機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)和數(shù)據(jù)科學(xué)是與人工智能(AI)領(lǐng)域相關(guān)的兩個(gè)獨(dú)立概念。這兩個(gè)概念都依賴數(shù)據(jù)來(lái)改進(jìn)產(chǎn)品、服務(wù)、系統(tǒng)、決策流程等等。在我們當(dāng)前的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)世界中，機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)科學(xué)也備受追捧。

機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)科學(xué)都被數(shù)據(jù)科學(xué)家在他們的工作領(lǐng)域中使用，并且它們幾乎被每個(gè)行業(yè)所采用。對(duì)于希望涉足這些領(lǐng)域的任何人，或希望在其組織中采用人工智能驅(qū)動(dòng)方法的任何業(yè)務(wù)領(lǐng)導(dǎo)者，理解這兩個(gè)概念至關(guān)重要。

什么是機(jī)器學(xué)習(xí)？

機(jī)器學(xué)習(xí)通常與人工智能互換使用，但這是不正確的。它是一種獨(dú)立的技術(shù)和人工智能的分支，依靠算法來(lái)提取數(shù)據(jù)和預(yù)測(cè)未來(lái)趨勢(shì)。使用模型編程的軟件可以幫助工程師進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析等技術(shù)，以幫助更好地理解數(shù)據(jù)集中的模式。

機(jī)器學(xué)習(xí)使機(jī)器能夠在沒(méi)有明確編程的情況下進(jìn)行學(xué)習(xí)，這就是為什么主要公司和社交媒體平臺(tái)（如Facebook、Twitter、Instagram和YouTube）使用它來(lái)預(yù)測(cè)興趣并推薦服務(wù)、產(chǎn)品等。

作為一組工具和概念，機(jī)器學(xué)習(xí)是數(shù)據(jù)科學(xué)的一部分。話雖如此，它的影響力遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了該領(lǐng)域。數(shù)據(jù)科學(xué)家通常依靠機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)快速收集信息并改進(jìn)趨勢(shì)分析。

對(duì)于機(jī)器學(xué)習(xí)工程師，這些專業(yè)人員需要廣泛的技能，例如：

• 對(duì)統(tǒng)計(jì)和概率的深刻理解

• 計(jì)算機(jī)科學(xué)專業(yè)知識(shí)

• 軟件工程和系統(tǒng)設(shè)計(jì)

• 編程知識(shí)

• 數(shù)據(jù)建模與分析

什么是數(shù)據(jù)科學(xué)？

數(shù)據(jù)科學(xué)是研究數(shù)據(jù)以及如何使用一系列方法、算法、工具和系統(tǒng)從中提取意義的學(xué)科。所有這些都使專家能夠從結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中提取見(jiàn)解。數(shù)據(jù)科學(xué)家通常負(fù)責(zé)研究組織存儲(chǔ)庫(kù)中的大量數(shù)據(jù)，這些研究通常涉及內(nèi)容問(wèn)題以及公司如何利用數(shù)據(jù)。

通過(guò)研究結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)科學(xué)家可以提取有關(guān)業(yè)務(wù)或營(yíng)銷模式的寶貴見(jiàn)解，從而使企業(yè)能夠比競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手表現(xiàn)得更好。

數(shù)據(jù)科學(xué)家將他們的知識(shí)應(yīng)用于企業(yè)、政府和其他各種機(jī)構(gòu)，以增加利潤(rùn)、創(chuàng)新產(chǎn)品并建立更好的基礎(chǔ)設(shè)施和公共系統(tǒng)。

由于智能手機(jī)的普及和日常生活許多部分的數(shù)字化，數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域得到了極大的發(fā)展，這為我們提供了難以置信的數(shù)據(jù)量。數(shù)據(jù)科學(xué)也受到摩爾定律的影響，該定律指的是隨著時(shí)間的推移計(jì)算能力顯著增加，而相對(duì)成本降低，從而導(dǎo)致廉價(jià)計(jì)算能力的大規(guī)模可用性。數(shù)據(jù)科學(xué)將這兩項(xiàng)創(chuàng)新聯(lián)系在一起，通過(guò)組合這些組件，數(shù)據(jù)科學(xué)家可以從數(shù)據(jù)中提取比以往更多的洞察力。

數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域的專業(yè)人員還需要大量的編程和數(shù)據(jù)分析技能，例如：

• 對(duì)Python等編程語(yǔ)言有深入的了解

• 能夠處理大量結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)

