علم البيانات وتعلم الآلة هما شيء متشابه ومختلف، لكن كيف؟ سنقدم لكم في سطورنا التالية الفرق بين علم البيانات وتعلم الآلة، وما ينطوي عليه كل منهما.
الفرق الرئيسي بين علم البيانات وتعلم الآلة.
- 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 تعلم الآلة هو فرع من علوم الكمبيوتر يتعامل مع برمجة النظام للتعلم والتحسين تلقائيًا من خلال التجربة.
- يستخلص علم البيانات الرؤى من كميات هائلة من البيانات عن طريق استخدام الأساليب والخوارزميات والعمليات العلمية المختلفة.
- يمكن أن يعمل علم البيانات مع الأساليب اليدوية، على الرغم من أنها ليست مفيدة للغاية، بينما يصعب تنفيذ خوارزميات التعلم الآلي يدويًا.
- علم البيانات ليس مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي (AI)، بينما تقنية التعلم الآلي هي مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي (AI).
- تساعدك تقنية علم البيانات على إنشاء رؤى من البيانات التي تتعامل مع جميع تعقيدات العالم الحقيقي، بينما تساعدك طريقة التعلم الآلي على التنبؤ بنتيجة قيم قاعدة البيانات الجديدة.
ما هو علم البيانات؟
علم البيانات هو مجال الدراسة الذي يتضمن استخراج الرؤى من كميات هائلة من البيانات عن طريق استخدام الأساليب والخوارزميات والعمليات العلمية المختلفة. ويساعدك على اكتشاف الأنماط المخفية من البيانات الأولية.
علم البيانات هو مجال متعدد التخصصات يسمح لك باستخراج المعرفة من البيانات المهيكلة أو غير المنظمة. تمكنك هذه التقنية من ترجمة مشكلة العمل إلى مشروع بحث ثم ترجمتها مرة أخرى إلى حل عملي.
ظهر مصطلح علم البيانات بسبب تطور الإحصائيات الرياضية وتحليل البيانات والبيانات الضخمة.
ما هو تعلم الآلة؟
تعلم الآلة هو نظام يمكنه التعلم من البيانات من خلال التحسين الذاتي وبدون منطق ترميزه صراحة من قبل المبرمج. يأتي الاختراق مع فكرة أن الآلة يمكنها التعلم بشكل منفرد من المثال (أي البيانات) لإنتاج نتائج دقيقة.
يجمع التعلم الآلي بين البيانات والأدوات الإحصائية للتنبؤ بمخرجات. ثم يتم استخدام هذا الناتج من قبل الشركة لعمل رؤى قابلة للتنفيذ. يرتبط التعلم الآلي ارتباطًا وثيقًا بالتنقيب في البيانات والنمذجة التنبؤية البايزية.
يتلقى الجهاز البيانات كمدخلات، ويستخدم خوارزمية لصياغة الإجابات.
الفرق بين علم البيانات وتعلم الآلة.
فيما يلي الاختلافات الرئيسية بين علم البيانات وتعلم الآلة:
إقرأ أيضاً… أفضل لغات برمجة الشبكات لمهندسي الشبكات.
أدوار ومسؤوليات عالم البيانات.
فيما يلي بعض المهارات المهمة المطلوبة لتصبح عالم بيانات:
- المعرفة حول إدارة البيانات غير المهيكلة.
- خبرة عملية في ترميز قاعدة بيانات SQL.
- قادر على فهم الوظائف التحليلية المتعددة.
- التنقيب عن البيانات المستخدمة في معالجة وتنقية والتحقق من سلامة البيانات المستخدمة في التحليل.
- الحصول على البيانات والتعرف على القوة.
- العمل مع مستشاري DevOps المحترفين لمساعدة العملاء على تشغيل النماذج.
دور ومسؤوليات مهندسي تعلم الآلة.
هنا، هناك مهارة مهمة مطلوبة لتصبح مهندس تعلم الآلة:
- معرفة تطور البيانات والنمذجة الإحصائية.
- فهم وتطبيق الخوارزميات.
- معالجة اللغة الطبيعية.
- تصميم معمارية البيانات.
- تقنيات تمثيل النص.
- معرفة متعمقة بمهارات البرمجة.
- معرفة الاحتمالات والإحصاء.
- تصميم أنظمة التعلم الآلي ومعرفة تكنولوجيا التعلم العميق.
