Süre veri bilimi ve makine öğrenme ilişkilidir, çok farklı alanlardır. Özetle, veri bilimi büyük veriye yapı kazandırırken, makine öğrenimi verinin kendisinden öğrenmeye odaklanır. Bu gönderi, her alanın nüanslarına daha derinlemesine dalacak.

Veri bilimi nedir?

Veri bilimi günümüzün devasa veri kümelerinden değer çıkaran geniş, çok disiplinli bir alandır. Ham verilere bakmak, bir veri seti toplamak, işlemek ve anlam yaratmak için içgörüler geliştirmek için gelişmiş araçlar kullanır. Veri bilimi alanını oluşturan alanlar arasında madencilik, istatistik, veri analitiği, veri modelleme, makine öğrenimi modelleme ve programlama yer alır.

Son olarak, veri bilimi, makine öğrenimi teknikleri ve istatistiksel analizin çözülmesine yardımcı olabileceği yeni iş problemlerinin tanımlanmasında kullanılır. Veri bilimi çözer iş sorunu sorunu anlayarak, gereken verileri bilerek ve gerçek dünyadaki sorunu çözmeye yardımcı olacak verileri analiz ederek.

Makine öğrenimi nedir?

Makine öğrenme (ML) bir alt kümesidir yapay zeka (AI), veri biliminin ortaya çıkardığı şeylerden öğrenmeye odaklanır. Öncelikle yapılandırılmamış büyük verileri temizlemek, hazırlamak ve analiz etmek için veri bilimi araçlarını gerektirir. Ardından makine öğrenimi, performansı iyileştiren veya tahminleri bilgilendiren içgörüler oluşturmak için verilerden "öğrenebilir".

Nasıl ki insanlar sadece talimatları takip etmek yerine deneyimleyerek öğrenebiliyorsa, makineler de araçları veri analizine uygulayarak öğrenebilirler. Makine öğrenimi, bilinen bir sorun üzerinde araçlar ve tekniklerle çalışır, makinenin verilerden deneyim yoluyla ve minimum insan müdahalesi ile öğrenmesini sağlayan algoritmalar oluşturur. Bir insanın bir ömür boyu üzerinde çalışamayacağı muazzam miktarda veriyi işler ve daha fazla veri işlendikçe gelişir.

Veri biliminin zorlukları

Çoğu şirket genelinde, bulma, temizleme ve analiz için uygun verileri hazırlamak bir veri bilimcinin gününün %80'ini alabilir. Sıkıcı olabilse de, doğru yapmak çok önemlidir.

Çeşitli kaynaklardan farklı şekillerde toplanan veriler, veri girişi ve derlemeyi gerektirir. Bu, günümüzde farklı kaynaklardan gelen verilerin depolanabileceği merkezi bir platforma sahip sanal veri ambarları ile daha kolay hale getirilebilir.

Veri bilimini uygulamadaki zorluklardan biri, ilgili iş konularını belirlemektir. Örneğin, sorun azalan gelirle mi yoksa üretim darboğazlarıyla mı ilgili? Orada olduğundan şüphelendiğiniz, ancak tespit edilmesi zor olan bir model mi arıyorsunuz? Diğer zorluklar arasında sonuçların teknik olmayan paydaşlara iletilmesi, veri güvenliğinin sağlanması, veri bilimcileri ve veri mühendisleri arasında verimli işbirliğinin sağlanması ve uygun temel performans göstergesi (KPI) ölçümlerinin belirlenmesi yer alır.

Veri bilimi nasıl gelişti?

Sosyal medya, e-ticaret siteleri, internet aramaları, müşteri anketleri ve başka yerlerden gelen verilerin artmasıyla birlikte büyük veriye dayalı yeni bir çalışma alanı ortaya çıktı. Artmaya devam eden bu geniş veri kümeleri, kuruluşların satın alma modellerini ve davranışlarını izlemesine ve tahminler yapmasına olanak tanır.

Veri kümeleri yapılandırılmamış olduğundan, karar verme için verileri yorumlamak karmaşık ve zaman alıcı olabilir. İşte burada veri bilimi devreye giriyor.

Süreli veri bilimi ilk olarak 1960'larda "bilgisayar bilimi" ifadesi ile değiştirilebildiği zaman kullanıldı. “Veri bilimi” ilk olarak bir bağımsız disiplin 2001'de. Hem veri bilimi hem de makine öğrenimi, veri mühendisleri tarafından ve hemen hemen her sektörde kullanılmaktadır.

Alanlar öyle gelişti ki, verileri görüntüleyen, yöneten ve bunlara erişen bir veri analisti olarak çalışmak için bilmeniz gerekenler Yapısal Sorgu Dili (SQL) yanı sıra matematik, istatistik, veri görselleştirme (sonuçları paydaşlara sunmak için) ve veri madenciliği. Veri temizleme ve işleme tekniklerini anlamak da gereklidir. Veri analistleri genellikle makine öğrenimi modelleri oluşturduğundan, programlama ve yapay zeka bilgisi de değerlidir. yanı sıra matematik, istatistik, veri görselleştirme (sonuçları paydaşlara sunmak için) ve veri madenciliği. Veri temizleme ve işleme tekniklerini anlamak da gereklidir. Veri analistleri genellikle makine öğrenimi modelleri oluşturduğundan, programlama ve yapay zeka bilgisi de değerlidir.

