التنقيب في البيانات مقابل التعلم الآلي: الاختلافات الأربعة الرئيسية

مع استمرار تقدم التكنولوجيا والتوسع ، تولد مجموعة جديدة كاملة من المصطلحات والمفاهيم الفنية من وقت لآخر. مع ظهور البيانات الضخمة وعلوم البيانات ، اليوم ، لدينا الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والتعلم العميق. نظرًا لأن هذه التقنيات الجديدة كلها مترابطة ومترابطة ، غالبًا ما يميل الناس إلى المصطلحات التكنولوجية بالتبادل. اثنان من هذه المصطلحات هما "التنقيب في البيانات" و "التعلم الآلي".

كان النقاش حول Data Mining vs Machine Learning يقوم بجولات منذ فترة طويلة الآن. على الرغم من أن كلا مفاهيم علوم البيانات هذه كانت موجودة حولنا منذ الثلاثينيات ، إلا أنها ظهرت مؤخرًا في المقدمة. في كثير من الأحيان ، يميل الأشخاص إلى طمس خطوط الاختلاف بين التنقيب في البيانات والتعلم الآلي بسبب وجود بعض الخصائص المتشابهة بين الاثنين. ومع ذلك ، كلاهما مختلفان بطبيعتهما ، وهذا ما نرغب في تسليط الضوء عليه في هذا المنشور - الفرق بين التنقيب في البيانات والتعلم الآلي.

ما هو التنقيب عن البيانات؟

يشير التنقيب في البيانات إلى عملية اكتشاف أنماط ذات مغزى في مجموعات بيانات كبيرة ومعقدة من خلال مجموعة من التخصصات والأدوات المتعددة ، بما في ذلك علوم الكمبيوتر والتعلم الآلي والإحصاء وأنظمة قواعد البيانات. تعدين البيانات هو مجموعة فرعية من التعلم الآلي تتمحور حول تحليل البيانات الاستكشافية من خلال التعلم غير الخاضع للإشراف.

الهدف النهائي لاستخراج البيانات هو استخراج المعلومات ذات الصلة (وليس "استخراج" البيانات الأولية نفسها) من مجموعات البيانات وتحويلها إلى رؤى بارعة في الأعمال لاستخدامها لاحقًا. إذا كنت مبتدئًا ومهتمًا بمعرفة المزيد عن علم البيانات ، فراجع شهادة علوم البيانات لدينا من أفضل الجامعات.

ما هو التعلم الآلي؟

التعلم الآلي هو فرع فرعي للذكاء الاصطناعي. هي الدراسة العلمية للخوارزميات الذكية والنماذج الإحصائية التي يمكن أن تستخدمها الآلات (أجهزة الكمبيوتر) لأداء مهام شبيهة بالبشر دون أن تتم برمجتها أو تدريبها بشكل صريح. يتمثل أحد الجوانب الفريدة لخوارزميات التعلم الآلي في قدرتها على التعلم من خلال التجربة.

التنقيب في البيانات مقابل التعلم الآلي: الاختلافات الرئيسية

يعد كل من التنقيب عن البيانات والتعلم الآلي مجالات فرعية لعلوم البيانات. لذلك ، بطبيعة الحال ، هم مترابطون. يعد استخراج البيانات ، في الواقع ، جزءًا مهمًا من التعلم الآلي ، ويتم استخدامه للعثور على أنماط واتجاهات قيمة مخبأة داخل أحجام هائلة من البيانات.

يستخدم كل من التنقيب عن البيانات والتعلم الآلي خوارزميات متقدمة للكشف عن أنماط البيانات ذات الصلة. ومع ذلك ، على الرغم من تقاطع التنقيب عن البيانات والتعلم الآلي مع بعضهما البعض ، إلا أنهما تتمتعان بنصيب عادل من الاختلافات فيما يتعلق بكيفية استخدامهما.

دعنا نلقي نظرة على بعض الاختلافات الأساسية بين التنقيب في البيانات والتعلم الآلي.

1. استخدام البيانات

يكمن الاختلاف الأساسي بين التنقيب عن البيانات والتعلم الآلي في كيفية استخدام كل منهما للبيانات وتطبيقها على تطبيقات مختلفة. بينما يعتمد تعدين البيانات على مستودعات ضخمة للبيانات الضخمة التي يستخرج منها أنماطًا ذات مغزى ، يعمل التعلم الآلي بشكل أساسي مع الخوارزميات بدلاً من البيانات الأولية.

