Dalam tutorial tentang perbedaan antara Ilmu Data dan Pembelajaran Mesin ini, Mari kita pelajari terlebih dahulu:
Apa itu Ilmu Data?
Ilmu Data adalah bidang studi yang melibatkan penggalian wawasan dari sejumlah besar data dengan menggunakan berbagai metode, algoritma, dan proses ilmiah. Ini membantu Anda menemukan pola tersembunyi dari data mentah.
Ilmu Data adalah bidang interdisipliner yang memungkinkan Anda mengekstrak pengetahuan dari data terstruktur atau tidak terstruktur. Teknologi ini memungkinkan Anda menerjemahkan masalah bisnis menjadi proyek penelitian dan kemudian menerjemahkannya kembali menjadi solusi praktis. Istilah Ilmu Data muncul karena evolusi statistik matematika, analisis data, dan data besar.
Dalam tutorial Ilmu Data vs Pembelajaran Mesin ini, Anda akan mempelajari:
- Apa itu Ilmu Data?
- Apa itu Pembelajaran Mesin?
- Peran dan Tanggung Jawab Ilmuwan Data
- Peran dan Tanggung Jawab Engineer Machine Learning
- Perbedaan Antara Ilmu Data dan Pembelajaran Mesin
- Tantangan Teknologi Ilmu Data
- Tantangan Pembelajaran Mesin
- Aplikasi Ilmu Data
- Aplikasi Pembelajaran Mesin
- Ilmu Data atau Pembelajaran Mesin - Mana yang Lebih Baik?
Apa itu Pembelajaran Mesin?
Pembelajaran Mesin adalah sistem yang dapat belajar dari data melalui perbaikan diri dan tanpa logika yang secara eksplisit dikodekan oleh programmer. Terobosan ini muncul dengan gagasan bahwa mesin dapat belajar secara tunggal dari contoh (yaitu, data) untuk menghasilkan hasil yang akurat.
Pembelajaran mesin menggabungkan data dengan alat statistik untuk memprediksi keluaran. Keluaran ini kemudian digunakan oleh perusahaan untuk membuat wawasan yang dapat ditindaklanjuti. Pembelajaran mesin terkait erat dengan penambangan data dan pemodelan prediktif Bayesian. Mesin menerima data sebagai input, menggunakan algoritma untuk merumuskan jawaban.
Lihat perbedaan utama berikut antara Machine Learning vs Data Science.
PERBEDAAN UTAMA
- Ilmu Data mengekstrak wawasan dari sejumlah besar data dengan menggunakan berbagai metode ilmiah, algoritme, dan proses Di sisi lain, Pembelajaran Mesin adalah sistem yang dapat belajar dari data melalui peningkatan diri dan tanpa logika yang secara eksplisit dikodekan oleh pemrogram.
- Ilmu data dapat bekerja dengan metode manual, meskipun metode tersebut tidak terlalu berguna sementara algoritme pembelajaran Mesin sulit diterapkan secara manual.
- Ilmu data bukanlah bagian dari Artificial Intelligence (AI) sedangkan teknologi pembelajaran mesin adalah bagian dari Artificial Intelligence (AI).
- Teknik sains data membantu Anda membuat wawasan dari data yang berhubungan dengan semua kompleksitas dunia nyata, sementara metode pembelajaran mesin membantu Anda memprediksi dan hasil untuk nilai database baru.
Peran dan Tanggung Jawab Ilmuwan Data
Di sini, adalah keterampilan penting yang dibutuhkan untuk menjadi Ilmuwan Data
- Pengetahuan tentang manajemen data tidak terstruktur
- Pengalaman langsung dalam pengkodean database SQL
- Mampu memahami berbagai fungsi analitik
- Data mining digunakan untuk Memproses, membersihkan, dan memverifikasi integritas data yang digunakan untuk analisis
- Dapatkan data dan kenali kekuatannya
- Bekerja dengan konsultan DevOps profesional untuk membantu pelanggan mengoperasionalkan model
Peran dan Tanggung Jawab Engineer Machine Learning
Di sini, adalah keterampilan penting yang dibutuhkan untuk menjadi Insinyur pembelajaran Mesin
- Pengetahuan tentang evolusi data dan pemodelan statistik
- Pemahaman dan penerapan algoritma
- Pemrosesan bahasa alami
- Desain arsitektur data
- Teknik representasi teks
- Pengetahuan mendalam tentang keterampilan pemrograman
- Pengetahuan tentang probabilitas dan statistik
- Rancang sistem pembelajaran mesin dan pengetahuan tentang teknologi pembelajaran mendalam
- Menerapkan algoritme dan alat pembelajaran mesin yang sesuai
Perbedaan Antara Ilmu Data dan Pembelajaran Mesin
Berikut adalah perbedaan utama antara Ilmu Data vs Pembelajaran mesin:
Ilmu Data vs Pembelajaran Mesin
| Ilmu data | Pembelajaran mesin |
| Ilmu data adalah bidang interdisipliner yang menggunakan metode ilmiah, algoritme, dan sistem untuk mengekstrak pengetahuan dari banyak data struktural dan tidak terstruktur. | Pembelajaran mesin adalah studi ilmiah tentang algoritme dan model statistik. Metode ini digunakan untuk melakukan tugas tertentu. |
| Teknik ilmu data membantu Anda membuat wawasan dari data yang berhubungan dengan semua kompleksitas dunia nyata. | Metode pembelajaran mesin membantu Anda memprediksi dan hasil untuk database baru dari data historis dengan bantuan model matematika. |
| Hampir semua data masukan dihasilkan dalam format yang dapat dibaca manusia, yang dibaca atau dianalisis oleh manusia. | Data masukan untuk pembelajaran Mesin akan diubah, terutama untuk algoritma yang digunakan. |
| Ilmu data juga dapat bekerja dengan metode manual, meskipun tidak terlalu berguna. | Algoritme pembelajaran mesin sulit diterapkan secara manual. |
| Ilmu data adalah proses yang lengkap. | Pembelajaran mesin adalah satu langkah dalam seluruh proses sains data. |
| Ilmu data bukanlah bagian dari Artificial Intelligence (AI). | Teknologi pembelajaran mesin adalah bagian dari Artificial Intelligence (AI). |
| Dalam Ilmu Data, RAM dan SSD tinggi digunakan, yang membantu Anda mengatasi masalah bottleneck I / O. | Dalam Pembelajaran Mesin, GPU digunakan untuk operasi vektor intensif. |
Tantangan Teknologi Ilmu Data
Di sini, ada tantangan penting dari Teknologi Sains Data
- Berbagai macam informasi & data diperlukan untuk analisis yang akurat
- Tidak tersedia kumpulan bakat ilmu data yang memadai
- Manajemen tidak memberikan dukungan finansial untuk tim ilmu data.
