Hướng dẫn cho người mới bắt đầu hiểu về khoa học dữ liệu và học máy

Chúng ta đang trên bờ vực của một cuộc cách mạng công nghệ lớn khi chúng ta dần chuyển từ cuộc cách mạng công nghiệp đầu tiên chạy bằng nước và hơi nước sang cuộc cách mạng công nghiệp lần thứ tư do trí tuệ nhân tạo hỗ trợ. Các lý thuyết ủng hộ khoa học dữ liệu và học máy đã tồn tại hàng trăm năm. Đã từng có những thời điểm mà các máy tính sơ khai sẽ mất gần như mãi mãi để tính toán một tỷ phép tính. Không ai dám nghĩ đến trí tuệ nhân tạo hoặc công nghệ liên quan. Tất cả là nhờ học máy và khoa học dữ liệu, giờ đây chúng ta có thể tính toán dữ liệu với công suất 5 tỷ phép tính mỗi giây.

Khoa học dữ liệu và học máy là một trong những ngành phổ biến nhất đánh giá và phân tích dữ liệu lớn cho các mục đích có lợi. Bất cứ khi nào dữ liệu lớn hoặc dữ liệu nói chung được đề cập, tâm trí của chúng ta sẽ chuyển ngay sang khoa học dữ liệu và học máy. Mặc dù cả hai ngành đều khác biệt đáng kể, nhưng chúng có mối quan hệ cộng sinh và độc đáo. Bài viết này sẽ giải thích chi tiết các khái niệm về khoa học dữ liệu và học máy, mối quan hệ đặc biệt của chúng và các ví dụ thực tế.

Liên quan: Khoa học dữ liệu có thể giúp bạn phát triển doanh nghiệp nhanh hơn như thế nào

Khoa học dữ liệu

Như đã đề cập ở trên, thế giới của chúng ta sắp bị dữ liệu tràn ngập. Dữ liệu đang nhanh chóng trở nên quá tải và tẻ nhạt để quản lý. Hàng tấn dữ liệu đang được tạo ra mỗi giây. Sự ra đời của internet càng đẩy sự phát triển này đến bờ vực. Ở mọi nơi bạn đến, dữ liệu của bạn đang được thu thập một cách có chủ ý và không chủ ý — từ những cử chỉ đơn giản như mở cửa thông qua tự động hóa cảm biến vân tay cho đến mua hàng tạp hóa từ cửa hàng tạp hóa.

Khoa học dữ liệu là nghiên cứu về dữ liệu và các quy trình liên quan đến trích xuất và phân tích dữ liệu để giải quyết vấn đề và dự đoán xu hướng trong tương lai. Khoa học dữ liệu là một ngành rộng được kết nối với các lĩnh vực khác, chẳng hạn như học máy, phân tích dữ liệu, khai thác dữ liệu, trực quan hóa, nhận dạng mẫu và điện toán thần kinh, v.v.

Các nhà khoa học dữ liệu điều tra, phân tích, suy luận và trình bày dữ liệu để giải quyết các vấn đề kinh doanh liên quan đến công nghệ. Khoa học về dữ liệu rút ra các suy luận, diễn giải và kết luận từ dữ liệu có thể được sử dụng để đưa ra quyết định sáng suốt. Khoa học này được xây dựng trên các nguyên tắc cơ bản như thống kê, toán học và xác suất. Nói chung, khoa học dữ liệu hoạt động để hiểu dữ liệu và diễn giải nó.

học máy

Máy học nghiên cứu dữ liệu theo thời gian để tạo ra các mô hình dự đoán có thể phân biệt xu hướng và giải quyết vấn đề mà không cần sự can thiệp của con người. Học máy là một tập hợp con của khoa học dữ liệu. Thông qua các thuật toán và công cụ phát triển, các kỹ sư máy học xây dựng các hệ thống chuyên gia có thể được dạy để hoạt động độc lập mà không cần sự can thiệp của con người. Điều này đạt được thông qua một loạt các phương pháp thuật toán được chia thành bốn loại: học có giám sát, không giám sát, bán giám sát và học tăng cường.

