정사각형과 직사각형의 관계와 비슷하지만 그 반대는 아닙니다. 데이터 과학은 확장된 직사각형인 반면, 기계 학습 개발 서비스는 독립된 정사각형입니다. 직업상 그들은 정기적으로 두 가지를 모두 사용하며 거의 모든 기업에서 이를 신속하게 수용하고 있습니다.
데이터 과학이란 무엇입니까?
사실에서 가치를 추출하기 위해 통계, 과학기술, 인공지능(AI), 데이터 분석 등 다양한 분야를 결합한다. 데이터 과학자는 웹, 휴대폰, 소비자, 센서 및 기타 소스의 수치를 분석하여 실행 가능한 통찰력을 생성하는 다양한 기술을 갖춘 사람들입니다.
데이터 정리, 집계 및 수정은 모두 복잡한 분석을 수행하는 프로세스를 설명하는 데 사용되는 용어입니다. 그런 다음 분석 소프트웨어와 과학자가 정보를 조사하여 추세를 파악하고 기업 경영진이 정보에 입각한 선택을 내리는 데 도움을 줄 수 있습니다.
데이터 과학 서비스는 모든 시장에서 인기가 높아지고 있으며 현재 모든 제품의 운영 및 생성에 필수적입니다. 결과적으로, 과학자들은 어려운 문제에 대한 답변을 관리하고 제공할 책임이 있기 때문에 과학자에 대한 필요성이 더 커졌습니다.
머신러닝이란 무엇인가요?
컴퓨터 과학의 “머신 러닝” 주제 영역에서는 단계별로 명시적으로 가르칠 필요 없이 컴퓨터가 스스로 문제를 해결하도록 교육하는 방법을 검토합니다. 이 분야에는 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습 기술로 구분되는 다양한 전략이 있습니다. 이러한 각 ML 클래스에는 장점과 단점이 있습니다. 사실에 대한 알고리즘을 사용하여 학습이 가능합니다. 이러한 각 ML 그룹은 서로 다른 알고리즘을 사용합니다. 프로세스를 수행하기 위한 알고리즘을 기계 학습 알고리즘이라고 합니다. 패턴을 식별하고 패턴으로부터 “학습”하기 위해 파일에서 실행됩니다.
그러나 신경망은 현재 가장 많이 사용되는 기계 학습 방법입니다. 이 공식은 실제 인간의 두뇌가 작동하는 방식을 모방하는 것을 목표로 합니다. 그들은 방대한 양의 파일을 분석하고 패턴과 규칙을 도출할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다. 다양한 신경망 아키텍처는 다양한 작업을 완료하는 데 더 효과적입니다.