데이터 과학과 머신 러닝 (3)

데이터 사이언스 vs. 머신 러닝 vs. AI

 AI 연구 분야의 시작은 1956년 다트머스 대학의 워크숍으로 거슬러 올라갑니다. 또한 인공지능의 개념은 컴퓨팅 자체보다 더 오래되었습니다. AI 연구 분야에서는 기계가 인간의 뇌처럼 사고하고 학습하고 문제를 해결할 수 있는 방법을 연구합니다. 예를 들어, AI는 또한 사람들과 의미 있는 대화 상호 작용을 구축하는 방법을 탐구합니다.

 

 머신 러닝은 AI의 일부이기 때문에 범위가 더 좁습니다. ML은 데이터 과학자들이 기계 정보를 제공하기 위해 사용하는 기술에 관한 것입니다. 인공지능은 컴퓨터가 인간의 지능을 시뮬레이션하도록 만듭니다.

 

 이 세 가지 분야는 분석 및 기타 엔터프라이즈에 매우 중요합니다. 즉, 성능 마케팅과 고객 획득의 미래는 AI와 ML에 달려 있습니다. 예측 분석 소프트웨어를 사용하면 데이터를 입력하고 특정 요구에 따라 점수 카드, 위험 평가 모델 또는 기타 모델을 생성할 수 있습니다. 이러한 요구에는 사기 및 위험 탐지, 광고 추적 및 제품 권장 사항이 포함될 수 있습니다.

 

데이터 사이언스 vs. 머신 러닝 vs. 데이터 분석

 데이터 분석은 정보를 수집, 처리 및 해석하는 방법을 연구합니다. 예를 들어, 대기업은 이 필드를 사용하여 고객에 대한 정보를 수집하고 데이터 기반 단계를 수행하여 경쟁력 있는 제품 및 서비스를 구축합니다. 게다가, 그것은 다양한 인구 통계학적 그룹에 근거하여 청중을 분류하고, 그들의 태도를 분석하고, 여론에 대한 보다 구체적이고 정확한 그림을 얻는 데 도움이 됩니다.

 

 데이터 과학은 더 광범위하지만 데이터 분석은 더 구체적입니다. 첫 번째는 통찰력을 공개하고 대규모 데이터 세트에서 패턴을 파악하여 올바른 질문을 하는 것입니다. 게다가, 그것은 미지의 것을 중심으로 회전하고 추정함으로써 미래를 예측하는 데 초점을 맞추고 있습니다. 한편, 데이터 분석은 새로운 관점을 탐구함으로써 기존 질문에 대한 답을 찾고 통찰력을 얻는 것을 목표로 합니다.

 

 머신 러닝은 데이터 과학자들이 특별히 프로그래밍되지 않고 기계가 새로운 정보를 얻을 수 있도록 하기 위해 사용하는 기술을 말합니다. 대신 ML 엔지니어는 이러한 학습 과정을 컴퓨터에 도움이 되는 알고리즘과 프로그램을 만듭니다.

 

결론

 데이터 과학과 머신 러닝 분야는 밀접하게 관련되어 있습니다. 그들은 데이터 분석 및 인공지능과 함께 미래를 형성하고 있습니다. 하지만, 그들은 다른 기능을 가지고 있고 다른 목표를 추구합니다. 데이터 과학은 데이터에서 귀중한 통찰력을 추출하기 위해 정보를 깊이 연구하는 분야이고, 머신 러닝은 인공지능의 한 부분이고 데이터 과학의 하위 분야입니다. 이는 기계가 과거 정보로부터 학습하고 명시적으로 프로그래밍되지 않고 자동으로 작업을 수행할 수 있도록 합니다.