Наука о данных и машинное обучение: чем они отличаются?

путилов_денис - stock.adobe.com

В связи с недавним бурным ростом искусственного интеллекта значительный спрос наблюдается в двух взаимосвязанных областях: наука о данных и машинное обучение.

Ожидается, что к 2030 году стоимость мирового рынка искусственного интеллекта достигнет почти 2 триллионов долларов, а потребность в квалифицированных специалистах в области искусственного интеллекта растет быстрыми темпами. Специалисты по данным и инженеры по машинному обучению играют важную роль в создании и работе с системами искусственного интеллекта и стоят за некоторыми из самых интересных разработок в отрасли.

Хотя эти две дисциплины часто смешивают, наука о данных и машинное обучение имеют разные направления и требуют разных навыков. Для организаций, разрабатывающих стратегию ИИ, понимание этих нюансов является ключом к созданию эффективных команд. А для соискателей, желающих работать в области искусственного интеллекта, крайне важно знать, какие навыки необходимы для каждой из этих востребованных должностей.

Наука о данных — это междисциплинарная область, которая включает в себя концепции и методы анализа данных, информатики, машинного обучения и статистики.

В целом, ученые, работающие с данными, стремятся извлечь из данных полезную информацию для решения бизнес- или исследовательской проблемы. Выявляя закономерности и тенденции с течением времени, ученые, работающие с данными, помогают организациям принимать более обоснованные решения, повышать эффективность и разрабатывать стратегии, основанные на данных.

Обычно рабочий процесс обработки данных включает в себя следующие этапы:

Поскольку извлечение ценной информации из данных полезно практически в любом секторе, наука о данных имеет множество возможных применений в самых разных отраслях.

Ниже приведены некоторые примеры распространенных случаев использования науки о данных в отрасли:

Машинное обучение — это одновременно разновидность искусственного интеллекта и метод, используемый в науке о данных. Алгоритмы машинного обучения обнаруживают закономерности и взаимосвязи в данных, автономно корректируя их поведение для повышения производительности с течением времени. При наличии достаточного количества высококачественных обучающих данных системы машинного обучения могут делать сложные прогнозы и анализы, которые было бы сложно или невозможно закодировать вручную.

Инженеры машинного обучения стремятся создать гибкие и надежные системы машинного обучения, способные адаптироваться к новым данным. Этот ориентированный на данные подход отличает машинное обучение от традиционного программного обеспечения. В отличие от типичных программных программ, в которых есть жестко запрограммированные правила, модели машинного обучения могут автоматически корректировать свое поведение по мере поступления новых данных, без необходимости участия разработчика-человека.

Конвейеры машинного обучения, как и рабочие процессы обработки данных, начинаются со сбора и предварительной обработки данных. Затем модель принимает исходный набор обучающих данных, определяет закономерности и взаимосвязи в этом наборе данных и использует эту информацию для настройки внутренних переменных, называемых параметрами. Затем модель оценивается на новом наборе тестовых данных, чтобы проверить ее точность и посмотреть, как она реагирует на ранее неизвестные данные.

Все эти шаги знакомы по конвейеру обработки данных. Но в то время как следующим шагом специалиста по обработке данных обычно является представление результатов своего анализа заинтересованным сторонам, инженер по машинному обучению обычно отвечает за развертывание, мониторинг и поддержку моделей в производстве. Эти этапы развертывания и мониторинга модели напоминают цикл DevOps для традиционного программного обеспечения, что приводит к популяризации термина «операции машинного обучения» (MLOps).

Развертывание модели подразумевает ее интеграцию в производственные приложения и программное обеспечение, а мониторинг включает в себя отслеживание, отладку и поддержку модели после развертывания. Поскольку реальная среда постоянно меняется, команды MLOps постоянно совершенствуют и переобучают модели, чтобы гарантировать, что они продолжат работать хорошо с течением времени.

Как и наука о данных, машинное обучение полезно во многих отраслях. Алгоритмы машинного обучения могут выполнять широкий спектр функций, связанных с бизнес-целями, таких как прогнозирование, автоматизация рабочих процессов и генерация контента.

Ниже приведены некоторые примеры распространенных в отрасли случаев использования машинного обучения: