دورة حياة التعلم الآلي وتحليلات البيانات: ما الفرق؟

يشعر الكثير من الناس بالارتباك عندما يتعلق الأمر بدورة حياة علوم البيانات ودورة حياة التعلم الآلي . هل هم نفس الشيء؟ هل هم مختلفون؟ ما مدى تشابه أو اختلاف هذه التقنيات؟ والعديد من هذه الأسئلة تنبثق في أذهانهم.

حسنًا ، هناك سبب وجيه للارتباك لأن هاتين التقنيتين تقعان في نفس المجال. ومع ذلك ، فإن كلتا هاتين التقنيتين لهما معنى محدد وتطبيق خاص بهما مع بعض التداخلات.

علم البيانات ونطاقه

علم البيانات هو تيار من التعلم مع مجموعة واسعة من أنظمة البيانات والعمليات. الهدف العام لعلم البيانات هو الحفاظ على مجموعات البيانات واشتقاق المعنى منها. تُستخدم أدوات البيانات والخوارزميات والأدوات والمبادئ لاكتساب رؤى من مجموعات البيانات العشوائية. أحدثت الرقمنة العالم في طريق العاصفة.

وقد أدى ذلك إلى إنشاء وجمع كمية هائلة من البيانات. مع وجود الكثير من البيانات في كل مكان ، يصبح من الصعب تخزينها وإدارتها ومراقبتها. تتم إدارة مجموعات البيانات المتزايدة باستمرار باستخدام تخزين البيانات ونمذجة البيانات. يتم استخدام التحليل والمعلومات التي يتم جمعها من خلال تطبيق علوم البيانات لمساعدة صانعي القرار في الوصول إلى أهداف العمل.

ذكاء الأعمال عبارة عن تيار يتأثر بشكل مباشر بعلوم البيانات. يقوم علماء البيانات بإجراء التحليل الأولي على أجزاء ضخمة من البيانات وإنتاج تحليلات من حيث الأنماط وأكثر من ذلك. يقومون بإنشاء تقارير ليتم فهمها واستخدامها من قبل خبراء ذكاء الأعمال.

يلتقط خبراء ذكاء الأعمال العمل الذي أنجزه علماء البيانات ويقدمون مسارًا للعمل والتنبؤات ذات الصلة بناءً على المعلومات التي شاركوها.

دور آخر ذو صلة هو محلل الأعمال. إنه مزيج من علماء البيانات وخبراء ذكاء الأعمال. يفهمون مجموعتي المهارات.

يستخدم علماء البيانات تنسيقات متعددة لتحليلات البيانات لتحليل البيانات. اثنان من هذه الأشكال هي التحليلات العرضية التنبؤية والتحليل الوصفي.

قراءة: مهنة في علم البيانات

التحليل التنبئي

إنه فرع من تحليلات البيانات يستخدمه علماء البيانات للتنبؤ بأحداث العمل المستقبلية. في دورة حياة تحليلات البيانات هذه ، يستخدم عالم البيانات العديد من التقنيات ، بما في ذلك استخراج البيانات والإحصاءات والنمذجة والتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي. تساعدهم هذه التقنيات على استخلاص رؤى من البيانات المعينة والتنبؤ بالمستقبل.

يساعد هذا المؤسسات في أن تصبح استباقية من خلال توقع السلوك أو النتائج المستقبلية بناءً على علم البيانات بدلاً من الافتراض أو الحدس. تحدد الخطوات السبع لدورة حياة تحليلات البيانات التنبؤية المشروع ، وجمع البيانات ، وتحليل البيانات ، والقيام بالتحليل الإحصائي ، والنمذجة التنبؤية ، ونشر النموذج التنبئي ، ومراقبة النموذج.

التحليل الوصفي

إنه فرع من تحليلات البيانات يستخدمه علماء البيانات لوصف مجموعة من الإجراءات بناءً على التحليلات التنبؤية ، والتي من المرجح أن تنجح. يستخدم الرؤى / الاستنتاجات من النموذج التنبئي ويساعد الشركات من خلال توفير أفضل الطرق الممكنة لتحقيق أهداف العمل. يقوم بأتمتة قرار معقد ويقدم توصيات محدثة.

يستخدم علماء البيانات مجموعة واسعة من التقنيات الموجهة للبيانات مثل Hadoop و Python و R و SQL. يتم أيضًا استخدام واسع النطاق لتقنيات مثل تصور البيانات ، والهندسة المعمارية الموزعة ، والتحليل الإحصائي ، والمزيد للحصول على استنتاجات مفيدة من مجموعات البيانات.

خلال دورة حياة أي مشروع لعلوم البيانات ، يرتدي هؤلاء المحترفون المهرة قبعات متعددة ويتبادلون الأدوار ، وفقًا لمتطلبات المشروع. يمكنهم العمل مع AI (الذكاء الاصطناعي) و ML (التعلم الآلي) بنفس السهولة. في كثير من الأحيان ، يحتاجون إلى مهارات التعلم الآلي لأداء مهام مختلفة مثل اكتشاف الأنماط والتقارير التنبؤية.

يستخدم التعلم الآلي لتعيين المعلمات في تقارير البيانات. التجميع هو أحد الخوارزميات الأكثر شيوعًا المستخدمة لاكتشاف الأنماط.

