الفرق بين علم البيانات والتعلم الآلي
إيفلين كلارك
الفرق الرئيسي بين علوم البيانات والتعلم الآلي
- علم البيانات هو مزيج من الخوارزميات والأدوات وتقنيات التعلم الآلي التي تساعدك على العثور على أنماط مخفية مشتركة في البيانات الخام، في حين أن التعلم الآلي هو فرع من فروع علوم الكمبيوتر الذي يتعامل مع برمجة النظام للتعلم التلقائي والتحسين مع الخبرة.
- مثال في علم البياناتtracتستخلص هذه التقنيات رؤى قيّمة من كميات هائلة من البيانات باستخدام أساليب وخوارزميات وعمليات علمية متنوعة. في المقابل، يُعدّ التعلّم الآلي نظامًا قادرًا على التعلّم من البيانات من خلال التطوير الذاتي دون الحاجة إلى برمجة منطقية صريحة من قِبل المبرمج.
- يمكن لعلم البيانات العمل بالطرق اليدوية، على الرغم من أنها ليست مفيدة جدًا، بينما يصعب تنفيذ خوارزميات التعلم الآلي يدويًا.
- علم البيانات ليس مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي (AI)، في حين أن تكنولوجيا التعلم الآلي هي مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي (AI).
- تساعدك تقنية علم البيانات على إنشاء رؤى من البيانات التي تتعامل مع جميع التعقيدات في العالم الحقيقي، بينما تساعدك طريقة التعلم الآلي على التنبؤ بنتائج قيم قاعدة البيانات الجديدة.
هنا، أفرق بين علم البيانات والتعلم الآلي وسأقوم بمراجعة إيجابيات وسلبيات كل منهما بشكل منهجي.
ما هو علم البيانات؟
العلوم البيانات هو مجال الدراسة الذي يشملtracاستخلاص رؤى قيّمة من كميات هائلة من البيانات باستخدام أساليب وخوارزميات وعمليات علمية متنوعة. يساعدك ذلك على اكتشاف الأنماط الخفية في البيانات الخام.
علم البيانات هو مجال متعدد التخصصات يسمح لك بـtracتُمكّن هذه التقنية من استخلاص المعرفة من البيانات المنظمة وغير المنظمة، وتحويل مشكلة تجارية إلى مشروع بحثي، ثم تحويلها إلى حل عملي. وقد ظهر مصطلح "علم البيانات" نتيجة لتطور الإحصاء الرياضي، وتحليل البيانات، والبيانات الضخمة.
ما هو التعلم الآلي؟
تعلم آلة هو نظام يمكنه التعلم من البيانات من خلال التحسين الذاتي ودون الحاجة إلى ترميز المنطق بشكل صريح بواسطة المبرمج. ويأتي هذا الاختراق مع فكرة أن الآلة يمكن أن تتعلم بشكل فردي من مثال (أي البيانات) لإنتاج نتائج دقيقة.
يجمع التعلم الآلي بين البيانات والأدوات الإحصائية للتنبؤ بالمخرجات. ثم يتم استخدام هذا الناتج من قبل الشركات لتقديم رؤى قابلة للتنفيذ. تعلم الآلة يرتبط ارتباطًا وثيقًا باستخراج البيانات والنمذجة التنبؤية بايزي. يتلقى الجهاز البيانات كمدخلات ويستخدم خوارزمية لصياغة الإجابات.
