Moderne Begriffe wie ML, Data Science, Big Data und Data Science Services sind für viele Menschen nach wie vor ein Rätsel, und sie bringen diese Begriffe oft durcheinander. In diesem Artikel werden wir diese Technologien in einfachen Begriffen erklären, damit Sie leichter erkennen können, was genau der Unterschied zwischen ihnen ist.
Wissen, wer wer ist und was was ist
Um die Situation zwischen Data Science, maschinellem Lernen und Big Data zu definieren, lassen Sie uns jede Technologie einzeln betrachten.
Datenwissenschaft
Dies ist die Methode zur Analyse von Daten und zur Gewinnung wertvoller Informationen und Erkenntnisse aus ihnen. Sie überschneidet sich eng mit den Bereichen des maschinellen Lernens und natürlich mit Technologien für die Arbeit mit riesigen Datenmassen.
Maschinelles Lernen
Maschinelles Lernen ist die Verwendung von Algorithmen, um Datenbestände tiefgehend zu untersuchen und die nützlichsten Informationen zu extrahieren. Mithilfe von ML-Techniken kann man auch gegebene Datensätze nutzen, um zukünftige Trends vorherzusagen. Solche Software nutzt prädiktive und statistische Analyseansätze, um Muster zu erkennen und verborgenes, aber sinnvolles Wissen aufzudecken.
Ein hervorragendes Beispiel für die Umsetzung von maschinellem Lernen im realen Leben sind Algorithmen, die Ihr Verhalten im Netz untersuchen und dann Empfehlungen aussprechen.
Grosse Daten
Die Definition von Big Data ist in der Regel recht einfach - es handelt sich um eine riesige Menge an Informationen, oft unsystematisch, die auf irgendeinem digitalen Medium gespeichert sind. Die als "Big" bezeichneten Daten sind jedoch so umfangreich, dass es unmöglich ist, sie mit den üblichen Mitteln der Strukturierung und Analyse effizient zu verarbeiten. Daher wird der Begriff "Big Data" auch als Technologie für die Suche, Verarbeitung und Nutzung riesiger Haufen unstrukturierter Informationen verstanden.
Datenwissenschaft vs. Datenanalyse vs. Maschinelles Lernen
Datenwissenschaft ist ein breites Konzept, das viele Disziplinen umfasst. Das maschinelle Lernen fällt unter die Datenwissenschaft, da es mehrere Techniken verwendet, die üblicherweise in diesem Bereich eingesetzt werden. Die Datenwissenschaft hingegen umfasst viele Disziplinen, im Gegensatz zum maschinellen Lernen, das sich auf ein Thema konzentriert.
Wenn es um Datenanalyse geht, liegt der Schwerpunkt auf Rohdaten oder Primärquellen. Das Ziel der Analytik ist es jedoch, anhand von Daten Algorithmen und Ursache-Wirkungs-Ketten zu identifizieren, z.B. Nutzerverhalten oder Markttrends.
Die wichtigsten Vorteile von ML
Lassen Sie uns mehr über die Vorteile des maschinellen Lernens herausfinden.
- Nahtlos gemeinsame Tendenzen und Muster aufspüren. ML kann riesige Datenmengen verarbeiten und bestimmte Trends und Muster erkennen, die für Menschen nicht offensichtlich sind. Bei E-Commerce-Websites geht es beispielsweise darum, zu klären, wie sich die Benutzer beim Surfen verhalten und welche individuellen Besonderheiten in der Kaufhistorie bestehen, damit relevante Systeme zum Auffinden von Produkten, Angeboten und Erinnerungen in Bezug auf bestimmte Wünsche und Sehnsüchte implementiert werden können. Die Ergebnisse solcher Analysen werden verwendet, um die individuell relevantesten Anzeigen zu erstellen.
- Ein menschliches Eingreifen ist nicht erforderlich. Mit ML müssen Sie Ihr Projekt nicht mehr bei jedem Schritt beaufsichtigen. Da es bedeutet, Maschinen zum Lernen zu befähigen, können sie Vorhersagen treffen und Algorithmen selbständig verbessern. Antiviren-Software ist ein typisches Beispiel dafür. Antivirenprogramme lernen, neue Bedrohungen zu filtern, sobald sie erkannt werden. ML ist auch gut darin, Spam zu erkennen.
- Kontinuierliche Verbesserung. Mit zunehmender Erfahrung verbessern sich die Algorithmen für maschinelles Lernen. Dadurch können sie fundiertere Entscheidungen treffen.
- Verarbeitung multidimensionaler und vielfältiger Informationen. ML-Algorithmen sind wirklich effizient bei der Verarbeitung multidimensionaler und vielfältiger Daten und können dies in unsicheren und hochdynamischen Umgebungen tun.
- Grosser Anwendungsbereich. Sie können ein Online-Händler oder ein Gesundheitsdienstleister sein und ML für sich arbeiten lassen. Wo es anwendbar ist, kann es helfen, den Kunden ein viel persönlicheres Erlebnis zu bieten und gleichzeitig die richtigen Kunden anzusprechen.
Unterschied zwischen den grossen Drei
Um den Unterschied zwischen Data Science KI und maschinellem Lernen herauszufinden, müssen wir verstehen, dass KI eine Gruppe von Methoden und Algorithmen ist, die zur Lösung verschiedener Arten von Problemen verwendet werden und in verschiedenen Bereichen zum Einsatz kommen, von der Robotik bis zur Überprüfung von Textinhalten. ML hingegen umfasst Algorithmen, die in der Lage sind, mit der Zeit zu lernen, bestimmte Probleme selbstständig zu lösen.
Datenwissenschaft nutzt maschinelles Lernen, um Daten zu analysieren und die Zukunft vorherzusagen. Sie kombiniert maschinelles Lernen mit anderen Disziplinen wie der Analyse von Big Data. Data Science ist eine praktische Anwendung des maschinellen Lernens mit vollem Fokus auf die Lösung realer Probleme.
Schlusswort
Unser Team konzentriert sich auf die Entwicklung von Lösungen, die die oben genannten Technologien nutzen und helfen, reale Geschäftsprobleme zu lösen. Wenn Sie auf der Suche nach einem Unternehmen sind, das Data Science Services und Beratung zum maschinellen Lernen anbietet, dann kontaktieren Sie uns.
