数据科学 vs 机器学习：有什么区别？

什么是机器学习？

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机器学习 是人工智能的一个子集，专注于开发算法和统计模型，使计算机系统能够通过经验提高其在特定任务上的性能。最终，机器学习是关于构建智能响应数据以解决问题的模型。与显式编码规则的传统编程不同，机器学习算法从数据中学习模式，并且可以在最少的人工干预下做出决策。

机器学习的关键方面包括

• 在大型数据集上训练模型：机器学习模型在历史数据上进行训练以学习模式。例如，垃圾邮件检测模型可能在数百万封标记为垃圾邮件或非垃圾邮件的电子邮件上进行训练。
• 识别模式并进行预测：一旦经过训练，这些模型就可以 识别新数据中的相似模式 并进行预测。然后，垃圾邮件检测模型可以将新的、未见过的电子邮件分类为垃圾邮件或非垃圾邮件。
• 自动化决策过程：机器学习模型可用于自动化复杂的决策。例如，信用评分模型可能会根据各种因素自动批准或拒绝贷款申请。
• 通过反馈和新数据不断改进：许多机器学习系统旨在随着接触更多数据而随着时间的推移而改进。例如，流媒体平台上的推荐系统会随着从用户互动中学习而更好地建议内容。

考虑一下数据科学在金融行业的这个例子：一家信用卡公司决定使用在历史交易数据上训练的机器学习模型来实时识别潜在的欺诈交易。这些模型可以考虑交易金额、地点、商家类型和持卡人的消费模式等因素来标记可疑活动，通常比传统的基于规则的系统更准确、更快速。

机器学习工程师专门从事设计、实施和优化这些学习算法。他们从事涉及模式识别、预测建模和自主系统的项目。

数据科学与机器学习的比较

让我们更仔细地研究这两个领域，看看机器学习如何融入数据科学生态系统。 

范围

数据科学是一个更广泛的领域，包括机器学习作为其组成部分之一。数据科学倾向于专注于从数据中提取信息，而机器学习则专注于创建模型以帮助自动化、预测或以其他方式支持业务运作。例如，一个数据科学项目可能涉及分析客户行为以改进营销策略。这可能包括探索性数据分析、统计建模和机器学习技术，例如用于客户细分的聚类分析。另一方面，一个纯粹的机器学习项目可能只专注于开发一个模型来预测哪些客户可能对特定的营销活动做出响应。

目标 

数据科学和机器学习都旨在从数据中提取见解和知识，为决策提供信息。机器学习特别关注创建可以根据数据模式进行预测或采取行动的模型。例如，在零售环境中，一个数据科学项目可能会分析销售数据以了解季节性趋势、流行的产品组合以及促销对收入的影响。在同一环境中的机器学习项目可能会开发一个模型来预测未来的销售额以进行库存管理。

人为参与 

数据科学在整个项目生命周期中都需要人为互动，而机器学习在开始时需要大量的人工工作来构建模型，但最终会变得更加放手。例如，在医疗保健领域，数据科学家可能会与医疗专业人员密切合作，解释患者数据并提出关于影响治疗结果的因素的假设。同一公司的一位机器学习工程师可能会专注于创建一个模型，该模型可以自动检测医学图像中的异常，而无需太多人为输入。该模型仍然需要持续的人工监控来识别和减轻偏差。 

工具和技术

虽然这两个领域都使用 Python 和 R 等编程语言，但数据科学项目可能涉及更广泛的工具，用于数据操作、可视化和统计分析。机器学习项目更侧重于 用于模型开发和训练的专用库和框架。例如，数据科学家可能会使用 Pandas 等库进行数据操作，使用 Matplotlib 进行可视化，并使用 statsmodels 进行统计分析。机器学习工程师可能会更多地关注 TensorFlow 或 PyTorch 等用于深度学习模型的库。

输出 

数据科学项目通常生成报告、可视化和决策者建议。机器学习项目产生可以部署以进行预测或自动化流程的模型。例如，分析客户流失的数据科学项目可能会生成一份报告，其中包含显示影响流失的关键因素和保留策略建议的可视化效果。关于同一主题的机器学习项目将生成一个模型，该模型可以预测哪些特定客户有流失的风险。

