简述机器学习与数据科学的关系

数据科学和机器学习将是下述内容的主要介绍对象，通过这篇文章，小编希望大家可以对它们的相关情况以及信息有所认识和了解，详细内容如下。

一、数据科学

数据科学是利用科学方法、流程、算法和系统从数据中提取价值的跨学科领域。数据科学家综合利用一系列技能(包括统计学、计算机科学和业务知识)来分析从网络、智能手机、客户、传感器和其他来源收集的数据。

随着数据量呈指数增长且公司更加依赖分析来提高收入和推动创新，对数据科学的需求也在迅速增长。举例来说，随着商业互动变得更加数字化，将会产生更多数据，随之也会带来深入探索的新机会，可进一步了解如何提供更出色的个性化体验、提高服务和客户满意度、开发新的增强型产品以及提高销售额。此外，在商业领域以及其他领域，数据科学有可能帮助我们解决全球最艰巨的一些挑战。

数据科学揭示趋势并产生见解，企业可以利用这些见解做出更好的决策并推出更多创新产品和服务。数据是创新的基石，但是只有数据科学家从数据中收集信息，然后采取行动，才能实现数据的价值。

数据科学家往往具有计算机科学、信息技术、应用数学或统计学的教育背景。这些核心知识可以为您开展提供、收集、组织、处理和建模业务数据，做好准备。同时，您也可以了解并掌握有关数据可视化、基于API的数据收集与准备等方面的专业知识。这些对于您开展探索性数据分析，遵循和建立模型，以及对模型进行定制化设计与测试等工作，都十分有益。此外，您在基于AI的预测性建模时，前面提到的ML和AI领域的相关技能也总归是技不压身的。

二、机器学习

机器学习是一门多学科交叉专业，涵盖概率论知识，统计学知识，近似理论知识和复杂算法知识，使用计算机作为工具并致力于真实实时的模拟人类学习方式，并将现有内容进行知识结构划分来有效提高学习效率。

机器学习是研究怎样使用计算机模拟或实现人类学习活动的科学，是人工智能中最具智能特征，最前沿的研究领域之一。自20世纪80年代以来，机器学习作为实现人工智能的途径，在人工智能界引起了广泛的兴趣，特别是近十几年来，机器学习领域的研究工作发展很快，它已成为人工智能的重要课题之一。机器学习不仅在基于知识的系统中得到应用，而且在自然语言理解、非单调推理、机器视觉、模式识别等许多领域也得到了广泛应用。一个系统是否具有学习能力已成为是否具有“智能”的一个标志。机器学习的研究主要分为两类研究方向：第一类是传统机器学习的研究，该类研究主要是研究学习机制，注重探索模拟人的学习机制;第二类是大数据环境下机器学习的研究，该类研究主要是研究如何有效利用信息，注重从巨量数据中获取隐藏的、有效的、可理解的知识。

三、数据科学与机器学习的关系

数据为机器学习提供支持：机器学习的性能很大程度上取决于训练数据的质量。数据科学通过提供清洁、准确的数据为机器学习建模提供基础。

特征工程与模型训练的协同作用：数据科学中的特征工程为机器学习模型提供了有价值的特征。好的特征工程可以使机器学习模型更好地捕捉数据的本质，提高模型的性能。

数据驱动的决策：数据科学和机器学习的结合使得数据驱动的决策成为可能。通过分析和建模数据，组织可以制定更加智能、精准的决策，从而提高效率和效果。

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