数据科学与机器学习和人工智能：差异解释

虽然数据科学、人工智能（AI）和机器学习这些术语属于同一领域并且相互关联，但它们具有特定的应用和含义。这些领域可能偶尔会有重叠，但这三个术语中的每一个都有独特的用途。

什么是数据科学？

您一定想知道，“什么是数据科学？数据科学是关于数据系统和流程的广泛研究领域，旨在维护数据集并从中获取意义。数据科学家使用工具、应用程序、原则和算法来理解随机数据集群。由于几乎所有类型的组织在全球范围内都会生成指数级数据，因此监控和存储这些数据变得困难。数据科学专注于数据建模和仓储，以跟踪不断增长的数据集。通过数据科学应用程序提取的信息用于指导业务流程和实现组织目标。

数据科学的范围

数据科学直接影响的领域之一是商业智能。话虽如此，这些角色中的每一个都有特定的功能。数据科学家主要处理大量数据来分析模式、趋势等。这些分析应用程序制定报告，最终有助于得出推论。商业智能专家接手数据科学家的出发点-使用数据科学报告来了解任何特定业务领域的数据趋势，并根据这些推论提出业务预测和行动方案。有趣的是，相关领域也使用数据科学、数据分析和商业智能应用程序-BusinessAnalyst。业务分析师档案将两者结合起来，以帮助公司做出数据驱动的决策。

数据科学家通过应用不同的格式根据各种要求分析历史数据，即：

• 预测性因果分析：数据科学家使用此模型来得出业务预测。预测模型以可衡量的方式展示各种业务作的结果。对于试图了解任何新业务举措未来的企业来说，这可能是一个有效的模型。

• 规范性分析：这种分析通过规定最有可能成功的行动来帮助企业设定目标。规范性分析使用预测模型中的推论，并通过建议实现这些目标的最佳方法来帮助企业。

数据科学使用许多面向数据的技术，包括SQL、Python、R、Hadoop等。但是，它还广泛使用统计分析、数据可视化、分布式架构等来从数据集中提取意义。

数据科学家是技术娴熟的专业人员，他们的专业知识使他们能够在数据科学项目生命周期的任何阶段快速切换角色。他们可以同样轻松地使用人工智能和机器学习，数据科学家需要机器学习技能来满足特定要求，例如：

用于预测报告的机器学习：数据科学家使用机器学习算法来研究交易数据，以做出有价值的预测。该模型也称为监督学习，可以实施该模型来为任何公司建议最有效的行动方案。

用于模式发现的机器学习：模式发现对于企业在各种数据报告中设置参数至关重要，而实现这一目标的方法是通过机器学习。这是无监督学习，没有预先确定的参数。用于模式发现的最流行的算法是聚类。

数据科学技能

一些数据科学技能包括：

编程：R，Python，SQL，SAS，MATLAB，STATA

数据整理：清洗、处理和探索数据

数据可视化：创建图形和图表以可视化数据

数据分析：对数据进行统计分析

机器学习：构建算法以从数据中学习

什么是人工智能？

AI是一个在我们的流行文化中经常使用的相当陈词滥调的技术术语，它只与未来主义的机器人和机器主导的世界联系在一起。然而，实际上，人工智能远非如此。

简而言之，人工智能旨在通过复制人类智能使机器能够执行推理。由于AI过程的主要目标是从经验中传授机器，因此提供正确的信息和自我纠正至关重要。AI专家依靠深度学习和自然语言处理来帮助机器识别模式和推理。

人工智能的范围

使用AI可以轻松实现自动化：AI允许您通过设置运行频繁应用                            可靠系统来自动执行重复的高容量任务。

智能产品：AI可以将传统产品变成光明的商品。当与对话平台、机器人和其他智能机器配对时，AI应用程序可以改进技术。

渐进式学习：AI算法可以训练机器执行任何所需的功能。                算法用作预测器和分类器。

分析数据：由于机器从我们提供的数据中学习，因此分析和识别正确的数据集变得非常重要。神经网络使训练机器变得更加容易。

人工智能技能

一些人工智能技能包括：

• 数据分析

• 模式识别

• 机器学习

• 自然语言处理

• 机器人

• 预测建模

• 计算机视觉

• 专家系统

• 神经网络

什么是机器学习？

机器学习是人工智能的一个子部分，机器的意思是系统可以自动从经验中学习和改进。人工智能的这一特殊分支旨在为机器配备独立的学习技术，这样它们就不必进行编程。这就是AI 和机器学习之间的区别。

