ما هي العلاقة بين علم البيانات والتعلم الآلي

علم البيانات والتعلم الآلي كلمتان يتم استخدامهما بالتبادل في كثير من الأحيان وعادةً ما يعتبرها الناس كلمات معروفة، ومن الضروري معرفة أنه على الرغم من أنهما ليسا نفس المفاهيم تمامًا إلّا أنّ علم البيانات والتعلم الآلي مرتبطان ببعضهما البعض.

ما هو علم البيانات

علم البيانات هو مجال يختص بالبيانات، وإنّه ينطوي على استخلاص رؤى ذات مغزى لكميات هائلة من البيانات التي يتم تصميمها في جميع أنحاء العالم على أساس يومي، ومن أجل القيام بذلك فإنّه يعتمد مجموعة مختلفة من الخوارزميات والأساليب النظرية والعمليات، ويساعدك علم البيانات على اكتشاف أنماط مختلفة من البيانات الأولية التي تم جمعها.

وفقًا لمؤشر ثقة أمان البيانات لعام (2018م) من (Gemalto)، أفادت (65 بالمائة) من الشركات أنّها لا تستطيع تحليل جميع البيانات التي حفظتها، وهذا هو المكان الذي يظهر فيه علم البيانات في الصورة لمساعدة الشركات على تحليل البيانات المهمة وحفظها.

علم البيانات هو مصطلح شائع لمجال واسع وقد سُمي بذلك لأنّه يستخدم تحليل البيانات والبيانات الضخمة والإحصاءات الرياضية لاستخراج الرؤى من ضعف البيانات المنظمة أو غير المنظمة، ويساعد هذا الشركات في حل المشكلات الحاسمة من خلال الوصول إلى حلول فعالة وإنّه مجال متعدد التخصصات.

ما هو التعلم الآلي

التعلم الآلي هو فرع من فروع علوم الكمبيوتر يدرس كيفية تمكين أجهزة الكمبيوتر من حل المشكلات دون أن تتم برمجتها بطريقة مناسب لحلها خطوة بخطوة، ويتضمن هذا المجال مجموعة متعددة من الطرق التي تنقسم عادةً إلى أساليب التعلم تحت المراقبة وغير الخاضعة للمراقبة والمعززة.

كل من هذه الأنواع من (ML) لها مزاياها وعيوبها، ويحدث التعلم من خلال تطبيق الخوارزميات على البيانات، كما تستعمل كل مجموعة من مجموعات (ML) هذه خوارزميات المتعددة، والمبادئ في التعلم الآلي هي تعليمات للقيام بطريقة وإنها تعمل على البيانات لأداء التعرف على الأنماط و”التعلم” منها.

إنّ أكثر خوارزميات التعلم الآلي اليوم هي الشبكات وهي قادرة على تحليل كميات هائلة من البيانات واستخراج الأساليب والقواعد منها، وتُعد الأنواع المختلفة من الشبكات أكثر مناسبة لحل المهام المختلفة، ولنشر الخوارزميات ومراقبة أدائها والتوصل إلى معايير مناسب لتدريبهم تحتاج إلى مجال علمي يشرح كيفية القيام بذلك بشكل صحيح، حيث يدرس التعلم الآلي كيفية بناء أسلوب يناسب مجموعة بيانات معينة ولكن يمكن أن يكون مفيدًا أيضًا في مجموعات البيانات الأخرى، كما يعد النموذج عالي الجودة الذي يُظهر نتائج قابلة للتكرار هو الناتج الرئيسي للتعلم الآلي.

يطبق التعلم الآلي الذكاء الاصطناعي لتزويد أجهزة الكمبيوتر بالقدرة على التعلم والتحسين دون الحاجة إلى برمجتها بطريقة صريحة، حيث إنّها بالتأكيد واحدة من أكثر التقنيات إثارة للاهتمام التي يمكن أن يصادفها المرء وتركز بشكل أساسي على تطوير برامج النظام، بطريقة تمكنهم من الوصول إلى البيانات الضرورية واستخدامها للتعلم وتحسين أنفسهم دون الحاجة إلى تدخل بشري.

العلاقة بين علوم البيانات والتعلم الآلي

• على الرغم من أنّ التمييز بين هذه المصطلحات ليس واضحًا للغاية، فإنّ فهم هذه المصطلحات سيمنح فهمًا واضحًا وعميقًا للعلاقة بين التعلم الآلي وعلوم البيانات، وسيساعدك أيضًا على فهم كيفية ارتباطهم الوثيق.

• بينما يعتمد التعلم الآلي فئات متعددة من الخوارزميات لتحليل البيانات والتعلم منها من أجل اتخاذ قرارات دقيقة، فإنّ علم البيانات هو نطاق كبير ومتعدد المهمات يوضح كميات كبيرة من البيانات ويستعمل لعدد من التطبيقات.