الفرق بين علوم البيانات والتعلم الآلي
اسمحوا لي أن أشرح الاختلافات الرئيسية بين علم البيانات والتعلم الآلي:
| علم البيانات | تعلم آلة |
|---|---|
| علم البيانات هو مجال متعدد التخصصات يستخدم الأساليب العلمية والخوارزميات والأنظمة لـtracالمعرفة المستمدة من العديد من البيانات الهيكلية وغير الهيكلية. | التعلم الآلي هو الدراسة العلمية للخوارزميات والنماذج الإحصائية. تُستخدم هذه الطريقة لأداء مهمة محددة. |
| تساعدك تقنية علم البيانات على إنشاء رؤى من البيانات التي تتعامل مع جميع التعقيدات في العالم الحقيقي. | تساعدك طريقة التعلم الآلي على التنبؤ بنتائج قواعد البيانات الجديدة من البيانات التاريخية بمساعدة النماذج الرياضية. |
| يتم إنشاء جميع بيانات الإدخال تقريبًا بتنسيق قابل للقراءة بواسطة الإنسان، حيث يتم قراءته أو تحليله بواسطة البشر. | سيتم تحويل بيانات الإدخال للتعلم الآلي، وخاصةً للخوارزميات المستخدمة. |
| يمكن أن يعمل علم البيانات باستخدام الطرق اليدوية أيضًا، على الرغم من أنها ليست مفيدة جدًا. | من الصعب تنفيذ خوارزميات التعلم الآلي يدويًا. |
| علم البيانات هو عملية كاملة. | يعد التعلم الآلي خطوة واحدة في عملية علم البيانات بأكملها. |
| علم البيانات ليس مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي (AI). | تكنولوجيا التعلم الآلي هي مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي (AI). |
| في علوم البيانات، يتم استخدام ذاكرة الوصول العشوائي (RAM) ومحركات أقراص الحالة الصلبة (SSD) العالية، مما يساعدك على التغلب على مشكلات اختناق الإدخال/الإخراج. | في التعلم الآلي، يتم استخدام وحدات معالجة الرسوميات (GPU) لعمليات المتجهات المكثفة. |
أدوار ومسؤوليات عالم البيانات
بعد أن عملت في هذا المجال، أستطيع أن أخبرك أن هناك بعض المهارات المهمة المطلوبة لتصبح عالم بيانات.
- المعرفة حول إدارة البيانات غير المنظمة
- الخبرة العملية في قاعدة بيانات SQL Coding
- القدرة على فهم الوظائف التحليلية المتعددة
- يتم استخدام استخراج البيانات لمعالجة وتنقية والتحقق من سلامة البيانات المستخدمة للتحليل
- الحصول على البيانات والتعرف على القوة
- العمل مع مستشاري DevOps المحترفين لمساعدة العملاء على تشغيل النماذج
دور ومسؤوليات مهندسي التعلم الآلي
فيما يلي بعض المهارات المهمة التي حددتها باعتبارها ضرورية لكي أصبح عالم بيانات.
- معرفة تطور البيانات والنمذجة الإحصائية
- فهم وتطبيق الخوارزميات
- معالجة اللغة الطبيعية
- تصميم بنية البيانات
- تقنيات تمثيل النص
- معرفة متعمقة بمهارات البرمجة
- معرفة الاحتمالات والإحصائيات
- تصميم أنظمة التعلم الآلي ولديهم معرفة بتكنولوجيا التعلم العميق
- تنفيذ خوارزميات وأدوات التعلم الآلي المناسبة
تحديات تكنولوجيا علوم البيانات
كما تعلمت، إليك بعض المهارات الحيوية التي تحتاج إلى إتقانها لتصبح عالم بيانات.
- مجموعة واسعة من المعلومات والبيانات اللازمة للتحليل الدقيق
- لا يتوفر تجمع مناسب لمواهب علوم البيانات
- لا تقدم الإدارة الدعم المالي لفريق علوم البيانات.
- عدم توفر/صعوبة الوصول إلى البيانات
- لا يتم استخدام نتائج علم البيانات بشكل فعال من قبل صناع القرار في مجال الأعمال
- من الصعب شرح علم البيانات للآخرين.
- مشاكل خصوصية
- عدم وجود خبير كبير في المجال
- إذا كانت المؤسسة صغيرة جدًا، فلا يمكن أن يكون لديها فريق لعلم البيانات.
تحديات التعلم الآلي
من خلال تجربتي، هذه هي التحديات الأساسية لأساليب التعلم الآلي:
- يفتقر إلى البيانات أو التنوع في مجموعة البيانات.