机器学习涉及观察和研究数据或经验，以识别模式并根据结果建立推理系统。机器学习的各个组成部分包括：

监督式机器学习： 此模型使用历史数据来了解行为并制定未来预测。此学习算法分析任何训练数据集，以得出可应用于输出值的推论。监督学习参数对于映射输入-输出对至关重要。

无监督机器学习： 这种ML 算法不使用分类或标记的参数，专注于从未标记的数据中发现隐藏的结构，以帮助系统正确推断函数。具有无监督学习的算法可以同时使用生成式学习模型和基于检索的方法。

半监督机器学习：该模型结合了监督学习和无监督学习元素，但它们都不存在。它的工作原理是同时使用标记和未标记的数据来提高学习准确性。当标记数据成本高昂时，半监督学习可能是一种经济高效的解决方案。

强化机器学习：这种学习不使用任何答案键来指导任何函数的执行。缺乏训练数据导致从经验中学习，而试错的过程最终会带来长期的回报。

机器学习提供通过分析海量数据集得出的准确结果。将AI 认知技术应用于 ML 系统可以有效地处理数据和信息。但是，数据科学与机器学习以及 AI 与 ML 之间的关键区别是什么？

机器学习技能

一些机器学习技能包括：

• 能够识别数据中的模式

• 能够构建模型进行预测

• 能够调整模型参数以优化性能

• 能够评估模型的准确性

• 能够处理大型数据集

AI 和机器学习之间的区别

DS 和ML之间的区别

数据科学、人工智能和机器学习之间的关系

人工智能和数据科学是一个广泛的应用领域、系统等，旨在通过机器复制人类智能。人工智能表示感知的行动计划反馈。

感知

数据科学的感知>规划>行动>反馈使用此模式或循环的不同部分来解决特定问题。例如，在第一步，即感知，数据科学家试图在数据的帮助下识别模式。同样，下一步，即规划，有两个方面：

• 寻找所有可能的解决方案

•在所有解决方案中找到最佳解决方案

数据科学创建了一个将上述几点相互关联的系统，并帮助企业向前发展。

虽然可以通过将机器学习作为一个独立的主题来解释机器学习，但最好在其环境（即使用它的系统）的上下文中理解它。

简而言之，机器学习是连接数据科学和AI 的纽带。那是因为这是随着时间的推移从数据中学习的过程。因此，AI 是帮助数据科学获得特定问题的结果和解决方案的工具。然而，机器学习有助于实现该目标。一个真实的例子是 Google 的搜索引擎。

Google 的搜索引擎是数据科学的产物

它使用人工智能使用的预测分析系统向用户提供智能结果

例如，如果一个人在Google 的搜索引擎上输入“纽约最好的夹克”，那么 AI 会通过机器学习收集这些信息

现在，一旦这个人在搜索工具中写下这两个词“最佳购买地点”，AI 就会启动，并通过预测分析完成句子 “在纽约买夹克的最佳地点”，这是用户心目中查询的最可能的后缀。

准确地说，数据科学涵盖了人工智能，其中包括机器学习。但是，机器学习本身涵盖了另一个子技术— 深度学习。

深度学习是机器学习的一种形式。尽管如此，它在神经网络的使用上有所不同，我们在一定程度上刺激大脑的功能，并在数据中使用3D 层次结构来识别更有用的模式。

数据科学、人工智能和机器学习之间的区别

尽管数据科学、机器学习和人工智能这两个术语可能相关且相互关联，但每个术语都是独一无二的，并且用于不同的目的。数据科学是一个广义的术语，机器学习属于其中。以下是这两个术语之间的关键区别。