التعلم الآلي وعلوم البيانات: الفروق الرئيسية

التعلم الآلي (ML) و علوم البيانات مفهومان منفصلان يرتبطان بمجال الذكاء الاصطناعي (AI). يعتمد كلا المفهومين على البيانات لتحسين المنتجات والخدمات والأنظمة وعمليات اتخاذ القرارات وغيرها. ويمثل كلاهما مسارًا وظيفيًا مطلوبًا للغاية في عالمنا الحالي الذي يعتمد على البيانات.

يستخدم كلا التعلم الآلي و علوم البيانات من قبل علماء البيانات في مجال عملهم، ويتم تبنيهما في معظم الصناعات. لأي شخص يرغب في المشاركة في هذه المجالات، أو أي قائد أعمال يرغب في تبني نهج مدفوع بالذكاء الاصطناعي في منظمته، فهم هذين المفهومين أمر بالغ الأهمية.

ما هو التعلم الآلي؟

يستخدم التعلم الآلي أحيانًا بشكل متبادل مع الذكاء الاصطناعي، ولكن هذا غير صحيح. إنه تقنية وفرع منفصل من الذكاء الاصطناعي يعتمد على الخوارزميات لاستخراج البيانات وتوقع الاتجاهات المستقبلية. تساعد البرمجيات المبرمجة بالنماذج مهندسي البرمجيات على إجراء تقنيات مثل التحليل الإحصائي لفهم الأنماط داخل مجموعات البيانات.

التعلم الآلي هو ما يعطي الآلات القدرة على التعلم دون برمجة صريحة، وهو السبب في أن الشركات الكبيرة ومنصات التواصل الاجتماعي مثل فيسبوك (META ) وتويتر وإنستجرام ويوتيوب تستخدمه لتوقع الاهتمامات وتوصية الخدمات والمنتجات وغيرها.

بوصفه مجموعة من الأدوات والمفاهيم، التعلم الآلي هو جزء من علوم البيانات. ومع ذلك، فإن نطاقه يمتد إلى ما هو أبعد من هذا المجال. يعتمد علماء البيانات عادة على التعلم الآلي لجمع المعلومات بسرعة وتحسين تحليل الاتجاهات.

عندما يتعلق الأمر بمهندسي التعلم الآلي، يحتاج هؤلاء المحترفون إلى مجموعة واسعة من المهارات، مثل:

• فهم عميق للإحصاء والاحتمالات

• خبرة في علوم الحاسوب

• هندسة البرمجيات وتصميم الأنظمة

• معرفة بالبرمجة

• نمذجة البيانات وتحليلها

ما هي علوم البيانات؟

علوم البيانات هي دراسة البيانات وكيفية استخراج المعنى منها باستخدام سلسلة من الطرق والخوارزميات والأدوات والأنظمة. جميع هذه الأدوات تمكن الخبراء من استخراج رؤى من البيانات المنظمة وغير المنظمة. وعادة ما يكون علماء البيانات مسؤولين عن دراسة كميات كبيرة من البيانات داخل مستودع المنظمة، وتشمل الدراسات في كثير من الأحيان أمور تتعلق بالمحتوى وكيف يمكن للشركة الاستفادة من البيانات.

من خلال دراسة البيانات المنظمة أو غير المنظمة، يمكن لعلماء البيانات استخراج رؤى قيمة حول أنماط الأعمال أو التسويق، مما يسمح للشركة بالتنافس بشكل أفضل مع منافسيها.

يطبق علماء البيانات معرفتهم على الأعمال والحكومة والهيئات المختلفة لزيادة الأرباح وابتكار المنتجات وبناء بنية تحتية وأنظمة عامة أفضل.

لقد تم تحسين مجال علوم البيانات بشكل كبير بفضل انتشار الهواتف الذكية ورقمنة العديد من جوانب الحياة اليومية، مما أدى إلى توافر كمية هائلة من البيانات لنا. كما تأثر مجال علوم البيانات بقانون مور، الذي يشير إلى فكرة أن القدرة الحاسوبية تزداد بشكل كبير مع انخفاض التكلفة النسبية مع مرور الوقت، مما يؤدي إلى توافر القدرة الحاسوبية الرخيصة على نطاق واسع. يربط مجال علوم البيانات بين هذه الابتكارات، ومن خلال الجمع بين المكونات، يمكن لعلماء البيانات استخراج المزيد من الرؤى من البيانات أكثر من أي وقت مضى.

