Perbedaan Data Science vs Machine Learning

783

Artikel ini memuat tentang perbedaan antara Data Science dan Machine Learning ini, Mari kita pelajari terlebih dahulu:

Apa itu Data Science?

Data Science 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.

Data Science adalah bidang interdisipliner yang memungkinkan Anda mengekstrak pengetahuan dari data terstruktur atau tidak terstruktur. Teknologi ini memungkinkan Anda untuk menerjemahkan masalah bisnis menjadi proyek penelitian dan kemudian menerjemahkannya kembali menjadi solusi praktis. Istilah Data Science muncul karena evolusi statistik matematika, analisis data, dan data besar.

Apa itu Data Science?

Dalam artikel Data Science vs Machine Learning ini, Anda akan mempelajari:

• Apa itu Data Science?
• Apa itu Machine Learning?
• Peran dan Tanggung Jawab Data Scientist
• Peran dan Tanggung Jawab Machine Learning Engineers
• Perbedaan Antara Data Science dan Machine Learning
• Tantangan Teknologi Data Science
• Tantangan Machine Learning
• Aplikasi Data Science
• Aplikasi Machine Learning
• Data Science atau Machine Learning – Mana yang Lebih Baik?

Apa itu Machine Learning?

Machine Learning 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.

Machine Learning menggabungkan data dengan alat statistik untuk memprediksi keluaran. Keluaran ini kemudian digunakan oleh perusahaan untuk membuat wawasan yang dapat ditindaklanjuti. Machine Learning berkaitan erat dengan penambangan data dan pemodelan prediktif Bayesian. Mesin menerima data sebagai input, menggunakan algoritma untuk merumuskan jawaban.

Apa itu Machine Learning?

Lihat perbedaan utama berikut antara Machine Learning vs Data Science.

PERBEDAAN UTAMA

Data Science mengekstrak wawasan dari sejumlah besar data dengan menggunakan berbagai metode ilmiah, algoritma, dan proses Di sisi lain, Machine Learning adalah sistem yang dapat belajar dari data melalui peningkatan diri dan tanpa logika yang secara eksplisit dikodekan oleh programmer.

Data Science dapat bekerja dengan metode manual, meskipun metode tersebut tidak terlalu berguna sementara algoritma Machine Learning sulit diterapkan secara manual.

Data Science bukanlah bagian dari Artificial Intelligence (AI) sedangkan teknologi Machine Learning adalah bagian dari Artificial Intelligence (AI).

Teknik Data Science membantu Anda membuat wawasan dari data yang berhubungan dengan semua kompleksitas dunia nyata, sementara metode Machine Learning membantu Anda memprediksi dan menghasilkan nilai untuk database baru.

Peran dan Tanggung Jawab Data Science

Keterampilan penting yang dibutuhkan untuk menjadi Data Science :

• 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 DevOps profesional untuk membantu pelanggan mengoperasionalkan model

Peran dan Tanggung Jawab Machine Learning Engineers

Keterampilan penting yang dibutuhkan untuk menjadi Machine Learning Engineers :

• Pengetahuan tentang evolusi data dan pemodelan statistic
• Pemahaman dan penerapan algoritma
• Pemrosesan bahasa alami
• Desain arsitektur data
• Teknik representasi teks
• Pengetahuan mendalam tentang keterampilan pemrograman
• Pengetahuan tentang probabilitas dan statistic
• Rancang sistem Machine Learning dan pengetahuan tentang teknologi pembelajaran mendalam
• Menerapkan algoritma dan alat Machine Learning yang sesuai

Perbedaan Antara Data Science dan Machine Learning

Berikut adalah perbedaan utama antara Data Science vs Machine Learning:

Data Science vs Machine Learning

Data science	Machine Learning
Data science adalah bidang interdisipliner yang menggunakan metode ilmiah, algoritma, dan sistem untuk mengekstrak pengetahuan dari banyak data struktural dan tidak terstruktur.	Machine Learning adalah studi ilmiah tentang algoritma dan model statistik. Metode ini digunakan untuk melakukan tugas tertentu.
Teknik Data science membantu Anda membuat wawasan dari data yang berhubungan dengan semua kompleksitas dunia nyata.	Metode Machine Learning membantu Anda memprediksi dan menghasilkan 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 Machine Learning akan diubah, terutama untuk algoritma yang digunakan.
Data science juga dapat bekerja dengan metode manual, meskipun tidak terlalu berguna.	Algoritma Machine Learning sulit diterapkan secara manual.
Data science adalah proses yang lengkap.	Machine Learning adalah satu langkah dalam seluruh proses sains data.
Data science bukanlah bagian dari Artificial Intelligence (AI).	Teknologi Machine Learning adalah bagian dari Artificial Intelligence (AI).
Dalam Data science, RAM dan SSD tinggi digunakan, yang membantu Anda mengatasi masalah bottleneck I / O.	Dalam Machine Learning, GPU digunakan untuk operasi vektor intensif.

Tantangan Teknologi Data Science

• Berbagai macam informasi & data diperlukan untuk analisis yang akurat
• Tidak tersedia kumpulan bakat Data Science yang memadai
• Manajemen tidak memberikan dukungan finansial untuk tim Data Science.
• Ketidaktersediaan / sulit mengakses data
• Hasil Data Science tidak efektif digunakan oleh pembuat keputusan bisnis
• Menjelaskan Data Science 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 Machine Learning

• Kekurangan data atau keanekaragaman dalam dataset.
• Mesin tidak dapat belajar jika tidak ada data yang tersedia. Selain itu, kumpulan data dengan kurangnya keragaman membuat Mesin kesulitan.
• Mesin perlu memiliki heterogenitas untuk mempelajari wawasan yang bermakna.
• Algoritma 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 Data Science

Berikut adalah aplikasi Data Science

Pencarian Internet:

Pencarian Google menggunakan teknologi Data Science 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 Data Science.

Pengenalan Gambar & Ucapan/Suara:

Pengenal suara seperti Siri, Asisten Google, Alexa yang dijalankan dengan teknik Data Science. Selain itu, Facebook mengenali teman Anda saat Anda mengunggah foto dengan mereka.

Dunia Game:

EA Sports, Sony, Nintendo, menggunakan teknologi data science. Ini akan meningkatkan pengalaman bermain game Anda. Game sekarang dikembangkan menggunakan teknik Machine Learning yang 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 Machine Learning

Berikut ini adalah Penerapan Machine learning:

Otomatisasi:

Machine Learning  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:

Machine Learning semakin populer di industri keuangan, terutama Bank menggunakan Machine learning untuk menemukan pola di dalam data dan juga untuk mencegah penipuan.

Organisasi pemerintah:

Pemerintah memanfaatkan Machine learning untuk mengelola keamanan dan utilitas publik. Contoh China dengan pengenalan wajah yang masif. Pemerintah menggunakan kecerdasan buatan untuk pejalan kaki dan lainnya.

Industri Perawatan Kesehatan:

Perawatan kesehatan adalah salah satu industri pertama yang menggunakan Machine Learning dengan deteksi gambar.

Data Science atau Machine Learning – Mana yang Lebih Baik?

Metode Machine Learning 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, Machine Learning dapat mengambil keputusan dengan campur tangan manusia yang minimal.

Di sisi lain, Data Science dapat membantu Anda mendeteksi penipuan menggunakan algoritma Machine Learning tingkat lanjut. Ini juga membantu Anda mencegah kerugian moneter yang signifikan. Ini juga bisa membantu Anda melakukan analisis sentimen untuk mengukur merek dalam perdagangan/jual beli.