التعلم الآلي مقابل العلوم البيانية: الفروق الرئيسية

التعلم الآلي (ML) و العلوم البيانية هي两个 مفهوم منفصلان يرتبطان بمجال الذكاء الاصطناعي (AI). يعتمد كلا المفهومان على البيانات لتحسين المنتجات والخدمات والأنظمة وعمليات اتخاذ القرارات وغيرها. وكلاهما也是 مسارات وظيفية محببة للغاية في عالمنا الحالي الذي يعتمد على البيانات.

يستخدم كلا التعلم الآلي و العلوم البيانية 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 منظمتها، فهم هذين المفهومان 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 بالموديلات 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 وتويتر وإنستجرام ويوتيوب تستخدمه لتوقع الاهتمامات وتوصية الخدمات والمنتجات وغيرها.

كما مجموعة من الأدوات والمفاهيم، التعلم الآلي هو جزء من العلوم البيانية. 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 والإحتمال

• خبرة في علوم الحاسوب

• هندسة البرمجيات وتصميم الأنظمة

• معرفة بالبرمجة

• نمذجة البيانات وتحليلها

ما هي العلوم البيانية؟

العلوم البيانية 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 لشركة 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 وأجهزة عامة أفضل.

لقد تم تحسين مجال العلوم البيانية بشكل كبير بفضل انتشار الهواتف الذكية وتنقيح العديد من جوانب الحياة اليومية، مما أدى إلى توافر كمية هائلة من البيانات لنا. كما تأثر مجال العلوم البيانية 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 العلوم البيانية 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 العلوم البيانية 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 والإحتمال

• تجسيد البيانات

• تحليل البيانات ومعالجتها للأعمال

• خوارزميات التعلم الآلي والموديلات

• التواصل والتعاون الفريق

الفروق بين التعلم الآلي و العلوم البيانية

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

العلوم البيانية 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 العلوم البيانية 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 المفهومان منفصلان، هناك بعض التداخل. التعلم الآلي هو جزء من العلوم البيانية، والخوارزميات تتدرب على البيانات التي توفرها العلوم البيانية. وكلاهما يتضمن بعض المهارات نفسها مثل الرياضيات والإحصاء والإحتمال والبرمجة.

تحديات العلوم البيانية و التعلم الآلي

كلا العلوم البيانية و التعلم الآلي يطرحان تحدياتهما الخاصة، مما يساعد أيضًا على فصل هذين المفهومان.

التحديات الرئيسية للتعلم الآلي تشمل نقص البيانات أو 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 بالعلوم البيانية، فإن التحديات الرئيسية تشمل الحاجة إلى مجموعة واسعة من المعلومات والبيانات لتحليل دقيق. تحدي آخر هو أن نتائج العلوم البيانية 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 العلوم البيانية و التعلم الآلي ي有一些 تطبيقات متداخلة، يمكننا تقسيم كل منهما.

هذه بعض الأمثلة على تطبيقات العلوم البيانية:

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

هذه بعض الأمثلة على تطبيقات التعلم الآلي:

• التمويل: يستخدم التعلم الآلي على نطاق واسع في ngành التمويل، حيث تعتمد البنوك عليه لتحديد الأنماط داخل البيانات ومنع الاحتيال.
• الآلية: يساعد التعلم الآلي في توفير 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 أحد أوائل الصناعات التي اعتمدت التعلم الآلي مع الكشف عن الصور.

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