التعلم الآلي مقابل علم البيانات: الاختلافات الرئيسية

يعد التعلم الآلي (ML) وعلوم البيانات مفهومين منفصلين يرتبطان بمجال الذكاء الاصطناعي (AI). يعتمد كلا المفهومين على البيانات لتحسين المنتجات والخدمات والأنظمة وعمليات صنع القرار وغير ذلك الكثير. يتم أيضًا البحث عن كل من التعلم الآلي وعلوم البيانات بشكل كبير في المسارات الوظيفية في عالمنا الحالي القائم على البيانات.

يتم استخدام كل من ML وعلوم البيانات من قبل علماء البيانات في مجال عملهم ، ويتم اعتمادهم في كل صناعة تقريبًا. بالنسبة لأي شخص يتطلع إلى المشاركة في هذه المجالات ، أو أي قائد أعمال يتطلع إلى تبني نهج يحركه الذكاء الاصطناعي في مؤسسته ، فإن فهم هذين المفهومين أمر بالغ الأهمية.

ما هو التعلم الآلي؟

غالبًا ما يتم استخدام التعلم الآلي بالتبادل مع الذكاء الاصطناعي ، لكن هذا غير صحيح. إنها تقنية منفصلة وفرع من الذكاء الاصطناعي يعتمد على الخوارزميات لاستخراج البيانات والتنبؤ بالاتجاهات المستقبلية. تساعد البرامج المبرمجة مع النماذج المهندسين على إجراء تقنيات مثل التحليل الإحصائي للمساعدة في فهم الأنماط داخل مجموعات البيانات بشكل أفضل.

التعلم الآلي هو ما يمنح الآلات القدرة على التعلم دون أن تتم برمجتها بشكل صريح ، ولهذا السبب تستخدمها الشركات الكبرى ومنصات التواصل الاجتماعي ، مثل Facebook و Twitter و Instagram و YouTube للتنبؤ بالاهتمامات والتوصية بالخدمات والمنتجات وغير ذلك.

كمجموعة من الأدوات والمفاهيم ، يعد التعلم الآلي جزءًا من علم البيانات. مع ذلك ، فإن مدى انتشارها يتجاوز المجال. يعتمد علماء البيانات عادةً على التعلم الآلي لجمع المعلومات بسرعة وتحسين تحليل الاتجاهات.

عندما يتعلق الأمر بمهندسي التعلم الآلي ، فإن هؤلاء المحترفين يحتاجون إلى مجموعة واسعة من المهارات ، مثل:

• الفهم العميق للإحصاءات والاحتمالات

• خبرة في علوم الكمبيوتر

• هندسة البرمجيات وتصميم النظم

• معرفة البرمجة

• نمذجة البيانات وتحليلها

ما هو علم البيانات؟

علم البيانات هو دراسة البيانات وكيفية استخلاص المعنى منها باستخدام سلسلة من الأساليب والخوارزميات والأدوات والأنظمة. كل هذا يمكّن الخبراء من استخلاص الأفكار من البيانات المنظمة وغير المنظمة. عادةً ما يكون علماء البيانات مسؤولين عن دراسة كميات كبيرة من البيانات داخل مستودع المؤسسة، وغالبًا ما تتضمن الدراسات مسائل المحتوى وكيفية الاستفادة من البيانات من قبل الشركة.

من خلال دراسة البيانات المنظمة أو غير المهيكلة ، يمكن لعلماء البيانات استخراج رؤى قيمة حول أنماط الأعمال أو التسويق ، مما يمكّن الشركة من الأداء بشكل أفضل على المنافسين.

يطبق علماء البيانات معرفتهم على الأعمال والحكومة والعديد من الهيئات الأخرى لزيادة الأرباح وابتكار المنتجات وبناء بنية تحتية وأنظمة عامة أفضل.

لقد تطور مجال علم البيانات بشكل كبير بفضل انتشار الهواتف الذكية ورقمنة أجزاء كثيرة من الحياة اليومية ، مما أدى إلى توفر كمية هائلة من البيانات المتاحة لنا. تأثر علم البيانات أيضًا بقانون مور ، الذي يشير إلى فكرة أن الحوسبة تزداد بشكل كبير في القوة بينما تتناقص التكلفة النسبية بمرور الوقت ، مما يؤدي إلى توافر قوة حوسبة رخيصة على نطاق واسع. يربط علم البيانات بين هذين الابتكارين معًا ، ومن خلال الجمع بين المكونات ، يمكن لعلماء البيانات استخراج المزيد من الرؤى من البيانات أكثر من أي وقت مضى.

