Машинное обучение и наука о данных

Опубликовано: 22 Июля, 2021

Машинное обучение действительно меняет мир во многих отношениях, за гранью воображения. Посмотрите вокруг себя, и вы погрузитесь в мир науки о данных, возьмите, к примеру, Alexa, красиво построенный удобный ИИ, созданный не кем иным, как Amazon, и Alexa не единственный, есть еще такие ИИ, как Google Assistant, Кортана и т. Д. Итак, как они были разработаны, и самый главный вопрос из всех, почему они были разработаны в первую очередь? Что ж, мы постараемся погрузиться во все подобные вопросы, а также дадим очень разумные, но технические ответы. Первый и главный вопрос здесь - что такое машинное обучение и наука о данных?

Наука о данных

Многие считают, что наука о данных - это надмножество машинного обучения. Что ж, эти люди отчасти правы, поскольку наука о данных - это не что иное, как огромный объем данных, а затем к этим данным применяются алгоритмы, методы и технологии машинного обучения. Следовательно, чтобы овладеть наукой о данных, вы должны быть экспертом в математике, статистике, а также в предметной области. Ну что такое предметная экспертиза? Знание предмета, как следует из названия, - это не что иное, как знание предметной области, позволяющее абстрагироваться и рассчитывать то же самое. Таким образом, эти три концепции считаются краеугольными камнями науки о данных, и если вам удастся освоить все из них, поздравьте себя, потому что вы являетесь специалистом по данным класса A Давайте разберемся в этом с помощью диаграммы, составленной Хью Конвеем.

Теперь вы знакомы с термином «наука о данных» и с тем, из чего он состоит. Итак, если это зажгло в вас искру, чтобы продолжить карьеру в этой области, есть несколько вещей, на которые вам, возможно, стоит обратить внимание! Чтобы стать специалистом по обработке данных, вам потребуются огромные знания в трех основных областях: аналитика, программирование и предметные знания. Но вы видите, что наука о данных не может быть освоена только потому, что у вас есть определенные знания, но вам также потребуются критические навыки, и чтобы вырезать в себе специалиста по данным и отточить свои навыки, есть несколько навыков, которые вы можете практиковать, и которые поможет вам в вашем путешествии:

  • Навыки Python на экспертном уровне, SAS, R, SCALA
  • Практический опыт в кодировании SQL.
  • Емкость и способность работать с неструктурированными данными.
  • Способность понимать различные аналитические функции.
  • И последнее, но не менее важное: знание машинного обучения.

Машинное обучение

Как мы уже говорили, машинное обучение можно назвать подмножеством науки о данных, но на этом определение не заканчивается. Очень простое и разумное машинное обучение может заключаться в том, что машинное обучение предоставляет методы для извлечения данных, а затем добавляет различные методы для обучения на основе собранных данных, а затем с помощью некоторых четко определенных алгоритмов, позволяющих прогнозировать будущие тенденции на основе данных.

В основе машинного обучения или традиционного машинного обучения лежало выявление закономерностей, а затем улавливание скрытой информации из имеющихся данных. Что ж, это было подробное определение машинного обучения, но как мы можем обосновать это определение? Реальный функциональный пример оказывается очень хорошим в таких случаях, и здесь примером может быть GOOGLE. Google является типичным примером машинного обучения, поскольку GOOGLE записывает количество выполненных вами поисковых запросов, а затем предлагает вам аналогичные поисковые запросы, когда вы в будущем что-то погуглите. Аналогичным образом AMAZON рекомендует ваши продукты на основе ваших предыдущих поисков, как и NETFLIX, основываясь на телешоу или фильмах, которые вы смотрели, вы получаете предложения аналогичного типа.

В настоящее время не является неизвестным фактом, что сфера машинного обучения растет во всем мире экспоненциально, поэтому, если вы хотите продолжить карьеру в этой области, есть несколько навыков, которые имеют решающее значение для вас, чтобы превзойти эту область.

  • Хороший опыт в компьютерных основах.
  • Хорошие навыки программирования.
  • Хорошие знания о вероятности и статистике.
  • Вам также потребуется улучшить навыки моделирования данных.