Data Science vs. maschinelles Lernen: Was ist der Unterschied?

Obwohl Data Science und maschinelles Lernen verwandt sind, sind es sehr unterschiedliche Bereiche. Kurz gesagt: Data Science bringt Struktur in Big Data, während sich maschinelles Lernen auf das Lernen aus den Daten selbst konzentriert. In diesem Beitrag gehen wir näher auf die Nuancen der einzelnen Bereiche ein.

Data Science ist ein breites, multidisziplinäres Gebiet, das Wert aus den heutigen riesigen Datensätzen zieht. Dabei werden fortschrittliche Tools verwendet, um Rohdaten zu betrachten, einen Datensatz zu erfassen, ihn zu verarbeiten und Erkenntnisse zu entwickeln, um Bedeutung zu schaffen. Zu den Bereichen Data Science gehören Bergbau, Statistiken, Datenanalyse, Datenmodellierung, Modellierung des maschinellen Lernens und Programmierung.

Letztendlich wird Data Science eingesetzt, um neue Geschäftsprobleme zu definieren, die dann mit Hilfe von maschinellem Lernen und statistischen Analysen gelöst werden können. Data Science löst ein Geschäftsproblem, indem es das Problem versteht, die erforderliche Daten kennt und die Daten analysiert, um das reale Problem zu lösen.

Maschinelles Lernen (ML) ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz (KI), der sich auf das Lernen aus den Ergebnissen der Data Science konzentriert. Data-Science-Tools sind erforderlich, um unstrukturierte Big Data zunächst zu bereinigen, aufzubereiten und zu analysieren. Das maschinelle Lernen kann dann aus den Daten „lernen“, um Erkenntnisse zu gewinnen, die Leistung verbessern oder Vorhersagen treffen.

Genauso wie Menschen durch Erfahrung lernen können, anstatt nur Anweisungen zu befolgen, können Maschinen durch die Anwendung von Tools zur Datenanalyse lernen. Maschinelles Lernen bearbeitet ein bekanntes Problem mit Tools und Techniken und schafft Algorithmen, die eine Maschine durch Erfahrung und mit minimalem menschlichen Eingreifen aus Daten lernen lassen. Es verarbeitet enorme Datenmengen, die ein Mensch ein Leben lang nicht bewältigen könnte, und entwickelt sich weiter, wenn mehr Daten verarbeitet werden.

In den meisten Unternehmen kann das Auffinden, Bereinigen und Aufbereiten der richtigen Daten für die Analyse bis zu 80 % des Tages eines Data Scientist in Anspruch nehmen. Auch wenn es mühsam sein kann, ist es entscheidend, es richtig zu machen.

Daten aus verschiedenen Quellen, die in unterschiedlichen Formen gesammelt werden, erfordern die Dateneingabe und -zusammenstellung. Dies kann heute durch virtuelle Data Warehouses erleichtert werden, die über eine zentrale Plattform verfügen, auf der Daten aus verschiedenen Quellen gespeichert werden können.

Eine Herausforderung bei der Anwendung von Data Science besteht darin, relevante Geschäftsprobleme zu identifizieren. Hängt das Problem beispielsweise mit sinkenden Umsätzen oder Produktionsengpässen zusammen? Suchen Sie nach einem Muster, von dem Sie vermuten, dass es vorhanden ist, das aber schwer zu erkennen ist? Zu den weiteren Herausforderungen gehören die Vermittlung von Ergebnissen an nicht technische Stakeholder, die Gewährleistung der Datensicherheit, die Ermöglichung einer effizienten Zusammenarbeit zwischen Data Scientists und Dateningenieuren und die Festlegung geeigneter KPI-Metriken (Key Performance Indicators).

Mit der Zunahme an Daten aus sozialen Medien, E-Commerce-Websites, Internetrecherchen, Kundenumfragen und anderen Stellen entstand ein neues Forschungsfeld, das auf Big Data basiert. Mithilfe riesiger Datensätze, die immer weiter zunehmen, können Unternehmen Kaufmuster und -verhaltensweisen überwachen und Vorhersagen treffen.

Da die Datensätze unstrukturiert sind, kann es kompliziert und zeitaufwändig sein, die Daten für die Entscheidungsfindung zu interpretieren. Hier kommt Data Science ins Spiel.

Der Begriff Data Science wurde erstmals in den 1960er Jahren verwendet, als er mit dem Ausdruck „Informatik“ austauschbar war. Der Begriff „Data Science“ wurde erstmals im Jahr 2001 als eigenständige Disziplin verwendet. Sowohl Data Science als auch maschinelles Lernen werden von Dateningenieuren in fast allen Branchen eingesetzt.

