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论机器学习对数据科学的重要性

来源:数据分析师 CPDA | 时间:2019-11-13 | 作者:admin

机器学习 - 论机器学习对数据科学的重要性

 

机器学习是人工智能的核心子领域。它使计算机进入一种无需显式编程的自学习模式。当输入新的数据时,这些计算机自己学习、成长、变化和发展。

 

机器学习的概念已经存在一段时间了。然而,自动、快速地将数学计算应用于大数据的能力现在正获得一些动力。

 

机器学习已经在一些地方得到了应用,比如自动驾驶的汽车,抖音的在线好友推荐、微信好友推荐、京东淘宝上的推荐,以及网络欺诈检测等等 等等。

 

机器学习1 - 论机器学习对数据科学的重要性

 

为什么机器学习?
机器学习领域在不断发展。随着进化,需求和重要性也随之上升。数据科学家需要机器学习的一个关键原因是:“高价值的预测可以实时指导更好的决策和明智的行动,无需人工干预。”机器学习作为一种帮助分析大量数据的技术,简化了数据科学家在自动化过程中的任务,并获得了大量的关注和认可。机器学习已经改变了数据提取和解释的工作方式,包括取代传统统计技术的自动通用方法。

 

那么,机器学习是如何彻底改变数据分析方法的呢?
传统上,数据分析的特点是尝试和错误方法——当存在重要的异构数据集时,就不可能使用这种方法。正是因为这个原因,大数据被批评为过度炒作。更多数据的可用性与引入准确工作的新预测模型的难度成正比。传统的统计解决方案更侧重于静态分析,而静态分析仅限于对被时间冻结的样本的分析。这足以导致不可靠和不准确的结论。

 

机器学习2 - 论机器学习对数据科学的重要性

 

作为对所有这些混乱的解决方案,机器学习提出了分析大量数据的智能替代方案。它是计算机科学、统计学和其他新兴应用领域的一次飞跃。机器学习通过开发高效、快速的算法和数据驱动模型来实时处理这些数据,从而产生准确的结果和分析。

 

随着机器学习在行业中的日益普及,数据科学将如何发展?
机器学习和数据科学可以携手并进。考虑机器学习的定义——机器从数据中概括知识的能力。没有数据,机器几乎学不到什么。如果有什么不同的话,那就是机器学习在许多行业的使用将成为推动数据科学提高相关性的催化剂。机器学习的好坏取决于它所提供的数据以及算法使用这些数据的能力。未来,机器学习的基本水平将成为数据科学家的标准要求。

 

也就是说,最相关的数据科学技能之一是评估机器学习的能力。在数据科学中,有很多很酷的东西可以用来做闪亮的新算法来处理数据。然而,它所缺乏的是为什么事情会起作用以及如何解决非标准问题,这正是机器学习将要发挥作用的地方。