تبنى علم البيانات التعلم العميق إلى حد كبير وذلك بفضل البيانات الضخمة التي تتجاوز تقنيات تحليل البيانات التقليدية، كما يستدعي التحدي المتمثل في إدارة كميات كبيرة من البيانات خوارزميات التعلم العميق لفهمها.
ما هي العلاقة بين التعلم العميق وعلم البيانات
1- الفهرسة الدلالية Semantic Indexing
- عند التعامل مع البيانات الضخمة قد يكون استرداد المعلومات المفيدة منها أمرًا صعبًا، وتساعد الفهرسة الدلالية في تحليل البيانات من خلال تحديد الأنماط وإقامة العلاقات بين المفاهيم والكلمات في البيانات غير المهيكلة.
- مع التعلم العميق يتم الاستفادة من البيانات غير الخاضعة للرقابة بحيث يكون هناك إدخال بيانات أعلى لتقديم تمثيلات أفضل.
- يستخدم علماء البيانات تقنية خوارزمية التعلم العميق هذه لتحسين تمثيل البيانات واسترداد المستندات بشكل فعال وأثبتت الفهرسة الدلالية أنّها مفيدة في تحسين نتائج محرك البحث.
2- أداء المهام التمييزية Perform discriminative tasks
- تعمل المهام التمييزية بشكل منفصل على أقسام البيانات ومع التركيز على تنفيذ خوارزميات محددة عليها وعزل الباقي.
- يتيح التعلم العميق لعالم البيانات استخراج الميزات غير الخطية من البيانات الأولية وإجراء المهام التمييزية.
- يضيف هذا الإجراء اللاخطية إلى عملية تحليل البيانات، ممّا يزيد من كفاءة الحوسبة ويجعل العمل سهلاً لإنجاز المهام المعقدة باستخدام الذكاء الاصطناعي مثل التعرف على الصور.
3- علامات الفيديو والصور الدلالية
- عند التعامل مع صورة معقدة أو بيانات فيديو فإنّ تقنيات التعلم العميق مفيدة في تسهيل التجزئة والتعليقات التوضيحية.
- تساعد ميزة تحليل المتغير المستقل في التعلم العميق في تعلم الميزات الثابتة من بيانات الفيديو، وبالتالي استخراجها لمهام معزولة.
4- توصيف البيانات Data tagging
- في وضع العلامات على البيانات يتم تنفيذ المهام التمييزية على تمثيلات البيانات المجردة، حيث يطبق التعلم العميق طرق النمذجة الخطية غير المعقدة على الميزات المعقدة لتحديد كميات البيانات الضخمة.
- في تحليل البيانات الضخمة حقق التعلم العميق إنجازات كبيرة في استخراج الميزات المفيدة مثل التمثيلات التي تسهل أداء المهام التمييزية على مجموعات من البيانات.
- تسمح هذه النتائج بترميز البيانات واسترجاع المعلومات وتحسين نتائج محرك البحث.
