【科普】一文把資料科學、人工智能與機器學習講清楚

目錄

• 什麼是資料科學？
• 什麼是人工智能？
• 什麼是機器學習？
• 資料科學、人工智能、機器學習的關系
• 資料科學、人工智能、機器學習的差別
• 資料科學、人工智能、機器學習工作

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盡管"資料科學"、人工智能 （AI） 和機器學習屬于同一領域，彼此互相聯系，但是它們也有特定的應用背景和意義。它們有時也會有重疊，但基本上它們都有自己的特定的用途。

什麼是資料科學？

資料科學是指與資料系統和資料處理有關的研究領域，它旨在維護資料并從中推導出資料蘊含的意義。資料科學家将工具、應用、理論和算法結合在一起來了解資料。由于現在全球各個組織或系統都在生成指數級的資料量，是以很難監視和存儲這些資料。資料科學側重于資料模組化和資料倉庫，以跟蹤不斷增長的資料，通過資料科學軟體提取資訊來指導業務并實作特定目标。

資料科學範圍

資料科學直接影響的領域之一是商業智能。資料科學家主要處理大資料，以分析模式、趨勢等。編寫資料分析報告，以幫助之後的推理。商業智能專家會接手資料科學家的工作——– 使用資料分析報告了解任何特定業務的資料趨勢，并根據這些資訊進行預測并制定行動方案。另外一個與資料科學和商業智能相關的領域 —— 業務分析師。業務分析師将兩者結合一點，以幫助公司做出基于資料驅動的決策。資料科學家根據不同的要求分析曆史資料，采用不同的形式，如：

• 預測性因果分析：資料科學家使用此模型來預測業務。預測模型以度量方式展示各種決策的結果。對于試圖了解新業務的企業來說，這可能是一種有效的模式。
• 規範分析：這種分析通過預測最有可能成功的行為，幫助企業設定商業目标。規範性分析使用預測模型進行推理，并通過給出實作這些目标的最佳方式來幫助企業。

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資料科學大量地使用面向資料的技術，包括SQL、Python、R和 Hadoop 等。并且它還廣泛使用統計分析、資料可視化、分布式體系結構等從資料集中提取資訊。

資料科學家是能夠熟練運用專業技能的人士，他們的專業知識使他們能夠在資料科學項目的任何階段快速轉換角色。他們可以使用 AI 和機器學習等技術輕松地工作。事實上，資料科學家需要機器學習技能來實作特定要求，例如：

• 用于預測的機器學習：資料科學家使用機器學習算法來研究資料，以便做出有價值的預測。也稱為監督學習，這些模型可以為企業提出最有效的行動方案。
• 用于模式發現的機器學習：通過機器學習發現一些商業模式，這對于企業非常有用。這基本上屬于無監督的學習，沒有預先決定的參數。模式發現最常用的算法是聚類。

什麼是人工智能？

AI，是一個相當“黑客化”的技術術語，在流行文化中經常講其與未來的機器人或者以機器為主的世界聯系在一起。然而，在現實中，人工智能遠非如此。簡單地說，人工智能旨在通過複現人類智能，使得機器能夠進行推理。

由于 AI 的主要目标是用經驗知識訓練機器，是以提供正确的經驗資訊和自我校正至關重要。AI 專家依靠深度學習和自然語言處理來幫助機器識别模式和推理。

人工智能的範圍

• AI 自動化：您可以通過建立可靠系統，讓AI自動執行重複的、繁雜的任務。
• 智能産品：人工智能可以将傳統産品轉化為智能商品。對話平台、機器人和其他AI技術使得科技不斷進步。
• 漸進式學習：AI 算法可以訓練機器執行任何所需的功能。算法主要包含預測器和分類器。
• 分析資料：由于機器從我們提供的資料集中學習，分析和收集正确的資料集就變得非常重要。而神經網絡使得訓練變得更加容易。

什麼是機器學習？

機器學習是指系統可以從經驗中自動學習和改進，它是人工智能的一部分。AI 的這一特殊分支旨在研發獨立的學習技術，進而不必特意去程式設計來實作這些技術。

機器學習包括觀測和研究資料或經驗，以确定模式并建立推理系統。機器學習包括：

• 有監督機器學習：此模型使用曆史資料來了解行為并建立對未來的預測。這種學習算法可以分析任何給定的訓練資料集，以推理出有效的輸出。監督學習的參數對于結果至關重要。
• 無監督機器學習：這種類型的 ML 算法不使用任何分類或标簽參數。它側重于從未标記的資料中發現隐藏結構，以幫助系統推斷出正确的分布函數。無監督學習算法既可使用生成學習模型，也可以使用基于檢索的方法。
• 半監督機器學習：此模型結合了有監督和無監督學習，但卻和它們都不同。它的工作原理是使用标記和未标記的資料來提高學習的準确性。當标簽資料成本高昂時，半監督學習可能是一種經濟高效的解決方案。

