Наука о данных и машинное обучение: понятия, ограничения и варианты использования

Наука о данных и машинное обучение — два очень популярных понятия. По сути, Data Science — это область исследований, которая пытается извлечь из данных смысл и понимание с помощью научного подхода. Наука о данных часто описывается как сочетание информационных технологий, моделирования и управления бизнесом.

Принимая во внимание, что машинное обучение относится к группе методов, используемых специалистами по обработке данных, которые позволяют компьютерам учиться на данных. Эти методы обеспечивают результаты, которые хорошо работают без явных правил программирования.

Data Science

Наука о данных — это дисциплина, которая объединяет статистику, анализ данных и связанные с ними методы для понимания и анализа реальных явлений с помощью данных. Это огромная область, в которой используются различные методы и концепции, принадлежащие другим областям, таким как математика, статистика, информатика и информатика. Наука о данных включает в себя такие методы, как машинное обучение, инженерия данных, распознавание образов, визуализация, вероятностная модель, обработка сигналов и т.д.

За последние несколько десятилетий наука о данных прошла долгий путь и стала важной частью понимания того, как работают разные отрасли.

Вот несколько причин, которые показывают, что Data Science всегда будет важной частью глобальной мировой экономики

• Интернет-поиск. Поисковые системы (включая Google, Yahoo, Bing и другие) используют алгоритмы DS для обеспечения наилучшего результата по нашим поисковым запросам.
• Цифровая реклама. От баннеров на веб-сайтах до цифровых рекламных щитов — почти все они полагаются на данные, предоставляемые научными алгоритмами. Интернет-реклама ориентирована на прошлое поведение пользователя.
• Рекомендательные системы. Многие компании используют эту систему для продвижения своих продуктов и предоставления предложений, основанных на интересах пользователей и актуальности информации.
• Распознавание изображений. Оно часто используется для обнаружения определённых людей, мест или предметов внутри другого, более крупного изображения.
• Распознавание речи. Эта технология отлично справляется с распознаванием фонетических звуков и их объединением для воспроизведения произносимых слов и предложений.
• Обнаружение мошенничества и рисков. Банки и финансовые организации научились анализировать данные с помощью профилей клиентов, прошлых расходов и других важных переменных для прогнозирования вероятности риска и дефолта.
• Игры. Теперь игры создаются с использованием алгоритмов машинного обучения, которые повышаются до более высокого уровня по мере продвижения игроков. В играх с движением компьютер анализирует предыдущие ходы игроков и соответственно формирует их игры.
• Сравнение цен. Алгоритмы, управляющие функциями сравнения цен, анализируют данные и позволяют сравнивать цены на товары, продаваемые различными розничными торговцами.
• Планирование маршрута авиакомпании. Используя DS, авиакомпании могут прогнозировать задержки рейсов, решать, приземляться ли непосредственно в пункте назначения или делать промежуточные остановки, решать, какой класс самолётов покупать, и эффективно управлять программами лояльности клиентов.
• Логистика доставки. Логистические компании используют DS для повышения своей операционной эффективности и определения наилучших маршрутов доставки, наиболее подходящего времени для доставки, наилучшего вида транспорта для выбора и т.д.
• Разное. DS также используется в маркетинге, финансах, человеческих ресурсах, здравоохранении, правительственной политике и во всех возможных отраслях, где генерируются данные.

Наука о данных требует уникального сочетания навыков и опыта. Хороший специалист по данным свободно владеет такими языками программирования, как C / C ++ и Python, обладает знаниями о статистических методах, пониманием архитектуры баз данных и опытом использования этих навыков для решения реальных проблем.

Ограничения науки о данных

Прогресс в Data Science был обусловлен доступностью больших наборов данных и дешёвой вычислительной мощностью. Без них Data Science не может быть эффективной. Много времени может быть потрачено впустую из-за небольших наборов данных, беспорядочных и неверных данных, создание моделей, которые дают неточные или нерелевантные результаты.

Машинное обучение

Машинное обучение отлично подходит для решения чрезвычайно трудоёмких для человека задач.

ML ориентировано на создание систем, которые учатся на данных и со временем повышают свою точность, не будучи запрограммированными на это. Алгоритмы машинного обучения «обучены» выявлять закономерности в огромных объёмах данных, чтобы делать прогнозы и принимать решения на основе новых данных.

Поскольку алгоритмы машинного обучения работают без явных правил, их рабочие принципы могут быть скрыты. В настоящее время большинство алгоритмов машинного обучения представляют собой «чёрный ящик»: специалисты по данным знают, что происходит и что выходит, но не знают, как это происходит. Google проводит исследования, чтобы облегчить понимание того, как нейронные сети «думают».