- تنفيذ خوارزميات وأدوات التعلم الآلي المناسبة.
تحديات تكنولوجيا علوم البيانات.
هنا، توجد تحديات مهمة لتقنية علوم البيانات:
- هناك حاجة إلى مجموعة متنوعة من المعلومات والبيانات لإجراء تحليل دقيق.
- لا يتوفر تجمع مواهب علمي كافٍ للبيانات.
- لا تقدم الإدارة دعمًا ماليًا لفريق علوم البيانات.
- عدم توفر أو 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 علم بيانات.
إقرأ أيضاً… أفضل 24 أداة تساعد على تحليل البيانات.
تحديات التعلم الآلي.
فيما يلي التحديات الأساسية لطريقة التعلم الآلي:
- يفتقر إلى البيانات أو التنوع في مجموعة البيانات.
- لا يمكن للآلة معرفة ما إذا كانت البيانات غير متوفرة. إلى جانب ذلك، فإن مجموعة البيانات التي تفتقر إلى التنوع تجعل الجهاز وقتًا عصيبًا.
- تحتاج الآلة إلى عدم التجانس لتعلم البصيرة ذات المغزى.
- من غير المحتمل أن تتمكن الخوارزمية من استخلاص المعلومات عندما لا تكون هناك اختلافات قليلة أو قليلة.
- من المستحسن أن يكون لديك ما لا يقل عن 20 ملاحظة لكل مجموعة لمساعدة الآلة على التعلم.
- قد يؤدي هذا القيد إلى ضعف التقييم والتنبؤ.
تطبيقات علوم البيانات.
يوجد العديد من تطبيقات علوم البيانات، ومن أهمها:
- البحث على الانترنت.
يستخدم محرك البحث Google تقنية علوم البيانات للبحث عن نتيجة معينة في غضون جزء من الثانية.
- أنظمة التوصية.
لإنشاء نظام توصية. على سبيل المثال، “أصدقاء مقترحون” على Facebook أو مقاطع فيديو مقترحة “على YouTube، كل شيء يتم بمساعدة Data Science.
- التعرف على الصور والكلام.
يتعرف الكلام على أنظمة مثل Siri و Google Assistant و Alexa يعمل على تقنية علم البيانات. علاوة على ذلك، يتعرف Facebook على صديقك عند تحميل صورة معه.
- عالم الألعاب.
تستخدم EA Sports و Sony و Nintendo تكنولوجيا علوم البيانات. هذا يعزز تجربة اللعب الخاصة بك. يتم الآن تطوير الألعاب باستخدام تقنيات التعلم الآلي. يمكنه تحديث نفسه عند الانتقال إلى مستويات أعلى.
- مقارنة الأسعار عبر الإنترنت.
يعمل PriceRunner و Junglee و Shopzilla على آلية علم البيانات. هنا، يتم جلب البيانات من المواقع ذات الصلة باستخدام واجهات برمجة التطبيقات.
تطبيقات تعلم الآلة.
يوجد أيضاً العديد من تطبيقات تعلم الآلة، ومن أهمها:
- التشغيل الآلي.
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.
تزداد شعبية التعلم الآلي في صناعة التمويل. تستخدم البنوك بشكل أساسي التعلم الآلي للعثور على أنماط داخل البيانات ولكن أيضًا لمنع الاحتيال.
- المنظمات الحكومية.
تستفيد الحكومة من غسل الأموال لإدارة السلامة العامة والمرافق. خذ مثال الصين مع التعرف على الوجوه الهائل. تستخدم الحكومة الذكاء الاصطناعي لمعرفة أماكن المجرمين.
- قطاع الرعاية الصحية.
كانت الرعاية الصحية من أوائل الصناعات التي استخدمت التعلم الآلي مع اكتشاف الصور.
علم البيانات أم تعلم الآلة، أيهما أفضل؟
تعتبر طريقة التعلم الآلي مثالية لتحليل وفهم وتحديد نمط في البيانات. يمكنك استخدام هذا النموذج لتدريب الآلة على أتمتة المهام التي ستكون شاملة أو مستحيلة للإنسان.
علاوة على ذلك، يمكن للتعلم الآلي اتخاذ قرارات بأقل تدخل بشري.
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.
كما يساعدك على إجراء تحليل المشاعر لقياس ولاء العملاء للعلامة التجارية.
