Datenwissenschaft vs. maschinelles Lernen: Was ist der Unterschied?

Die Meinung eines Schweizer IT Dienstleisters zum Thema 'Unterschied zwischen Datenwissenschaft und maschinellem Lernen'

Data Science und maschinelles Lernen sind zwei der wichtigsten und am schnellsten wachsenden Bereiche der Technologie. Obwohl sie einige Gemeinsamkeiten aufweisen, gibt es auch einige wichtige Unterschiede zwischen den beiden. Datenwissenschaft ist der Prozess der Extraktion von Wissen und Erkenntnissen aus Daten. Dabei werden mathematische und statistische Techniken eingesetzt, um Daten zu analysieren, Muster und Trends zu erkennen und diese Informationen dann für Vorhersagen oder Handlungsempfehlungen zu nutzen. Maschinelles Lernen ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz, bei dem es darum geht, Computern beizubringen, aus Daten zu lernen.

Hinweis:PolygonSoftware hat diesen Artikel mit Hilfe einer Künstlichen intelligenz geschrieben. Mehr erfahren

Datenwissenschaft

Datenwissenschaft ist der Prozess der Gewinnung von Erkenntnissen aus Daten. Dabei werden verschiedene Techniken, einschließlich des maschinellen Lernens, eingesetzt, um Daten zu analysieren und zu verstehen, wie sie zur Verbesserung von Geschäftsergebnissen genutzt werden können. Zu den Data Science-Teams gehören häufig Experten für Statistik, maschinelles Lernen, Data Engineering und Unternehmensanalyse.

Maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz, der sich darauf konzentriert, Computern beizubringen, aus Daten zu lernen, ohne dass sie explizit programmiert werden. Die Algorithmen des maschinellen Lernens können sich mit zunehmender Erfahrung automatisch verbessern, so dass sie im Laufe der Zeit genauere Vorhersagen treffen.

Unterschied zwischen Data Science und Machine Learning

Der Hauptunterschied zwischen Data Science und maschinellem Lernen besteht darin, dass Data Science ein breiteres Feld ist, das maschinelles Lernen einschließt, während maschinelles Lernen eine Untergruppe von Data Science ist, die sich darauf konzentriert, Computern beizubringen, aus Daten zu lernen. Bei der Datenwissenschaft geht es darum, Wissen und Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen, während beim maschinellen Lernen Computern beigebracht wird, aus Daten zu lernen. Data Science ist ein Fachgebiet, das eine breite Palette von Themen abdeckt, darunter Data Mining, maschinelles Lernen, prädiktive Modellierung, Big Data und Datenvisualisierung. Maschinelles Lernen ist ein Teilbereich der Datenwissenschaft, der sich darauf konzentriert, Computern beizubringen, aus Daten zu lernen. Algorithmen des maschinellen Lernens können verwendet werden, um Vorhersagen über die Zukunft zu treffen, Muster in Daten zu erkennen und Ergebnisse zu optimieren.

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