Veri bilimi kullanım örnekleri

Veri bilimi, karı artırmaya, ürün ve hizmetleri yenilemeye, altyapıyı ve kamu sistemlerini iyileştirmeye ve daha fazlasına yardımcı olduğu endüstri ve devlette yaygın olarak kullanılmaktadır.

Veri biliminden bazı örnekler kullanım durumları şunları içerir:

• Uluslararası bir banka, bir mobil uygulama üzerinden daha hızlı kredi sağlamak için makine öğrenimi destekli kredi riski modellerini kullanıyor.
• Bir üretici, sürücüsüz araçları yönlendirmek için güçlü, 3D baskılı sensörler geliştirdi.
• Bir polis departmanının istatistiksel olay analiz aracı, en verimli suç önleme için polislerin ne zaman ve nereye konuşlandırılacağını belirlemeye yardımcı olur.
• Yapay zeka tabanlı bir tıbbi değerlendirme platformu, bir hastanın inme riskini belirlemek ve tedavi planı başarı oranlarını tahmin etmek için tıbbi kayıtları analiz eder.
• Sağlık şirketleri, meme kanseri tahmini ve diğer kullanımlar için veri bilimini kullanıyor.
• Araçla ulaşım sağlayan bir nakliye şirketi, arz ve talebi tahmin etmek için büyük veri analitiği kullanıyor, böylece gerçek zamanlı olarak en popüler konumlarda sürücülere sahip olabiliyorlar. Şirket ayrıca veri bilimini tahmin, küresel zeka, haritalama, fiyatlandırma ve diğer iş kararlarında kullanıyor.
• Bir e-ticaret grubu, öneri motorunda tahmine dayalı analitiği kullanır.
• Bir çevrimiçi konaklama şirketi, diğer anlamlı içgörülerin yanı sıra işe alım uygulamalarında çeşitlilik sağlamak, arama yeteneklerini geliştirmek ve ev sahibi tercihlerini belirlemek için veri bilimini kullanıyor. Şirket, verilerini açık kaynak haline getirdi ve çalışanlarını veriye dayalı içgörülerden yararlanmaları için eğitiyor ve güçlendiriyor.
• Büyük bir çevrimiçi medya şirketi, diğer otomasyon kararlarının yanı sıra kişiselleştirilmiş içerik geliştirmek, hedefli reklamlar aracılığıyla pazarlamayı geliştirmek ve müzik akışlarını sürekli güncellemek için veri bilimini kullanıyor.

Makine öğreniminin evrimi

Makine öğreniminin başlangıcı ve adı 1950'lerde ortaya çıktı. 1950'de veri bilimcisi Alan Turing, şimdi dediğimiz şeyi önerdi. Turing Testi, "Makineler düşünebilir mi?" Test, bir makinenin, bir insan onun bir makine olduğunun farkına varmadan konuşmaya girip giremeyeceğidir. Daha geniş bir düzeyde, makinelerin insan zekasını gösterip gösteremeyeceğini soruyor. Bu, AI'nın teorisine ve gelişimine yol açtı.

IBM bilgisayar bilimcisi arthur samuel 1952'de "makine öğrenimi" ifadesini icat etti. dama oynama programı aynı yıl. 1962'de bir dama ustası, bir IBM 7094 bilgisayarında makine öğrenimi programına karşı oynadı ve bilgisayar kazandı.

Günümüzde makine öğrenimi, mühendislerin uygulamalı matematik, bilgisayar programlama, istatistiksel yöntemler, olasılık kavramları, veri yapısı ve diğer bilgisayar bilimi temelleri ile Hadoop ve Hive gibi büyük veri araçlarını bilmesi gerektiği noktaya geldi. Programlar R, Java, SAS ve diğer programlama dillerinde yazıldığı için SQL bilmek gereksizdir. Python, makine öğreniminde kullanılan en yaygın programlama dilidir.

Makine öğrenimi ve derin öğrenme, yapay zekanın alt kümeleridir. Derin öğrenme, bilgisayarlara verileri insan beyninin yaptığı gibi işlemeyi öğretir. Metin, resimler, sesler ve diğer verilerdeki karmaşık kalıpları tanıyabilir ve doğru içgörüler ve tahminler oluşturabilir. Derin öğrenme algoritmaları, insan beyninden sonra modellenen sinir ağlarıdır.

Makine öğreniminin alt kategorileri

En sık kullanılanlardan bazıları makine öğrenme algoritmaları dahil doğrusal regresyon, lojistik regresyon, karar ağacı, Destek Vektör Makinesi (SVM) algoritması, Naif Bayes algoritması ve KNN algoritması. Bunlar, denetimli öğrenme, denetimsiz öğrenme veya takviyeli/güçlendirmeli öğrenme olabilir.

