التعلم الآلي مقابل علوم البيانات - مقارنة

نشرت: 2020-05-14

هل تعلم أنه يتم إنشاء أكثر من 2.5 كوينتيليون بايت من البيانات على أساس يومي؟ وفقًا لشركة IBM ، من المتوقع أن يزداد عدد الوظائف لكل خبير بيانات في الولايات المتحدة بمقدار 364000 وظيفة إلى 2،720،000 بحلول عام 2020.

بالإضافة إلى ذلك ، من المتوقع أيضًا أنه بحلول عام 2020 ، سيتم إنتاج ما يقدر بنحو 1.7 ميغابايت من البيانات كل ثانية لكل إنسان على هذا الكوكب. تخيل مقدار البيانات التي ستكون في نهاية العام. فكم بالحري بنهاية العقد؟ لذلك من الواضح أنه لا يمكننا التعامل مع البيانات بشكل فعال بدون علم البيانات والتعلم الآلي .

وبالتالي ، فإن السؤال الملح هو: كيف نعتزم معالجة هذا الكم من البيانات الكبيرة؟ الآن ، هذا هو المكان الذي يأتي فيه علم البيانات مقابل التعلم الآلي في الصورة الأكبر. يجب أن يثير اهتمامك معرفة أن الآلات لديها القدرة على التعلم بمفردها.

نعم ، هذا ممكن للغاية وفي الواقع واقعي في هذا العصر التكنولوجي سريع التطور. تمامًا مثل البشر ، يمكن هيكلة الآلات وتصميمها لتتعلم المزيد من كمية جيدة من البيانات. يصبح التعلم الآلي مهمًا للغاية بحيث يتم تمكين الآلات للتعلم من التجربة تلقائيًا. يتم ذلك دون الحاجة إلى برمجة الآلات بشكل صريح.

في هذه المقالة
  • تعريف علم البيانات
  • تعريف تعلم الآلة
  • ما هو الفرق بين تحليلات البيانات وعلوم البيانات

ما هو علم البيانات

في تعريف بسيط ، يتضمن علم البيانات تحليل النتائج التي تم الحصول عليها من البيانات. يستكشف البيانات في أبسط أشكالها وأكثرها أساسية. يتم ذلك من أجل فهم الأنماط المعقدة واستنتاجات الاتجاهات وسلوكيات سجلات البيانات.

يساعد علم البيانات المنظمة على كشف الرؤى الضرورية اللازمة في عمليات صنع القرار في الأعمال. يتضمن استخراج المعلومات المفيدة من البيانات. للقيام بذلك ، يقوم علم البيانات بتحسين عدد من الأساليب الأخرى من مختلف المجالات.

( اقرأ أيضًا: ما هو علم البيانات؟ كل ما تحتاج إلى معرفته)

ما هو تعلم الآلة

يتضمن مفهوم التعلم الآلي تعليم الآلات كيفية التعلم بمفردها دون الحاجة إلى أي تدخل بشري أو مساعدة. يغذي البيانات لأنظمة الجهاز.

إليك كيفية عمل التعلم الآلي: يبدأ بقراءة عينة البيانات المعينة ودراستها. يتم ذلك من أجل اكتشاف الأفكار والأنماط الضرورية والمفيدة. لذلك تُستخدم هذه الأنماط لتطوير نموذج يتنبأ بدقة بنتائج الطوارئ المستقبلية.

ثم يقوم بتقييم أداء النموذج من خلال استخدام عينة البيانات المعطاة. تستمر هذه العملية حتى يتمكن الجهاز من التعلم التلقائي وربط الإدخال بالإخراج الدقيق. كل هذه العمليات تحدث في غياب تدخل بشري.

الاختلافات بين علم البيانات وتعلم الآلة

  1. مجال

    علم البيانات : يركز نطاق علم البيانات على إنشاء الرؤى المستمدة من البيانات التي تتعامل مع جميع تعقيدات العالم الحقيقي. يستلزم فهم متطلبات البيانات ، وكذلك عملية استخراج البيانات ، من بين مهام أخرى.

    التعلم الآلي : من ناحية أخرى ، يتعامل التعلم الآلي مع التصنيف الدقيق أو التنبؤ بنتائج مجموعات البيانات الجديدة. يستلزم دراسة أنماط البيانات التاريخية من خلال استخدام النماذج الرياضية.

    يأتي نطاق التعلم الآلي فقط في مرحلة نمذجة البيانات في علم البيانات. في جوهرها ، لا يمكن أن توجد بشكل فعال خارج علم البيانات.

