Sự khác biệt giữa Khoa học dữ liệu so với học máy

• Tầm quan trọng của đường ống dữ liệu AI trong học máy
• Tìm hiểu về vai trò của Học máy trong dự đoán địa điểm khảo cổ
• Vai trò của Kỹ thuật tính năng AI trong các ứng dụng học máy
• Ứng dụng học máy trong việc tìm kiếm sự sống ngoài Trái Đất
• Tìm hiểu các khái niệm cơ bản về hệ thống thông tin AI

Khoa học dữ liệu so với học máy có gì khác biệt? Những ứng dụng của Khoa học dữ liệu so với học máy trong thực tiễn kinh doanh các ngành nghề.

Khoa học dữ liệu là một lĩnh vực nghiên cứu nhằm sử dụng phương pháp tiếp cận khoa học để rút ra ý nghĩa và hiểu biết sâu sắc từ dữ liệu. Các trường đại học đã thừa nhận tầm quan trọng của lĩnh vực khoa học dữ liệu và đã tạo ra  các chương trình sau đại học về khoa học dữ liệu trực tuyến .

Mặt khác, học máy đề cập đến một nhóm các kỹ thuật được sử dụng bởi các nhà khoa học dữ liệu cho phép máy tính học từ dữ liệu. Các kỹ thuật này tạo ra kết quả hoạt động tốt mà không cần lập trình các quy tắc rõ ràng.

Khoa học dữ liệu và máy học đều là những từ thông dụng rất phổ biến hiện nay. Hai thuật ngữ này thường được ném xung quanh cùng nhau nhưng không nên nhầm lẫn với các từ đồng nghĩa. Mặc dù khoa học dữ liệu bao gồm học máy, nhưng nó là một lĩnh vực rộng lớn với nhiều công cụ khác nhau.

1. Khoa học dữ liệu

Sự gia tăng của điện thoại thông minh và số hóa quá nhiều phần của cuộc sống hàng ngày đã tạo ra một lượng lớn dữ liệu. Khoa học dữ liệu tồn tại như là mối liên kết giữa hai đổi mới này. Bằng cách kết hợp các thành phần này, các nhà khoa học dữ liệu có thể thu được nhiều thông tin chi tiết hơn từ dữ liệu hơn bao giờ hết.

Việc thực hành khoa học dữ liệu đòi hỏi sự kết hợp độc đáo giữa các kỹ năng và kinh nghiệm. Một nhà khoa học dữ liệu có kỹ năng thông thạo  các ngôn ngữ lập trình  như  R và  Python, có kiến ​​thức về phương pháp thống kê, hiểu biết về kiến ​​trúc cơ sở dữ liệu và kinh nghiệm để áp dụng những kỹ năng này vào các vấn đề trong thế giới thực. Bằng  thạc sĩ về khoa học dữ liệu  có thể xây dựng dựa trên kiến ​​thức hiện có để đảm bảo rằng bạn được chuẩn bị tốt nhất cho sự nghiệp lâu dài trong lĩnh vực ngày càng phát triển này.

1.1 Hạn chế của khoa học dữ liệu

Mặc dù nghe có vẻ hiển nhiên, nhưng khoa học dữ liệu dựa trên dữ liệu. Sự phát triển vượt bậc của khoa học dữ liệu được thúc đẩy bởi sự sẵn có của các bộ dữ liệu khổng lồ và sức mạnh tính toán rẻ tiền. Chỉ với những nguồn tài nguyên đáng kinh ngạc này thì khoa học dữ liệu mới có hiệu quả. Bộ dữ liệu nhỏ, dữ liệu lộn xộn và dữ liệu không chính xác có thể lãng phí rất nhiều thời gian, tạo ra các mô hình tạo ra kết quả vô nghĩa hoặc sai lệch. Nếu dữ liệu không nắm bắt được nguyên nhân thực sự của sự biến đổi, khoa học dữ liệu sẽ thất bại.

1.2 Nghề khoa học dữ liệu

Khoa học dữ liệu là cần thiết ở bất cứ nơi nào có dữ liệu lớn. Khi ngày càng nhiều ngành bắt đầu thu thập dữ liệu về khách hàng và sản phẩm, nhu cầu về các nhà khoa học dữ liệu sẽ tiếp tục tăng lên.