• 強化機器學習：這種學習不使用任何訓練資料，而是從經驗中來學習。不斷地試驗和錯誤導緻強化學習的回報周期比較長。

  機器學習通過分析海量資料集提供準确的結果。将 AI 技術應用于 ML 系統可以更有效地處理資料和資訊。

資料科學、人工智能與機器學習的關系

人工智能，就像資料科學一樣，也是一個應用廣泛的領域，它旨在通過機器複現人類的智能。人工智能中可以用行動、計劃、感覺、回報來描述。

感覺> 計劃> 行動 > 感覺回報。資料科學中使用此模式或這樣的循環來解決特定問題。例如，在第一步感覺中，資料科學家嘗試在資料的幫助下識别模式。同樣地，計劃包括：

• 尋找所有可能的解決方案

• 在所有解決方案中尋找最佳解決方案

  資料科學創造了一個系統，将上述要素互相關聯，幫助企業向前發展。

  盡管可以通過将機器學習作為獨立主題來解釋，但更好的還是在某種背景中去了解它。簡而言之，機器學習是連接配接資料科學和 AI 的紐帶。這是因為機器學習是從資料中不斷學習的過程。是以，AI 是幫助資料科學獲得結果和解決用于特定問題的方案的工具。機器學習有助于實作這一目标。谷歌的搜尋引擎就是一個真實的例子。

• 谷歌的搜尋引擎是資料科學的産物
• 它使用預測分析（AI系統）向使用者提供智能結果
• 例如，如果一個人在谷歌的搜尋引擎上鍵入"紐約最好的夾克"，那麼 AI 會通過機器學習收集此資訊

• 現在，一旦此人在搜尋欄中輸入"最佳購買地點"，AI 就會開始，并且通過預測分析将句子描述為"在紐約購買夾克的最佳地點"，這可能是使用者最想要的搜尋結果。

  人工智能、機器學習、深度學習的關系

  是以确切地說，資料科學涵蓋 AI，包括機器學習。然而，機器學習有另一個子技術 ——深度學習。

  深度學習是機器學習的一種形式，其不同之處在深度學習使用了神經網絡這一仿生技術：當我們看到資料時，資料會刺激大腦中的神經元，神經元的層次結構會識别有用的模式。

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資料科學、人工智能與機器學習的差別

資料科學和商業分析的差別

資料科學、人工智能和機器學習工作

資料科學、人工智能和機器學習都是高收入行業。然而，這三個領域并不是互相排斥的。這些領域所需的專業技能通常會互相重疊。

資料科學崗位需求（如資料分析師、資料科學工程師和資料科學家）在相當長的一段時間内呈上升趨勢。這些工作不僅提供了高薪，而且有很大的上升空間。

資料科學的技能要求

• 程式設計知識
• 資料可視化和報告
• 統計分析和數學
• 風險分析
• 機器學習技術

• 資料倉儲和結構

  無論是報表制作還是将這些報告拆分給其他人，這一領域的工作并不僅限于程式設計或資料挖掘。資料科學專家是連接配接技術部門和營運部門之間的橋梁，除了技術要求之外，優秀的人際交往能力也是至關重要的。

  同樣，人工智能和機器學習正在從市場上吸收大量人才。機器學習工程師、人工智能架構師、人工智能研究專家等都屬于此領域。

  AI-ML 所需的技術和技能

• 精通程式設計語言，如Python、C++、Java
• 資料模組化和評估
• 機率和統計
• 分布式計算
• 機器學習算法

如您所見，兩個領域的技能集要求重疊。在大多數情況下，資料科學和AI-ML 除了各自的專業外，還要有其他領域的基本知識。

盡管資料科學、人工智能和機器學習互相重疊，但它們的具體功能也不同，并且有各自的應用領域。資料科學市場不斷地壯大，為這一領域的專家創造了機會。

掌握這些領域的任何技能都會使你的事業領先一步。探索人工智能的事業 .

deephub翻譯組：zhangzc

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