Pembelajaran Mesin dan Ilmu Data – Tabel Perbedaan mereka yang mendasar

Perbedaan mendasar

Pembelajaran mesin

Ilmu Data

Definisi

Machine Learning adalah sekelompok teknik yang memungkinkan komputer belajar dari data.

Ilmu Data adalah bidang studi yang bertujuan untuk mengekstraksi makna dan wawasan dari data.

Berdasarkan

Kombinasi mesin dan ilmu data.

Analitik dan statistik.

Menggunakan

Mesin menggunakan teknik untuk belajar tanpa diprogram secara eksplisit.

Cabang berurusan dengan data.

Tuntutan

Berfokus hanya pada statistik algoritma.

Ini adalah istilah yang luas termasuk statistik algoritma dan pemrosesan data.

Kategori

Termasuk dalam ilmu data.

Ini adalah bidang yang luas dengan berbagai disiplin ilmu.

Operasi

Ada tiga jenis, pembelajaran tanpa pengawasan, pembelajaran penguatan, pembelajaran dengan pengawasan.

Ini termasuk pengumpulan data, pembersihan data, manipulasi data, dll.

Pembelajaran mesin dan ilmu data adalah kata-kata populer di abad ke-21.

Kedua istilah ini saling dipertukarkan tetapi tidak boleh disalahartikan sebagai sinonim satu sama lain.

Karena keduanya memiliki banyak fitur yang sama, keduanya tidak dapat digantikan satu sama lain. Keduanya adalah alat yang berbeda untuk dioperasikan.

Pembelajaran Mesin berbeda dengan Ilmu Data:

Perbedaan antara Pembelajaran Mesin dan Ilmu Data adalah Pembelajaran Mesin adalah sekelompok teknik yang memungkinkan komputer belajar dari data. Di sisi lain, Ilmu Data adalah bidang studi yang bertujuan untuk mengekstraksi makna dan wawasan dari data. Pembelajaran mesin adalah disiplin di bawah ilmu data, sedangkan ilmu data memiliki banyak disiplin ilmu di dalamnya.

Pembelajaran mesin adalah sekumpulan teknik yang digunakan oleh para ilmuwan data untuk memungkinkan komputer memanen data yang bermakna dan menggunakannya.

Dengan cara ini, komputer menghasilkan kinerja yang baik tanpa aturan pemrograman yang eksplisit. Pembelajaran mesin termasuk dalam ilmu data.

Ilmu data adalah bidang studi yang menggunakan pendekatan ilmiah untuk memecah-mecah data menjadi makna dan mendapatkan wawasan darinya.

Ini dapat digambarkan sebagai kombinasi teknologi informasi, pemodelan, dan manajemen bisnis.

Meskipun ilmu data digunakan secara bergantian dengan pembelajaran mesin, ini adalah bidang yang sangat luas.

Tabel perbandingan:

Perbedaan mendasar

Pembelajaran mesin

Ilmu Data

Definisi

Machine Learning adalah sekelompok teknik yang memungkinkan komputer belajar dari data.

Ilmu Data adalah bidang studi yang bertujuan untuk mengekstraksi makna dan wawasan dari data.

Berdasarkan

Kombinasi mesin dan ilmu data.

Analitik dan statistik.

Menggunakan

Mesin menggunakan teknik untuk belajar tanpa diprogram secara eksplisit.

Cabang berurusan dengan data.

Tuntutan

Berfokus hanya pada statistik algoritma.

Ini adalah istilah yang luas termasuk statistik algoritma dan pemrosesan data.

Kategori

Termasuk dalam ilmu data.

Ini adalah bidang yang luas dengan berbagai disiplin ilmu.

Operasi

Ada tiga jenis, pembelajaran tanpa pengawasan, pembelajaran penguatan, pembelajaran dengan pengawasan.

Ini termasuk pengumpulan data, pembersihan data, manipulasi data, dll.

Pengertian Pembelajaran Mesin?:

Ini adalah bidang studi yang termasuk dalam ilmu data, yang memungkinkan komputer belajar dari data tanpa diprogram.

Ini diterapkan menggunakan statistik algoritma untuk memproses data yang dikumpulkan dan mempersiapkan prediksi masa depan tanpa campur tangan manusia.

Untuk memungkinkan ini, komputer memerlukan masukan dari satu set instruksi atau data atau pengamatan.