  1. البيانات

    علم البيانات : من حيث البيانات ، يعد علم البيانات مفهومًا يستخدم في تحليل البيانات الضخمة. يتألف علم البيانات في هذا الصدد من تنقية البيانات وإعداد البيانات وتحليل البيانات. يقوم بإنشاء غالبية بيانات الإدخال الخاصة به في شكل بيانات قابلة للاستهلاك البشري. تم تصميم هذا الشكل من البيانات ليقرأه البشر ويقيموه. عادة ما يأخذ هيكل البيانات الجدولية أو الصور.

    بالإضافة إلى ذلك ، فإن البيانات التي تتم معالجتها في علم البيانات لا يجب بالضرورة أن تتطور من آلة أو نتيجة لعملية ميكانيكية. يساعد في استرداد كميات كبيرة من البيانات التي تسمى مجتمعة البيانات الضخمة وجمعها واستيعابها وتحويلها.

    إنها وظيفة علم البيانات لإضفاء بنية على البيانات الضخمة. يدرس البيانات الضخمة من أجل إيجاد أنماط مقنعة. يمكّن ذلك علم البيانات من تقديم المشورة للمديرين التنفيذيين في الأعمال لتنفيذ تغييرات فعالة من شأنها إحداث ثورة في الأعمال أو المؤسسة.

    التعلم الآلي : من الضروري الإشارة إلى أنه على عكس علم البيانات ، فإن البيانات ليست المحور الرئيسي للتعلم الآلي. بدلاً من ذلك ، يعد التعلم هو التركيز الرئيسي للتعلم الآلي. هذا هو المكان الذي يحدث فيه اختلاف رئيسي آخر بين التعلم الآلي مقابل علم البيانات .

    في التعلم الآلي ، سيتم إنشاء بيانات الإدخال ومعالجتها خصيصًا لاستخدام الخوارزمية. تتضمن أمثلة تصميمات البيانات هذه في إطار التعلم الآلي تضمين الكلمات وتغيير حجم الميزات وإضافة ميزات متعددة الحدود وما إلى ذلك.

  1. تعقيد النظام

    علم البيانات : يتضمن تعقيد النظام في علم البيانات المكونات التي ستشارك في إدارة البيانات الأولية غير المنظمة القادمة. إنه يتضمن العديد من المكونات المتحركة التي يتم جدولتها عادةً بواسطة نظام التزامن الذي ينسق الوظائف المجانية.

    يمكن أيضًا تنفيذ عملية علم البيانات بالطرق اليدوية. ومع ذلك ، لن يكون هذا بنفس كفاءة خوارزميات الآلة.

    التعلم الآلي : في كل موقف تقريبًا ، يكون أكثر تعقيد النظام السائد المرتبط بالتعلم الآلي هو الخوارزميات والمفاهيم الرياضية التي يُبنى عليها المجال.

    علاوة على ذلك ، عادةً ما تحتوي نماذج المجموعات على العديد من نماذج التعلم الآلي. سيكون لكل من هذه النماذج تأثير كبير على النتيجة النهائية. تستخدم عملية التعلم الآلي العديد من التقنيات مثل الانحدار والتجميع الخاضع للإشراف.

    يتضمن تعقيد نظام التعلم الآلي أنواعًا مختلفة من خوارزميات التعلم الآلي. تتضمن بعض أكثرها شيوعًا عامل المصفوفة ، والتصفية التعاونية ، والتجميع ، والتوصيات المستندة إلى المحتوى ، وغير ذلك الكثير.

  1. قاعدة المعرفة اللازمة ومجموعة المهارات

    علم البيانات : من المناسب لعالم البيانات أن يمتلك معرفة مهمة حول خبرة المجال. سيُطلب منه أيضًا امتلاك مهارات ETL (1) وتنميط البيانات. هناك حاجة أيضًا إلى معرفة رائعة حول SQL (2) ، بالإضافة إلى الخبرة في أنظمة NoSQL. ب

    في الأساس ، من الضروري لعالم البيانات أن يفهم وأن يكون قادرًا على عرض تقارير قياسية وتقنيات التصور. عادة ، يجب أن يعمل المرتقب في مجال علم البيانات على امتلاك مهارات مهمة في التحليلات والبرمجة والمعرفة بالمجال.