• 數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、概率

• 數(shù)據(jù)可視化

• 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析和處理

• 機(jī)器學(xué)習(xí)算法和模型

• 溝通與團(tuán)隊(duì)協(xié)作

機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)科學(xué)之間的差異

在定義了每個(gè)概念之后，重要的是要注意機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)科學(xué)之間的主要區(qū)別。像這樣的概念，以及人工智能和深度學(xué)習(xí)等其他概念，有時(shí)會(huì)讓人感到困惑和容易混淆。

數(shù)據(jù)科學(xué)專注于研究數(shù)據(jù)以及如何從中提取意義，而機(jī)器學(xué)習(xí)則涉及理解和構(gòu)建使用數(shù)據(jù)來(lái)提高性能和預(yù)測(cè)的方法。

另一種說(shuō)法是，數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域決定了將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為洞察力所需的流程、系統(tǒng)和工具，然后這些洞察力可以應(yīng)用于不同的行業(yè)。機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的一個(gè)領(lǐng)域，它使機(jī)器能夠通過(guò)統(tǒng)計(jì)模型和算法實(shí)現(xiàn)類人的學(xué)習(xí)和適應(yīng)能力。

盡管這是兩個(gè)獨(dú)立的概念，但也有一些重疊。機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)際上是數(shù)據(jù)科學(xué)的一部分，算法基于數(shù)據(jù)科學(xué)提供的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練。它們都包括一些相同的技能，如數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)、概率和編程。

數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)的挑戰(zhàn)

數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)都提出了各自的挑戰(zhàn)，這也有助于區(qū)分這兩個(gè)概念。

機(jī)器學(xué)習(xí)的主要挑戰(zhàn)包括數(shù)據(jù)集中缺乏數(shù)據(jù)或多樣性，這使得難以提取有價(jià)值的見(jiàn)解。如果沒(méi)有可用數(shù)據(jù)，機(jī)器就無(wú)法學(xué)習(xí)，而缺少數(shù)據(jù)集會(huì)使理解模式變得更加困難。機(jī)器學(xué)習(xí)的另一個(gè)挑戰(zhàn)是，當(dāng)沒(méi)有變化或變化很少時(shí)，算法不太可能提取信息。

談到數(shù)據(jù)科學(xué)，它的主要挑戰(zhàn)包括需要各種各樣的信息和數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行準(zhǔn)確分析。另一個(gè)原因是，數(shù)據(jù)科學(xué)的結(jié)果有時(shí)并沒(méi)有被企業(yè)的決策者有效地使用，而且這個(gè)概念很難向團(tuán)隊(duì)解釋。它還提出了各種隱私和道德問(wèn)題。

每個(gè)概念的應(yīng)用

雖然數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)在應(yīng)用方面有一些重疊，但我們可以分解每一個(gè)。

以下是數(shù)據(jù)科學(xué)應(yīng)用的一些示例：

• 互聯(lián)網(wǎng)搜索：谷歌搜索依靠數(shù)據(jù)科學(xué)在幾分之一秒內(nèi)搜索特定結(jié)果。
• 推薦系統(tǒng)：數(shù)據(jù)科學(xué)是創(chuàng)建推薦系統(tǒng)的關(guān)鍵。
• 圖像/語(yǔ)音識(shí)別：Siri和Alexa等語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)依賴于數(shù)據(jù)科學(xué)，圖像識(shí)別系統(tǒng)也是如此。
• 游戲：游戲世界使用數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù)來(lái)增強(qiáng)游戲體驗(yàn)。

以下是機(jī)器學(xué)習(xí)的一些示例應(yīng)用：

• 金融：機(jī)器學(xué)習(xí)在整個(gè)金融行業(yè)廣泛使用，銀行依靠它來(lái)識(shí)別數(shù)據(jù)中的模式并防止欺詐。
• 自動(dòng)化：機(jī)器學(xué)習(xí)有助于自動(dòng)化各個(gè)行業(yè)的任務(wù)，例如制造工廠中的機(jī)器人。
• 政府：機(jī)器學(xué)習(xí)不僅僅用于私營(yíng)部門。政府組織使用它來(lái)管理公共安全和公用事業(yè)。
• 醫(yī)療保?。?/strong>機(jī)器學(xué)習(xí)正在以多種方式顛覆醫(yī)療保健行業(yè)。它是最早采用機(jī)器學(xué)習(xí)和圖像檢測(cè)的行業(yè)之一。