Die Bereiche haben sich so weiterentwickelt, dass Sie, um als Datenanalyst zu arbeiten, der Daten betrachtet, verwaltet und darauf zugreift, Kenntnisse in der Structured Query Language (SQL) sowie in Mathematik, Statistik, Datenvisualisierung (um die Ergebnisse den Stakeholdern zu präsentieren) und Data Mining haben müssen. Es ist auch wichtig, die Techniken zur Datenbereinigung und -verarbeitung zu verstehen. Da Datenanalysten häufig Modelle für maschinelles Lernen erstellen, sind auch Programmier- und KI-Kenntnisse wertvoll. sowie Mathematik, Statistik, Datenvisualisierung (um den Stakeholdern die Ergebnisse zu präsentieren) und Data Mining. Es ist auch wichtig, die Techniken zur Datenbereinigung und -verarbeitung zu verstehen. Da Datenanalysten häufig Modelle für maschinelles Lernen erstellen, sind auch Programmier- und KI-Kenntnisse wertvoll.

Data Science findet breite Anwendung in Branchen und Regierung, wo sie dazu beiträgt, Gewinne zu steigern, Produkte und Dienstleistungen zu innovieren, Infrastruktur und öffentliche Systeme zu verbessern und vieles mehr.

Einige Beispiele für Anwendungsfälle im Bereich Data Science sind:

• Eine internationale Bank nutzt ML-gestützte Kreditrisikomodelle, um schnellere Kredite über eine mobile App zu gewähren.
• Ein Hersteller entwickelte leistungsstarke, 3D-gedruckte Sensoren zur Führung fahrerloser Fahrzeuge.
• Das statistische Tool zur Analyse von Vorfällen einer Polizeibehörde hilft dabei, zu bestimmen, wann und wo Beamte für eine möglichst effiziente Verbrechensprävention bereitgestellt werden sollten.
• Eine KI-basierte medizinische Bewertungsplattform analysiert medizinische Akten, um das Schlaganfallrisiko eines Patienten zu bestimmen und die Erfolgsraten von Behandlungsplänen vorherzusagen.
• Gesundheitsunternehmen nutzen Data Science zur Vorhersage von Brustkrebs und für andere Zwecke.
• Ein Ride-Hailing-Transportunternehmen nutzt Big Data zur Analyse, um Angebot und Nachfrage vorherzusagen, damit es Treiber in Echtzeit an den beliebtesten Orten einsetzen kann. Das Unternehmen nutzt Data Science auch für Forecasting, globale Intelligenz, Mapping, Preisgestaltung und andere Geschäftsentscheidungen.
• Ein E-Commerce-Konglomerat nutzt prädiktive Analysen in seiner Empfehlungsmaschine.
• Ein Online-Unternehmen aus dem Hotel- und Gastgewerbe nutzt Data Science, um Vielfalt in seinen Einstellungsverfahren zu gewährleisten, die Suchfunktionen zu verbessern und die Präferenzen der Hosts zu ermitteln – neben anderen wichtigen Erkenntnissen. Das Unternehmen hat seine Daten als Open Source bereitgestellt und trainiert und befähigt Mitarbeiter, von datengesteuerten Erkenntnissen zu profitieren.
• Ein großes Online-Medienunternehmen nutzt Data Science, um personalisierte Inhalte zu entwickeln, das Marketing durch gezielte Anzeigen zu verbessern und Musik-Streams sowie andere Automatisierungsentscheidungen kontinuierlich zu aktualisieren.

Die Anfänge des maschinellen Lernens – und auch der Name selbst – stammen aus den 1950er Jahren. Im Jahr 1950 schlug der Data Scientist Alan Turing den sogenannten Turing-Test vor, bei dem die Frage gestellt wurde: „Können Maschinen denken?“ Der Test findet heraus, ob eine Maschine ein Gespräch führen kann, ohne dass ein Mensch merkt, dass es sich um eine Maschine handelt. Auf einer breiteren Ebene wird gefragt, ob Maschinen menschliche Intelligenz demonstrieren können. Dies führte zur Theorie und Entwicklung der KI.

Der IBM Computerwissenschaftler Arthur Samuel prägte 1952 den Begriff „maschinelles Lernen“. Im selben Jahr schrieb er ein Dame-Spielprogramm. Im Jahr 1962 spielte ein Dame-Meister auf einem IBM Computer gegen das maschinelle Lernen und der Computer gewann.

Heutzutage hat sich das maschinelle Lernen so weit entwickelt, dass Ingenieure angewandte Mathematik, Computerprogrammierung, statistische Methoden, Wahrscheinlichkeitskonzepte, Datenstrukturen und andere Grundlagen der Informatik sowie Big-Data-Tools wie Hadoop und Hive kennen müssen. SQL-Kenntnisse sind nicht erforderlich, da die Programme in R, Java, SAS und anderen Programmiersprachen geschrieben sind. Python ist die am häufigsten im maschinellen Lernen verwendete Programmiersprache.

Maschinelles Lernen und Deep Learning sind beides Teilbereiche der KI. Deep Learning lehrt Computer, Daten so zu verarbeiten, wie es das menschliche Gehirn tut. Es kann komplexe Muster in Texten, Bildern, Tönen und anderen Daten erkennen und genaue Erkenntnisse und Vorhersagen erstellen. Deep Learning-Algorithmen sind neuronale Netze, die dem menschlichen Gehirn nachempfunden sind.

