علم البيانات مقابل التعلم الآلي Data Science vs Machine Learning

اقرأ في هذا المقال


في السنوات الأخيرة سيطر التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي (AI) على أجزاء من علوم البيانات، حيث لعبوا دورًا مهمًا في تحليلات البيانات وذكاء الأعمال، كما يعمل التعلم الآلي على أتمتة عملية تحليل البيانات ويذهب إلى أبعد من ذلك لإجراء تنبؤات بناءً على جمع كميات كبيرة من البيانات وتحليلها عن مجموعات معينة وتم تصميم النماذج والخوارزميات لتحقيق ذلك.

ما هو علم البيانات

البيانات هي المعلومات التي يمكن أن توجد في تنسيقات نصية أو رقمية أو صوتية أو فيديو وعلم البيانات هو علم متعدد التخصصات للغاية يطبق خوارزميات التعلم الآلي والأساليب الإحصائية والتحليل الرياضي لاستخراج المعرفة من البيانات، وعلاوةً على ذلك يدرس هذا المجال أيضًا كيفية التعامل مع البيانات صياغة أسئلة البحث، وجمع البيانات ومعالجتها مسبقًا للتحليل وتخزينها وتحليلها وعرض نتائج البحث في تقارير وتصورات.

تأتي بيانات التحليل من قنوات مختلفة وتنمو بسرعة لذا فإن تحليلها يتجاوز القدرات البشرية وعلى الأقل بدون أدوات وتقنيات خاصة، لذلك للعمل في علم البيانات يحتاج المرء إلى مجموعة متنوعة من المهارات التقنية وإنّهم بحاجة إلى معرفة البرمجة وعلوم الكمبيوتر وأيضًا الإحصاء والرياضيات وتصور البيانات، وعلاوةً على ذلك من المهم أن تمتلك عقلًا موجهًا نحو البحث وأن تكون قادرًا على ملاحظة الفجوات المعرفية وصياغة الأسئلة التي يمكن أن تساعد في ملئها.

يُعد علم البيانات اليوم جزءًا لا يتجزأ من العديد من الصناعات، حيث يساعد العمل مع البيانات الشركات على فهم عملائها بشكل أفضل وتحسين العمليات التجارية وتقديم منتجات أفضل، وبدلاً من الاعتماد على رأي شخصي للغاية لشخص ما لديهم أرقام وحقائق لخدمتهم.

ما هو التعلم الآلي

التعلم الآلي: هو فرع من فروع الذكاء الاصطناعي يستخدم الخوارزميات لاستخراج البيانات ثم التنبؤ بالاتجاهات المستقبلية، البرمجيات مبرمجة بنماذج تسمح للمهندسين بإجراء تحليل إحصائي لفهم الأنماط في البيانات.

تجمع منصات الوسائط الاجتماعية مثل: (Facebook) و(Twitter) و(Instagram) و(YouTube) و(TikTok) معلومات المستخدمين وكمجموعة من الأدوات والمفاهيم يتم تطبيق التعلم الآلي في علم البيانات، ولكنّه يظهر أيضًا في مجالات أخرى وغالبًا ما يدمج علماء البيانات التعلم الآلي في عملهم عند الحاجة، للمساعدة في جمع المزيد من المعلومات بشكل أسرع أو للمساعدة في تحليل الاتجاهات.

التعلم الآلي هو فرع من فروع علوم الكمبيوتر يدرس كيفية تمكين أجهزة الكمبيوتر من حل المشكلات دون أن تتم برمجتها بشكل صريح لحلها خطوة بخطوة، ويشمل هذا المجال مجموعة متنوعة من الأساليب التي تنقسم عادةً إلى أساليب التعلم تحت الإشراف وغير الخاضعة للإشراف والمعززة.

كل من هذه الأنواع من (ML) لها مزاياها وعيوبها، ويحدث التعلم من خلال تطبيق الخوارزميات على البيانات وتستخدم كل مجموعة من مجموعات (ML) هذه الخوارزميات المختلفة، والخوارزميات في التعلم الآلي هي تعليمات للقيام بعملية وإنها تعمل على البيانات لأداء التعرف على الأنماط و”التعلم” منها.

العلاقة بين علم البيانات والتعلم الآلي

علم البيانات هو المجال الذي يدرس البيانات وكيفية استخلاص المعنى منها بينما يركز التعلم الآلي على أدوات وتقنيات بناء النماذج التي يمكنها التعلم بنفسها باستخدام البيانات، وعادةً ما يكون عالم البيانات باحثًا يطبق مهاراته للتوصل إلى منهجية للبحث ويعمل مع النظرية الكامنة وراء الخوارزميات، ومهندس التعلم الآلي يبني النماذج، يختار الخوارزمية الأنسب لمشكلة معينة ويحاول تحقيق نتائج معينة قابلة للتكرار من خلال إجراء تجارب على البيانات.