    يتطلب الحصول على مهنة ناجحة جدًا كعالم بيانات المهارات التالية:

    • معرفة قوية بـ Scala و SAS و Python و R.
    • القدرة على تقييم العديد من الوظائف التحليلية
    • القدرة على التنبؤ بالنتائج المستقبلية بناءً على أنماط مجموعات البيانات السابقة.
    • معرفة معقولة حول التعلم الآلي
    • القدرة على العمل مع البيانات غير المهيكلة. يمكن الحصول على هذه البيانات من عدة مصادر مثل وسائل التواصل الاجتماعي والفيديو وما إلى ذلك.
    • تعتبر الخبرة الجيدة في ترميز قاعدة بيانات SQL أيضًا ميزة في أن تصبح مرغوبًا للغاية في عالم علوم البيانات. في الواقع ، تعتبر تحليلات البيانات والتعلم الآلي إحدى الطرق والعمليات العديدة المستخدمة في أنشطة علم البيانات.
     التعلم الآلي : الشرط الأساسي لخبير في التعلم الآلي هو خلفية قوية في فهم الرياضيات. من الضروري أيضًا امتلاك معرفة قوية ببرمجة Python / R. يجب أن يكون خبير التعلم الآلي قادرًا على إجراء مشاحنات البيانات مع SQL.
    


     يعد التصور الخاص بالنموذج أيضًا مطلبًا أساسيًا للتعلم الآلي. فيما يلي لمحة عن المهارات المهنية الأساسية التي من شأنها أن تساعد العميل المحتمل على التقدم بشكل كبير في مجال التعلم الآلي:
    •  معرفة متعمقة بكيفية البرمجة
    •  معرفة الاحتمالات والإحصاء
    •  مهارات تقييم البيانات ونمذجة البيانات
    •  معرفة الخبراء في أساسيات الكمبيوتر
    •  فهم الترميز في لغات البرمجة مثل Java و Lisp و R و Python وما إلى ذلك.
  1.  مواصفات الأجهزة:
     علم البيانات : يجب أن تكون مواصفات الأجهزة هنا أنظمة قابلة للتطوير أفقيًا. هذا لأن علم البيانات ينطوي على التعامل مع البيانات الضخمة. علاوة على ذلك ، يجب أن تكون الأجهزة في علم البيانات ذات ذاكرة وصول عشوائي (RAM) ومحركات أقراص صلبة (SSD). هذا لضمان التغلب على عنق الزجاجة I / O.
    


     التعلم الآلي : تتكون مواصفات الأجهزة للتعلم الآلي من وحدات معالجة الرسومات. هذا ضروري من أجل تنفيذ عمليات ناقلات مكثفة. بالإضافة إلى ذلك ، يتطور عالم التعلم الآلي لاستخدام إصدارات أكثر قوة مثل TPU.
  1.  عناصر
     علم البيانات: من المعروف على نطاق واسع أن علم البيانات يشمل شبكة البيانات بأكملها. تشمل مكونات علم البيانات ما يلي:
    •  جمع البيانات وتنميطها - خطوط أنابيب ETL (Extract Transform Load) ووظائف التنميط
    •  الحوسبة الموزعة ومعالجة البيانات القابلة للتطوير.
    •  استخبارات آلية للتوصيات عبر الإنترنت واكتشاف الاحتيال.
    •  استكشاف البيانات وتصورها للحصول على أفضل حدس للبيانات.
    •  لوحات المعلومات المعرفة مسبقًا و BI
    •  أمان البيانات والنسخ الاحتياطي للبيانات واستعادة البيانات وهندسة البيانات للتأكد من إمكانية الوصول إلى جميع أشكال البيانات.
    •  التنشيط في وضع الإنتاج
    •  قرارات آلية لتشغيل منطق الأعمال من خلال أي خوارزميات التعلم الآلي.
     تعلم الآلة : المكونات النموذجية للتعلم الآلي هي:
    


