Наука за данни с машинно обучение

Днес технологията роди AI машини, които направиха живота ни още по-лесен. Може да сте изпитали чудесата на AI, докато сте използвали сайтове за социални медии, като Google и Facebook. Много от тези сайтове използват силата на машинното обучение. В тази статия ще говорим за връзката между науката за данни и машинното обучение. Прочетете.

Какво е машинно обучение?

Машинното обучение е използването на AI, за да помогне на машините да правят прогнози въз основа на предишен опит. Можем да кажем, че ML е подмножеството на AI. Качеството и автентичността на данните са представителни за вашия модел. Резултатът от тази стъпка представлява данните, които ще бъдат използвани за целите на обучението.

След събирането на данните е готово да обучи машините. След това се използват филтри за отстраняване на грешките и обработка на липсващите преобразувания на типове данни, нормализиране и липсващи стойности.

За измерване на обективното представяне на определен модел е добра идея да използвате комбинация от различни показатели. След това можете да сравните модела с минали данни за целите на тестването.

За подобряване на производителността трябва да настроите параметрите на модела. След това тестваните данни се използват за прогнозиране на производителността на модела в реалния свят. Това е причината много индустрии да наемат услугите на професионалисти в машинното обучение за разработване на базирани на ML приложения.

Какво е Data Science?

За разлика от машинното обучение, специалистите по данни използват математика, статистика и предметен опит, за да съберат голямо количество данни от различни източници. След като данните бъдат събрани, те могат да прилагат ML настроения и прогнозен анализ, за ​​да получат свежа информация от събраните данни. Въз основа на бизнес изискването те разбират данните и ги предоставят на аудиторията.

Процес на наука за данни

За дефинирането на процеса на наука за данни можем да кажем, че има различни измерения на събирането на данни. Те включват събиране на данни, моделиране, анализ, решаване на проблеми, подкрепа при вземане на решения, проектиране на събиране на данни, процес на анализ, проучване на данни, представяне и съобщаване на резултатите и даване на отговори на въпроси.

Не можем да навлизаме в подробности за тези аспекти, тъй като това ще направи статията доста по-дълга. Затова току-що споменахме накратко всеки аспект.

Машинното обучение разчита до голяма степен на наличните данни. Следователно те имат силна връзка помежду си. Така че можем да кажем, че и двата термина са свързани.

ML е добър избор за наука за данни. Причината е, че науката за данни е огромен термин за различни видове дисциплини. Експертите използват различни техники за машинно обучение като контролирано клъстериране и регресия. От друга страна, науката за данните е всеобхватен термин, който може да не се върти около сложни алгоритми.

Въпреки това, той се използва за структуриране на данни, търсене на завладяващи модели и съветване на вземащите решения, така че да могат да революционизират бизнес нуждите.

Empfohlene Artikel

Schreibe einen Kommentar

Deine E-Mail-Adresse wird nicht veröffentlicht. Erforderliche Felder sind mit * markiert