ความต่างระหว่าง Data Science และ Machine Learning

โลกของเทคโนโลยีกำลังพัฒนาไปอย่างรวดเร็ว คำอย่าง Data Science และ Machine Learning กำลังได้รับความนิยมมากขึ้น แม้ทั้งสองจะมีบทบาทสำคัญในยุคดิจิทัล แต่ก็มีความแตกต่างกัน การเข้าใจความแตกต่างนี้ช่วยให้ธุรกิจ ผู้เชี่ยวชาญ และผู้ที่สนใจ สามารถตัดสินใจได้ดียิ่งขึ้นเกี่ยวกับการนำไปใช้ ในบทความนี้ เราจะอธิบายทั้งสองสาขาให้เข้าใจง่าย พร้อมแสดงการประยุกต์ใช้ในชีวิตจริง

Data Science คืออะไร?

Data Science เป็นการดึงข้อมูลเชิงลึกที่มีค่าออกมาจากข้อมูล เป็นสาขาที่กว้างครอบคลุมตั้งแต่การรวบรวม ทำความสะอาด วิเคราะห์ และแปลผลข้อมูลเพื่อแก้ปัญหาหรือคาดการณ์แนวโน้มในอนาคต

หน้าที่สำคัญของ Data Scientist

• การรวบรวมข้อมูลดิบและทำความสะอาดข้อมูล: นำข้อมูลดิบจากหลายแหล่งมาทำให้พร้อมสำหรับการวิเคราะห์
• การวิเคราะห์เชิงสถิติ: ใช้วิธีทางสถิติเพื่อค้นหารูปแบบหรือตัวบ่งชี้
• การสร้างภาพข้อมูล: นำเสนอข้อมูลในรูปกราฟหรือแดชบอร์ดเพื่อให้เข้าใจง่าย
• การสร้างแบบจำลองเพื่อการคาดการณ์: สร้างโมเดลเพื่อทำนายผลลัพธ์ในอนาคต

การประยุกต์ใช้ Data Science

Data Science ถูกนำไปใช้ในหลายด้าน เช่น:

• อีคอมเมิร์ซ: ทำนายความต้องการของลูกค้า
• การแพทย์: วินิจฉัยโรคจากข้อมูลผู้ป่วยในอดีต
• การเงิน: ตรวจจับการฉ้อโกงธุรกรรม

การผสมผสานระหว่างคณิตศาสตร์ การเขียนโปรแกรม และความเชี่ยวชาญในสายงาน ช่วยให้ Data Scientist สามารถค้นหาข้อมูลเชิงลึกที่ซ่อนอยู่ และใช้ในการตัดสินใจทางธุรกิจ

Machine Learning คืออะไร?

Machine Learning หรือ ML เป็นแขนงหนึ่งของ ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่มุ่งเน้นการพัฒนาระบบที่สามารถเรียนรู้ได้ด้วยตัวเอง โดยไม่จำเป็นต้องเขียนโปรแกรมเพิ่มเติม เปรียบเสมือนการเลียนแบบกระบวนการเรียนรู้ของมนุษย์ ผ่านการวิเคราะห์และจดจำรูปแบบจากข้อมูลจำนวนมาก

Machine Learning ทำงานอย่างไร?

1. การป้อนข้อมูล: เริ่มต้นด้วยการนำข้อมูลดิบเข้าสู่ระบบ เพื่อใช้ในการฝึกฝนอัลกอริธึม
2. กระบวนการเรียนรู้: ระบบจะวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อค้นหาและจดจำรูปแบบที่เกิดขึ้น
3. การทำนายผล: เมื่อได้รับข้อมูลใหม่ โมเดลที่ผ่านการฝึกฝนจะสามารถวิเคราะห์และคาดการณ์ผลลัพธ์ได้
4. การพัฒนาต่อเนื่อง: ระบบจะเรียนรู้และปรับปรุงตัวเองจากผลตอบรับ เพื่อให้แม่นยำยิ่งขึ้น

