Datawetenschap en Machinaal leren
Snelkoppelingen: Verschillen, Overeenkomsten, Jaccard Similarity Coëfficiënt, Referenties.
Verschil tussen Datawetenschap en Machinaal leren
Datawetenschap vs. Machinaal leren
Stroomdiagram uit ''Doing Data Science'', van Schutt & O'Neil (2013) Datawetenschap, vaak ook onvertaald in het Engels: data science, is een interdisciplinair onderzoeksveld met betrekking tot wetenschappelijke methoden, processen en systemen om kennis en inzichten te onttrekken uit (zowel gestructureerde als ongestructureerde) data. Automatisch leren, machinaal leren of machine learning is een breed onderzoeksveld binnen kunstmatige intelligentie, dat zich bezighoudt met de ontwikkeling van algoritmes en technieken waarmee computers kunnen leren.
Overeenkomsten tussen Datawetenschap en Machinaal leren
Datawetenschap en Machinaal leren hebben 0 dingen gemeen (in Unionpedia).
De bovenstaande lijst antwoord op de volgende vragen
- In wat lijkt op Datawetenschap en Machinaal leren
- Wat het gemeen heeft Datawetenschap en Machinaal leren
- Overeenkomsten tussen Datawetenschap en Machinaal leren
Vergelijking tussen Datawetenschap en Machinaal leren
Datawetenschap heeft 6 relaties, terwijl de Machinaal leren heeft 16. Zoals ze gemeen hebben 0, de Jaccard-index is 0.00% = 0 / (6 + 16).
Referenties
Dit artikel toont de relatie tussen Datawetenschap en Machinaal leren. Om toegang te krijgen tot elk artikel waarvan de informatie werd gehaald, kunt u terecht op: