علم البيانات مقابل تعلم الآلة

ينشأ أحد التشويش الأكثر شيوعًا بين التقنيات الحديثة مثل الذكاء الاصطناعي ، ML ، BD ، DS ، DL والمزيد. في حين أن جميعها مترابطة بشكل وثيق ، لكل منها غرض ووظيفة مميزة.

على مدى السنوات القليلة الماضية ، ارتفعت شعبية هذه التقنيات ، استيقظت العديد من الشركات الآن على أهميتها. على مستويات هائلة ونتطلع بشكل متزايد إلى تنفيذها من أجل نمو أعمالهم.

ربما معقدة بعض الشيء في البداية ، لكننا نؤكد لكم أن كل شيء سيكون واضحًا بعد أن نسير فيه.

علم البيانات

وبكلمات بسيطة ، فإن علم البيانات هو معالجة وتحليل البيانات التي تقوم بإنشائها لمختلف الأفكار التي ستخدم مجموعة متنوعة من أغراض العمل.

على سبيل المثال ، عندما تقوم بتسجيل الدخول إلى امازون وتصفح بعض المنتجات أو الفئات ، فأنت تقوم بإنشاء بيانات.

سيتم استخدام هذه البيانات من قبل عالم بيانات في النهاية الخلفية لفهم سلوكك ودفع إعلاناتك وصفقاتك المستهدفة لتجعلك تشتري ما قمت باستعراضه.

هذا هو واحد من أبسط تطبيقات علم البيانات ويستمر في التعقيد من حيث المفاهيم مثل التخلي عن العربة والمزيد.

عالم البيانات هو المسؤول عن كونه فضولي قدر الإمكان مع مجموعة البيانات في متناول اليد لجعل أغرب اتصال الأعمال.

تكمن الكميات الكبيرة من الرؤى دون أن يلاحظها أحد في مجموعات كبيرة من البيانات ، كما أن علم البيانات هو الذي يلقي ضوءًا جديدًا على مجالات مثل سلوك العملاء وأوجه القصور التشغيلية ودورات سلسلة التوريد والتحليل التنبئي والمزيد. يعد علم البيانات أمرًا ضروريًا للشركات للاحتفاظ بعملائها والبقاء في السوق.

علم البيانات – اكتشاف البصيرة البيانات
  • تستخرج بيانات Netflix أنماط مشاهدة الأفلام لفهم ما الذي يثير اهتمام المستخدم ، وتستخدم ذلك لاتخاذ قرارات بشأن سلسلة Netflix الأصلية التي سيتم إنتاجها.
  • يحدد الهدف ما هي قطاعات العملاء الرئيسية داخل قاعدته وسلوكيات التسوق الفريدة داخل تلك القطاعات ، مما يساعد على توجيه الرسائل إلى جماهير السوق المختلفة.
  • تستخدم شركة Proctor & Gamble نماذج السلاسل الزمنية لفهم الطلب المستقبلي بشكل أوضح ، مما يساعد في التخطيط لمستويات الإنتاج على النحو الأمثل.

كيف يستخلص علماء البيانات رؤىهم؟ يبدأ باستكشاف البيانات. عند طرح سؤال صعب ، يصبح علماء البيانات محققين. يبحثون العملاء المتوقعين ويحاولون فهم النمط أو الخصائص داخل البيانات. هذا يتطلب جرعة كبيرة من الإبداع التحليلي.

ثم حسب الحاجة ، قد يطبق علماء البيانات أسلوبًا كميًا للحصول على مستوى أعمق – على سبيل المثال النماذج الاستنتاجية ، تحليل التقسيم ، التنبؤ بالسلاسل الزمنية ، تجارب المكافحة الاصطناعية ، إلخ. والقصد من ذلك هو تجميع وجهة نظر جنائية بطريقة علمية حول ما تقوله البيانات حقًا.

