الفرق بين علم البيانات والتعلم الآلي والبيانات الضخمة!

غالبًا ما يسأل العديد من المهنيين وعشاق "البيانات" ، "ما الفرق بين علوم البيانات والتعلم الآلي والبيانات الضخمة؟" هذا سؤال يكثر طرحه في الوقت الحاضر.

إليك ما يميز علوم البيانات والتعلم الآلي والبيانات الضخمة عن بعضها البعض:

علم البيانات

يتبع علم البيانات نهجًا متعدد التخصصات. إنه يقع عند تقاطع الرياضيات والإحصاء والذكاء الاصطناعي وهندسة البرمجيات والتفكير التصميمي. يتعامل علم البيانات مع جمع البيانات والتنظيف والتحليل والتصور وإنشاء النماذج والتحقق من صحة النموذج والتنبؤ وتصميم التجارب واختبار الفرضيات وغير ذلك الكثير. الهدف من كل هذه الخطوات هو فقط استخلاص رؤى من البيانات.

تتقدم الرقمنة بمعدل أسي. تتحسن إمكانية الوصول إلى الإنترنت بسرعة فائقة. يتم استيعاب المزيد والمزيد من الناس في النظام البيئي الرقمي. كل هذه الأنشطة تولد كمية هائلة من البيانات. الشركات جالسة حاليا على لغم أرضي للبيانات. لكن البيانات في حد ذاتها ليست ذات فائدة كبيرة. هذا هو المكان الذي يأتي فيه علم البيانات إلى الصورة. يساعد في التنقيب عن هذه البيانات واستخلاص الأفكار منها ؛ لاتخاذ إجراءات هادفة. يمكن أن تساعدنا أدوات علوم البيانات المختلفة في عملية تكوين البصيرة. إذا كنت مبتدئًا ومهتمًا بمعرفة المزيد عن علم البيانات ، فراجع دورات علماء البيانات لدينا من أفضل الجامعات.

توجد أطر للمساعدة في استنباط رؤى من البيانات. الإطار ليس سوى هيكل داعم. إنها دورة حياة تُستخدم لهيكلة تطوير مشاريع علوم البيانات. تحدد دورة الحياة الخطوات - من البداية إلى النهاية - التي تتبعها المشاريع عادةً. بمعنى آخر ، يقسم التحديات المعقدة إلى خطوات بسيطة.
وهذا يضمن عدم تفويت أي مرحلة مهمة تؤدي إلى توليد رؤى قابلة للتنفيذ من البيانات.

أحد هذه الأطر هو "العملية القياسية عبر الصناعة لاستخراج البيانات" ، والمختصرة باسم إطار عمل CRISP-DM. والآخر هو "عملية علم بيانات الفريق" (TDSP) من Microsoft.

دعونا نفهم هذا بمساعدة مثال. بنك اسمه "X" ، والذي كان يعمل في السنوات العشر الماضية. يتلقى طلب قرض من أحد عملائه. الآن ، يريد أن يتوقع ما إذا كان هذا العميل سيتخلف عن سداد القرض. كيف يمكن للبنك الشروع في تحقيق هذه المهمة؟

مثل أي بنك آخر ، يجب أن يكون X قد التقط البيانات المتعلقة بجوانب مختلفة من عملائه ، مثل البيانات الديموغرافية ، والبيانات المتعلقة بالعملاء ، وما إلى ذلك. في السنوات العشر الماضية ، كان العديد من العملاء قد نجحوا في سداد القرض ، ولكن بعض العملاء قد ينجحون المتخلفون. كيف يمكن لهذا البنك الاستفادة من هذه البيانات لتحسين ربحيته؟ ببساطة ، كيف يمكن تجنب تقديم قروض لعميل من المرجح جدًا أن يتخلف عن السداد؟ كيف يمكنهم ضمان عدم خسارة العملاء الجيدين الذين من المرجح أن يسددوا ديونهم؟ يمكن أن تساعدنا علوم البيانات في حل هذا التحدي.

البيانات الأولية -> علوم البيانات -> رؤى قابلة للتنفيذ

دعونا نفهم كيف ستساعد الفروع المختلفة لعلوم البيانات البنك في التغلب على التحدي الذي يواجهه. ستساعد الإحصائيات في تصميم التجارب ، وإيجاد علاقة بين المتغيرات ، واختبار الفرضيات ، وتحليل البيانات الاستكشافية ، وما إلى ذلك. وفي هذه الحالة ، يمكن أن يؤثر الغرض من القرض أو المؤهلات التعليمية للعميل على التخلف عن سداد القرض. بعد إجراء تنظيف البيانات والدراسة الاستكشافية ، تصبح البيانات جاهزة للنمذجة.