يحتاج المحترفون في مجال علم البيانات أيضًا إلى الكثير من مهارات البرمجة وتحليل البيانات ، مثل:

• فهم عميق للغات البرمجة مثل بايثون

• القدرة على العمل بكميات كبيرة من البيانات المنظمة وغير المهيكلة

• الرياضيات والإحصاء والاحتمالات

• عرض مرئي للمعلومات

• تحليل البيانات ومعالجتها للأعمال

• خوارزميات ونماذج التعلم الآلي

• التواصل والتعاون الجماعي

الاختلافات بين التعلم الآلي وعلوم البيانات

بعد تحديد ماهية كل مفهوم ، من المهم ملاحظة الاختلافات الرئيسية بين التعلم الآلي وعلم البيانات. يمكن أن تصبح مفاهيم مثل هذه ، إلى جانب مفاهيم أخرى مثل الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق ، مربكة وسهلة الاختلاط في بعض الأحيان.

يركز علم البيانات على دراسة البيانات وكيفية استخلاص المعنى منها ، بينما يتضمن التعلم الآلي فهم وبناء الأساليب التي تستخدم البيانات لتحسين الأداء والتنبؤات.

هناك طريقة أخرى لوضعها وهي أن مجال علم البيانات يحدد العمليات والأنظمة والأدوات اللازمة لتحويل البيانات إلى رؤى ، والتي يمكن بعد ذلك تطبيقها في مختلف الصناعات. التعلم الآلي هو مجال للذكاء الاصطناعي يمكّن الآلات من تحقيق القدرة الشبيهة بالإنسان على التعلم والتكيف من خلال النماذج والخوارزميات الإحصائية.

على الرغم من أن هذين المفهومين منفصلين ، إلا أن هناك بعض التداخل. التعلم الآلي هو في الواقع جزء من علم البيانات ، والخوارزميات تتدرب على البيانات التي يقدمها علم البيانات. كلاهما يتضمن بعضًا من نفس المهارات مثل الرياضيات والإحصاء والاحتمالات والبرمجة.

تحديات علوم البيانات وتعلم الآلة

يقدم كل من علم البيانات والتعلم الآلي مجموعة التحديات الخاصة بهما ، مما يساعد أيضًا على فصل المفهومين.

تشمل التحديات الأساسية للتعلم الآلي نقص البيانات أو التنوع في مجموعة البيانات ، مما يجعل من الصعب استخلاص رؤى قيمة. لا يمكن للآلة معرفة ما إذا كانت لا توجد بيانات متاحة ، في حين أن نقص مجموعة البيانات يزيد من صعوبة فهم الأنماط. التحدي الآخر للتعلم الآلي هو أنه من غير المحتمل أن تتمكن الخوارزمية من استخراج المعلومات عندما لا تكون هناك اختلافات قليلة أو قليلة.

عندما يتعلق الأمر بعلم البيانات ، فإن تحدياته الرئيسية تشمل الحاجة إلى مجموعة متنوعة من المعلومات والبيانات لتحليل دقيق. آخر هو أن نتائج علم البيانات لا يتم استخدامها في بعض الأحيان بشكل فعال من قبل صانعي القرار في الأعمال التجارية ، وقد يكون من الصعب شرح المفهوم للفرق. كما يقدم العديد من قضايا الخصوصية والأخلاق.

تطبيقات كل مفهوم

بينما يتداخل علم البيانات والتعلم الآلي عندما يتعلق الأمر بالتطبيقات ، يمكننا تقسيم كل منهما.

فيما يلي بعض الأمثلة على تطبيقات علوم البيانات:

• البحث على الانترنت: يعتمد بحث Google على علم البيانات للبحث عن نتائج محددة في جزء من الثانية.
• أنظمة التوصية: علم البيانات هو المفتاح لإنشاء أنظمة التوصية.
• التعرف على الصورة / الكلام: تعتمد أنظمة التعرف على الكلام مثل Siri و Alexa على علم البيانات ، وكذلك أنظمة التعرف على الصور.
• الألعاب: يستخدم عالم الألعاب تكنولوجيا علوم البيانات لتحسين تجربة الألعاب.

فيما يلي بعض الأمثلة على تطبيقات التعلم الآلي:

• التمويل: يتم استخدام التعلم الآلي على نطاق واسع في جميع أنحاء الصناعة المالية ، حيث تعتمد البنوك عليه لتحديد الأنماط داخل البيانات ومنع الاحتيال.
• الأتمتة: يساعد التعلم الآلي على أتمتة المهام في مختلف الصناعات ، مثل الروبوتات في المصانع.
• الحكومي: لا يتم استخدام التعلم الآلي في القطاع الخاص فقط. تستخدمه المنظمات الحكومية لإدارة السلامة العامة والمرافق.
• الرعاية الصحية: يعمل التعلم الآلي على تعطيل صناعة الرعاية الصحية من نواح كثيرة. كانت واحدة من أولى الصناعات التي اعتمدت التعلم الآلي مع اكتشاف الصور.

إذا كنت تتطلع إلى اكتساب بعض المهارات في هذه المجالات ، فتأكد من مراجعة قوائمنا لأفضل الشهادات علم البيانات و آلة التعلم.