التعلم الآلي مقابل علوم البيانات: الفرق والمقارنة

يعد التعلم الآلي وعلوم البيانات من الكلمات الرنانة في القرن الحادي والعشرين.

يتم طرح هذين المصطلحين بالتبادل ولكن لا ينبغي اعتبارهما مرادفين لبعضهما البعض.

نظرًا لأن كلاهما لهما العديد من الميزات المشتركة ، فلا يمكن استبدالهما ببعضهما البعض. كلاهما أداتان مختلفتان للعمل عليهما.

الوجبات السريعة الرئيسية

1. يركز التعلم الآلي على إنشاء خوارزميات يمكنها التعلم من البيانات والتنبؤ بها. في المقابل ، يعد علم البيانات مجالًا أوسع يشمل تحليل البيانات والتصور والأساليب الإحصائية المختلفة.
2. يستخدم علماء البيانات التعلم الآلي كأحد أدواتهم ، لكنهم يحتاجون أيضًا إلى معرفة المجال ومهارات البرمجة والقدرة على توصيل الأفكار بشكل فعال.
3. يتخصص مهندسو التعلم الآلي في تنفيذ نماذج التعلم الآلي وتحسينها ، بينما يحتاج علماء البيانات إلى فهم السياق واستخلاص رؤى قابلة للتنفيذ من البيانات.

التعلم الآلي مقابل علوم البيانات

التعلم الآلي هو فرع من فروع الذكاء الاصطناعي يركز على تطوير الخوارزميات التي تمكن أنظمة الكمبيوتر من التعلم والتنبؤ بناءً على البيانات. علم البيانات هو مجال يستخدم الأساليب العلمية لاستخراج المعرفة من البيانات المهيكلة وغير المهيكلة.

التعلم الآلي عبارة عن مجموعة من التقنيات التي يستخدمها علماء البيانات للسماح لأجهزة الكمبيوتر بجمع بيانات مفيدة واستخدامها.

بهذه الطريقة ، تنتج أجهزة الكمبيوتر نتائج أداء جيدة بدون قواعد برمجة واضحة. يتم تضمين التعلم الآلي في علم البيانات.

علم البيانات هو مجال دراسة يستخدم منهجًا علميًا لتجزئة البيانات إلى معاني والحصول على رؤى من ذلك.

يمكن وصفه بأنه مزيج من تكنولوجيا المعلومات والنمذجة وإدارة الأعمال.

على الرغم من استخدام علم البيانات بالتبادل مع التعلم الآلي ، إلا أنه مجال ضخم.

جدول المقارنة

معلمات المقارنة	تعلم آلة	العلوم البيانات
تعريف	التعلم الآلي هو مجموعة من التقنيات التي تسمح لأجهزة الكمبيوتر بالتعلم من البيانات.	علم البيانات هو مجال الدراسة الذي يهدف إلى استخراج المعنى والرؤى من البيانات.
بناء على	الجمع بين علم الآلة والبيانات.	التحليلات والإحصاءات.
استعمل	تستخدم الآلات تقنيات للتعلم دون أن تتم برمجتها بشكل صريح.	فرع التعامل مع البيانات.
مطالب	تركز فقط على إحصائيات الخوارزمية.	إنه مصطلح واسع يشمل إحصائيات الخوارزمية ومعالجة البيانات.
الفئة	المدرجة في علم البيانات.	إنه مجال واسع متعدد التخصصات.
عمليات	يتكون من ثلاثة أنواع ، التعلم غير الخاضع للإشراف ، والتعلم المعزز ، والتعلم الخاضع للإشراف.	يتضمن جمع البيانات وتنظيفها ومعالجة البيانات وما إلى ذلك.

ما هو التعلم الآلي؟

هو مجال الدراسة المضمن ضمن علوم البيانات ، والذي يسمح لأجهزة الكمبيوتر بالتعلم من البيانات دون أن تكون مبرمجة.

يتم تطبيقه باستخدام إحصائيات الخوارزمية لمعالجة البيانات المجمعة والاستعداد للتنبؤات المستقبلية دون أي تدخل بشري.

للسماح بذلك ، تحتاج أجهزة الكمبيوتر إلى إدخال مجموعة من التعليمات أو البيانات أو الملاحظات.

إن نقاط القوة في التعلم الآلي تجعله مفيدًا في الصناعات المختلفة.