Unterkategorien von maschinellem Lernen

Zu den am häufigsten verwendeten Algorithmen des maschinellen Lernens gehören die lineare Regression, die logistische Regression, der Entscheidungsbaum, der Support Vector Machine (SVM)-Algorithmus, der Naive Bayes-Algorithmus und der KNN-Algorithmus. Dabei kann es sich um überwachtes Lernen, unüberwachtes Lernen oder verstärktes/verstärkendes Lernen handeln.

Ingenieure des maschinellen Lernens können sich auf Verarbeitung natürlicher Sprache und Computer Vision spezialisieren und Softwareentwickler werden, die sich auf maschinelles Lernen konzentrieren und mehr.

Es gibt einige ethische Bedenken in Bezug auf maschinelles Lernen, wie z. B. den Datenschutz und die Verwendung von Daten. Unstrukturierte Daten wurden ohne das Wissen oder die Zustimmung der Benutzer von Social-Media-Websites gesammelt. Obwohl in Lizenzvereinbarungen festgelegt ist, wie diese Daten verwendet werden können, lesen viele Social-Media-Nutzer das Kleingedruckte nicht.

Ein weiteres Problem ist, dass wir nicht immer wissen, wie Algorithmen für maschinelles Lernen funktionieren und „Entscheidungen treffen“. Eine Lösung dafür könnte die Veröffentlichung von Programmen für maschinelles Lernen als Open Source sein, damit man den Quellcode überprüfen kann.

Einige Modelle des maschinellen Lernens haben Datensätze mit voreingenommenen Daten verwendet, was sich auch auf die Ergebnisse des maschinellen Lernens auswirkt. Rechenschaftspflicht beim maschinellen Lernen bezieht sich darauf, inwieweit eine Person den Algorithmus sehen und korrigieren kann und wer verantwortlich ist, wenn es Probleme mit dem Ergebnis gibt.

Manche Menschen befürchten, dass KI und maschinelles Lernen Arbeitsplätze vernichten werden. Auch wenn sich dadurch die Art der verfügbaren Arbeitsplätze verändern mag, wird erwartet, dass maschinelles Lernen neue und andere Positionen schaffen wird. In vielen Fällen erledigt es routinemäßige, sich wiederholende Arbeiten und befreit den Menschen, um sich Aufgaben zuzuwenden, die mehr Kreativität erfordern und eine höhere Wirkung haben.

Zu den bekannten Unternehmen, die maschinelles Lernen verwenden, gehören Social-Media-Plattformen, die große Datenmengen sammeln und dann das frühere Verhalten einer Person nutzen, um deren Interessen und Wünsche vorherzusagen und vorherzusagen. Die Plattformen nutzen dann diese Informationen und die prädiktive Modellierung, um relevante Produkte, Dienstleistungen oder Artikel zu empfehlen.

On-Demand-Videoabonnementunternehmen und ihre Empfehlungsmaschinen sind ein weiteres Beispiel für den Einsatz von maschinellem Lernen, ebenso wie die rasante Entwicklung selbstfahrender Autos. Andere Unternehmen, die maschinelles Lernen nutzen, sind Technologieunternehmen, Cloud Computing-Plattformen, Hersteller von Sportbekleidung und Equipment, Hersteller von Elektrofahrzeugen, Unternehmen der Raumfahrt und viele andere.

Die Ausübung von Data Science ist mit Herausforderungen verbunden. Es kann fragmentierte Daten geben, es mangelt an Data-Science-Kenntnissen und Tools, Praktiken und Frameworks, zwischen denen Sie wählen können und die strenge IT-Standards für Training und Bereitstellung haben. Außerdem kann es eine Herausforderung sein, ML-Modelle zu operationalisieren, deren Genauigkeit unklar ist und deren Vorhersagen schwer zu überprüfen sind.

Das Produktportfolio von IBM für Data Science und KI-Lebenszyklus basiert auf unserem langjährigen Engagement für Open-Source-Technologien. Es umfasst eine Reihe von Funktionen, die es Unternehmen ermöglichen, den Wert ihrer Daten auf neue Weise freizuschalten.

Watsonx verwendet ein Portfolio von KI-Produkten, das die Wirkung generativer KI im Kern-Workflow beschleunigt, um die Produktivität zu steigern. Das Portfolio umfasst drei leistungsstarke Komponenten: das watsonx.ai Studio für neue Foundation Models, generative KI und maschinelles Lernen, dem Fit-for-Purpose-Store watsonx.data für die Flexibilität von Data Lakes und die Leistung von Data Warehouses sowie dem Toolkit watsonx.governance, um KI-Workflows zu ermöglichen, die verantwortungsvoll, transparent und erklärbar gestaltet sind.

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