توفر الإحصائيات والذكاء الاصطناعي خوارزميات لإنشاء النماذج. إنشاء النموذج هو المكان الذي يأتي فيه التعلم الآلي في الصورة. التعلم الآلي هو فرع من فروع الذكاء الاصطناعي يستخدمه علم البيانات لتحقيق أهدافه. قبل الشروع في المثال المصرفي ، دعنا نفهم ما هو التعلم الآلي.
أهم الخطوات لإتقان البيانات ، ثق بي لقد جربتها

التعلم الالي

"التعلم الآلي هو شكل من أشكال الذكاء الاصطناعي. إنه يمنح الآلات القدرة على التعلم ، دون أن تتم برمجتها بشكل صريح ".

قد تتساءل كيف يمكن للآلات أن تتعلم دون أن تتم برمجتها بشكل صريح؟ أليست أجهزة الكمبيوتر مجرد أجهزة مصممة لاتباع التعليمات؟ ليس بعد الآن.
يتكون التعلم الآلي من مجموعة من الخوارزميات الذكية ، مما يمكّن الآلات من التعلم دون أن تتم برمجتها بشكل صريح. يساعدك التعلم الآلي على تعلم الوظيفة الموضوعية - التي تحدد المدخلات إلى المتغير المستهدف ، أو المتغيرات المستقلة إلى المتغيرات التابعة.

في مثالنا المصرفي ، تحدد الوظيفة الموضوعية التركيبة السكانية المختلفة ومتغيرات العملاء والسلوك التي تؤثر على احتمالية التخلف عن سداد القرض. السمات أو المدخلات المستقلة هي المتغيرات الديموغرافية والعميلية والسلوكية للعميل. المتغير التابع إما "افتراضي" أم لا. الوظيفة الموضوعية هي معادلة تحدد هذه المدخلات بالمخرجات. إنها وظيفة تخبرنا عن المتغيرات المستقلة التي تؤثر على المتغير التابع ، أي الميل إلى التقصير. تُعرف عملية اشتقاق دالة موضوعية ، والتي تحدد المدخلات إلى المخرجات باسم النمذجة.

في البداية ، لن تكون هذه الوظيفة الموضوعية قادرة على التنبؤ بدقة بما إذا كان العميل سيتخلف عن السداد أم لا. عندما يواجه النموذج حالات جديدة ، فإنه يتعلم ويتطور. إنه يتحسن مع توفر المزيد والمزيد من الأمثلة. في النهاية ، يصل هذا النموذج إلى مرحلة يكون فيها قادرًا على تحديد درجة معينة من الدقة.

مثل ، أي العميل سيتخلف عن السداد ، ومن يمكن للبنك الاعتماد عليه لتحسين ربحيته.
يهدف التعلم الآلي إلى تحقيق "التعميم". هذا يعني أن الوظيفة الموضوعية - التي تحدد المدخلات إلى المخرجات - يجب أن تنطبق على البيانات التي لم تصادفها بعد. في المثال المصرفي ، يتعلم نموذجنا الأنماط من البيانات المقدمة إليه. يحدد النموذج المتغيرات التي ستؤثر على الميل إلى التقصير. إذا تقدم عميل جديد بطلب للحصول على قرض ، في هذه المرحلة ، فإن متغيراته / متغيراتها لم تظهر بعد في هذا النموذج. يجب أن يكون النموذج مناسبًا لهذا العميل أيضًا. يجب أن يتنبأ بشكل موثوق بما إذا كان هذا العميل سيتخلف عن السداد أم لا.

إذا كان هذا النموذج غير قادر على القيام بذلك ، فلن يتمكن من تعميم البيانات غير المرئية. إنها عملية تكرارية. نحتاج إلى إنشاء العديد من النماذج لمعرفة أيها يعمل وأيها لا يعمل.
يستخدم علم البيانات والتحليل التعلم الآلي لهذا النوع من إنشاء النماذج والتحقق من صحتها. من المهم ملاحظة أن جميع الخوارزميات الخاصة بإنشاء هذا النموذج لا تأتي من التعلم الآلي. يمكنهم الدخول من مختلف المجالات الأخرى. يجب أن يظل النموذج مناسبًا في جميع الأوقات. إذا تغيرت الظروف ، فإن النموذج - الذي أنشأناه سابقًا - قد يصبح غير ذي صلة.

يحتاج النموذج إلى التحقق من إمكانية التنبؤ به في أوقات مختلفة ويحتاج إلى تعديل إذا انخفضت إمكانية التنبؤ به. لكي يتخذ الموظف المصرفي قرارًا فوريًا في اللحظة التي يتقدم فيها العميل بطلب للحصول على قرض ، يجب أن يكون النموذج متكاملاً مع أنظمة تكنولوجيا المعلومات الخاصة بالبنك. يجب أن تستضيف خوادم البنك النموذج. عندما يتقدم العميل بطلب للحصول على قرض ، يجب التقاط متغيراته من موقع ويب واستخدامها بواسطة النموذج الذي يعمل على الخادم.