هذه البصيرة المستندة إلى البيانات أمر أساسي لتوفير التوجيه الاستراتيجي. بهذا المعنى ، يعمل علماء البيانات كخبراء استشاريين ، يوجهون أصحاب المصلحة في الأعمال حول كيفية التصرف بناءً على النتائج.

علم البيانات – تطوير منتجات البيانات

“منتج البيانات” هو أصل تقني: (1) يستخدم البيانات كمدخلات ، و (2) يعالج تلك البيانات لإرجاع النتائج التي تم إنشاؤها حسابيًا. المثال الكلاسيكي لمنتج البيانات هو محرك التوصية ، الذي يستوعب بيانات المستخدم ، ويقدم توصيات مخصصة بناءً على تلك البيانات. فيما يلي بعض الأمثلة على منتجات البيانات:

  • تشير محركات توصية أمازون إلى العناصر التي يمكنك شراؤها ، والتي تحددها خوارزمياتها. يوصي Netflix بالأفلام لك. سبوتيفي توصي الموسيقى لك.
  • يعد فلتر البريد العشوائي في Gmail منتجًا للبيانات – حيث تقوم خوارزمية خلف الكواليس بمعالجة البريد الوارد وتحديد ما إذا كانت الرسالة غير مهمة أم لا.
  • رؤية الكمبيوتر المستخدمة في السيارات ذاتية القيادة هي أيضًا منتج بيانات – خوارزميات التعلم الآلي قادرة على التعرف على إشارات المرور ، والسيارات الأخرى على الطريق ، والمشاة ، إلخ.

هذا يختلف عن قسم “رؤى البيانات” أعلاه ، حيث تتمثل النتيجة في تقديم المشورة إلى مسؤول تنفيذي لاتخاذ قرار تجاري أكثر ذكاءً.

في المقابل ، يعد منتج البيانات وظيفة فنية تقوم بتغليف خوارزمية ، كما تم تصميمها بحيث يتم دمجها مباشرةً في التطبيقات الأساسية.

أمثلة محترمة للتطبيقات التي تدمج منتج البيانات خلف الكواليس: صفحة أمازون الرئيسية ، صندوق الوارد في Gmail ، وبرامج القيادة المستقلة. يلعب علماء البيانات دورًا رئيسيًا في تطوير منتج البيانات.

يتضمن ذلك بناء الخوارزميات ، وكذلك الاختبار ، والصقل ، والنشر التقني في أنظمة الإنتاج. وبهذا المعنى ، يعمل علماء البيانات كمطورين تقنيين ، حيث يقومون ببناء أصول يمكن الاستفادة منها على نطاق واسع.

ما هو علم البيانات – مجموعة المهارات المطلوبة

علم البيانات هو مزيج من المهارات في ثلاثة مجالات رئيسية:

خبرة الرياضيات.

في صميم رؤية البيانات التعدين وبناء المنتج البيانات هي القدرة على عرض البيانات من خلال عدسة كمية.

هناك مواد وأبعاد وعلاقات في البيانات يمكن التعبير عنها رياضيا. العثور على حلول باستخدام البيانات يصبح دعابة من الاستدلال والتقنية الكمية.

تتضمن حلول العديد من مشكلات العمل بناء نماذج تحليلية تستند إلى الرياضيات الصعبة ، حيث تكون القدرة على فهم الآليات الأساسية لتلك النماذج هي مفتاح النجاح في بنائها.

أيضا ، هناك اعتقاد خاطئ هو أن علم البيانات كل شيء عن الإحصاءات. على الرغم من أهمية الإحصاءات ، فإنها ليست النوع الوحيد من الرياضيات المستخدمة. أولاً ، هناك فرعين للإحصاء – إحصائيات كلاسيكية وإحصائيات بايزية.