يحتاج المحترفون في مجال علوم البيانات أيضًا إلى مهارات برمجة وتحليل بيانات كثيرة، مثل:

• فهم عميق للغات البرمجة مثل بايثون

• القدرة على العمل مع كميات كبيرة من البيانات المنظمة وغير المنظمة

• الرياضيات والإحصاء والاحتمالات

• تصوير البيانات بصريًا

• تحليل البيانات ومعالجتها للأعمال

• خوارزميات التعلم الآلي والنماذج

• التواصل والتعاون ضمن الفريق

الفروق بين التعلم الآلي و علوم البيانات

بعد تعريف كل مفهوم، من المهم ملاحظة الفروق الرئيسية بين التعلم الآلي و علوم البيانات. يمكن أن تكون مفاهيم مثل هذه، جنبًا إلى جنب مع مفاهيم أخرى مثل الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق، مربكة وسهلة الخلط.

علوم البيانات تركز على دراسة البيانات وكيفية استخراج المعنى منها، في حين أن التعلم الآلي يتضمن فهم وإنشاء طرق تستخدم البيانات لتحسين الأداء والتنبؤات.

يمكن وصفها بطريقة أخرى على أنها مجال علوم البيانات يحدد العمليات والأنظمة والأدوات اللازمة لتحويل البيانات إلى رؤى، والتي يمكن تطبيقها في مختلف الصناعات. التعلم الآلي هو مجال من الذكاء الاصطناعي يسمح للأجهزة بالحصول على القدرة البشرية على التعلم والتكيف من خلال النماذج والخوارزميات الإحصائية.

على الرغم من أن هذين المفهومين منفصلان، هناك بعض التداخل. التعلم الآلي هو جزء من علوم البيانات، والخوارزميات تتدرب على البيانات التي توفرها علوم البيانات. وكلاهما يتضمن بعض المهارات نفسها مثل الرياضيات والإحصاء والاحتمالات والبرمجة.

تحديات علوم البيانات و التعلم الآلي

كلا علوم البيانات و التعلم الآلي يطرحان تحدياتهما الخاصة، مما يساعد أيضًا على فصل هذين المفهومين.

التحديات الرئيسية للتعلم الآلي تشمل نقص البيانات أو نقص تنوعها في مجموعة البيانات، مما يجعل من الصعب استخراج رؤى قيمة. لا يمكن للآلة التعلم إذا لم تكن هناك بيانات متاحة، بينما يجعل نقص مجموعة البيانات من الصعب فهم الأنماط. تحدي آخر للتعلم الآلي هو أن من غير المحتمل أن تتمكن الخوارزمية من استخراج المعلومات عندما لا توجد أو توجد القليل من الاختلافات.

عندما يتعلق الأمر بعلوم البيانات، فإن التحديات الرئيسية تشمل الحاجة إلى مجموعة واسعة من المعلومات والبيانات لتحليل دقيق. تحدي آخر هو أن نتائج علوم البيانات لا يتم استخدامها دائمًا بشكل فعال من قبل صانعي القرار في الشركة، ومفهومها يمكن أن يكون صعبًا في شرحها للفرق. كما يطرح أيضًا قضايا خاصة بالخصوصية والأخلاقيات.

تطبيقات كل مفهوم

في حين أن علوم البيانات والتعلم الآلي لهما بعض التطبيقات المتداخلة، يمكننا تقسيم كل منهما.

هذه بعض الأمثلة على تطبيقات علوم البيانات:

• البحث على الإنترنت: يعتمد بحث جوجل على علوم البيانات للبحث عن نتائج محددة في جزء من الثانية.
• نظم التوصية: علوم البيانات هي المفتاح لإنشاء نظم التوصية.
• التعرف على الصور والكلام: تعتمد أنظمة التعرف على الصوت مثل سيري وأليكسا على علوم البيانات، وكذلك أنظمة التعرف على الصور.
• الألعاب: يستخدم عالم الألعاب تكنولوجيا علوم البيانات لتحسين تجربة الألعاب.

هذه بعض الأمثلة على تطبيقات التعلم الآلي:

• التمويل: يستخدم التعلم الآلي على نطاق واسع في قطاع التمويل، حيث تعتمد البنوك عليه لتحديد الأنماط داخل البيانات ومنع الاحتيال.
• الأتمتة: يساعد التعلم الآلي في أتمتة المهام داخل مختلف الصناعات، مثل الروبوتات في مصانع التصنيع.
• الحكومة: التعلم الآلي لا يستخدم فقط في القطاع الخاص. تستخدم المنظمات الحكومية التعلم الآلي لإدارة السلامة العامة والمرافق.
• الرعاية الصحية: التعلم الآلي يغير الرعاية الصحية بطرق كثيرة. كان قطاع الرعاية الصحية من أوائل القطاعات التي اعتمدت التعلم الآلي في الكشف باستخدام الصور.

إذا كنت تبحث عن الحصول على بعض المهارات داخل هذه المجالات، تأكد من مراجعة قوائم أفضل شهادات علوم البيانات و التعلم الآلي.