بعد ذلك ، يجب أن ينقل هذا النموذج القرار - ما إذا كان يمكن منح الائتمان أم لا - إلى موظف البنك على الفور. تأتي هذه العملية ضمن مجال تكنولوجيا المعلومات ، والتي يستخدمها أيضًا علم البيانات.

في النهاية ، الأمر كله يتعلق بإيصال نتائج التحليل. هنا ، مهارات العرض ورواية القصص مطلوبة لإثبات تأثيرات الدراسة بكفاءة. يساعد التفكير التصميمي في تصور النتائج ، ويروي القصة بشكل فعال من التحليل.
ترقب الشيء الكبير التالي: التعلم الآلي

البيانات الكبيرة

الجزء الأخير من اللغز لدينا هو "البيانات الضخمة". كيف تختلف عن علم البيانات والتعلم الآلي؟

وفقًا لشركة IBM ، نقوم بإنشاء 2.5 كوينتيليون (2.5 × 1018) بايت من البيانات كل يوم! إن كمية البيانات التي تجمعها الشركات هائلة لدرجة أنها تخلق مجموعة كبيرة من التحديات فيما يتعلق بالحصول على البيانات وتخزينها وتحليلها وتصورها. لا تتعلق المشكلة بالكامل بكمية البيانات المتاحة ، بل تتعلق أيضًا بتنوعها ودقتها وسرعتها. كل هذه التحديات استدعت مجموعة جديدة من الأساليب والتقنيات للتعامل معها.

تتضمن البيانات الضخمة أربعة عناصر V - الحجم ، والتنوع ، والصدق ، والسرعة - والتي تميزها عن البيانات التقليدية.

الصوت:

كمية البيانات المتضمنة هنا ضخمة للغاية ، لدرجة أنها تتطلب بنية تحتية متخصصة لاكتسابها وتخزينها وتحليلها. يتم استخدام طرق الحوسبة الموزعة والمتوازية للتعامل مع هذا الحجم من البيانات.

متنوع:

تأتي البيانات بتنسيقات مختلفة ؛ منظم أو غير منظم ، إلخ. الهيكلية تعني صفوفًا وأعمدة مرتبة بدقة. تعني كلمة "غير منظمة" أنها تأتي في شكل فقرات ومقاطع فيديو وصور وما إلى ذلك. ويتألف هذا النوع من البيانات أيضًا من الكثير من المعلومات. تتطلب البيانات غير المهيكلة أنظمة قواعد بيانات مختلفة عن أنظمة RDBMS التقليدية. Cassandra هي إحدى قواعد البيانات هذه لإدارة البيانات غير المهيكلة.

الموثوقية:

إن وجود كميات ضخمة من البيانات لن يؤدي إلى رؤى قابلة للتنفيذ. يجب أن يكون صحيحًا حتى يكون ذا معنى. يجب توخي الحذر الشديد للتأكد من دقة البيانات التي تم الحصول عليها ، والحفاظ على القداسة ، لأنها تزداد في الحجم والتنوع.

السرعة الاتجاهية:

يشير إلى السرعة التي يتم بها إنشاء البيانات. تم إنشاء 90٪ من البيانات في عالم اليوم في العامين الماضيين فقط. ومع ذلك ، فإن سرعة المعلومات المتولدة تجلب معها مجموعة التحديات الخاصة بها. بالنسبة لبعض الشركات ، يعد التحليل في الوقت الفعلي أمرًا بالغ الأهمية. أي تأخير سيقلل من قيمة البيانات وتحليلها للأعمال. Spark هي إحدى هذه المنصات التي تساعد في تحليل تدفق البيانات.

مع تقدم الوقت ، تتم إضافة حرف V جديد إلى تعريف البيانات الضخمة. لكن - الحجم ، والتنوع ، والصدق ، والسرعة - هي المكونات الأربعة الأساسية التي تميز البيانات عن البيانات الضخمة. تم تحسين الخوارزميات التي تتعامل مع البيانات الضخمة ، بما في ذلك خوارزميات التعلم الآلي ، للاستفادة من بنية تحتية مختلفة للأجهزة ، والتي تُستخدم للتعامل مع البيانات الضخمة.
أدوار البيانات الضخمة والرواتب في صناعة التمويل

للتلخيص ، يعد برنامج Executive PG في علوم البيانات مجالًا متعدد التخصصات يهدف إلى استخلاص رؤى قابلة للتنفيذ من البيانات. التعلم الآلي هو فرع من فروع الذكاء الاصطناعي يستخدمه علم البيانات لتعليم الآلات القدرة على التعلم ، دون أن تكون صريحًا.

مبرمج. الحجم والتنوع والصدق والسرعة هي المكونات الأربعة المهمة التي تميز البيانات الضخمة عن البيانات التقليدية.