هذه المصطلحات في هذه الأيام: علم البيانات ، والتعلم الآلي ، والتعلم العميق ، والذكاء الاصطناعي ، والشبكات العصبية ، وعدد كبير من المصطلحات الأخرى. ولكن ما الذي تعنيه هذه الكلمات الطنانة بالضبط؟ دعنا نتعلم المزيد عن هذه المصطلحات.
للحصول على فهم أعمق لكل من هذه المفاهيم ، دعونا نحلل كل منها واحدًا تلو الآخر.
نظرة عامة على علوم البيانات
علم البيانات هو فرع واسع من الأبحاث التي تركز على هياكل البيانات والإجراءات بهدف الحفاظ على المعنى واشتقاقه من مجموعات البيانات. لجعل مجموعات البيانات العشوائية معنى ، يستخدم علماء البيانات مجموعة متنوعة من الأدوات والتطبيقات والمبادئ والخوارزميات. أصبح من الصعب بشكل متزايد مراقبة البيانات والحفاظ عليها نظرًا لأن جميع أنواع الشركات تقريبًا تولد أحجامًا هائلة من البيانات من جميع أنحاء العالم. لمواكبة جمع البيانات المتزايد باستمرار ، يتعامل علم البيانات مع نمذجة البيانات وتخزين البيانات. تستخرج تطبيقات علوم البيانات المعلومات المستخدمة للتأثير على العمليات التجارية وتحقيق الأهداف التنظيمية. هناك العديد من معاهد علوم البيانات الرائدة في جميع أنحاء العالمحيث يمكنك التعرف بعمق على علم البيانات وتطبيقه العملي.
نظرة عامة على الذكاء الاصطناعي
يرتبط الذكاء الاصطناعي عمومًا فقط بالروبوتات المبتكرة والمجتمع الذي تسيطر عليه الآلة ، وهو مصطلح تقني مفرط الاستخدام إلى حد ما يتم استخدامه بانتظام في ثقافتنا الشعبية. ومع ذلك ، فإن الذكاء الاصطناعي ، يستلزم ، هو تطبيقات أكثر بكثير.
بعبارات أبسط ، يحاول الذكاء الاصطناعي تمكين الآلات من التفكير بنفس الطريقة التي يقوم بها البشر. نظرًا لأن الهدف الرئيسي لعمليات الذكاء الاصطناعي هو توجيه الآلات من خلال التجربة ، فمن الأهمية بمكان توفير المعلومات ذات الصلة والسماح بالتصحيح الذاتي. يستخدم متخصصو الذكاء الاصطناعي معالجة اللغة الطبيعية والتعلم العميق لمساعدة الروبوتات في تحديد الأنماط والاستدلالات.
نظرة عامة على تعلم الآلة
التعلم الآلي هو مجال من مجالات علوم الكمبيوتر والذكاء الاصطناعي (AI) الذي يركز على استخدام البيانات والخوارزميات لتقليد الطريقة التي يتعلم بها البشر ، بهدف تحسين الدقة بشكل مطرد. يتم تدريب الخوارزميات لإنتاج التصنيفات أو التنبؤات باستخدام الأساليب الإحصائية في عمليات التنقيب عن البيانات ، مما يكشف عن رؤى مهمة. ثم تقود هذه الأفكار عملية اتخاذ القرار في التطبيقات والمؤسسات بهدف التأثير على مؤشرات الأداء الرئيسية للنمو.
يتطلب التعلم الآلي مراقبة البيانات وتحليلها لاكتشاف الأنماط وإنشاء إطار منطقي يحيط بها.
ما هو الفرق بين علم البيانات والذكاء الاصطناعي؟
على الرغم من أنها تتفرع من نفس المجال ، إلا أن هناك فرقًا بين علم البيانات والذكاء الاصطناعي في المجالات المتعلقة بالتطبيق والعمليات. الذكاء الاصطناعي هو مجال واسع ظل غير مستغل في الغالب. علم البيانات هو فرع يركز على معالجة مجموعات البيانات والتصورات ، وكذلك استخدام الذكاء الاصطناعي لتوفير التنبؤات.
يمكن مناقشة الفرق بين علم البيانات والذكاء الاصطناعي بإيجاز في النقاط التالية:
تعد المعالجة والتقييم والتصور والتنبؤ جزءًا من عملية علوم البيانات. الذكاء الاصطناعي ، من ناحية أخرى ، هو استخدام نموذج تنبؤي للتنبؤ بالأحداث المستقبلية.
يستخدم علم البيانات مجموعة متنوعة من الأدوات الإحصائية ، بينما يستخدم الذكاء الاصطناعي خوارزميات الكمبيوتر.
الأدوات المستخدمة في علوم البيانات أكثر شمولاً بكثير من تلك المستخدمة في الذكاء الاصطناعي. هذا يرجع إلى حقيقة أن علم البيانات يستلزم عددًا من المراحل لتقييم البيانات واستخراج الأفكار منها.
يقود علم البيانات هدف اكتشاف الأنماط المخفية في البيانات. بينما يستلزم الذكاء الاصطناعي محركات على هدف منح الاستقلالية لنموذج البيانات.
لتطوير النماذج يتم استخدام الرؤى الإحصائية في علم البيانات. على العكس من ذلك ، يستخدم الذكاء الاصطناعي لإنشاء نماذج تحاكي الفكر والفهم البشري.
علم البيانات بالمقارنة مع الذكاء الاصطناعي ليس له متطلبات المعالجة العلمية على مستوى عالٍ أو متقدم.
ماذا عن الفرق بين علم البيانات وتعلم الآلة؟
غالبًا ما يتم استخدام هاتين الكلمتين الطنانة بالتبادل ، ومع ذلك ، فهما ليسا مترادفين. يمكن إجراء الاختلافات الأساسية بين علم البيانات والتعلم الآلي في النقاط التالية:
علم البيانات هو دراسة الأساليب والأنظمة لاستخراج المعلومات من البيانات المهيكلة وشبه المنظمة. التعلم الآلي هو فرع من فروع علوم الكمبيوتر يمكّن أجهزة الكمبيوتر من التعلم دون أن تتم برمجتها بشكل صريح.
يتطلب علم البيانات عالمًا كاملاً من التحليلات. من ناحية أخرى ، يتطلب التعلم الآلي مزيجًا من تعلم الآلة وعلوم البيانات
العديد من وظائف علم البيانات ، مثل جمع البيانات وتصفية البيانات ومعالجة البيانات وما إلى ذلك. ومع ذلك ، يستلزم تعلم الآلة ثلاثة أنواع من التعلم - التعزيز والتعلم الخاضع للإشراف والتعلم غير الخاضع للإشراف
يستخدم DS لاستخراج المعلومات من البيانات. بينما يتم استخدام التعلم الآلي لعمل تنبؤات وتصنيف النتائج.
DS هو مصطلح شامل يشير إلى عملية تطوير ونشر نموذج لحالة معينة. يتم استخدام ML في مرحلة نمذجة البيانات لعملية علم البيانات ككل.
بغض النظر عن حقيقة أن المجالات الثلاثة - DS و ML و AI كلها مترابطة ، فإنها تتمتع بخصائص وتطبيقات مميزة. يمكن لمتخصصي علوم البيانات الآن الوصول إلى عدد كبير من المنتجات والخدمات الجديدة نتيجة لنمو صناعة علوم البيانات.
المصدر: مقالات مجانية للنشر من ArticlesFactory.com