簡述機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)科學(xué)的關(guān)系

數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)將是下述內(nèi)容的主要介紹對象，通過這篇文章，小編希望大家可以對它們的相關(guān)情況以及信息有所認(rèn)識和了解，詳細(xì)內(nèi)容如下。

一、數(shù)據(jù)科學(xué)

數(shù)據(jù)科學(xué)是利用科學(xué)方法、流程、算法和系統(tǒng)從數(shù)據(jù)中提取價(jià)值的跨學(xué)科領(lǐng)域。數(shù)據(jù)科學(xué)家綜合利用一系列技能(包括統(tǒng)計(jì)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)和業(yè)務(wù)知識)來分析從網(wǎng)絡(luò)、智能手機(jī)、客戶、傳感器和其他來源收集的數(shù)據(jù)。

隨著數(shù)據(jù)量呈指數(shù)增長且公司更加依賴分析來提高收入和推動(dòng)創(chuàng)新，對數(shù)據(jù)科學(xué)的需求也在迅速增長。舉例來說，隨著商業(yè)互動(dòng)變得更加數(shù)字化，將會產(chǎn)生更多數(shù)據(jù)，隨之也會帶來深入探索的新機(jī)會，可進(jìn)一步了解如何提供更出色的個(gè)性化體驗(yàn)、提高服務(wù)和客戶滿意度、開發(fā)新的增強(qiáng)型產(chǎn)品以及提高銷售額。此外，在商業(yè)領(lǐng)域以及其他領(lǐng)域，數(shù)據(jù)科學(xué)有可能幫助我們解決全球最艱巨的一些挑戰(zhàn)。

數(shù)據(jù)科學(xué)揭示趨勢并產(chǎn)生見解，企業(yè)可以利用這些見解做出更好的決策并推出更多創(chuàng)新產(chǎn)品和服務(wù)。數(shù)據(jù)是創(chuàng)新的基石，但是只有數(shù)據(jù)科學(xué)家從數(shù)據(jù)中收集信息，然后采取行動(dòng)，才能實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的價(jià)值。

數(shù)據(jù)科學(xué)家往往具有計(jì)算機(jī)科學(xué)、信息技術(shù)、應(yīng)用數(shù)學(xué)或統(tǒng)計(jì)學(xué)的教育背景。這些核心知識可以為您開展提供、收集、組織、處理和建模業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，做好準(zhǔn)備。同時(shí)，您也可以了解并掌握有關(guān)數(shù)據(jù)可視化、基于API的數(shù)據(jù)收集與準(zhǔn)備等方面的專業(yè)知識。這些對于您開展探索性數(shù)據(jù)分析，遵循和建立模型，以及對模型進(jìn)行定制化設(shè)計(jì)與測試等工作，都十分有益。此外，您在基于AI的預(yù)測性建模時(shí)，前面提到的ML和AI領(lǐng)域的相關(guān)技能也總歸是技不壓身的。

二、機(jī)器學(xué)習(xí)

機(jī)器學(xué)習(xí)是一門多學(xué)科交叉專業(yè)，涵蓋概率論知識，統(tǒng)計(jì)學(xué)知識，近似理論知識和復(fù)雜算法知識，使用計(jì)算機(jī)作為工具并致力于真實(shí)實(shí)時(shí)的模擬人類學(xué)習(xí)方式，并將現(xiàn)有內(nèi)容進(jìn)行知識結(jié)構(gòu)劃分來有效提高學(xué)習(xí)效率。

機(jī)器學(xué)習(xí)是研究怎樣使用計(jì)算機(jī)模擬或?qū)崿F(xiàn)人類學(xué)習(xí)活動(dòng)的科學(xué)，是人工智能中最具智能特征，最前沿的研究領(lǐng)域之一。自20世紀(jì)80年代以來，機(jī)器學(xué)習(xí)作為實(shí)現(xiàn)人工智能的途徑，在人工智能界引起了廣泛的興趣，特別是近十幾年來，機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的研究工作發(fā)展很快，它已成為人工智能的重要課題之一。機(jī)器學(xué)習(xí)不僅在基于知識的系統(tǒng)中得到應(yīng)用，而且在自然語言理解、非單調(diào)推理、機(jī)器視覺、模式識別等許多領(lǐng)域也得到了廣泛應(yīng)用。一個(gè)系統(tǒng)是否具有學(xué)習(xí)能力已成為是否具有“智能”的一個(gè)標(biāo)志。機(jī)器學(xué)習(xí)的研究主要分為兩類研究方向：第一類是傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)的研究，該類研究主要是研究學(xué)習(xí)機(jī)制，注重探索模擬人的學(xué)習(xí)機(jī)制;第二類是大數(shù)據(jù)環(huán)境下機(jī)器學(xué)習(xí)的研究，該類研究主要是研究如何有效利用信息，注重從巨量數(shù)據(jù)中獲取隱藏的、有效的、可理解的知識。

三、數(shù)據(jù)科學(xué)與機(jī)器學(xué)習(xí)的關(guān)系

數(shù)據(jù)為機(jī)器學(xué)習(xí)提供支持：機(jī)器學(xué)習(xí)的性能很大程度上取決于訓(xùn)練數(shù)據(jù)的質(zhì)量。數(shù)據(jù)科學(xué)通過提供清潔、準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)為機(jī)器學(xué)習(xí)建模提供基礎(chǔ)。

特征工程與模型訓(xùn)練的協(xié)同作用：數(shù)據(jù)科學(xué)中的特征工程為機(jī)器學(xué)習(xí)模型提供了有價(jià)值的特征。好的特征工程可以使機(jī)器學(xué)習(xí)模型更好地捕捉數(shù)據(jù)的本質(zhì)，提高模型的性能。

數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策：數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)的結(jié)合使得數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策成為可能。通過分析和建模數(shù)據(jù)，組織可以制定更加智能、精準(zhǔn)的決策，從而提高效率和效果。

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