- Ketidaktersediaan / sulit mengakses data
- Hasil Ilmu Data tidak efektif digunakan oleh pembuat keputusan bisnis
- Menjelaskan ilmu data kepada orang lain itu sulit
- Masalah privasi
- Kurangnya ahli domain yang signifikan
- Jika sebuah organisasi sangat kecil, ia tidak dapat memiliki tim data science.
Tantangan Pembelajaran Mesin
Berikut, tantangan utama metode pembelajaran mesin:
- Itu kekurangan data atau keragaman dalam dataset.
- Mesin tidak dapat belajar jika tidak ada data yang tersedia. Selain itu, kumpulan data dengan kurangnya keragaman membuat Mesin kesulitan.
- Mesin harus memiliki heterogenitas untuk mempelajari wawasan yang bermakna.
- Algoritme tidak mungkin dapat mengekstrak informasi jika tidak ada atau sedikit variasi.
- Direkomendasikan untuk memiliki setidaknya 20 observasi per grup untuk membantu Mesin belajar.
- Batasan ini dapat menyebabkan evaluasi dan prediksi yang buruk.
Aplikasi Ilmu Data
Berikut adalah aplikasi Ilmu Data
Pencarian Internet:
Pencarian Google menggunakan teknologi ilmu data untuk mencari hasil tertentu dalam sepersekian detik
Sistem Rekomendasi:
Untuk membuat sistem rekomendasi. Misalnya, "teman yang disarankan" di Facebook atau video yang disarankan "di YouTube, semuanya dilakukan dengan bantuan Ilmu Data.
Pengenalan Gambar & Ucapan:
Pidato mengenali sistem seperti Siri, Asisten Google, Alexa yang dijalankan dengan teknik ilmu data. Selain itu, Facebook mengenali teman Anda saat Anda mengunggah foto dengan mereka.
Dunia Game:
EA Sports, Sony, Nintendo, menggunakan teknologi sains data. Ini meningkatkan pengalaman bermain game Anda. Game sekarang dikembangkan menggunakan teknik pembelajaran mesin. Itu dapat memperbarui dirinya sendiri ketika Anda pindah ke level yang lebih tinggi.
Perbandingan Harga Online:
PriceRunner, Junglee, Shopzilla mengerjakan mekanisme sains data. Di sini, data diambil dari situs web yang relevan menggunakan API.
Aplikasi Pembelajaran Mesin
Berikut adalah Penerapan Machine learning:
Otomatisasi:
Pembelajaran mesin, yang bekerja sepenuhnya secara mandiri di bidang apa pun tanpa perlu campur tangan manusia. Misalnya, robot yang melakukan langkah-langkah proses penting di pabrik.
Industri Keuangan:
Pembelajaran mesin semakin populer di industri keuangan. Bank terutama menggunakan ML untuk menemukan pola di dalam data tetapi juga untuk mencegah penipuan.
Organisasi pemerintah:
Pemerintah memanfaatkan ML untuk mengelola keamanan dan utilitas publik. Ambil contoh China dengan pengenalan wajah yang masif. Pemerintah menggunakan kecerdasan buatan untuk mencegah penyeberangan.
Industri Perawatan Kesehatan:
Perawatan kesehatan adalah salah satu industri pertama yang menggunakan pembelajaran mesin dengan deteksi gambar.
Ilmu Data atau Pembelajaran Mesin - Mana yang Lebih Baik?
Metode pembelajaran mesin sangat ideal untuk menganalisis, memahami, dan mengidentifikasi pola dalam data. Anda dapat menggunakan model ini untuk melatih mesin guna mengotomatiskan tugas yang akan melelahkan atau tidak mungkin dilakukan oleh manusia. Selain itu, pembelajaran mesin dapat mengambil keputusan dengan campur tangan manusia yang minimal.
Di sisi lain, ilmu data dapat membantu Anda mendeteksi penipuan menggunakan algoritme pembelajaran mesin tingkat lanjut. Ini juga membantu Anda mencegah kerugian moneter yang signifikan. Ini membantu Anda melakukan analisis sentimen untuk mengukur loyalitas merek pelanggan.