Примеры машинного обучения повсюду вокруг нас

• Распознавание изображений. ML можно использовать для распознавания лиц на изображении. Более того, его можно использовать для распознавания символов, чтобы различать рукописные и печатные буквы.
• Распознавание речи. Система может распознавать слова, произнесённые в аудиофайле, и преобразовывать аудио в текстовый файл. Распознавание речи используется в таких приложениях, как голосовой пользовательский интерфейс, голосовой поиски т.д.
• Медицинский диагноз. Наука о данных и машинное обучение могут объединить различные типы данных в единую модель, чтобы лучше диагностировать заболевания.
• Автоматизация бизнес-процессов. Компании могут использовать ML для интеллектуальной автоматизации процессов (IPA), которая сочетает в себе искусственный интеллект и автоматизацию. IPA может автоматизировать простые задачи, такие как стандартный ввод данных, и автоматизировать более сложные задачи, такие как оценка страховых рисков.
• Маркетинг и продажи. Алгоритмы машинного обучения могут помочь оптимизировать продажи и маркетинг, а также обеспечить прогнозную оценку потенциальных клиентов, интеллектуальное размещение рекламы и т.д.
• Виртуальные цифровые помощники и чат-боты. ML может извлекать уроки из огромного количества данных о клиентах и ​​предоставлять интеллектуальные решения по многим запросам клиентов, что позволяет специалистам службы поддержки сосредоточиться на более сложных запросах клиентов.
• Кибербезопасность. ML помогает обнаруживать угрозы и подозрительное поведение, а также анализировать большие объёмы журналов данных с мобильных устройств и устройств Интернета вещей для выявления потенциальных кибер-злоумышленников.
• Финансовые услуги. А также машинное обучение может помочь банкам и финансовым организациям принимать более разумные решения, например, оно может помочь отслеживать модели расходов клиентов или проводить анализ рынка.

Ограничения машинного обучения

Алгоритмы машинного обучения лучше, чем когда-либо, в предоставлении ценной информации с минимальным вмешательством. Однако инженеры и разработчики всегда будут нужны для оптимизации этих алгоритмов, чтобы заставить их работать над новыми проблемами.

В некоторых случаях традиционная программа может быть более эффективной при решении проблемы, в то время как машинное обучение может усложнить процесс.

Где пересекаются стратегия данных и машинное обучение

Машинное обучение — один из многих инструментов, используемых специалистами по данным. Чтобы машинное обучение было эффективным, нужен опытный специалист по данным, который может систематизировать данные и применять правильные инструменты для получения полезных сведений.

Каждая компания должна уделять серьёзное внимание управлению данными, используя ценные преимущества науки о данных и машинного обучения. Большие данные предоставляют разнообразную информацию, которую необходимо обрабатывать с очень высокой скоростью. Специалисты по обработке данных должны анализировать собранную информацию и определять тенденции, чтобы делать критические прогнозы.

С развитием облачных вычислений, Интернета вещей и больших данных компании проявляют большой интерес к управлению данными. В отличие от устаревших базовых стратегий обработки данных, искусственный интеллект выступает в качестве основного бизнес-драйвера для принятия точных и разумных решений. Машинное обучение, как часть искусственного интеллекта, направлено на предоставление знаний компьютерам с помощью данных и наблюдений.

Кроме того, машинное обучение позволяет системам учиться и совершенствоваться на основе прошлых инцидентов, а не на программировании для этого. В процессе обучения машины проверяют всю доступную информацию, чтобы определить закономерности, а затем применяют их для прогнозирования будущих результатов. Хотя такие процессы требуют значительных инвестиций, машины в конце концов дают более быстрые и точные результаты, чем люди. Таким образом, ML очень полезен для обработки больших объёмов данных.

Заключение

В ближайшие годы прогнозная аналитика станет важным инструментом, позволяющим компаниям опережать конкурентов. Будет ли аналитика прибылью или убытком, во многом зависит от качества данных. Для защиты своей ценной информации организациям важно разработать надёжную стратегию работы с данными.

В целом качество данных определяется стратегией обработки данных, и машинное обучение играет решающую роль в подготовке данных для следующего этапа. Существует высокая точка пересечения между машинным обучением и наукой о данных, где инструменты машинного обучения помогают анализировать данные, делать прогнозы и учиться обеспечивать точный прогнозный интеллект.

Подводя итог, можно сказать, что наука о данных и машинное обучение имеют большой потенциал для вывода всех ваших бизнес-инициатив на новый уровень. С помощью этих современных технологий компании становятся более эффективными в мониторинге своих процессов, прогнозировании результатов и реализации стратегий на основе данных.