عندما يشير معظم الناس إلى الإحصائيات ، فإنهم يشيرون عمومًا إلى الإحصائيات الكلاسيكية ، لكن معرفة كلا النوعين مفيدة. علاوة على ذلك ، تعتمد العديد من التقنيات الاستدلالية وخوارزميات التعلم الآلي على معرفة الجبر الخطي.

على سبيل المثال ، هناك طريقة شائعة لاكتشاف الخصائص المخفية في مجموعة بيانات هي SVD ، التي تستند إلى الرياضيات المصفوفة ولديها علاقة أقل بكثير بالإحصائيات الكلاسيكية.

التكنولوجيا والقرصنة.

أولاً ، دعنا نوضح أننا لا نتحدث عن الاختراق كما في اقتحام أجهزة الكمبيوتر. نحن نشير إلى معنى الثقافة الفرعية للمبرمج التكنولوجي المتمثلة في القرصنة – أي الإبداع والإبداع في استخدام المهارات الفنية لبناء الأشياء وإيجاد حلول ذكية للمشاكل.

لماذا تعد قدرة القرصنة مهمة؟ لأن علماء البيانات يستخدمون التكنولوجيا من أجل تغيير مجموعات البيانات الضخمة والعمل مع خوارزميات معقدة ، ويتطلب ذلك أدوات أكثر تطوراً من Excel.

يحتاج علماء البيانات إلى أن يكونوا قادرين على ترميز الحلول السريعة للنموذج الأولي ، وكذلك التكامل مع أنظمة البيانات المعقدة.

تتضمن اللغات الأساسية المرتبطة بعلوم البيانات SQL و Python و R و SAS. على الحافة توجد Java و Scala و Julia وغيرها. لكنها ليست مجرد معرفة أساسيات اللغة. وقادر على التنقل بطريقة إبداعية من خلال التحديات التقنية من أجل جعل أكوادهم تعمل.

فطنة تجارية قوية.

من المهم بالنسبة لعالم البيانات أن يكون مستشارًا للأعمال التكتيكية. من خلال العمل عن كثب مع البيانات ، يمكن لعلماء البيانات أن يتعلموا من البيانات بطرق لا يستطيع أحد غيرهم.

وهذا يخلق مسؤولية ترجمة الملاحظات إلى المعرفة المشتركة ، والمساهمة في استراتيجية حول كيفية حل المشاكل التجارية الأساسية.

هذا يعني أن الكفاءة الأساسية لعلم البيانات تستخدم البيانات لإخبار قصة بشكل مقنع. لا يوجد puking data- بدلاً من ذلك ، تقديم سرد متماسك للمشكلة والحل ، وذلك باستخدام رؤى البيانات كركائز داعمة ، التي تؤدي إلى التوجيه.

وجود هذه الفطنة في العمل لا يقل أهمية عن الفطنة للتكنولوجيا والخوارزميات. يجب أن يكون هناك توافق واضح بين مشاريع علوم البيانات وأهداف العمل.

في النهاية ، لا تأتي القيمة من البيانات والرياضيات والتكنولوجيا نفسها. يأتي من الاستفادة من كل ما سبق لبناء قدرات قيّمة ولديها نفوذ قوي في العمل.

تعلم الآلة

لفهم بسيط ، وفهم أن التعلم الآلي هو جزء من علم البيانات. فإنه يستمد جوانب من الإحصاءات والخوارزميات للعمل على البيانات التي تم إنشاؤها واستخراجها من موارد متعددة.

ما يحدث في معظم الأحيان هو الحصول على البيانات في وحدات تخزين ضخمة ويصبح الأمر شاقًا تمامًا بالنسبة لعالم البيانات للعمل عليها. هذا هو عندما يأتي التعلم الآلي حيز التنفيذ.

التعلم الآلي هو القدرة الممنوحة لنظام للتعلم ومعالجة مجموعات البيانات بشكل مستقل دون تدخل بشري. ويتحقق ذلك من خلال خوارزميات وتقنيات معقدة مثل الانحدار والتكتل الخاضع للإشراف والبيز البسيط وغير ذلك.

