ما هي الاختلافات بين التعلم الآلي وعلوم البيانات

يعد استخدام البيانات لتعزيز إنشاء سلع وخدمات وأنظمة بنية تحتية جديدة وأشياء أخرى موضوعًا تغطيه مجالات علم البيانات والتعلم الآلي. كلاهما يساوي إمكانيات وظيفية مرموقة وجيدة الأجر.

تشبه العلاقة بين المربعات والمستطيلات، ولكن ليس العكس. علم البيانات هو المستطيل الممتد، في حين أن خدمات تطوير التعلم الآلي هي المربع الذي يقف بمفرده. وفي مهنتهم، يستخدمونهما بانتظام، وسرعان ما تتبنىهما كل الشركات تقريبًا.

ما هو علم البيانات؟

ولاستخراج القيمة من الحقائق، فهو يجمع بين مجموعة متنوعة من المجالات، بما في ذلك الإحصاء والتقنيات العلمية والذكاء الاصطناعي (AI) وتحليل البيانات. علماء البيانات هم أشخاص يتمتعون بمجموعة من المهارات التي يقومون بتحليل الأرقام من الويب والهواتف المحمولة والمستهلكين وأجهزة الاستشعار والمصادر الأخرى لإنتاج رؤى يمكن وضعها موضع التنفيذ.

إن تنظيف البيانات وتجميعها وتعديلها كلها مصطلحات تستخدم لوصف عملية إجراء التحليل المعقد. يمكن بعد ذلك فحص المعلومات بواسطة البرامج التحليلية والعلماء لتحديد الاتجاهات ومساعدة مديري الأعمال على اتخاذ خيارات مستنيرة.

تزداد شعبية خدمة علوم البيانات في جميع الأسواق وهي ضرورية حاليًا لتشغيل كل منتج وإنشائه. ونتيجة لذلك، هناك حاجة أكبر للعلماء لأنهم مسؤولون عن إدارة وتقديم الإجابات للقضايا الصعبة.

ما هو التعلم الآلي؟

يدرس مجال موضوع "التعلم الآلي" في علوم الكمبيوتر كيفية تعليم أجهزة الكمبيوتر كيفية حل المشكلات بنفسها، دون الحاجة إلى تعليمها صراحةً للقيام بذلك خطوة بخطوة. هناك العديد من الاستراتيجيات المختلفة في هذا التخصص، والتي غالبًا ما يتم تقسيمها إلى تقنيات التعلم الخاضعة للإشراف وغير الخاضعة للإشراف والمعززة. كل فئة من فئات ML هذه لها إيجابيات وسلبيات. التعلم ممكن باستخدام الخوارزميات على الحقائق. تستخدم كل مجموعة من مجموعات ML هذه خوارزمية مختلفة. تسمى خوارزميات تنفيذ عملية ما بخوارزميات التعلم الآلي. ومن أجل التعرف على الأنماط و"التعلم" منها، فإنها تعمل على الملفات.

ومع ذلك، تعد الشبكات العصبية حاليًا أكثر طرق التعلم الآلي استخدامًا. تهدف هذه الصيغ إلى محاكاة كيفية عمل الدماغ البشري الحقيقي. لديهم القدرة على تحليل كميات هائلة من الملفات واستخلاص الأنماط والقواعد. تعتبر بنيات الشبكات العصبية المختلفة أكثر فعالية في إكمال المهام المختلفة.

أنت بحاجة إلى مجال علمي يشرح كيفية تثبيت الخوارزميات بشكل فعال ومراقبة أدائها وإنشاء إعدادات تدريب محسنة. تركز دراسة التعلم الآلي على كيفية بناء النماذج التي لا تناسب مجموعات بيانات محددة فحسب، بل تعمل أيضًا مع الآخرين. يعد النموذج عالي الجودة ذو المخرجات القابلة للتكرار هو النتيجة الأساسية للتعلم الآلي.

ما الذي يميزهم عن بعضهم البعض؟

يعد التعلم الآلي وعلوم البيانات من أهم المجالات في التكنولوجيا المعاصرة. ومع ذلك، لا يزال الكثير من الأفراد يجهلون المعاني والفروق بين هذين الاسمين.

على الرغم من أنهما يشتركان في العديد من أوجه التشابه، إلا أن علوم البيانات والتعلم الآلي لهما وظائف وأهداف مختلفة. باختصار، هذه هي دراسة تقنيات استخلاص النتائج من الملفات غير المعالجة. على الجانب الآخر، يستخدم فريق من العلماء تقنية تسمى التعلم الآلي لتمكين الروبوتات من التعلم تلقائيًا من الملفات التاريخية. لمزيد من فهم الفروق بين هاتين التقنيتين، دعونا أولا نعطي ملخصا موجزا لكل منهما.

الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي هما مفهومان مرتبطان ارتباطًا وثيقًا. تُستخدم الخوارزميات في التعلم الآلي لتعليم أجهزة الكمبيوتر كيفية التعلم بدون برمجة واضحة مع تعليمات حول كيفية حل المشكلات المختلفة.

نظرًا لأن الآلة يمكنها الإجابة على سؤال بمدخلات أقل بكثير، فإن التعلم الآلي أكثر دقة من علم البيانات. من الصعب خداع الجهاز للاعتقاد بمعلومات غير صحيحة لأنه لا يتطلب معرفة الافتراضات الأساسية وراء الاستجابة. يجد علماء البيانات أنه من المفيد للغاية فهم كيفية عمل خوارزمياتهم لأنها تكشف كيف وصلت الآلة إلى استنتاجها. بدلاً من استبدال مؤلفي النصوص، يساعد مؤلفو الذكاء الاصطناعي منشئي المحتوى عن طريق إزالة حجر عثرة الكاتب وإنتاج أفكار محتوى واسعة النطاق.

سواء من حيث الأعمال التجارية أو من حيث الأوساط الأكاديمية والتعليم، قد تكون الوظيفتان مختلفتين تمامًا. هناك العديد من الطرق للتدريب لتصبح عالم بيانات أو مهندس تعلم الآلة. وقد يركز على شهادة في هذا المجال، مثل العلوم الاكتوارية أو الإحصاء أو الرياضيات. على الرغم من أن بعض الكليات تقدم شهادة أو درجة علمية في التعلم الآلي بشكل صريح، إلا أن مهندس التعلم الآلي سيركز مع ذلك على تطوير البرمجيات.

صعوبات التعلم الآلي

يثير التعلم الآلي بعض الأسئلة الأخلاقية حول أشياء مثل الخصوصية والاستخدام. وبدون علم المستخدمين أو موافقتهم، تم جمع أرقام غير منظمة من مواقع التواصل الاجتماعي. يفشل العديد من مستخدمي وسائل التواصل الاجتماعي في قراءة التفاصيل الدقيقة في اتفاقيات الترخيص، حتى لو كانوا قد ينصون على كيفية استخدام هذه الملفات.

هناك مشكلة أخرى وهي أننا في بعض الأحيان لا نفهم كيف "تتخذ خوارزميات التعلم الآلي القرارات". وقد يكون جعل برامج التعلم الآلي مفتوحة المصدر حتى يتمكن أي شخص من رؤية الكود المصدري أحد الطرق لمعالجة هذه المشكلة.

استخدمت بعض خوارزميات التعلم الآلي مجموعات بيانات تحتوي على أرقام منحرفة، مما له تأثير سلبي على النتائج. في التعلم الآلي، تشير المساءلة إلى مدى قدرة الشخص على مراقبة الخوارزمية وتعديلها ومن المسؤول في حالة وجود مشكلات في النتائج.