• يتضمن جمع البيانات وإدارة البيانات وتحليلها وتوضيحها لتقديمها بشكل مرئي (Visible).

• يربط علم البيانات بين جميع المصطلحات الأخرى كالتعلم الهائل والتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي لتقديم رؤى ذات مغزى لبيانات معينة، بما في ذلك تحليلات البيانات المعرفية والتحليلات التنبؤية لعمل تنبؤات دقيقة عند تقديم مجموعات هائلة من البيانات.

• إنّ علم البيانات يعتمد نطاقات مثل: التعلم الآلي والتصور (Visualization) والإحصاءات (Statistics).

• يُعد علم البيانات والتعلم الآلي أمرًا بالغ الأهمية للشركات لاتخاذ قرارات دقيقة على المستوى الاستراتيجي بمساعدة هذه المهارات الأساسية.

• يجب على المرء أن يفهم أنّ الذكاء الاصطناعي يعمل على أساس التعلم الآلي، ثم يقوم بجمع البيانات التي يتم يعتمداها كجزء من علم البيانات.

الفرق بين علوم البيانات والتعلم الآلي

• يُعتبر التعلم الآلي قسماً مهمًا من علم البيانات، بحيث يعتمد الإحصائيات والخوارزميات بشكل مناسب من أجل التحليل والعمل على البيانات المستخرجة من مصادر متنوعة.

• إنّ علم البيانات هو نطاق يدمج الخوارزميات المأخوذة من التعلم الآلي لتطوير حلول عملية مع الاستفادة من خبرة المجال والرياضيات والإحصاءات، لذلك فهو يمثل معنى شاملاً لدمج التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي في وظيفة واحدة.

• علم البيانات هو مصطلح واسع جدًا لا يمكن أن يقوم فقط بالاعتماد على الخوارزميات التي تُعتبر معقدة ولهذا السبب يعد التعلم الآلي ضرورة لهذا المجال.

• يمكن استعمال التعلم الآلي في مشاريع متنوعة، مثل التجميع الواقع تحت الإشراف أو الميلان وخفض الخطأ البشري، ومع ذلك عندما يتعلق الأمر بالبحث عن الأنماط المتاحة وإنشاء هيكل متين للبيانات الضخمة فإنّ علم البيانات يُحدث ثورة في احتياجات الشركات في جميع أنحاء العالم.

• إنّ علم البيانات أو التعلم الآلي لا يمكنهم العمل بشكل بعيد عن بعضهم البعض، يتطلب كلا المجالين التكامل من أجل تحقيق أقصى قدر من النتائج، وقد تمنح الخطة المحددة النتائج التي تحتاجها ولكن بدون دمج هذه المفاهيم لا توجد طريقة سريعة للتعلم.

• يساعد علم البيانات على التركيز على المشكلات التي تحتاج إلى حلها ويساعدك التعلم الآلي في إنشاء تطبيقات واقعية تسهل عليك حل المشكلات التي تعرفت عليها للتو.

• يعمل كلا المفهومين عند تكاملهما على حل مشاكل العالم الحقيقي ويساعد في فهم المفاضلات بين استعمال مفاهيم متعددة، وفهم كيفية عمل المصطلحات المختلفة معًا وتحقيق هدف واحد يمثل أولوية وبدون معرفة كيفية عمل علم البيانات والتعلم الآلي في العالم الحقيقي، ويصبح من الصعب فهم المفهوم الأساسي لكيفية وجود علاقة مع بعضهم البعض بشكل واضح.

• سيساعدك علم البيانات والتعلم الآلي على معرفة المشكلة وفي أغلب الأحيان لن يكون لديك دليل حول كيفية حلها.

• العلاقة بين مفهومي التعلم الآلي وعلم البيانات هي علاقة واضحة ولا تتطلب الكثير من التبرير إذا كنت واضحًا بما فيه الكفاية مع ما يمثله كل منهما بالفعل.

• علم البيانات هو المجال الذي يدرس البيانات وكيفية استخراج المعنى منها، بينما يركز التعلم الآلي على أدوات وتكنولوجيا بناء الوسائل التي تستطيع التعلم بنفسها باعتماد البيانات.

• عادةً ما يكون عالم البيانات باحثًا يطبق مهاراته للتوصل إلى منهجية للبحث ويعمل مع النظرية الكامنة وراء الخوارزميات، ومهندس التعلم الآلي يبني النماذج ويختارون الخوارزمية الأنسب لمشكلة معينة ويحاولون الوصول إلى نتائج معينة قابلة للتكرار من خلال إجراء تجارب على البيانات.