  • خوارزميات تعلم الآلة الخاضعة للإشراف

يمكن تطبيق ما تم تعلمه في الماضي على بيانات جديدة باستخدام أمثلة مصنفة للتنبؤ بالأحداث المستقبلية. بدءاً من تحليل مجموعة بيانات التدريب المعروفة ، تنتج خوارزمية التعلم دالة مستنبطة لتوقع تنبؤات حول قيم المخرجات.

النظام قادر على توفير أهداف لأي مدخلات جديدة بعد التدريب الكافي. يمكن لخوارزمية التعلم أيضًا مقارنة ناتجها بالإخراج الصحيح المقصود وإيجاد الأخطاء من أجل تعديل النموذج وفقًا لذلك.

  • في المقابل ، خوارزميات التعلم آلة غير خاضعة للرقابة

تستخدم عندما لا يتم تصنيف المعلومات المستخدمة للتدريب أو وضع علامات عليها. يدرس التعلم غير الخاضع للإشراف كيف يمكن للأنظمة أن تستنتج وظيفة لوصف بنية مخفية من البيانات غير المسماة. لا يقوم النظام باكتشاف المخرجات الصحيحة ، لكنه يستكشف البيانات ويمكنه استخلاص البيانات من مجموعات البيانات لوصف الهياكل المخفية من البيانات غير المسماة.

  • خوارزميات تعلم الآلة شبه المراقبة

تقع في مكان ما بين التعلم الخاضع للإشراف والتعلم غير الخاضع للإشراف ، حيث يستخدمون البيانات المصنفة وغير المُعلَّمة على حد سواء للتدريب – عادةً كمية صغيرة من البيانات المصنفة وكمية كبيرة من البيانات غير المُعلَّمة. الأنظمة التي تستخدم هذه الطريقة قادرة على تحسين دقة التعلم بشكل كبير.

عادة ، يتم اختيار التعلم شبه الخاضع للإشراف عندما تتطلب البيانات المكتسبة ذات العلامات موارد ماهرة وذات صلة من أجل تدريبه / التعلم منه. بخلاف ذلك ، لا يتطلب الحصول على بيانات غير مسماة عمومًا موارد إضافية.

  • تعزيز خوارزميات آلة التعلم

طريقة التعلم التي تتفاعل مع بيئتها عن طريق إنتاج الإجراءات واكتشاف الأخطاء أو المكافآت. البحث عن التجربة والخطأ والمكافأة المتأخرة هي أهم خصائص تعلم التعزيز. تتيح هذه الطريقة للأجهزة ووكلاء البرامج تحديد السلوك المثالي تلقائيًا في سياق معين من أجل زيادة أدائه إلى الحد الأقصى.

التعلم الآلي يتيح تحليل كميات هائلة من البيانات. على الرغم من أنها تقدم نتائج أسرع وأكثر دقة عمومًا لتحديد الفرص المربحة أو المخاطر الخطيرة ، إلا أنها قد تتطلب أيضًا وقتًا وموارد إضافية لتدريبها بشكل صحيح.

الجمع بين التعلم الآلي مع الذكاء الاصطناعي والتقنيات المعرفية يمكن أن يجعله أكثر فعالية في معالجة كميات كبيرة من المعلومات.

لتصبح خبيرًا في التعلم الآلي ، فأنت بحاجة إلى امتلاك المعرفة بالإحصاءات والاحتمالات والمهارات التقنية مثل لغات البرمجة والترميز وتقييم البيانات ومهارات النمذجة والمزيد.

الحلول خبير في في التعلم الآلي ، فأنت بحاجة إلى امتلاك المعرفة بالإعلام والاحتمالات.

إذا كنت ترغب في بناء مستقبلك في تعلم الآلة انقر هنا.

احصل على عرض مجانا

    القائمة
    Free Email Updates
    Get the latest content first.
    We respect your privacy.