ประเภทของ Machine Learning

• Supervised Learning: การเรียนรู้แบบมีผู้สอน ใช้ข้อมูลที่มีการระบุคำตอบที่ถูกต้องไว้แล้ว เช่น ระบบกรองอีเมลสแปม ที่เรียนรู้จากตัวอย่างอีเมลที่ถูกแยกประเภทไว้แล้ว
• Unsupervised Learning: การเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน ระบบจะค้นหารูปแบบหรือกลุ่มในข้อมูลเอง เช่น การแบ่งกลุ่มลูกค้าตามพฤติกรรมการซื้อโดยไม่มีการกำหนดกลุ่มไว้ล่วงหน้า
• Reinforcement Learning: การเรียนรู้แบบเสริมแรง ระบบเรียนรู้ผ่านการทดลองและปรับปรุงจากผลลัพธ์ที่ได้ เช่น การพัฒนารถยนต์ไร้คนขับที่เรียนรู้วิธีการขับที่ดีที่สุดผ่านการทดลองในสถานการณ์ต่างๆ

Data Science vs. Machine Learning: ความแตกต่างสำคัญ

Data Science และ Machine Learning ทำงานร่วมกันยังไงบ้าง?

ถึงแม้ว่า Data Science และ Machine Learning จะมีเป้าหมายที่ต่างกัน แต่ทั้งสองมักจะทำงานร่วมกันเพื่อสร้างผลลัพธ์ที่มีประสิทธิภาพ

• ขั้นเตรียมข้อมูลของ Data Science: นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลเริ่มต้นด้วยการรวบรวมข้อมูลดิบจากหลากหลายแหล่ง นำมาทำความสะอาดและจัดระเบียบให้พร้อมสำหรับการวิเคราะห์ในขั้นต่อไป
• ขั้นสร้างโมเดลด้วย Machine Learning: เมื่อได้ข้อมูลที่พร้อมใช้งาน ระบบ Machine Learning จะนำข้อมูลเหล่านั้นมาเรียนรู้และสร้างโมเดลที่สามารถคาดการณ์หรือตัดสินใจได้โดยอัตโนมัติ
• ขั้นแปลผลโดย Data Science: หลังจากโมเดลประมวลผลเสร็จ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจะนำผลลัพธ์มาวิเคราะห์เชิงลึกและนำเสนอในรูปแบบที่เข้าใจง่าย พร้อมให้คำแนะนำที่นำไปใช้งานได้จริง

ยกตัวอย่างเช่น ในการทำแคมเปญการตลาด นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจะวิเคราะห์พฤติกรรมลูกค้าเพื่อค้นหารูปแบบที่น่าสนใจ ในขณะที่วิศวกร ML จะนำข้อมูลนี้ไปพัฒนาระบบแนะนำสินค้าที่ช่วยเสนอผลิตภัณฑ์ให้ตรงใจลูกค้าแต่ละราย

ควรเรียนรู้อะไรก่อน: Data Science หรือ Machine Learning?

หากคุณกำลังพิจารณาอาชีพด้านเทคโนโลยี การตัดสินใจระหว่าง Data Science และ Machine Learning ขึ้นอยู่กับความสนใจและเป้าหมายของคุณ

สาย Data Science เหมาะกับคุณถ้า:

• คุณชื่นชอบการวิเคราะห์ข้อมูลและถนัดนำเสนอข้อมูลในรูปแบบภาพที่น่าสนใจ อีกทั้งสามารถสื่อสารให้ผู้อื่นเข้าใจได้ง่าย
• คุณรู้สึกสนุกกับการใช้สถิติแก้ไขโจทย์ปัญหา และมีทักษะในการเล่าเรื่องราวผ่านข้อมูล
• คุณมีเป้าหมายที่จะก้าวไปสู่ตำแหน่งนักวิเคราะห์ข้อมูล นักวิเคราะห์ธุรกิจ หรือนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล

สาย Machine Learning เหมาะกับคุณถ้า:

• คุณมีความหลงใหลในเทคโนโลยี AI และสนใจการสร้างระบบอัตโนมัติ
• คุณมีใจรักในการเขียนโปรแกรมและมีพื้นฐานคณิตศาสตร์ที่แข็งแรง
• คุณตั้งเป้าที่จะเติบโตในสายงานวิศวกร ML ผู้เชี่ยวชาญด้าน AI หรือนักวิจัยในอนาคต