Kekuatan pembelajaran mesin membuatnya berguna di berbagai industri.

Ini telah menunjukkan potensinya dengan menyelamatkan nyawa dalam perawatan kesehatan dan memecahkan masalah rumit dalam keamanan komputer, dan banyak lagi.

Meskipun ada banyak keterbatasan pembelajaran mesin.

Insinyur dan pemrogram perlu membatasi dan mengoptimalkan algoritme input agar lebih efisien.

Persamaan tradisional dapat memecahkan masalah dengan sangat mudah, tetapi keterlibatan pembelajaran mesin dapat menyebabkan komplikasi daripada penyederhanaan.

Insinyur pembelajaran mesin membutuhkan keterampilan yang kuat dalam dasar-dasar ilmu komputer, evolusi dan pemodelan data, pemahaman dan penerapan algoritme, pemrosesan bahasa alami, teknik representasi teks, dll.

Penerapan pembelajaran mesin di berbagai bidang dapat memberikan solusi yang menguntungkan untuk banyak masalah.

Tetapi aplikasi dalam industri seperti pinjaman, perekrutan, dan obat-obatan menimbulkan beberapa masalah etika.

Karena algoritme dibuat dan dioperasikan oleh manusia, algoritme tersebut menggabungkan bias sosial yang tersembunyi.

Perusahaan seperti Google Facebook bekerja pada pembelajaran mesin.

Pengertian Ilmu Data?:

Ini adalah bidang yang melibatkan studi data dalam jumlah besar dalam repositori organisasi.

Studi ini penting bagi organisasi untuk mendapatkan informasi tentang pola bisnis dan pasar.

Data dapat terstruktur atau tidak terstruktur. Ini digunakan secara luas oleh perusahaan seperti Netflix, Amazon, maskapai penerbangan, pencarian internet, dll.

Karena digitalisasi dan ketersediaan smartphone, internet sarat dengan data dalam jumlah yang sangat besar.

Selain itu, karena penggunaan internet secara besar-besaran membuatnya lebih murah, daya komputasi meningkat secara dramatis sementara biaya menurun.

Ilmu data menggunakan kedua komponen tersebut untuk mendapatkan wawasan tentang tren.

Lompatan besar dalam sumber daya data memacu ketersediaan sumber daya asli.

Dengan dataset yang kecil, data yang berantakan atau data yang salah, data science tidak berguna dan akan membuang banyak waktu.

Itu juga menciptakan hasil yang menyesatkan yang tidak berarti. Ilmu data akan gagal menjelaskan variasi jika data tidak memiliki penyebab sebenarnya.

Untuk menjadi ilmuwan data yang sukses, seseorang harus memiliki keterampilan seperti statistik, penambangan dan pembersihan data, bahasa pemrograman seperti R dan Python, basis data SQL.

Orang-orang juga perlu mengetahui alat-alat seperti Hadoop, Hive, dan Pig.

Perbedaan Utama Antara Pembelajaran Mesin dan Ilmu Data:

  1. Pembelajaran mesin adalah salah satu alat yang digunakan oleh para ilmuwan data, sedangkan ilmu data adalah bidang studi yang melibatkan pengumpulan data, pemrosesan data, dll.
  2. Pembelajaran mesin adalah gabungan dari ilmu data dan mesin, sedangkan ilmu data terutama melibatkan analitik dan statistik.
  3. Pembelajaran mesin hanya berfokus pada statistik algoritme, sedangkan ilmu data berfokus pada lebih banyak aspek data daripada hanya statistik algoritme.
  4. Pembelajaran mesin terdiri dari tiga jenis: pembelajaran tanpa pengawasan, pembelajaran penguatan, pembelajaran dengan pengawasan, sementara ilmu data mencakup pengumpulan data, pembersihan data, manipulasi data, dll.
  5. Pembelajaran mesin adalah bagian dari ilmu data, sedangkan ilmu data adalah bidang multidisiplin.

Referensi:

  1. https://www.nature.com/articles/s41563-018-0241-z
  2. https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-22475-2_1

Saya telah berusaha keras menulis posting blog ini untuk memberikan nilai kepada Anda. Ini akan sangat membantu saya, jika Anda mempertimbangkan untuk membagikannya di media sosial atau dengan teman/keluarga Anda. BERBAGI ADALAH ♥️

Related Posts