علم البيانات مقابل التعلم الآلي – الفرق بينهما

الفرق الرئيسي بين علوم البيانات والتعلم الآلي

  • علم البيانات عبارة عن مزيج من الخوارزميات والأدوات وتقنيات التعلم الآلي التي تساعدك في العثور على الأنماط المخفية الشائعة من البيانات الأولية، في حين أن التعلم الآلي هو فرع من علوم الكمبيوتر الذي يتعامل مع برمجة النظام للتعلم والتحسين تلقائيًا مع الخبرة.
  • يستخرج علم البيانات رؤى من كميات هائلة من البيانات عن طريق استخدام الأساليب العلمية والخوارزميات والعمليات المختلفة. من ناحية أخرى، التعلم الآلي هو نظام يمكنه التعلم من البيانات من خلال التحسين الذاتي ودون الحاجة إلى ترميز المنطق بشكل صريح بواسطة المبرمج.
  • يمكن أن يعمل علم البيانات بالطرق اليدوية، على الرغم من أنها ليست مفيدة جدًا، في حين 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 مواقع التواصل في العالم الحقيقيplexبينما تساعدك طريقة التعلم الآلي على التنبؤ بنتائج قيم قاعدة البيانات الجديدة.
علوم البيانات مقابل التعلم الآلي
علوم البيانات مقابل التعلم الآلي

في هذا دروس علوم البيانات الفرق بين علم البيانات والتعلم الآلي، دعونا نتعلم أولاً:

ما هو علم البيانات؟

العلوم البيانات هو مجال الدراسة الذي يتضمن استخلاص الأفكار من كميات هائلة من البيانات عن طريق استخدام الأساليب والخوارزميات والعمليات العلمية المختلفة. يساعدك على اكتشاف الأنماط المخفية من البيانات الأولية.

علم البيانات هو مجال متعدد التخصصات يسمح لك باستخراج المعرفة من البيانات المنظمة أو غير المنظمة. تمكنك هذه التقنية من ترجمة مشكلة العمل إلى مشروع بحثي ومن ثم ترجمتها مرة أخرى إلى حل عملي. لقد ظهر مصطلح علم البيانات بسبب تطور الإحصاء الرياضي، وتحليل البيانات، والبيانات الضخمة.

العلوم البيانات
ما هو علم البيانات؟

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 المثال (أي البيانات) لإنتاج نتائج دقيقة.

يجمع التعلم الآلي بين البيانات والأدوات الإحصائية للتنبؤ بالمخرجات. يتم بعد ذلك استخدام هذا الناتج من قبل الشركة لتقديم رؤى قابلة للتنفيذ. يرتبط التعلم الآلي ارتباطًا وثيقًا باستخراج البيانات والنمذجة التنبؤية الافتراضية. يتلقى الجهاز البيانات كمدخلات، ويستخدم خوارزمية لصياغة الإجابات.

تعلم آلة

ما هو التعلم الآلي؟

تحقق من فولوwing الاختلافات الرئيسية بين التعلم الآلي وعلوم البيانات.

الفرق بين علوم البيانات والتعلم الآلي

فيما يلي الاختلافات الرئيسية بين علوم البيانات والتعلم الآلي:

علم البيانات تعلم آلة
علم البيانات هو مجال متعدد التخصصات يستخدم الأساليب العلمية والخوارزميات والأنظمة لاستخلاص المعرفة من العديد من البيانات الهيكلية وغير المنظمة. التعلم الآلي هو الدراسة العلمية للخوارزميات والنماذج الإحصائية. تستخدم هذه الطريقة لأداء مهمة محددة.
تساعدك تقنية علم البيانات على إنشاء رؤى من البيانات التي تتعامل مع جميع مواقع التواصل في العالم الحقيقيplexities. تساعدك طريقة التعلم الآلي على التنبؤ ونتائج قواعد البيانات الجديدة من البيانات التاريخية بمساعدة النماذج الرياضية.
يتم إنشاء جميع بيانات الإدخال تقريبًا بتنسيق يمكن للإنسان قراءته أو تحليله. سيتم تحويل البيانات المدخلة للتعلم الآلي، خاصة بالنسبة 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 وصول عشوائي (RAM) ومحرك أقراص SSD عالي السرعة، مما يساعدك على التغلب على مشكلات اختناق الإدخال/الإخراج. في التعلم الآلي، يتم استخدام وحدات معالجة الرسومات لعمليات المتجهات المكثفة.