    •  فهم المشكلة لإيجاد حل فعال للمشكلة.
    •  استكشاف البيانات - من خلال تصور البيانات من أجل الحصول على حدس من الميزات لاستخدامها في نموذج التعلم الآلي.
    •  إعداد البيانات - يتضمن هذا المكون من التعلم الآلي تقييم عدد من الحلول الممكنة لمشكلات البيانات للتأكد من أن القيم المؤكدة لجميع الميزات في نفس النطاق.
    •  نمذجة البيانات والتدريب - يتضمن هذا المكون اختيار البيانات على أساس نوع المشكلة ونوع مجموعة الميزات
  1.  قياس الاداء
     علم البيانات : بناءً على هذا العامل ، لا يتم توحيد مقاييس أداء علم البيانات. وذلك لأن مقياس الأداء يتغير من حالة إلى أخرى. عادة ، سيكون دلالة على حدود التزامن في الوصول إلى البيانات ، وإمكانية التصور التفاعلي ، وجودة البيانات ، وتوقيت البيانات ، والقدرة على الاستعلام وما إلى ذلك.
     التعلم الآلي : من ناحية أخرى ، تكون مقاييس الأداء في نماذج التعلم الآلي شفافة دائمًا. وذلك لأن كل خوارزمية ستمتلك مقياسًا للإشارة إلى مدى فعالية أو عدم فعالية النموذج الذي يصف بيانات العينة التي تم توفيرها. على سبيل المثال ، يتم استخدام خطأ مربع متوسط ​​الجذر (RME) في الانحدار الخطي كدلالة على خطأ في النموذج.
  1.  منهجية التنمية
     علم البيانات : من حيث تطوير المنهجية ، تشبه مشاريع علوم البيانات المشاريع الهندسية ذات المعالم المحددة جيدًا.
     التعلم الآلي : ومع ذلك ، فإن تطوير منهجية التعلم الآلي أكثر اتساقًا مع تنسيقات البحث. وذلك لأن المرحلة الأولى هي عبارة عن صياغة فرضية ، تليها محاولات لإثبات الفرضية بالبيانات المتاحة.
  1.  التصور
     علم البيانات : عادةً ما يشير تصور علم البيانات إلى البيانات مباشرةً باستخدام أي تمثيلات رسومية شائعة مثل المخططات الدائرية والمخططات الشريطية وغيرها.
     التعلم الآلي : هنا ، تُستخدم التصورات لتمثيل نموذج رياضي لبيانات العينة. على سبيل المثال ، يمكن أن يتضمن تصور مصفوفة مربكة لتصنيف متعدد الطبقات. سيساعد هذا ضمنيًا في التحديد السريع للإيجابيات والسلبيات غير الصحيحة.
  1.  اللغات
     علم البيانات : عادةً ما يستخدم عالم علم البيانات لغات الحوسبة الشائعة مثل SQL واللغات المشابهة لـ SQL مثل Spark SQL و HiveQL وما إلى ذلك. بالإضافة إلى ذلك ، يستخدم علم البيانات أيضًا لغات البرمجة النصية لمعالجة البيانات الشائعة مثل Perl و Awk و Sed والعديد من أكثر. علاوة على ذلك ، هناك فئة أخرى من اللغات الشائعة الاستخدام في علم البيانات وهي لغات خاصة بإطار العمل ومدعومة جيدًا مثل Java for Hadoop و Scale for Spark وغيرها.
     التعلم الآلي : على الجانب الآخر من العملة ، يستخدم عالم التعلم الآلي بشكل أساسي Python و R كلغات الحوسبة الرئيسية. في الأزمنة المعاصرة ، يتم قبول بايثون على نطاق واسع حيث يلجأ خبراء التعلم العميق الحديث بشكل أساسي إلى بايثون. من الضروري أيضًا الإشارة إلى أن SQL ضرورية أيضًا في عمليات التعلم الآلي ، وخاصة في مرحلة استكشاف البيانات. 
 استنتاج
 في الختام ، يعزز التعلم الآلي عمليات علم البيانات. يتم ذلك من خلال توفير مجموعة من الخوارزميات المفيدة لنمذجة البيانات واستكشاف البيانات واتخاذ القرار وما إلى ذلك. يقوم علم البيانات بدوره من خلال الجمع بين مجموعة من خوارزميات التعلم الآلي من أجل وضع تنبؤات دقيقة للنتائج المستقبلية للقرارات.
 بقدر ما ناقشنا الاختلافات بين علم البيانات والتعلم الآلي ، من الضروري توضيح أن كلا المجالين متشابكان ، وأنهما يساعدان بعضهما البعض في وظائفهما المختلفة.
 يتقدم عالم تخزين البيانات بسرعة ولا يمكنك أن تتخلف عن الركب. احصل على تدريب علم البيانات مقابل التعلم الآلي اليوم وقم بتحسين هذه الحقول لتحسين قرارات عملك. 
 مصادر أخرى مفيدة:
 علوم البيانات أو هندسة البرمجيات - مقارنة
 تحليلات البيانات مقابل علم البيانات - مقارنة
 ما هو الفرق بين الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي
 أفضل أدوات علوم البيانات لعلماء البيانات
 25 ملفًا صوتيًا لعلم البيانات الفائقة يجب متابعته في عام 2020
 كيف يعمل التعلم الآلي على تحسين عمليات الأعمال