ปัจจุบันเทคโนโลยีได้ให้กำเนิดเครื่องจักร AI ที่ทำให้ชีวิตของเราง่ายขึ้น คุณอาจเคยสัมผัสกับความมหัศจรรย์ของ AI ขณะใช้งานเว็บไซต์โซเชียลมีเดีย เช่น Google และ Facebook ไซต์เหล่านี้จำนวนมากใช้พลังของการเรียนรู้ของเครื่อง ในบทความนี้ เราจะพูดถึงความสัมพันธ์ระหว่างวิทยาศาสตร์ข้อมูลกับการเรียนรู้ของเครื่อง อ่านต่อ.
แมชชีนเลิร์นนิงคืออะไร
การเรียนรู้ของเครื่องคือการใช้ AI เพื่อช่วยให้เครื่องคาดการณ์ตามประสบการณ์ก่อนหน้านี้ เราสามารถพูดได้ว่า ML เป็นส่วนย่อยของ AI คุณภาพและความถูกต้องของข้อมูลเป็นตัวแทนของโมเดลของคุณ ผลลัพธ์ของขั้นตอนนี้แสดงถึงข้อมูลที่จะใช้เพื่อวัตถุประสงค์ในการฝึกอบรม
หลังจากการรวบรวมข้อมูลก็เตรียมฝึกเครื่องจักร หลังจากนั้น ตัวกรองจะถูกใช้เพื่อกำจัดข้อผิดพลาดและจัดการกับการแปลงชนิดข้อมูลที่ขาดหายไป การทำให้เป็นมาตรฐาน และค่าที่ขาดหายไป
สำหรับการวัดประสิทธิภาพตามวัตถุประสงค์ของโมเดลหนึ่งๆ ควรใช้เมตริกต่างๆ ร่วมกัน จากนั้นคุณสามารถเปรียบเทียบแบบจำลองกับข้อมูลที่ผ่านมาเพื่อวัตถุประสงค์ในการทดสอบ
สำหรับการปรับปรุงประสิทธิภาพ คุณต้องปรับพารามิเตอร์โมเดล หลังจากนั้น ข้อมูลที่ทดสอบจะถูกใช้เพื่อคาดการณ์ประสิทธิภาพของโมเดลในโลกแห่งความเป็นจริง นี่คือเหตุผลที่หลายๆ อุตสาหกรรมจ้างบริการของผู้เชี่ยวชาญด้านแมชชีนเลิร์นนิงเพื่อพัฒนาแอปที่ใช้ ML
วิทยาศาสตร์ข้อมูลคืออะไร?
นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลใช้คณิตศาสตร์ สถิติ และวิชาที่เชี่ยวชาญต่างจากการเรียนรู้ของเครื่องตรงที่รวบรวมข้อมูลจำนวนมากจากแหล่งต่างๆ เมื่อรวบรวมข้อมูลแล้ว พวกเขาสามารถใช้ความรู้สึก ML และการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เพื่อรับข้อมูลใหม่จากข้อมูลที่รวบรวมได้ ตามความต้องการทางธุรกิจ พวกเขาเข้าใจข้อมูลและให้ข้อมูลแก่ผู้ชม
กระบวนการวิทยาศาสตร์ข้อมูล
สำหรับการกำหนดกระบวนการวิทยาศาสตร์ข้อมูลอาจกล่าวได้ว่ามีมิติของการรวบรวมข้อมูลที่แตกต่างกัน ซึ่งรวมถึงการรวบรวมข้อมูล การสร้างแบบจำลอง การวิเคราะห์ การแก้ปัญหา การสนับสนุนการตัดสินใจ การออกแบบการรวบรวมข้อมูล กระบวนการวิเคราะห์ การสำรวจข้อมูล การจินตนาการและการสื่อสารผลลัพธ์ และการตอบคำถาม
เราไม่สามารถลงรายละเอียดในส่วนเหล่านี้ได้เพราะจะทำให้บทความค่อนข้างยาว จึงขอกล่าวถึงแต่ละด้านโดยย่อ
การเรียนรู้ของเครื่องต้องอาศัยข้อมูลที่มีอยู่อย่างมาก ดังนั้นพวกเขาจึงมีความสัมพันธ์ที่ดีต่อกัน ดังนั้น เราสามารถพูดได้ว่าทั้งสองคำมีความเกี่ยวข้องกัน
ML เป็นตัวเลือกที่ดีสำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล เหตุผลก็คือวิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นคำที่กว้างขวางสำหรับสาขาวิชาประเภทต่างๆ ผู้เชี่ยวชาญใช้เทคนิคต่างๆ สำหรับ ML เช่น การทำคลัสเตอร์ภายใต้การดูแลและการถดถอย ในทางกลับกัน วิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นคำที่ครอบคลุมซึ่งอาจไม่เกี่ยวข้องกับอัลกอริทึมที่ซับซ้อน
อย่างไรก็ตาม มันถูกใช้เพื่อจัดโครงสร้างข้อมูล มองหารูปแบบที่น่าสนใจ และให้คำแนะนำแก่ผู้มีอำนาจตัดสินใจเพื่อให้สามารถปฏิวัติความต้องการทางธุรกิจได้