أدوار ومسؤوليات عالم البيانات

فيما يلي بعض المهارات المهمة المطلوبة لتصبح عالم بيانات

  • المعرفة حول إدارة البيانات غير المنظمة
  • خبرة عملية في ترميز قاعدة بيانات SQL
  • القدرة على فهم الوظائف التحليلية المتعددة
  • يستخدم استخراج البيانات لمعالجة وتنقية والتحقق من سلامة البيانات المستخدمة للتحليل
  • الحصول على البيانات والتعرف على القوة
  • اعمل مع مستشاري DevOps المحترفين لمساعدة العملاء على تشغيل النماذج

دور ومسؤوليات مهندسي التعلم الآلي

فيما يلي مهارة مهمة مطلوبة لتصبح مهندسي التعلم الآلي

  • معرفة تطور البيانات والنمذجة الإحصائية
  • فهم وتطبيق الخوارزميات
  • معالجة اللغة الطبيعية
  • البيانات archiتصميم فني
  • تقنيات تمثيل النص
  • معرفة متعمقة بمهارات البرمجة
  • معرفة الاحتمالات والإحصائيات
  • تصميم أنظمة التعلم الآلي ومعرفة تكنولوجيا التعلم العميق
  • تنفيذ خوارزميات وأدوات التعلم الآلي المناسبة

تحديات تكنولوجيا علوم البيانات

فيما يلي تحديات مهمة لتكنولوجيا علوم البيانات

  • هناك حاجة إلى مجموعة واسعة من المعلومات والبيانات لإجراء تحليل دقيق
  • 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 علوم 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

فيما يلي التحديات الأساسية لطريقة 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 الخوارزمية من استخراج المعلومات في حالة عدم وجود اختلافات أو وجود عدد قليل منها.
  • يوصى بإجراء 20 ملاحظة على الأقل لكل مجموعة لمساعدة الآلة على التعلم.
  • وقد يؤدي هذا القيد إلى سوء التقييم والتنبؤ.

تطبيقات علوم البيانات

هنا يتم تطبيق العلوم البيانات

البحث على الانترنت

يستخدم بحث Google تقنية علم البيانات للبحث عن نتيجة محددة خلال 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

يتعرف الكلام على أنظمة مثل Siri وGoogle Assistant وAlexa التي تعمل بتقنية علم البيانات. علاوة على ذلك، يتعرف فيسبوك على صديقك عندما تقوم بتحميل صورة معه.

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 على الانترنت

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

وهنا تطبيقات التعلم الآلي:

أتمتة

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

التعلم الآلي أمر رائعwing شعبية في صناعة التمويل. تستخدم البنوك تعلم الآلة بشكل أساسي للعثور على الأنماط داخل البيانات وأيضًا لمنع الاحتيال.

منظمة حكومية

تستخدم الحكومة التعلم الآلي لإدارة السلامة العامة والمرافق العامة. لنأخذ مثال الصين مع تقنية التعرف على الوجوه على نطاق واسع. تستخدم الحكومة الذكاء الاصطناعي لمنع جاي ووكر.

قطاع الرعاية الصحية

كانت الرعاية الصحية من أوائل الصناعات التي استخدمت التعلم الآلي مع اكتشاف الصور.

علم البيانات أم التعلم الآلي – أيهما أفضل؟

آلة التعلم تعتبر الطريقة مثالية لتحليل وفهم وتحديد نمط في البيانات. يمكنك استخدام هذا النموذج لتدريب الآلة على أتمتة المهام التي قد تكون شاملة أو مستحيلة للإنسان. علاوة على ذلك، يمكن للتعلم الآلي اتخاذ القرارات بأقل قدر من التدخل البشري.

من ناحية أخرى، يمكن أن يساعدك علم البيانات في اكتشاف الاحتيال باستخدام خوارزميات التعلم الآلي المتقدمة. كما أنه يساعدك على منع أي خسائر مالية كبيرة. يساعدك على إجراء تحليل المشاعر لقياس ولاء العملاء للعلامة التجارية.