文章導航
· 什麼是數據科學？
· 什麼是人工智能？
· 什麼是機器學習？
· 數據科學、人工智能、機器學習的關係
· 數據科學、人工智能、機器學習的區別
· 數據科學、人工智能、機器學習工作
儘管"數據科學"、人工智能 （AI） 和機器學習屬於同一領域，彼此相互聯繫，但是它們也有特定的應用背景和意義。它們有時也會有重疊，但基本上它們都有自己的特定的用途。
什麼是數據科學？
數據科學是指與數據系統和數據處理有關的研究領域，它旨在維護數據並從中推導出數據蘊含的意義。數據科學家將工具、應用、理論和算法結合在一起來理解數據。由於現在全球各個組織或系統都在生成指數級的數據量，因此很難監視和存儲這些數據。數據科學側重於數據建模和數據倉庫，以跟蹤不斷增長的數據，通過數據科學軟件提取信息來指導業務並實現特定目標。
數據科學範圍
數據科學直接影響的領域之一是商業智能。數據科學家主要處理大數據，以分析模式、趨勢等。編寫數據分析報告，以幫助之後的推理。商業智能專家會接手解數據科學家的工作——– 使用數據分析報告瞭解任何特定業務的數據趨勢，並根據這些信息進行預測並制定行動方案。另外一個與數據科學和商業智能相關的領域 —— 業務分析師。業務分析師將兩者結合一點，以幫助公司做出基於數據驅動的決策。數據科學家根據不同的要求分析歷史數據，採用不同的形式，如：
· 預測性因果分析：數據科學家使用此模型來預測業務。預測模型以度量方式展示各種決策的結果。對於試圖瞭解新業務的企業來說，這可能是一種有效的模式。
· 規範分析：這種分析通過預測最有可能成功的行為，幫助企業設定商業目標。規範性分析使用預測模型進行推理，並通過給出實現這些目標的最佳方式來幫助企業。
數據科學大量地使用面向數據的技術，包括SQL、Python、R和 Hadoop 等。並且它還廣泛使用統計分析、數據可視化、分佈式體系結構等從數據集中提取信息。數據科學家是能夠熟練運用專業技能的人士，他們的專業知識使他們能夠在數據科學項目的任何階段快速轉換角色。他們可以使用 AI 和機器學習等技術輕鬆地工作。事實上，數據科學家需要機器學習技能來實現特定要求，例如：
· 用於預測的機器學習：數據科學家使用機器學習算法來研究數據，以便做出有價值的預測。也稱為監督學習，這些模型可以為企業提出最有效的行動方案。
· 用於模式發現的機器學習：通過機器學習發現一些商業模式，這對於企業非常有用。這基本上屬於無監督的學習，沒有預先決定的參數。模式發現最常用的算法是聚類。
什麼是人工智能？
AI，是一個相當"黑客化"的技術術語，在流行文化中經常講其與未來的機器人或者以機器為主的世界聯繫在一起。然而，在現實中，人工智能遠非如此。簡單地說，人工智能旨在通過復現人類智能，使得機器能夠進行推理。由於 AI 的主要目標是用經驗知識訓練機器，因此提供正確的經驗信息和自我校正至關重要。AI 專家依靠深度學習和自然語言處理來幫助機器識別模式和推理。
人工智能的範圍
· AI 自動化：您可以通過建立可靠系統，讓AI自動執行重複的、繁雜的任務。
· 智能產品：人工智能可以將傳統產品轉化為智能商品。對話平臺、機器人和其他AI技術使得科技不斷進步。
· 漸進式學習：AI 算法可以訓練機器執行任何所需的功能。算法主要包含預測器和分類器。
· 分析數據：由於機器從我們提供的數據集中學習，分析和收集正確的數據集就變得非常重要。而神經網絡使得訓練變得更加容易。
什麼是機器學習？
機器學習是指系統可以從經驗中自動學習和改進，它是人工智能的一部分。AI 的這一特殊分支旨在研發獨立的學習技術，從而不必特意去編程來實現這些技術。
機器學習包括觀測和研究數據或經驗，以確定模式並建立推理系統。機器學習包括：
· 有監督機器學習：此模型使用歷史數據來理解行為並建立對未來的預測。這種學習算法分可以析任何給定的訓練數據集，以推理出有效的輸出。監督學習的參數對於結果至關重要。
