantes para una característica? ¿Reemplazar con un valor ficticio como cero, o la media de otros valores o descartar la función del modelo? El escalado de características, que asegura que los valores de todas las características estén en el mismo rango, es crítico para muchos modelos de ML. Muchas otras técnicas, como la generación de características polinómicas, también se utilizan aquí para derivar nuevas características.
- Seleccionar un modelo y entrenar: el modelo se selecciona en función de un tipo de problema (predicción o clasificación, etc.) y el tipo de conjunto de características (algunos algoritmos funcionan con un pequeño número de instancias con un gran número de características y otros en otros casos) .
- Medida de rendimiento: en Data Science, las medidas de rendimiento no están estandarizadas, cambiarán caso por caso. Por lo general, será una indicación de la puntualidad de los datos, la calidad de los datos, la capacidad de consulta, los límites de concurrencia en el acceso a datos, la capacidad de visualización interactiva, etc.
En los modelos ML, las medidas de rendimiento son claras. Cada algoritmo tendrá una medida para indicar qué tan bien o mal describe el modelo los datos de entrenamiento dados. Por ejemplo, RME (Root Mean Square Error) se usa en la regresión lineal como una indicación de un error en el modelo
- Metodología de desarrollo: los proyectos de Data Science se alinean más como un proyecto de ingeniería con hitos claramente definidos, pero los proyectos de ML son más de investigación, que comienzan con una hipótesis y tratan de probarla con los datos disponibles.
- Visualización: la visualización en general Data Science representa los datos directamente utilizando gráficos populares como barras, pasteles, etc. Pero en ML, las visualizaciones también utilizadas representan un modelo matemático de datos de entrenamiento. Por ejemplo, visualizar la matriz de confusión de una clasificación multiclase ayuda a identificar rápidamente falsas positivos y negativos.
- Lenguajes: los lenguajes de sintaxis similares a SQL y SQL (HiveQL, Spark SQL, etc.) son el lenguaje más utilizado en el mundo de la ciencia de datos. Los lenguajes de secuencias de comandos de procesamiento de datos populares como Perl, awk, sed también están en uso. categoría ampliamente utilizada (Java para Hadoop, Scala para Spark, etc.).
Python y R son el lenguaje más utilizado en el mundo de Machine Learning. Actualmente, Python está ganando más impulso a medida que los nuevos investigadores de aprendizaje profundo se convierten principalmente en python. SQL también juega un papel importante en la fase de exploración de datos de ML
Tabla comparativa de ciencia de datos vs aprendizaje automático
| Bases de comparación | Ciencia de los datos | Aprendizaje automático |
| Alcance | Cree información a partir de los datos relacionados con todas las complejidades del mundo real. Esto incluye tareas como comprender los requisitos, extraer datos, etc. | Clasifique o pronostique con precisión el resultado para un nuevo punto de datos aprendiendo patrones de datos históricos, utilizando modelos matemáticos. |
| Los datos de entrada | La mayoría de los datos de entrada se generan como datos de consumo humano que los humanos deben leer o analizar como datos o imágenes tabulares. | Los datos de entrada para ML se transformarán específicamente para los algoritmos utilizados. El escalado de características, la incrustación de palabras o la adición de características polinómicas son algunos ejemplos |
| Complejidad del sistema | ● Componentes para el manejo de datos en bruto no estructurados.
● Gran cantidad de componentes móviles normalmente programados por una capa de orquestación para sincronizar trabajos independientes | ● La mayor complejidad es con algoritmos y conceptos matemáticos detrás de eso
● Los modelos de conjunto tendrán más de un modelo ML y cada uno tendrá una contribución ponderada en la salida final. |
| Conjunto de habilidades preferido | ● Experiencia en el dominio
● ETL y perfil de datos ● SQL fuerte ● sistemas NoSQL ● Informes / visualización estándar | ● Fuerte comprensión matemática
● Programación Python / R ● Disputa de datos con SQL ● Visualización específica del modelo |
| Especificación de hardware | ● Sistemas escalables horizontalmente preferidos para manejar datos masivos
● Alto RAm y SSD utilizados para superar el cuello de botella de E / S | ● Se prefieren las GPU para operaciones vectoriales intensivas
● Versiones más potentes como TPU (enlace) están en camino |
Conclusión: ciencia de datos vs aprendizaje automático
Tanto en Data Science como en Machine Learning, estamos tratando de extraer información y conocimientos de los datos. Aprendizaje automático tratando de hacer que los algoritmos aprendan por sí solos. Actualmente, los modelos avanzados de ML se aplican a Data Science para detectar y perfilar automáticamente los datos. Cloud Dataprep de Google es el mejor ejemplo para esto.
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