机器学习与数据科学的主要区别
机器学习(ML)和数据科学是与人工智能(AI)领域相关的两个独立概念。这两个概念都依赖数据来改进产品、服务、系统、决策流程等等。在我们当前的数据驱动世界中，机器学习和数据科学也备受追捧。
机器学习和数据科学都被数据科学家在他们的工作领域中使用，并且它们几乎被每个行业所采用。对于希望涉足这些领域的任何人，或希望在其组织中采用人工智能驱动方法的任何业务领导者，理解这两个概念至关重要。
什么是机器学习？
机器学习通常与人工智能互换使用，但这是不正确的。它是一种独立的技术和人工智能的分支，依靠算法来提取数据和预测未来趋势。使用模型编程的软件可以帮助工程师进行统计分析等技术，以帮助更好地理解数据集中的模式。
机器学习使机器能够在没有明确编程的情况下进行学习，这就是为什么主要公司和社交媒体平台（如Facebook、Twitter、Instagram和YouTube）使用它来预测兴趣并推荐服务、产品等。
作为一组工具和概念，机器学习是数据科学的一部分。话虽如此，它的影响力远远超出了该领域。数据科学家通常依靠机器学习来快速收集信息并改进趋势分析。
对于机器学习工程师，这些专业人员需要广泛的技能，例如：
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对统计和概率的深刻理解
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计算机科学专业知识
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软件工程和系统设计
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编程知识
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数据建模与分析
什么是数据科学？
数据科学是研究数据以及如何使用一系列方法、算法、工具和系统从中提取意义的学科。所有这些都使专家能够从结构化和非结构化数据中提取见解。数据科学家通常负责研究组织存储库中的大量数据，这些研究通常涉及内容问题以及公司如何利用数据。
通过研究结构化或非结构化数据，数据科学家可以提取有关业务或营销模式的宝贵见解，从而使企业能够比竞争对手表现得更好。
数据科学家将他们的知识应用于企业、政府和其他各种机构，以增加利润、创新产品并建立更好的基础设施和公共系统。
由于智能手机的普及和日常生活许多部分的数字化，数据科学领域得到了极大的发展，这为我们提供了难以置信的数据量。数据科学也受到摩尔定律的影响，该定律指的是随着时间的推移计算能力显着增加，而相对成本降低，从而导致廉价计算能力的大规模可用性。数据科学将这两项创新联系在一起，通过组合这些组件，数据科学家可以从数据中提取比以往更多的洞察力。
数据科学领域的专业人员还需要大量的编程和数据分析技能，例如：
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对Python等编程语言有深入的了解
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能够处理大量结构化和非结构化数据
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数学、统计学、概率
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数据可视化
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业务数据分析和处理
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机器学习算法和模型
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沟通与团队协作
机器学习与数据科学之间的差异
在定义了每个概念之后，重要的是要注意机器学习和数据科学之间的主要区别。像这样的概念，以及人工智能和深度学习等其他概念，有时会让人感到困惑和容易混淆。
数据科学专注于研究数据以及如何从中提取意义，而机器学习则涉及理解和构建使用数据来提高性能和预测的方法。
另一种说法是，数据科学领域决定了将数据转化为洞察力所需的流程、系统和工具，然后这些洞察力可以应用于不同的行业。机器学习是人工智能的一个领域，它使机器能够通过统计模型和算法实现类人的学习和适应能力。
尽管这是两个独立的概念，但也有一些重叠。机器学习实际上是数据科学的一部分，算法基于数据科学提供的数据进行训练。它们都包括一些相同的技能，如数学、统计、概率和编程。
数据科学和机器学习的挑战
数据科学和机器学习都提出了各自的挑战，这也有助于区分这两个概念。
机器学习的主要挑战包括数据集中缺乏数据或多样性，这使得难以提取有价值的见解。如果没有可用数据，机器就无法学习，而缺少数据集会使理解模式变得更加困难。机器学习的另一个挑战是，当没有变化或变化很少时，算法不太可能提取信息。
谈到数据科学，它的主要挑战包括需要各种各样的信息和数据来进行准确分析。另一个原因是，数据科学的结果有时并没有被企业的决策者有效地使用，而且这个概念很难向团队解释。它还提出了各种隐私和道德问题。
每个概念的应用
虽然数据科学和机器学习在应用方面有一些重叠，但我们可以分解每一个。
以下是数据科学应用的一些示例：
- 互联网搜索：谷歌搜索依靠数据科学在几分之一秒内搜索特定结果。
- 推荐系统：数据科学是创建推荐系统的关键。
- 图像/语音识别：Siri和Alexa等语音识别系统依赖于数据科学，图像识别系统也是如此。
- 游戏：游戏世界使用数据科学技术来增强游戏体验。
以下是机器学习的一些示例应用：
- 金融：机器学习在整个金融行业广泛使用，银行依靠它来识别数据中的模式并防止欺诈。
- 自动化：机器学习有助于自动化各个行业的任务，例如制造工厂中的机器人。
- 政府：机器学习不仅仅用于私营部门。政府组织使用它来管理公共安全和公用事业。
- 医疗保健：机器学习正在以多种方式颠覆医疗保健行业。它是最早采用机器学习和图像检测的行业之一。