了解这些差异有助于您确定哪种方法——数据科学、机器学习或两者结合——最适合您的业务。

为您的组织选择最佳方法

在数据科学和机器学习之间进行选择取决于您组织的具体需求和目标。 

在以下情况下考虑数据科学

• 您需要探索和理解复杂的数据集。 
• 您的目标是发现可以为业务战略提供信息的见解和模式。
• 您希望与非技术利益相关者沟通发现。
• 您的项目需要统计分析、数据可视化和领域专业知识的结合。

在以下情况下考虑机器学习

• 您有一个可以自动化或加速的特定任务或问题。
• 您需要根据大量数据进行预测。
• 您希望开发可以随着新数据随时间推移而改进的模型。
• 您的项目涉及大规模的模式识别或异常检测。

在 AI 操作系统中构建数据科学和机器学习项目

AI 操作系统为数据科学和机器学习项目提供统一的环境，为可能希望同时使用这两种技术的组织提供了许多优势。在 AI 操作系统中构建项目通常可以实现简化的工作流程和增强的协作。在像 Anaconda 这样的 AI 操作系统中，数据科学家和机器学习工程师可以在单个平台上完成从头到尾的项目。 

AI 操作系统为数据科学项目提供数据清理、转换和可视化工具。数据科学家可以使用交互式 Notebooks 来探索数据集、执行统计分析和创建可视化效果以沟通他们的发现。系统的软件包管理器自动化了安装、更新、配置和删除软件包及其依赖项的过程。 

机器学习项目受益于专门为模型开发预装的库和框架。工程师可以利用这些工具来高效地构建、训练和评估模型。AI 平台对 GPU 加速的支持可以显着加快复杂模型（例如深度神经网络）的训练过程。

在 AI 操作系统中构建项目的关键优势之一是能够创建可复现的环境。这确保了所有团队成员都在使用相同的一组依赖项和版本进行工作，从而减少了“在我机器上可以工作”的问题，并促进了更轻松的协作和信息共享。这种可复现性还减少了故障排除时间和相关成本。

AI 操作系统还可以包括用于版本控制和项目管理的功能。这允许团队跟踪更改、尝试不同的方法，并在需要时轻松回滚到以前的版本。这些功能对于数据科学和机器学习项目都非常宝贵，在这些项目中，迭代开发和实验很常见。通过集中这些流程，组织可以避免集成和维护单独的版本控制和项目管理工具的成本。 

在 AI 操作系统中构建项目使组织能够简化从开发到生产的过渡。许多这些系统都提供用于打包和部署模型的工具，从而更容易将数据科学和机器学习输出集成到现有的业务流程和应用程序中。这可以显着减少通常将模型投入运营所需的时间和资源。 

Anaconda 的 AI 操作系统

我们已经探讨了数据科学和机器学习是截然不同但又互补的领域，它们在从数据中提取价值方面发挥着关键作用的观点。当今数据驱动的市场正在推动组织使用强大的工具和平台来支持其数据科学和机器学习计划。Anaconda 的 AI 操作系统为企业数据分析需求提供全面支持。Anaconda 平台在整个 AI 生命周期中工作，从数据准备和探索到模型开发、部署以及更远。

Anaconda 的核心功能解决了数据科学家和机器学习工程师面临的关键挑战。它提供了一个统一的环境，其中包括大量的预装库和工具，支持 Python 和 R 等流行的编程语言。我们的软件包管理系统确保了顺畅的依赖项处理，而集成开发环境则促进了协作工作和可复现性。

Anaconda 的一些突出功能包括其简化数据科学和机器学习项目工作流程的能力，以及用于快速利益相关者反馈和实时更新的一键部署。该平台对 Jupyter Notebooks 的支持实现了交互式计算和轻松共享见解。此外，Anaconda 的企业级安全措施和可扩展性使其适用于各种规模的组织，从初创公司到大型企业。

观看 Anaconda 的实际应用 

通过为数据科学和机器学习任务提供集中式平台，Anaconda 使团队能够更有效地工作。它减少了通常与工具集成和环境设置相关的摩擦，使专业人员能够专注于真正重要的事情：获取见解和构建强大的模型。

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