새로운 상품, 서비스, 인프라 시스템 및 기타 사물의 생성을 강화하기 위한 데이터 사용은 데이터 과학 및 머신 러닝 분야에서 다루는 주제입니다. 둘 다 명예롭고 높은 급여를 받는 직업 가능성과 동일합니다 시장검증.
정사각형과 직사각형의 관계와 비슷하지만 그 반대는 아닙니다. 데이터 과학은 확장된 직사각형인 반면 머신 러닝 개발 서비스는 홀로 서 있는 정사각형입니다. 그들은 직업에서 두 가지를 모두 정기적으로 사용하며 거의 모든 기업이 빠르게 받아들이고 있습니다.
데이터 과학이란 무엇인가?
사실에서 가치를 추출하기 위해 통계, 과학 기술, 인공 지능(AI), 데이터 분석을 포함한 다양한 분야를 결합합니다. 데이터 과학자는 웹, 휴대전화, 소비자, 센서 및 기타 소스의 수치를 분석하여 실행에 옮길 수 있는 통찰력을 생성하는 다양한 기술을 가진 사람들입니다.
데이터 정리, 집계 및 수정은 모두 복잡한 분석을 수행하는 프로세스를 설명하는 데 사용되는 용어입니다. 그런 다음 분석 소프트웨어와 과학자가 정보를 검토하여 추세를 파악하고 기업 임원이 정보에 입각한 선택을 할 수 있도록 도울 수 있습니다.
데이터 과학 서비스는 모든 시장에서 인기를 얻고 있으며 현재 모든 제품의 운영 및 생성에 필수적입니다. 그 결과 과학자에 대한 수요가 더 커졌는데, 과학자들은 어려운 문제를 관리하고 답을 제공해야 하기 때문입니다.
머신러닝이란?
컴퓨터 과학의 “머신 러닝”이라는 주제 영역은 컴퓨터가 단계별로 명확하게 학습할 필요 없이 스스로 문제를 해결하도록 교육하는 방법을 살펴봅니다. 이 분야에는 여러 가지 전략이 있으며, 종종 지도 학습, 비지도 학습 및 강화 학습 기술로 나뉩니다. 이러한 ML 클래스 각각에는 장단점이 있습니다. 사실에 대한 알고리즘을 사용하여 학습이 가능합니다. 이러한 ML 그룹은 각각 다른 알고리즘을 사용합니다. 프로세스를 수행하기 위한 알고리즘을 머신 러닝 알고리즘이라고 합니다. 패턴을 식별하고 이를 통해 “학습”하기 위해 파일에서 실행됩니다.
그러나 신경망은 현재 가장 많이 사용되는 머신 러닝 방법입니다. 이러한 공식은 실제 인간의 뇌가 작동하는 방식을 모방하는 것을 목표로 합니다. 방대한 양의 파일을 분석하고 패턴과 규칙을 도출할 수 있는 능력이 있습니다. 다양한 신경망 아키텍처는 다양한 작업을 완료하는 데 더 효과적입니다.
알고리즘을 효과적으로 설치하고, 성능을 모니터링하고, 개선된 트레이닝 설정을 만드는 방법을 설명하는 과학 분야가 필요합니다. 머신 러닝 연구는 특정 데이터 세트에 적합할 뿐만 아니라 다른 데이터 세트와도 작동하는 모델을 구축하는 방법에 초점을 맞춥니다. 재현 가능한 출력을 갖춘 고품질 모델은 머신 러닝의 주요 결과입니다.