Makine öğrenimi mühendisleri, doğal dil işleme ve bilgisayar görüşünde uzmanlaşabilir, makine öğrenimine odaklanmış yazılım mühendisleri olabilir ve daha pek çok şey yapabilir.

Makine öğreniminin zorlukları

Makine öğrenimiyle ilgili olarak gizlilik ve verilerin nasıl kullanıldığı gibi bazı etik kaygılar vardır. Yapılandırılmamış veriler, kullanıcıların bilgisi ve onayı dışında sosyal medya sitelerinden toplanmıştır. Lisans anlaşmaları bu verilerin nasıl kullanılabileceğini belirtebilse de, birçok sosyal medya kullanıcısı bu küçük yazıları okumaz.

Diğer bir sorun da, makine öğrenimi algoritmalarının nasıl çalıştığını ve "karar vermeyi" her zaman bilmememizdir. Buna bir çözüm, insanların kaynak kodunu kontrol edebilmesi için makine öğrenimi programlarını açık kaynak olarak yayınlamak olabilir.

Bazı makine öğrenimi modelleri, makine öğrenimi sonuçlarına geçen önyargılı verilere sahip veri kümeleri kullanmıştır. Makine öğreniminde hesap verebilirlik, bir kişinin algoritmayı ne kadar görebileceğini ve düzeltebileceğini ve sonuçta sorun çıkması durumunda kimin sorumlu olduğunu ifade eder.

Bazı insanlar yapay zeka ve makine öğreniminin işleri ortadan kaldıracağından endişe ediyor. Mevcut iş türlerini değiştirebilse de, makine öğreniminin yeni ve farklı pozisyonlar yaratması bekleniyor. Pek çok durumda, rutin, tekrarlayan işleri hallederek insanları daha fazla yaratıcılık gerektiren ve daha yüksek etkiye sahip işlere geçmeleri için serbest bırakır.

Bazı makine öğrenimi kullanım örnekleri

Makine öğrenimini kullanan tanınmış şirketler arasında, büyük miktarda veri toplayan ve ardından bir kişinin ilgi alanlarını ve arzularını tahmin etmek ve tahmin etmek için önceki davranışlarını kullanan sosyal medya platformları yer alır. Platformlar daha sonra ilgili ürünleri, hizmetleri veya makaleleri önermek için bu bilgileri ve tahmine dayalı modellemeyi kullanır.

İsteğe bağlı video aboneliği şirketleri ve öneri motorları, sürücüsüz arabaların hızlı gelişimi gibi, makine öğrenimi kullanımının başka bir örneğidir. Makine öğrenimini kullanan diğer şirketler, teknoloji şirketleri, bulut bilgi işlem platformları, atletik giyim ve ekipman şirketleri, elektrikli araç üreticileri, uzay havacılık şirketleri ve diğerleridir.

Veri bilimi, makine öğrenimi ve IBM

Veri bilimi uygulamak zorluklarla birlikte gelir. Parçalanmış veriler, yetersiz veri bilimi becerileri ve eğitim ve devreye alma için katı BT standartlarına sahip araçlar, uygulamalar ve çerçeveler arasından seçim yapılabilir. Doğruluğu net olmayan ve denetlenmesi zor tahminlere sahip makine öğrenimi modellerini operasyonel hale getirmek de zor olabilir.

IBM'in veri bilimi ve yapay zeka yaşam döngüsü ürün portföyü, açık kaynak teknolojilerine uzun süredir devam eden taahhüdümüz üzerine kurulmuştur. Kuruluşların verilerinin değerini yeni yollarla ortaya çıkarmalarını sağlayan bir dizi yetenek içerir.

IBM veri bilimi araçları ve çözümleri, yapay zeka odaklı inovasyonu aşağıdakilerle hızlandırmanıza yardımcı olabilir:

• Makine öğrenimi modellerini oluşturmak, eğitmek ve devreye almak için iş birliğine dayalı bir platformla basitleştirilmiş bir MLOps yaşam döngüsü
• Herhangi bir yapay zeka modelini esnek bir dağıtımla çalıştırma yeteneği
• (Yeni eklenen) temel modellerle desteklenen üretken yapay zeka sayesinde güvenilir ve açıklanabilir yapay zeka (Ziyaret edin watsonx.ai daha fazla öğrenmek için)

Başka bir deyişle, yapay zeka sonuçlarına güven aşılarken veri bilimi modellerini herhangi bir bulut üzerinde çalıştırma becerisine sahip olursunuz. Ayrıca, yapay zeka yaşam döngüsünü yönetebilecek ve yönetebileceksiniz. MLO'larile iş kararlarını optimize edin normatif analitikve değer elde etme süresini hızlandırın görsel modelleme araç sağlar.

IBM ile veri bilimi hakkında daha fazla bilgi edinin