يتم استخدام التنقيب في البيانات للعديد من الأغراض المختلفة. على سبيل المثال ، يمكن لشركات BFSI استخدامها في البحث المالي ، بينما يمكن لشركة التجارة الإلكترونية استخدامها لتعدين بيانات المبيعات لتحديد الاتجاهات الرئيسية في السوق الحالية. يمكن أيضًا استخدام تعدين البيانات للتمشيط عبر مواقع الويب وملفات تعريف الوسائط الاجتماعية وحتى الأصول الرقمية للحصول على رؤى حول العملاء المحتملين للعلامة التجارية أو الشركة - يمكن أن يساعد في توليد 10000 عميل متوقع في غضون 10 دقائق !

على العكس من ذلك ، على الرغم من أن التعلم الآلي يتضمن مبادئ التنقيب في البيانات ، إلا أنه يسعى إلى إنشاء ارتباطات تلقائية للتعلم منها وتطبيق النتائج على خوارزميات ML الجديدة. نظرًا لأن خوارزميات التعلم الآلي مبرمجة للتعلم من التجربة ، فإنها تتحسن باستمرار ، وبالتالي تقدم نتائج أكثر دقة بمرور الوقت.

2. أساس التعلم

على الرغم من أن التنقيب في البيانات والتعلم الآلي يتعلمان من الأساس نفسه ، إلا أن نهجهما مختلف.

يعتمد تعدين البيانات على المعلومات الموجودة لتحديد الأنماط الناشئة التي يمكن أن تشكل عمليات صنع القرار في الأعمال التجارية. Free People ، وهي علامة تجارية للملابس تستخدم Data Mining لتصفح كميات هائلة من سجلات العملاء الحالية لإنشاء توصيات منتجات مخصصة للعملاء الفرديين.

ومع ذلك ، يمكن للتعلم الآلي "التعلم" من البيانات الموجودة وإنشاء أساس تعليمي مثالي للآلة لتعليم نفسها بنفسها. بينما ينظر التعلم الآلي إلى الأنماط ويتعلم منها للتنبؤ بالاتجاهات الخاصة بالحوادث المستقبلية ، يعمل التنقيب في البيانات كمصدر للمعلومات يمكن للتعلم الآلي أن يسحب منه.

بخلاف التنقيب في البيانات ، يمكن للتعلم الآلي تحديد العلاقة بين أجزاء البيانات الموجودة تلقائيًا.

قراءة: مشاريع التنقيب عن البيانات في الهند

3. التعرف على الأنماط داخل البيانات

بمجرد جمع البيانات ، يكمن التحدي الحقيقي في فهمها - يعتبر جزء التحليل والتفسير محوريًا لتحويل البيانات الأولية إلى رؤى جاهزة للاستخدام للأعمال. هذا هو المكان الذي يتعين على علماء البيانات ومحللي البيانات تحديد البرامج والأداة التي يجب استخدامها لتحليل وتفسير كميات كبيرة من البيانات غير المهيكلة والعثور على الأنماط التي يمكن التعرف عليها داخلها. اقرأ عن أدوات علوم البيانات الأكثر استخدامًا في عام 2020.

إذا تخطيت هذه الخطوة ، فلن تكون البيانات الموجودة تحت تصرفك مفيدة على الإطلاق. يمكن أن يكشف التنقيب عن البيانات عن بعض الأنماط المفيدة من خلال التصنيف وتحليل التسلسل ، في حين أن التعلم الآلي يمكن أن يرفع من مستوى ذلك باستخدام نفس الخوارزميات التي يستخدمها تعدين البيانات للتعلم من البيانات المجمعة والتكيف معها تلقائيًا. هذا هو سبب استخدام "التعلم الآلي" بشكل متزايد في اكتشاف البرامج الضارة.

وفقًا لشركة Deep Instinct ، وهي شركة استخبارات مؤسسية ، فإن كل جزء من البرامج الضارة الجديدة يحتفظ تقريبًا بنفس الرمز مثل الإصدارات القديمة ، وأن 2-10٪ فقط من ملفات البرامج الضارة تتغير من التكرار إلى التكرار . يمكن لنموذج ML الخاص بـ Deep Instinct أن يتنبأ بالملفات الموجودة في النظام والتي تعد ملفات برامج ضارة بدقة كبيرة ، على الرغم من الاختلافات بنسبة 2-10٪.

