يُعد التعلم الآلي وتحليلات البيانات أحد أكثر الموضوعات التي يتم الحديث عنها بين مصطلحات علوم البيانات، بحيث يقوم كلا المصطلحان على البيانات وهما من بين القطاعات الأكثر طلبًا.
الاختلافات بين عملية تحليل البيانات والتعلم الآلي
- على مستوى عالٍ يأخذ التعلم الآلي كميات كبيرة من البيانات ويولد رؤى مفيدة تساعد المؤسسة وقد يعني ذلك تحسين العمليات وخفض التكاليف وخلق تجربة أفضل للعميل أو فتح نماذج أعمال جديدة.
- ومع ذلك يمكن لمعظم المؤسسات الحصول على العديد من هذه الفوائد من تحليلات البيانات التقليدية ودون الحاجة إلى تطبيقات تعلم آلي أكثر تعقيدًا.
- تحليل البيانات التقليدي رائع في شرح البيانات، كما يمكن إنشاء تقارير أو نماذج لما حدث في الماضي أو لما يحدث اليوم مع استخلاص رؤى مفيدة لتطبيقها على المؤسسة.
- يمكن أن تساعد تحليلات البيانات في تحديد الأهداف وتتبعها وتمكين اتخاذ قرارات أكثر ذكاءً ثم توفير وسائل قياس النجاح بمرور الوقت.
- غالبًا ما تكون نماذج البيانات النموذجية لتحليلات البيانات التقليدية ثابتة وذات استخدام محدود في معالجة البيانات سريعة التغير وغير منظمة.
- بينما يحتاج تحليل البيانات التقليدي إلى نموذج مبني على البيانات السابقة وآراء الخبراء لإنشاء ترابط بين المتغيرات يبدأ التعلم الآلي بمتغيرات النتائج (مثل توفير الطاقة) ثم يبحث تلقائيًا عن متغيرات التنبؤ وتفاعلاتها.
- بشكل عام يكون التعلم الآلي ذا قيمة عندما تعرف ما تريد ولكنك لا تعرف متغيرات الإدخال المهمة لاتخاذ هذا القرار، لذا فإنّه تمنح خوارزمية التعلم الآلي الهدف (الأهداف) ثم “تتعلم” من البيانات العوامل المهمة في تحقيق هذا الهدف.
- بالإضافة إلى ذلك يعد التعلم الآلي مفيدًا أيضًا للتنبؤ الدقيق بالأحداث المستقبلية، وفي حين أن نماذج البيانات التي تم إنشاؤها باستخدام تحليلات البيانات التقليدية ثابتة، فإن خوارزميات التعلم الآلي تتحسن باستمرار بمرور الوقت.
- كما يتم التقاط المزيد من البيانات واستيعابها، وهذا يعني أنّ خوارزمية التعلم الآلي يمكنها عمل تنبؤات ومعرفة ما يحدث بالفعل والمقارنة مع تنبؤاتها ثم ضبطها لتصبح أكثر دقة.