แนวโน้มในอนาคตของ Data Science และ Machine Learning

ทั้งสองสาขากำลังเติบโตอย่างรวดเร็ว พร้อมนวัตกรรมใหม่ ๆ ที่กำลังเปลี่ยนอนาคต:

• AutoML: เทคโนโลยีที่ช่วยให้การสร้างโมเดล Machine Learning เป็นเรื่องง่ายสำหรับผู้ที่ไม่ใช่ผู้เชี่ยวชาญ ด้วยระบบอัตโนมัติที่ช่วยเลือกอัลกอริธึมและปรับแต่งพารามิเตอร์ที่เหมาะสม ทำให้องค์กรสามารถนำ ML ไปประยุกต์ใช้ได้อย่างกว้างขวางมากขึ้น
• Big Data: การเติบโตแบบก้าวกระโดดของข้อมูลในยุคดิจิทัล ทำให้เกิดความต้องการนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่มีความเชี่ยวชาญในการจัดการข้อมูลขนาดใหญ่ ทั้งการประมวลผลแบบ real-time การวิเคราะห์ข้อมูลที่มีความซับซ้อน และการสร้างคุณค่าจากข้อมูลที่หลากหลาย
• AI-Powered Analytics: การผสานรวมระหว่าง Data Science และ AI กำลังปฏิวัติวงการวิเคราะห์ข้อมูล ด้วยเครื่องมือที่สามารถวิเคราะห์แพตเทิร์นที่ซับซ้อน คาดการณ์แนวโน้มในอนาคต และให้คำแนะนำที่ชาญฉลาด ช่วยให้องค์กรตัดสินใจได้แม่นยำและรวดเร็วยิ่งขึ้น
• Edge Computing: การประมวลผล AI และการวิเคราะห์ข้อมูลกำลังเคลื่อนที่เข้าใกล้แหล่งข้อมูลมากขึ้น ช่วยลดความล่าช้าในการประมวลผล ประหยัดแบนด์วิดธ์ และเพิ่มความเป็นส่วนตัวของข้อมูล เปิดโอกาสใหม่ๆ สำหรับการใช้งาน AI ในอุปกรณ์ IoT และสมาร์ทดีไวซ์
• Ethical AI: ความสำคัญของจริยธรรมในการพัฒนา AI และการวิเคราะห์ข้อมูลกำลังเพิ่มขึ้น ทำให้เกิดความต้องการผู้เชี่ยวชาญที่เข้าใจทั้งด้านเทคนิคและผลกระทบต่อสังคม เพื่อพัฒนาระบบที่โปร่งใส เป็นธรรม และรับผิดชอบต่อสังคม

บทสรุป

Data Science และ Machine Learning ต่างก็มีจุดแข็งที่แตกต่างกัน โดย Data Science จะมุ่งเน้นการทำความเข้าใจและตีความข้อมูลในเชิงลึก ในขณะที่ Machine Learning เน้นการพัฒนาระบบที่สามารถเรียนรู้และปรับตัวได้จากข้อมูล ทั้งสองศาสตร์นี้ล้วนมีบทบาทสำคัญในโลกยุคดิจิทัล และการผสานพลังของทั้งคู่ก็เป็นรากฐานสำคัญของเทคโนโลยีทันสมัยที่เราใช้ในชีวิตประจำวัน

สำหรับผู้ประกอบการที่กำลังมองหาโอกาสในการนำเทคโนโลยีมาพัฒนาธุรกิจ หรือมืออาชีพที่กำลังวางแผนเส้นทางอาชีพในวงการเทค ความเข้าใจในความแตกต่างและจุดเด่นของทั้งสองศาสตร์นี้จะช่วยให้คุณวางกลยุทธ์และตัดสินใจได้อย่างชาญฉลาด

ทาง Amity Solutions ก็มีบริการ Amity Bots Plusที่ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานเช่นกัน ปรึกษาผู้เชี่ยวชาญของเราได้ที่นี่