Veri Bilimi ile Makine Öğrenmesi Arasındaki Farklar

Veri bilimi ve makine öğrenmesi, birbirleriyle ilişkili ancak farklı odak noktalarına sahip disiplinlerdir. Aşağıda bu iki alanın temel farkları özetlenmiştir:

1. Tanım

Veri Bilimi: Veri, istatistik, analiz ve makine öğrenimi yöntemlerini kullanarak bilgiyi çıkarma sürecidir.

Makine Öğrenmesi: Veri analizi için algoritmaların ve istatistiksel modellemenin kullanılmasına odaklanan bir alt alanıdır.

2. Amaç

• Veri Bilimi: Verileri analiz ederek içgörü elde etmek ve karar destek sistemleri geliştirmek.
• Makine Öğrenmesi: Algoritmaların öğrenmesini sağlamak ve otomatik olarak tahminler yapmak.

3. Araçlar ve Yöntemler

• Veri Bilimi: Veri analizi, istatistiksel modelleme, veri görselleştirme araçları.
• Makine Öğrenmesi: Algoritmalar (örneğin, karar ağaçları, sinir ağları), model değerlendirme teknikleri.

4. Uygulama Alanları

• Veri Bilimi: İş zekası, pazar analizi, sağlık alanındaki araştırmalar.
• Makine Öğrenmesi: Öneri sistemleri, görüntü tanıma, doğal dil işleme.

5. Kapsam

Veri Bilimi: Daha geniş bir yelpazeyi kapsar; veri toplama, analitik yöntemler ve sonuçların sunumu.

Makine Öğrenmesi: Veri biliminin bir parçasıdır ve genellikle veri analizi uygulamalarında kullanılır.

Sonuç olarak, veri bilimi daha geniş bir disiplinken, makine öğrenmesi bu disiplinin içinde yer alan özel bir tekniktir.