Các kỹ sư máy học nghiên cứu dữ liệu lớn để mô phỏng máy móc hành xử và suy nghĩ giống như con người. Máy học sử dụng các nguyên tắc cơ bản như kỹ năng kiến ​​thức lập trình vững chắc về ngôn ngữ, như python và R, cũng như toán học và xử lý dữ liệu. Học máy mở rộng trên dữ liệu; máy móc dựa vào thông tin đầu vào này để có được kiến ​​thức và hiểu biết, đồng thời cũng để hành động độc lập với thông tin của con người sau khi mô phỏng hoàn chỉnh. Thông qua học máy, các hệ thống thông minh nhân tạo tiếp tục phát triển về số lượng khi các tác nhân thông minh hơn đang được phát triển.

Liên quan: 3 cách học máy có thể giúp các doanh nhân

Mối quan hệ giữa khoa học dữ liệu và học máy

Mối quan hệ giữa khoa học dữ liệu và học máy là mối quan hệ cộng sinh. Họ làm việc tay trong tay. Dữ liệu là cầu nối lớn giữa hai lĩnh vực, vì cả hai ngành đều sử dụng dữ liệu để giải quyết vấn đề và dự đoán nâng cao.

Học máy là một công cụ phát triển cho khoa học dữ liệu. Các nhà khoa học dữ liệu nghiên cứu, đánh giá và giải thích dữ liệu lớn, trong khi các kỹ sư máy học, mặt khác, xây dựng các mô hình mô phỏng và dự đoán sử dụng dữ liệu được giải mã để giải quyết các vấn đề tiếp theo – ví dụ như các công ty cá cược.

Các công ty này sử dụng khoa học dữ liệu để nghiên cứu và giải thích hàng tấn dữ liệu từ các trận bóng đá trong nhiều thập kỷ. Họ quan sát điểm mạnh của mỗi câu lạc bộ, kỹ năng và tính nhất quán của các cầu thủ. Dữ liệu này sau đó được sử dụng để xây dựng các giải pháp thuật toán và mô hình dự đoán kết quả của những trò chơi này ngay cả trước khi chúng được chơi. Tỷ lệ cược và xác suất xảy ra được tính đến cả việc người chơi ghi điểm trong các trò chơi này và số lần bắn có thể bắn. Bạn cũng có thể dự đoán cầu thủ nào sẽ ra sân toàn thời gian và cầu thủ nào sẽ vào sân thay người. Một ví dụ tuyệt vời khác về mối quan hệ cộng sinh giữa khoa học dữ liệu và học máy là xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Dữ liệu từ các nguồn gốc và nền văn hóa khác nhau đã được thu thập và nghiên cứu bởi các nhà khoa học dữ liệu. Các kỹ sư máy học dữ liệu đã sử dụng dữ liệu này để phát triển các tác nhân thông minh như Alexa và Siri.

Bạn không thể nghĩ đến dữ liệu nếu không nghĩ đến khoa học dữ liệu và học máy. Chúng thực hiện các hoạt động cụ thể nhưng đan xen chặt chẽ với nhau. Một cái chỉ hoàn chỉnh với cái kia. Có, bạn có thể thực hiện một số hoạt động phân tích dữ liệu trong khoa học dữ liệu, nhưng bạn chỉ có thể sử dụng đầy đủ dữ liệu đó bằng máy học.

Mặt khác, học máy được cho là dựa trên việc xây dựng các mô hình với dữ liệu này thay vì diễn giải nó, điều này chỉ có thể xảy ra với dữ liệu lớn. Cả hai ngành đều làm việc với dữ liệu và giải quyết các vấn đề với dữ liệu. Các nhà khoa học dữ liệu tạo và làm sạch những dữ liệu này, phân tích chúng và sử dụng chúng để giải quyết vấn đề, tùy theo chủ đề. Ngược lại, các chuyên gia máy học nghiên cứu những dữ liệu này theo thời gian và xây dựng một mô hình dự đoán bằng thuật toán sử dụng những dữ liệu này để bắt chước suy nghĩ của con người, giải quyết các vấn đề nâng cao và dự đoán xu hướng trong tương lai.

