この記事では、「機械学習」と「データサイエンス」の違いを分かりやすく説明していきます。
「機械学習」とは?
コンピュータが経験から学習し、データに基づいて予測や決定を実施できるようにする技術の一分野を意味する言葉です。
ある特定のタスクを実行するためにプログラムされた指示に従うわけではなく、データパターンとアルゴリズムを使用して学習することに重点を置きます。
「データサイエンス」とは?
データから知識や洞察を抽出し、それをビジネスや研究の意思決定に活用するための広範な分野を意味する言葉です。
統計学、データマイニング、データクレンジング、データ可視化、および機械学習などの技術が含まれることが特徴として挙げられます。
「データサイエンス」は、大量の構造化されていないデータを分析し、そこから有用な情報を見つけ出すことに焦点を当てています。
「機械学習」と「データサイエンス」の違い
「機械学習」と「データサイエンス」の違いを、分かりやすく解説します。
「機械学習」と「データサイエンス」は、データを中心とした技術分野ですが、それぞれ異なる特徴を持ちます。
「機械学習」は、データサイエンスのサブセットとして位置づけられるものです。
データからパターンを学習し、予測や分類などのタスクを自動化するアルゴリズムの開発に特化しています。
その一方で、「データサイエンス」は、データの収集、処理、分析、視覚化などを含む広範なフィールドのことです。
ビジネスインテリジェンス、データマイニング、統計学などの多様な技術や理論が組み合わさっています。
つまり、「データサイエンス」は、データに対する洞察を深めるための広い範囲の技術を提供し、「機械学習」は、それらの洞察を基に具体的な予測や意思決定を実施するためのツールを提供するものだと考えられます。
まとめ
「機械学習」は「データサイエンス」の一部であり、データからパターンを学習し予測を実施することに特化しています。
その一方で、「データサイエンス」は、より広い範囲をカバーし、データの収集から解析、そしてその結果を活用するまでの全プロセスを含んだものです。
両者は密接に関連していますが、焦点とする範囲が異なると言えるでしょう。