في القرن الحادي والعشرين يُعد المصطلحان “علوم البيانات” و”التعلم الآلي” من أكثر المصطلحات التي يتم البحث عنها في عالم التكنولوجيا، من طلاب علوم الكمبيوتر في السنة الأولى إلى المنظمات الكبيرة مثل: (Netflix) و(Amazon) وما إلى ذلك تعمل وراء هاتين التقنيتين، وقد حصلوا أيضًا على السبب.

الرقم

العلاقةالتعلم الالي

علم البيانات

1

الأهدافتطوير برنامج يتعلم بنفسه عن طريق استخلاص المعنى من البيانات.

إجراء عمليات على مصادر البيانات المختلفة لإثبات أو دحض فرضية معينة.

2

الأدواتيتضمن استخدام خوارزميات (ML) والنماذج التحليلية

يتضمن استخدام أدوات تعلم الآلة للعمل مع كل من البيانات المنظمة وغير المهيكلة.

3

النِطَاقيشمل التعلم الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف وشبه الإشراف

يتضمن الحصول على البيانات وتنقية البيانات والتحقيق في البيانات وما إلى ذلك.

4

النواتجنموذج (ML)

تقرير على أساس البيانات الرئيسية.

الفرق بين علم البيانات والتعلم الآلي

بمجرد جمع البيانات وتنظيفها فإنّ الخطوة التالية هي الحصول على نظرة ثاقبة منها، وللقيام بذلك تحتاج إلى استخدام أساليب رياضية وإحصائية مناسبة، والتي تتطلب على الأقل معرفة أساسية بهذه الأدوات وفي الإحصاء يجب أن تكون عالم بيانات ماهرًا ولكنها تحتاج إلى فهم ما هو انحدار المربعات الصغرى العادي وكيفية تفسيره.

التعلم الآلي هو أحد مجالات الدراسة التي تمنح أجهزة الكمبيوتر القدرة على التعلم دون أن تتم برمجتها بشكل صريح، كما يتم تطبيق التعلم الآلي باستخدام الخوارزميات لمعالجة البيانات، والحصول على تدريب لتقديم تنبؤات مستقبلية دون تدخل بشري ومدخلات التعلم الآلي هي مجموعة التعليمات أو البيانات أو الملاحظات، كما يتم استخدام التعلم الآلي على نطاق واسع من قبل شركات مثل: (Facebook) و(Google) وما إلى ذلك.

وعلم البيانات هي الدراسة المعقدة للكميات الكبيرة من البيانات في مستودع الشركة أو المؤسسة، وتتضمن هذه الدراسة من أين نشأت البيانات والدراسة الفعلية لمحتواها، وكيف يمكن أن تكون هذه البيانات مفيدة لنمو الشركة في المستقبل ودائمًا ما تكون البيانات المتعلقة بالمنظمة في شكلين منظم أو غير منظم، وعندما دراسة هذه البيانات يتم الحصول على معلومات قيمة حول الأعمال أو أنماط السوق ممّا يساعد الشركة على التفوق على المنافسين الآخرين؛ لأنّهم زادوا من فعاليتهم من خلال التعرف على الأنماط في مجموعة البيانات.

الرقم                التعلم الالي               علم البيانات

1

التعلم الآلي هو أحد مجالات الدراسة التي تمنح أجهزة الكمبيوتر القدرة على التعلم دون أن تتم برمجتها بشكل صريح.

علم البيانات هو مجال حول العمليات والأنظمة لاستخراج البيانات من البيانات المهيكلة وشبه المهيكلة.

2

مزيج من علم الآلة والبيانات.

بحاجة إلى علم تحليلات البيانات بأكمله.

3

تستخدم الآلات تقنيات علم البيانات للتعرف على البيانات.

فرع يتعامل مع البيانات.

4

يستخدم تقنيات مختلفة مثل الانحدار والتكتل الخاضع للإشراف.

قد تتطور البيانات في علم البيانات من عملية آلية أو ميكانيكية أو ربما لا.

5

تركز فقط على إحصائيات الخوارزمية.

علم البيانات كمصطلح أوسع لا يركز فقط على إحصائيات الخوارزميات ولكن أيضًا يهتم بمعالجة البيانات.

6

يتناسب مع علم البيانات.

إنه مصطلح واسع للتخصصات المتعددة.

7

هي ثلاثة أنواع: التعلم غير الخاضع للإشراف والتعلم المعزز والتعلم الخاضع للإشراف.

العديد من عمليات علم البيانات مثل جمع البيانات وتنظيفها ومعالجة البيانات وما إلى ذلك.

8

مثال، يستخدم (Facebook) تقنية التعلم الآلي.مثال، تستخدم (Netflix) تقنية علوم البيانات.

المصدر: Foundations of Data Science By Avrim Blum, John Hopcroft, Ravindran Kannan / First EditionIntroducing Data Science: Big data, machine learning, and more, using Python tools By Davy Cielen, Arno Meysman / First EditionAn Introduction to Data Science By Jeffrey S. Saltz, Jeffrey M. Stanton / First EditionData Science from Scratch: First Principles with Python by Joel Grus / 2nd Edition


شارك المقالة: