数据科学在机器学习中的作用

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数据科学只关注数据，并利用一系列技术、框架、算法和工具。然后将这些数据应用于不同的部门和机构，以帮助推动效益。

工程师必须同时利用数据科学和机器学习来做出有效的决策。工程师和数据科学家结合各种技能来分析和收集来自网络和其他来源的信息。

什么是ML或机器学习的含义？

ML是人工智能的一个领域，它允许软件学习信息以识别模式并自动提供预测，而无需人工干预。数据是通过不同的算法生成的。

数据科学在机器学习中的作用是什么？

数据科学在过去几年中已成为一个日益重要的领域。在当今世界，数据生成和积累的速度越来越快。以下是数据科学在机器学习中扮演的一些关键角色。

数据分析

数据分析工作流程是通过ML创建的。该过程包括审查、清理、转换和建模数据以生成有价值的信息。它还有助于获得见解。数据科学在构建数据建模的基础方面发挥着巨大作用。

数据生成

创建机器学习模型数据的初始步骤是通过数据处理。数据科学在生成重要的数据见解方面发挥着巨大作用。它包括将原始信息转换为可用于数据建模的更有用的格式。它涉及多个步骤。

数据挖掘

数据挖掘是人工智能的基础。它包括从海量数据集中查找趋势、模式和见解的方法。它利用不同的统计和机器学习技术来识别数据中的关联和关系。机器学习需要数据科学和数据挖掘来帮助企业发现机遇并做出决策。

数据清洗

数据清洗是数据科学的一部分。它是数据预处理阶段的一个过程，确保数据干净。它包括纠正不准确之处、错误和不一致之处。

算法

ML算法是人工智能的一部分，包括使用可衡量和数值模型。它用于获取信息并做出决策或选择，并且它们被用于许多应用程序中。数据科学在使用机器学习创建预测模型方面发挥着巨大作用。

深度学习

深度学习是机器学习的另一个子集。它使用具有多层的 神经网络。它用于不同的应用程序，例如语音和图像识别，以及语言处理。数据科学家使用ML深度学习来解决业务问题。

神经网络

这些网络是通过研究人脑结构创建的，也用于许多应用程序中。数据科学家的最关键角色之一是能够使用机器学习神经网络对数据进行分类并将数据与不同的类别关联起来。

自然语言处理

使用自然语言处理来识别人类语音，并且ML算法用于该过程。例如，语音助手、聊天机器人和翻译。NLP是另一个数据科学领域，在人工智能创新中发挥着巨大作用。

计算机视觉

分析和理解视觉信息，例如照片和剪辑。计算机视觉技术用于面部识别和自动驾驶汽车。计算机视觉是数据科学的热门分支之一，因此它是机器学习中的一个重要决定因素。

监督学习

监督学习是一种人工智能类型，它使用机器学习，主要用于欺诈检测和情感分析。决策树算法是监督学习模型，可帮助数据科学家计算重要变量。

结论

数据科学通过提供获得相关结果的必要方法和工具来建立ML和AI。ML和AI利用这些信息做出取决于数据中数据模式的决策、预测和操作。

数据科学中使用的方法和技术使这些创新能够解决复杂的问题。它有助于根据数据模式做出决策。随着数据处理和积累的不断发展，数据科学的重要性将越来越大。