لقد أظهر إمكاناته من خلال إنقاذ الأرواح في مجال الرعاية الصحية وحل المشكلات المعقدة في أمان الكمبيوتر ، وأكثر من ذلك.

على الرغم من وجود الكثير من قيود التعلم الآلي.

يحتاج المهندسون والمبرمجون إلى تقييد خوارزميات الإدخال وتحسينها لجعلها أكثر كفاءة.

يمكن أن تحل المعادلة التقليدية مشكلة ما بسهولة شديدة ، ولكن قد يؤدي إشراك التعلم الآلي إلى التعقيدات بدلاً من التبسيط.

يحتاج مهندسو التعلم الآلي إلى مهارات قوية في أساسيات علوم الكمبيوتر ، وتطوير البيانات ونمذجةها ، وفهم الخوارزميات وتطبيقها ، ومعالجة اللغة الطبيعية ، وتقنيات تمثيل النص ، وما إلى ذلك. 

يمكن أن يوفر تطبيق التعلم الآلي في مختلف المجالات حلولًا مربحة للعديد من المشكلات.

لكن التطبيقات في صناعات مثل الإقراض والتوظيف والطب تثير بعض المخاوف الأخلاقية.

نظرًا لأن الخوارزميات يتم إنشاؤها وتشغيلها من قبل البشر ، فإنها تتضمن تحيزات اجتماعية خفية.

تعمل شركات مثل Google Facebook على التعلم الآلي.

ما هو علم البيانات؟

إنه مجال يتضمن دراسة كميات هائلة من البيانات في مستودع المؤسسة.

هذه الدراسة مهمة للمؤسسات للحصول على معلومات حول أنماط الأعمال والسوق.

يمكن أن تكون البيانات منظمة أو غير منظمة. يتم استخدامه على نطاق واسع من قبل شركات مثل Netflix و Amazon وشركات الطيران والبحث على الإنترنت وما إلى ذلك. 

نظرًا للرقمنة وتوافر الهواتف الذكية ، يتم تحميل الإنترنت بكميات هائلة من البيانات.

أيضًا ، نظرًا لأن الاستخدام المكثف للإنترنت جعلها أرخص ، فقد زادت قوة الحوسبة بشكل كبير بينما انخفضت التكلفة.

يستخدم علم البيانات كلا المكونين لاستخلاص رؤى في الاتجاهات.

حفزت القفزة الهائلة في موارد البيانات على توافر موارد حقيقية.

مع مجموعة بيانات صغيرة أو بيانات فوضوية أو بيانات غير صحيحة ، يصبح علم البيانات عديم الفائدة وسيضيع الكثير من الوقت.

كما أنه يؤدي إلى نتائج مضللة لا معنى لها. سيفشل علم البيانات في شرح التباين إذا لم يكن للبيانات سبب فعلي.

لكي تصبح عالم بيانات ناجحًا ، يجب أن يتمتع الشخص بمهارات مثل الإحصاء ، استخراج البيانات والتنظيف ولغات البرمجة مثل R و Python وقواعد بيانات SQL.

يحتاج الناس أيضًا إلى معرفة أدوات مثل Hadoop، خلية وخنزير.

الاختلافات الرئيسية بين التعلم الآلي وعلوم البيانات

1. يعد التعلم الآلي أحد الأدوات التي يستخدمها علماء البيانات ، بينما علم البيانات هو مجال الدراسة الذي يتضمن جمع البيانات ومعالجة البيانات وما إلى ذلك.
2. التعلم الآلي عبارة عن مزيج من علم البيانات والآلة ، بينما يتضمن علم البيانات بشكل أساسي التحليلات والإحصاءات.
3. يركز التعلم الآلي فقط على إحصائيات الخوارزميات ، بينما يركز علم البيانات على العديد من جوانب البيانات بدلاً من مجرد إحصائيات الخوارزمية.
4. يتألف التعلم الآلي من ثلاثة أنواع: تعليم غير مشرف عليه، التعلم المعزز ، التعلم الخاضع للإشراف ، بينما يشمل علم البيانات جمع البيانات ، وتنظيف البيانات ، ومعالجة البيانات ، إلخ. 
5. يعد التعلم الآلي جزءًا من علم البيانات ، بينما يعد علم البيانات مجالًا متعدد التخصصات.

مراجع حسابات

1. https://www.nature.com/articles/s41563-018-0241-z 
2. https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-22475-2_1

آخر تحديث: 16 يوليو 2023