4. الدقة

يتم استخدام كل من التنقيب عن البيانات والتعلم الآلي لتحسين دقة البيانات المتراكمة وتحسينها. ومع ذلك ، يقتصر استخراج البيانات وتحليلها على كيفية تنظيم البيانات وجمعها. يعمل تعدين البيانات كوسيلة لاستخراج الرؤى ذات الصلة من مجموعات البيانات المعقدة لتحسين القدرات التنبؤية لخوارزميات ونماذج تعلم الآلة.

كما ذكرنا سابقًا ، قد يفقد التنقيب في البيانات اتصالات وعلاقات متعددة بين البيانات الموجودة في متناول اليد ، لكن ML لا يفعل ذلك - يمكنه تحديد الارتباطات بين جميع نقاط البيانات ذات الصلة لتقديم استنتاجات دقيقة للغاية وتشكيل سلوك النموذج في النهاية.

على سبيل المثال ، يتم استخدام التعلم الآلي الآن في أنظمة إدارة علاقات العملاء لتعزيز ذكاء العلاقات ، مما يسمح لفريق مبيعات الشركة بفهم عملائهم بشكل أفضل. يمكن لأنظمة CRM التي تعمل بنظام ML تحليل الإجراءات السابقة لتعزيز التحويلات وكذلك تحسين درجات رضا العملاء. علاوة على ذلك ، يمكن أن يقوم التعلم الآلي بتدريب أنظمة إدارة علاقات العملاء على التنبؤ بدقة بالمنتجات / الخدمات التي ستبيع الأفضل ومتى وإلى أي شرائح من العملاء.

التنقيب في البيانات مقابل التعلم الآلي: المستقبل

وفقًا للتقديرات الحديثة المتعلقة بالبيانات الضخمة ، بحلول هذا العام ، أي بحلول عام 2020 ، سيولد كل إنسان على هذا الكوكب حوالي 1.7 ميغابايت من المعلومات الجديدة كل ثانية. وبالتالي ، ستنمو البيانات العالمية من 4.4 زيتابايت إلى 44 زيتابايت !

مع استمرار تراكم المزيد والمزيد من البيانات كل ثانية ، لا بد أن يزداد الطلب على أدوات علوم البيانات مثل التنقيب عن البيانات والتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي مع مرور الوقت. تعرف على المزيد حول تطبيقات التعلم الآلي.

ستستمر جميع الشركات والمؤسسات والمؤسسات التي تستخدم البيانات الضخمة في خلق الحاجة إلى التقنيات المتقدمة مثل التنقيب عن البيانات والتعلم الآلي لجمع البيانات وتحليلها وتفسيرها لأغراض العمل. بطبيعة الحال ، فإن مستقبل هاتين التقنيتين الناشئتين واعد للغاية.

في عدد أغسطس 2004 من DM Review ، صرح Lou Agosta : "يكمن مستقبل التنقيب في البيانات في التحليلات التنبؤية." يعد مجال البحث الطبي أحد أهم تطبيقات التحليلات التنبؤية. تعمل التحليلات التنبؤية ، أو "التنقيب عن البيانات بنقرة واحدة" على تبسيط عملية استخراج البيانات وأتمتتها ، وبالتالي تمكين الباحثين من تطبيق التحليلات المتقدمة عبر علوم الحياة في الطيف بأكمله ، بدءًا من اكتشاف الأدوية وحتى التسويق.

في الوقت الحالي ، لا تزال تقنيات مثل التعلم الآلي والتنقيب في البيانات في مراحلها الأولى ، ولا يزال هناك الكثير في المستقبل. مع نضوج هذه التقنيات مع مرور الوقت ، ستظهر تطبيقات جديدة وحالات استخدام واختراقات لتغيير حياتنا بشكل أكبر. كن مطمئنًا ، على الرغم من الاختلافات بينهما ، سيستمر التنقيب في البيانات والتعلم الآلي في العمل بشكل معقد لفهم البيانات.

إذا كنت مهتمًا بمعرفة المزيد عن التعلم الآلي ، فراجع برنامج IIIT-B & upGrad's Executive PG في علوم البيانات المصمم للمهنيين العاملين ويقدم أكثر من 450 ساعة من التدريب الصارم ، وأكثر من 30 دراسة حالة ومهمة ، IIIT-B حالة الخريجين ، أكثر من 5 مشاريع تتويجا عملية ومساعدة وظيفية مع كبرى الشركات.