ما هو مفهوم علم البيانات مقابل التعلم الآلي؟

15-Feb-2022

يعتمد عالم اليوم بشكل كبير على البيانات. كل عام ، تزداد كمية البيانات التي ننتجها بشكل هائل. لكن ما الذي يميز هاتين الجملتين بشكل عام؟ وكيف تعرف؟ ما هو الفرق بين علم البيانات والتعلم الآلي؟

دعونا نرى المصطلحين في هذه المدونة: علم البيانات مقابل التعلم الآلي:

ما هو علم البيانات؟
البيانات هي أي نوع من المعلومات يمكن أن تكون نصية أو رقمية أو صوتية أو فيديو. تُستخدم خوارزميات التعلم الآلي والمنهجيات الإحصائية والتحليل الرياضي لاستخراج المعرفة من البيانات في علم البيانات ، وهو موضوع متعدد التخصصات للغاية. علاوة على ذلك ، يدرس هذا المجال كيفية التعامل مع البيانات ، بما في ذلك كيفية صياغة أسئلة البحث ، والحصول على البيانات ، ومعالجتها مسبقًا للتحليل ، وتخزينها ، وتحليلها ، وعرض النتائج في التقارير والتصورات.

ما هو التعلم الآلي؟
التعلم الآلي هو فرع من علوم الكمبيوتر يبحث في كيفية جعل أجهزة الكمبيوتر تحل المشكلات دون الحاجة إلى برمجتها بشكل صريح للقيام بذلك. يشتمل هذا المجال على مجموعة واسعة من التقنيات التي يتم تصنيفها عادةً على أنها تعلم خاضع للإشراف أو غير خاضع للإشراف أو معزز. كل نوع من أنواع ML له مزايا وعيوب. يتم تطبيق الخوارزميات على البيانات. تستخدم كل من مؤسسات التعلم الآلي هذه خوارزمية مميزة. الخوارزميات هي تعليمات لتنفيذ إجراء في التعلم الآلي. إنهم يعملون على البيانات من أجل التعرف على الأنماط و "التعلم" منها.

نحتاج إلى نظام علمي يشرح كيفية نشر الخوارزميات ومراقبة فعاليتها والتوصل إلى معايير أفضل لتدريبهم. التعلم الآلي هو دراسة كيفية إنشاء نموذج يناسب مجموعة بيانات معينة ولكن يمكن أيضًا تطبيقه على مجموعات البيانات الأخرى. الناتج الرئيسي للتعلم الآلي هو نموذج عالي الجودة مع نتائج متكررة.

ألق نظرة على الاختلافات الأساسية في علم البيانات مقابل التعلم الآلي:

علم البيانات مقابل التعلم الآلي. علم البيانات هو تطبيق المنهجيات والخوارزميات والعمليات العلمية لاستخراج الرؤى من كميات كبيرة من البيانات. التعلم الآلي ، من ناحية أخرى ، هو نظام يمكنه التعلم من البيانات من خلال التحسين الذاتي بدلاً من وجود المنطق المشفر صراحة من قبل المبرمج.

علم البيانات مقابل التعلم الآلي. يمكن استخدام الأساليب اليدوية في علم البيانات ، ومع ذلك ، فهي غير فعالة ، ويصعب تطبيق خوارزميات التعلم الآلي يدويًا.

علم البيانات ليس مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي (AI) ، على الرغم من أن تقنية التعلم الآلي هي (AI).

علم البيانات مقابل التعلم الآلي. يسمح لك علم البيانات باستخلاص رؤى من البيانات أثناء التعامل مع جميع تعقيدات الحياة ، ويسمح لك التعلم الآلي بالتنبؤ بنتائج قيم قاعدة البيانات الجديدة.

أدوار ومسؤوليات عالم البيانات

فيما يلي بعض المهارات الأساسية لتصبح عالم بيانات:

فهم كيفية إدارة البيانات غير المهيكلة
مطلوب خبرة في ترميز قاعدة بيانات SQL.
القدرة على استيعاب مجموعة متنوعة من الوظائف التحليلية
يستخدم التنقيب عن البيانات لمجموعة متنوعة من الأغراض. تتم معالجة البيانات المعدة للتحليل وتنقيتها والتحقق من دقتها.
الحصول على المعلومات وتقييم القوة
ساعد العملاء على تفعيل النماذج من خلال العمل مع مستشاري DevOps المهرة.

دور ومسؤوليات مهندسي تعلم الآلة

فيما يلي بعض المهارات الأساسية التي يجب أن تمتلكها إذا كنت ترغب في العمل كمهندس تعلم آلي:

تطور البيانات والنمذجة الإحصائية المعرفة
فهم الخوارزمية وتطبيقها
معالجة اللغة الطبيعية
تصميم معمارية البيانات
تقنيات تمثيل النص
برمجة المواهب المعرفة المتعمقة
معرفة الاحتمالات والإحصاء
معرفة تقنيات التعلم العميق وتصميم أنظمة التعلم الآلي
استخدم خوارزميات وأدوات التعلم الآلي الصحيحة.

استنتاج
علم البيانات هو مجال واسع ومتعدد التخصصات يستفيد من الكميات الهائلة من البيانات والقوة الحسابية المتاحة لاكتساب الأفكار. يعد التعلم الآلي من أكثر الاكتشافات الرائعة في علم البيانات الحديث.

علم البيانات مقابل التعلم الآلي