· 無監督機器學習：這種類型的 ML 算法不使用任何分類或標籤參數。它側重於從未標記的數據中發現隱藏結構，以幫助系統推斷出正確的分佈函數。無監督學習算法既可使用生成學習模型，也可以使用基於檢索的方法。
· 半監督機器學習：此模型結合了有監督和無監督學習，但卻和它們都不同。它的工作原理是使用標記和未標記的數據來提高學習的準確性。當標籤數據成本高昂時，半監督學習可能是一種經濟高效的解決方案。
· 強化機器學習：這種學習不使用任何訓練數據，而是從經驗中來學習。不斷地試驗和錯誤導致強化學習的回報週期比較長。
機器學習通過分析海量數據集提供準確的結果。將 AI 技術應用於 ML 系統可以更有效地處理數據和信息。
數據科學、人工智能與機器學習的關係
人工智能，就像數據科學一樣，也是一個應用廣泛的領域，它旨在通過機器復現人類的智能。人工智能中可以用行動、計劃、感知、反饋來描述。
感知> 計劃> 行動 > 感知反饋。數據科學中使用此模式或這樣的循環來解決特定問題。例如，在第一步感知中，數據科學家嘗試在數據的幫助下識別模式。同樣地，計劃包括：
· 尋找所有可能的解決方案
· 在所有解決方案中尋找最佳解決方案
數據科學創造了一個系統，將上述要素相互關聯，幫助企業向前發展。
儘管可以通過將機器學習作為獨立主題來解釋，但更好的還是在某種背景中去理解它。簡而言之，機器學習是連接數據科學和 AI 的紐帶。這是因為機器學習是從數據中不斷學習的過程。因此，AI 是幫助數據科學獲得結果和解決用於特定問題的方案的工具。機器學習有助於實現這一目標。谷歌的搜索引擎就是一個真實的例子。
· 谷歌的搜索引擎是數據科學的產物
· 它使用預測分析（AI系統）向用戶提供智能結果
· 例如，如果一個人在谷歌的搜索引擎上鍵入"紐約最好的夾克"，那麼 AI 會通過機器學習收集此信息
· 現在，一旦此人在搜索欄中輸入"最佳購買地點"，AI 就會開始，並且通過預測分析將句子描述為"在紐約購買夾克的最佳地點"，這可能是用戶最想要的搜索結果。
Figure 1 人工智能、機器學習、深度學習的關係
因此確切地說，數據科學涵蓋 AI，包括機器學習。然而，機器學習有另一個子技術 ——深度學習。
深度學習是機器學習的一種形式，其不同之處在深度學習使用了神經網絡這一仿生技術：當我們看到數據時，數據會刺激大腦中的神經元，神經元的層次結構會識別處有用的模式。
數據科學、人工智能與機器學習的區別
Figure 2 數據科學和商業分析的區別
數據科學、人工智能和機器學習工作
數據科學、人工智能和機器學習都是高收入行業。然而，這三個領域並不是相互排斥的。這些領域所需的專業技能通常會相互重疊。
數據科學崗位需求（如數據分析師、數據科學工程師和數據科學家）在相當長的一段時間內呈上升趨勢。這些工作不僅提供了高薪，而且有很大的上升空間。
數據科學的技能要求
· 編程知識
· 數據可視化和報告
· 統計分析和數學
· 風險分析
· 機器學習技術
· 數據倉儲和結構
無論是報表製作還是將這些報告拆分給其他人，這一領域的工作並不僅限於編程或數據挖掘。數據科學專家是連接技術部門和運營部門之間的橋樑，除了技術要求之外，優秀的人際交往能力也是至關重要的。
同樣，人工智能和機器學習正在從市場上吸收大量人才。機器學習工程師、人工智能架構師、人工智能研究專家等都屬於此領域。
AI-ML 所需的技術和技能
· 精通編程語言，如Python、C++、Java
· 數據建模和評估
· 概率和統計
· 分佈式計算
· 機器學習算法
如您所見，兩個領域的技能集要求重疊。在大多數情況下，數據科學和AI-ML 除了各自的專業外，還要有其他領域的基本知識。
儘管數據科學、人工智能和機器學習相互重疊，但它們的具體功能也不同，並且有各自的應用領域。數據科學市場不斷地壯大，為這一領域的專家創造了機會。
掌握這些領域的任何技能都會使你的事業領先一步。探索人工智能的事業 .
deephub翻譯組：zhangzc
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