データサイエンスと機械学習: それらはどのように異なりますか?

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最近の AI の爆発的な成長により、データ サイエンスと機械学習という 2 つの関連分野に大きな需要が見られます。

世界の AI 市場の価値は 2030 年までに 2 兆ドル近くに達すると予想されており、熟練した AI 専門家のニーズは急速に高まっています。 データ サイエンティストと機械学習エンジニアは、AI システムの構築と操作において重要な役割を果たしており、業界で最もエキサイティングな開発の背後にあります。

この 2 つの分野はよく混同されますが、データ サイエンスと機械学習には明確な焦点があり、異なるスキルが必要です。 AI 戦略を開発している組織にとって、これらのニュアンスを理解することは、効果的なチームを構築するための鍵となります。 そして、AI 分野での勤務を希望する求職者にとって、これらの需要の高い役割ごとにどのようなスキルが必要かを知ることが重要です。

データ サイエンスは、データ分析、情報科学、機械学習、統計の概念と手法を組み込んだ学際的な分野です。

全体として、データ サイエンティストは、データから実用的な洞察を抽出して、ビジネスや研究の問題に対処することを目指しています。 データ サイエンティストは、時間の経過とともにパターンと傾向を特定することで、組織がより多くの情報に基づいた意思決定を行い、効率を向上させ、データドリブンな戦略を開発できるよう支援します。

通常、データ サイエンス ワークフローには次の段階が含まれます。

データから貴重な洞察を導き出すことは、ほぼすべての分野で役立つため、データ サイエンスは幅広い業界にわたって多くの応用が可能です。

以下に、業界におけるデータ サイエンスの一般的なユースケースの例をいくつか示します。

機械学習は AI のサブセットであり、データ サイエンスで使用される手法でもあります。 機械学習アルゴリズムはデータ内のパターンと関係を検出し、その動作を自律的に調整して、時間の経過とともにパフォーマンスを向上させます。 十分な高品質のトレーニング データがあれば、機械学習システムは、手動でコーディングするのが困難または不可能な複雑な予測や分析を行うことができます。

機械学習エンジニアは、新しいデータに適応できる柔軟で信頼性の高い機械学習システムを構築することを目指しています。 このデータ中心のアプローチは、機械学習を従来のソフトウェアから区別します。 ハードコーディングされたルールを持つ一般的なソフトウェア プログラムとは異なり、機械学習モデルは、人間の開発者が介入することなく、新しいデータにさらされると自動的に動作を調整できます。

機械学習パイプラインは、データ サイエンス ワークフローと同様に、データの収集と前処理から始まります。 次に、モデルはトレーニング データの初期セットを取り込み、そのデータ セット内のパターンと関係を特定し、その情報を使用してパラメーターと呼ばれる内部変数を調整します。 次に、モデルは新しいテスト データ セットで評価され、その精度が検証され、以前に表示されていないデータにどのように反応するかが確認されます。

これらの手順はすべて、データ サイエンス パイプラインでよく知られているものです。 ただし、データ サイエンティストの次のステップは通常、分析結果を関係者に提示することですが、機械学習エンジニアは通常、本番環境でのモデルのデプロイ、監視、保守を担当します。 これらのモデルのデプロイと監視の段階は、従来のソフトウェアの DevOps サイクルに似ており、機械学習オペレーション (MLOps) という用語の普及につながりました。

モデルのデプロイとは、実稼働アプリケーションおよびソフトウェアにモデルを統合することを指し、モニタリングには、デプロイ後のモデルの追跡、デバッグ、および保守が含まれます。 現実の環境は常に変化するため、MLOps チームはモデルを継続的に改良および再トレーニングして、長期にわたって良好なパフォーマンスを維持できるようにします。

データ サイエンスと同様、機械学習は多くの業界で役立ちます。 機械学習アルゴリズムは、予測、ワークフローの自動化、コンテンツ生成など、ビジネス目標に関連する幅広い機能を実行できます。

以下に、業界における機械学習の一般的なユースケースの例をいくつか示します。