>> >Tham khảo ngay khóa học lập trình khoa học dữ liệu tại FUNiX đưới đây:

2. Học máy là gì?

Máy học tạo ra một mô hình hoặc chương trình hữu ích bằng cách tự động thử nghiệm nhiều giải pháp dựa trên dữ liệu có sẵn và tìm ra giải pháp phù hợp nhất cho vấn đề. Điều này có nghĩa là học máy có thể rất tốt để giải quyết các vấn đề đòi hỏi nhiều lao động của con người. Nó có thể thông báo các quyết định và đưa ra dự đoán về các chủ đề phức tạp một cách hiệu quả và đáng tin cậy.

Những điểm mạnh này làm cho việc học máy trở nên hữu ích trong một số lượng lớn các ngành công nghiệp khác nhau. Khả năng học máy là rất lớn. Công nghệ này có tiềm năng cứu sống và giải quyết các vấn đề quan trọng trong chăm sóc sức khỏe, bảo mật máy tính và hơn thế nữa.

2.1 Những hạn chế của Học máy

Mặc dù máy học có vẻ giống như một viên đạn ma thuật để trả lời bất kỳ câu hỏi nào, nhưng nó không phải là toàn năng.

Các thuật toán học máy tốt hơn bao giờ hết trong việc tạo ra các kết quả hữu ích với sự can thiệp tối thiểu. Tuy nhiên, chúng tôi vẫn có thể cần các kỹ sư và lập trình viên hạn chế và tối ưu hóa các thuật toán này để làm cho chúng hoạt động trên các vấn đề mới.

Ngoài ra còn có rất nhiều vấn đề mà máy học không đặc biệt giải quyết tốt. Nếu một chương trình hoặc phương trình truyền thống có thể giải quyết một vấn đề, thì việc thêm học máy có thể làm phức tạp quy trình thay vì đơn giản hóa nó.

2.2 Tầm quan trọng của học máy

Học máy đang được áp dụng trong nhiều ngành công nghiệp. Cắt giảm chi phí bằng cách cho phép thuật toán học máy đưa ra quyết định có thể là một giải pháp sinh lợi cho nhiều vấn đề.

Việc áp dụng các kỹ thuật này trong các ngành như cho vay, thuê mướn và y học làm dấy lên một số lo ngại lớn về đạo đức. Vì các thuật toán này được đào tạo dựa trên dữ liệu do con người tạo ra, chúng kết hợp các thành kiến ​​xã hội vào kết quả của chúng.

Học máy là một trong nhiều công cụ trong vòng đai của một nhà khoa học dữ liệu. Để làm cho việc học máy hoạt động, bạn cần một nhà khoa học dữ liệu có tay nghề cao, người có thể sắp xếp dữ liệu và áp dụng các công cụ thích hợp để sử dụng đầy đủ các con số.

>>> ĐỌC NGAY: 5 Ứng dụng của machine learning quan trọng trong công cuộc chuyển đổi số

3. Yêu cầu của Khoa học dữ liệu so với học máy

Kỹ năng cần thiết cho các nhà khoa học dữ liệu:

• Số liệu thống kê
• Khai thác và làm sạch dữ liệu
• Trực quan hóa dữ liệu
• Kỹ thuật quản lý dữ liệu phi cấu trúc
• Các ngôn ngữ lập trình như R và Python
• Hiểu cơ sở dữ liệu SQL
• Sử dụng các công cụ dữ liệu lớn như Hadoop, Hive và Pig

Kỹ năng cần thiết cho kỹ sư học máy:

• Các nguyên tắc cơ bản về khoa học máy tính
• Mô hình thống kê
• Đánh giá và lập mô hình dữ liệu
• Hiểu và áp dụng các thuật toán
• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
• Thiết kế kiến ​​trúc dữ liệu
• Kỹ thuật biểu diễn văn bản

Khoa học dữ liệu là một lĩnh vực rộng lớn, liên ngành khai thác lượng dữ liệu rộng rãi và khả năng xử lý sẵn có để có được những hiểu biết sâu sắc. Một trong những công nghệ thú vị nhất trong khoa học dữ liệu hiện đại là học máy. Học máy cho phép máy tính tự động học từ vô số dữ liệu sẵn có.

>>> Tham khảo khóa học lập trình Machine learning của FUNiX tại đây:

>>> Tham khảo chuỗi bài viết liên quan:

Machine learning là gì? Những đóng góp của machine learning

Những điều cần biết về học máy Machine learning

Các loại machine learning bạn nên biết

5 Ứng dụng của machine learning quan trọng trong công cuộc chuyển đổi số

9 Xu hướng học máy hàng đầu tính đến 2025

Nguyễn Cúc