التعلم الآلي ومكوناته المختلفة

التعلم الآلي هو جزء من الذكاء الاصطناعي. التعلم الآلي عبارة عن تقنية ، مما يعني أن الآلات / الأجهزة يمكنها التعلم والتحسين تلقائيًا من التجربة. تدور هذه التقنية بشكل أساسي حول طرق التعلم المستقلة للآلات ، لذلك لا يلزم برمجتها للتحسين المستمر.

يعني التعلم الآلي تحليل البيانات للتعرف على الأنماط وتأسيس التفكير المنطقي بناءً على الاستدلالات. المكونات الأربعة الحاسمة للتعلم الآلي هي التعلم الآلي الخاضع للإشراف ، والتعلم الآلي غير الخاضع للإشراف ، والتعلم الآلي شبه الخاضع للإشراف ، والتعلم الآلي المعزز.

تعلم الآلة الخاضع للإشراف

ينشئ التعلم الآلي الخاضع للإشراف نموذجًا يتنبأ بناءً على الأدلة أثناء عدم اليقين. يأخذ مجموعة معترف بها من بيانات الإدخال ومجموعة معترف بها من بيانات الإخراج. بناءً على سلوك مجموعات البيانات التاريخية هذه ، فإنه يوجه نموذجًا لإنتاج تنبؤات منطقية للاستجابة للبيانات غير المعترف بها. يلعبون دورًا حيويًا في تعيين زوج المدخلات والمخرجات. تعرف على المزيد حول أنواع التعلم الآلي الخاضع للإشراف.

التعلم الآلي غير الخاضع للإشراف

كما يقول الاسم ، إنها عملية تعلم آلي تتطلب الحد الأدنى من الجهد البشري أو لا تتطلبه. تستخدم خوارزميات التعلم الآلي غير الخاضعة للإشراف معلمات غير مصنفة أو غير مصنفة لاكتشاف الأنماط والاتجاهات. تستخدم هذه الخوارزميات مجموعات ، واكتشاف الشذوذ ، والشبكات العصبية ، والمزيد. تعرف على المزيد حول التعلم الآلي غير الخاضع للإشراف.

التعلم الآلي شبه الخاضع للإشراف

إنه مزيج من التعلم الآلي الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف. يستخدم البيانات المصنفة وغير المصنفة للحصول على رؤى أكثر دقة. يعتبر حلاً فعالاً من حيث التكلفة عندما يكون تصنيف البيانات أو تصنيفها إجراءً مكلفًا.

تعزيز التعلم الآلي

إذا لعبت ماريو من قبل ، فيجب أن تعلم أنك قد جربت بالفعل مكافآت التعلم الآلي المعزز. يساعد التعلم الآلي المعزز في فهم أفضل طريقة ممكنة لتحقيق هدف معقد بعد خطوات متعددة.

ما هو الفرق بين التعلم الآلي وعلوم البيانات؟

علم البيانات والتعلم الآلي مجالان مختلفان للتكنولوجيا. كلاهما يعمل على جوانب مختلفة من الأعمال. يستخدم Data Science البيانات لمساعدة الشركات في فهم الاتجاهات والتنبؤ بالسلوكيات. يمكّن التعلم الآلي الأجهزة من التعلم الذاتي وتنفيذ المهام المختلفة.

نظرًا لأن هاتين التقنيتين مترابطتان ، فإن المعرفة الأساسية لكليهما مطلوبة لتطبيق أي منهما من أجل نمو الأعمال التجارية وتطويرها. تعد Data Science بالفعل جزءًا لا يتجزأ من جميع الشركات تقريبًا ، بينما ينمو الطلب على التعلم الآلي بوتيرة سريعة. ستكون كلتا التقنيتين وثيقتي الصلة ومفيدة للغاية للشركات في المستقبل القريب.

كل من التقنيات والمهارات مطلوبة بشدة. يحرص العديد من المهنيين الشباب على تعلم هذه المهارات. يختلط عليهم الأمر بين مجموعة واسعة من الدورات التي تقدمها المعاهد المختلفة. من الأهمية بمكان فهم وتحليل مجموعة مهاراتك الحالية لتحديد المهارة التي يمكنها دفع حياتك المهنية إلى أعلى.

عند اختيار شهادة أو دورة أو درجة ، من الضروري مراعاة الوقت الذي يمكنك تخصيصه للتعلم. للطلاب والمهنيين الشباب ، الذين يرغبون في الاستمرار في الكسب أو البدء في الكسب بسرعة ، تعد الدورات قصيرة الأجل أكثر ملاءمة. أولئك الذين يمكنهم التركيز فقط على التعلم لمدة عام أو أكثر ، فإن الحصول على درجة كاملة هو خيار أفضل.

دورات upGrad عبر الإنترنت

تقدم upGrad الكثير من الدورات القصيرة والدوام الكامل. إنها منصة تعليمية ممتازة عبر الإنترنت ، خاصة بالنسبة للمهارات المهنية الشهيرة عالية الطلب. يقدم دورات مثل-

• دبلوم PG في علوم البيانات
• ماجستير العلوم في علوم البيانات
• دبلوم PG في التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي
• ماجستير العلوم في التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي

آمل أن يساعدك هذا على فهم وفهم كل من دورة التعلم الآلي وتحليلات البيانات.