Nếu tôi có thể thêm một ẩn ý, ​​một nhà khoa học dữ liệu sẽ là đồng nghiệp cấp cao của một kỹ sư máy học. Điều này là do khoa học dữ liệu bao trùm hơn và đan xen với các khía cạnh khác nhau của công nghệ. Một kỹ sư máy học sẽ báo cáo với một nhà khoa học dữ liệu vì họ có mô hình diễn giải về những gì kỹ sư máy học muốn xây dựng. Nhà khoa học dữ liệu có một cái nhìn tương lai về những gì mô hình dự đoán nên làm, do đó, một cách tự nhiên, kỹ sư máy học nên báo cáo để có một bức tranh rõ ràng hơn và sự liên kết của mô hình với toàn bộ mục tiêu kinh doanh là xây dựng mô hình.

Đã thấy mối quan hệ độc đáo và cộng sinh giữa khoa học dữ liệu và học máy, chúng ta hãy xem xét một số tình huống sử dụng của các nguyên tắc quyền lực này.

Liên quan: Dữ liệu lớn kết hợp với học máy giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định thông minh hơn nhiều

Các trường hợp sử dụng cho khoa học dữ liệu

Khoa học dữ liệu có thể được sử dụng trong kinh doanh cho các mục đích có lợi khác nhau. Một số trong số họ được đánh dấu dưới đây:

1. Phân tích dữ liệu đơn giản với Excel (ví dụ: tạo cụm, thu thập và tổ chức dữ liệu thành dữ liệu có cấu trúc và dữ liệu phi cấu trúc).

2. Phân tích nguyên nhân gốc rễ. Một số tổ chức áp dụng khoa học dữ liệu để phân tích và giải quyết nguyên nhân gốc rễ. Điều này được thực hiện bằng cách điều tra tất cả dữ liệu đã thu thập về chủ đề và truy tìm gốc rễ của vấn đề thông qua các mô hình/thuật toán phân tích dữ liệu khác nhau như phân loại, cây nhị phân và phân cụm.

3. Dự đoán xu hướng tương lai bằng cách nghiên cứu và giải thích dữ liệu lớn

4. Thiết kế và cung cấp các giải pháp kinh doanh tập trung vào người dùng/khách hàng

5. Quản lý và phát triển sản phẩm lấy người dùng làm trung tâm

6. Ra quyết định và suy luận của chuyên gia

7. Xây dựng và phát triển mô hình kinh doanh chiến lược

Các trường hợp sử dụng cho máy học

Học máy là lực đẩy đằng sau trí tuệ nhân tạo. Nổi bật dưới đây là một số tình huống sử dụng cho máy học:

1. Thiết kế và chế tạo robot

2. Thiết kế và triển khai xử lý ngôn ngữ tự nhiên

3. Thiết kế và xây dựng cơ sở dữ liệu tri thức chuyên gia và công cụ suy luận

4. Cấu trúc của các mô hình dự đoán để giải quyết vấn đề

5. Mô phỏng và xây dựng các tác nhân thông minh nhân tạo (ví dụ: máy nhận dạng khuôn mặt và máy phát hiện nói dối).

Các nhà khoa học dữ liệu và chuyên gia máy học đang sử dụng rất nhiều dữ liệu được tạo ra hàng ngày để đưa thế giới của chúng ta nhanh chóng bước vào thời đại máy móc. Đây là thời đại mà máy móc có thể thông minh như con người hoặc thậm chí thông minh hơn con người — thời điểm mà các thiết bị đã phát triển vượt ra ngoài mọi nguyên tắc khoa học. Trong khi một số người tin rằng thời gian gần hơn nhiều so với xa hơn, thì nó đã gần đến rồi. Nói chung, khoa học dữ liệu và máy học là hai bánh trước đang đưa chúng ta hướng tới điểm kỳ dị trong công nghệ.