- لا يمكن للجهاز أن يتعلم إذا لم تكن هناك بيانات متاحة. علاوة على ذلك، فإن مجموعة البيانات التي تفتقر إلى التنوع تجعل الآلة تواجه وقتًا عصيبًا.
- تحتاج الآلة إلى عدم التجانس لتتعلم رؤية ذات معنى.
- من غير المرجح أن تتمكن خوارزمية من الخروجtracمعلومات t عندما لا توجد اختلافات أو توجد اختلافات قليلة.
- يوصى بإجراء 20 ملاحظة على الأقل لكل مجموعة لمساعدة الآلة على التعلم.
- وقد يؤدي هذا القيد إلى سوء التقييم والتنبؤ.
تطبيقات علوم البيانات
من تجربتي هذه هي التطبيقات العلوم البيانات.
- البحث على الانترنت: Google تستخدم عملية البحث تقنية علم البيانات للبحث عن نتيجة محددة في جزء من الثانية
- أنظمة التوصية: لإنشاء نظام التوصيات. على سبيل المثال، تشغيل "الأصدقاء المقترحون" على فيسبوك أو مقاطع الفيديو المقترحة YouTubeكل شيء يتم بمساعدة علوم البيانات.
- التعرف على الصور والكلام: أنظمة التعرف على الكلام مثل سيري، Google يعتمد كل من مساعد جوجل وأليكسا على تقنيات علم البيانات. بالإضافة إلى ذلك، يتعرف فيسبوك على أصدقائك عند تحميل صورة تجمعك بهم.
- عالم الألعاب: تستخدم EA Sports وSony وNintendo تكنولوجيا علم البيانات. وهذا يعزز تجربة الألعاب الخاصة بك. يتم تطوير الألعاب الآن باستخدام تقنيات التعلم الآلي. يمكنه تحديث نفسه عند الانتقال إلى مستويات أعلى.
- مقارنة الأسعار عبر الإنترنت: تعمل شركات PriceRunner وJunglee وShopzilla على آلية علم البيانات. هنا، يتم جلب البيانات من مواقع الويب ذات الصلة باستخدام واجهات برمجة التطبيقات.
تطبيقات التعلم الآلي
بناءً على معرفتي، إليك تطبيقات التعلم الآلي:
- الأتمتة: التعلم الآلي، الذي يعمل بشكل مستقل تمامًا في أي مجال دون الحاجة إلى أي تدخل بشري؛ على سبيل المثال، تقوم الروبوتات بخطوات العملية الأساسية في مصانع التصنيع.
- صناعة التمويل: تكتسب تقنيات التعلم الآلي شعبية متزايدة في قطاع التمويل. وتستخدم البنوك هذه التقنيات بشكل أساسي للعثور على أنماط داخل البيانات، ولكن أيضًا لمنع الاحتيال.
- منظمة حكومية: تستخدم الحكومة التعلم الآلي لإدارة السلامة العامة والمرافق العامة. لنأخذ على سبيل المثال الصين، التي تتمتع بقدرة هائلة على التعرف على الوجوه. تستخدم الحكومة الذكاء الاصطناعي لمنع جايوالكر.
- قطاع الرعاية الصحية: كانت الرعاية الصحية من أولى الصناعات التي استخدمت التعلم الآلي للكشف عن الصور.
كيفية الاختيار بين علوم البيانات والتعلم الآلي
باستخدام هذا النموذج، قمت بتدريب الآلات على أتمتة المهام التي قد تكون شاملة أو مستحيلة بالنسبة للبشر. علاوة على ذلك، يمكن للتعلم الآلي اتخاذ القرارات دون الحاجة إلى التدخل البشري.
من ناحية أخرى، يمكن أن يساعدك علم البيانات في اكتشاف الاحتيال باستخدام خوارزميات التعلم الآلي المتقدمة. كما يساعدك أيضًا في منع أي خسائر مالية كبيرة. ويساعدك في إجراء تحليل المشاعر لقياس ولاء العملاء للعلامة التجارية.
