علم البيانات مقابل التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي

في حين أن علوم البيانات، والذكاء الاصطناعي، والذكاء الاصطناعي، والتعلم الآلي تندرج جميعها في نفس المجال وترتبط ببعضها البعض، إلا أن لكل منها تطبيقاتها ومعانيها الخاصة. قد يكون هناك بعض التداخل في هذه القطاعات من وقت لآخر، ولكن لكل من هذه المصطلحات الثلاثة مجموعة من التطبيقات الخاصة به.
ما هو علم البيانات؟
علم البيانات هو فرع واسع من الأبحاث التي تركز على أنظمة البيانات وعملياتها بهدف الحفاظ على مجموعات البيانات واستخلاص المعنى منها. لفهم معنى مجموعات البيانات العشوائية، يستخدم علماء البيانات مجموعة من الأدوات والتطبيقات والمبادئ والخوارزميات. لقد أصبح من الصعب بشكل متزايد مراقبة البيانات والحفاظ عليها نظرًا لأن جميع أنواع الشركات تقريبًا تولد كميات هائلة من البيانات حول العالم. ولمواكبة جمع البيانات المتزايد باستمرار، يركز علم البيانات على نمذجة البيانات وتخزين البيانات. تستخرج تطبيقات علم البيانات المعلومات التي تُستخدم للتأثير على العمليات التجارية وتحقيق الأهداف المؤسسية.
ما هو التعلم الآلي؟
تعلم الآلة هو نوع من الذكاء الاصطناعي يستخدم التكنولوجيا لتمكين الأنظمة من التعلم والتحسين من تلقاء نفسها. ويتمثل الفرق بين الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة في أن هذا الفرع من الذكاء الاصطناعي يحاول تزويد أجهزة الكمبيوتر بآليات تعلم مستقلة بحيث لا تحتاج إلى تعليمها للقيام بذلك. يستلزم التعلم الآلي مراقبة البيانات أو التجارب وتحليلها من أجل اكتشاف الأنماط وبناء إطار عمل منطقي حولها. فيما يلي بعض مكونات التعلم الآلي: التعلّم الآلي الخاضع للإشراف – يستخدم هذا النموذج البيانات التاريخية لفهم السلوك بشكل أفضل والتنبؤ بالمستقبل. يفحص هذا النوع من خوارزمية التعلم أي مجموعة بيانات تدريبية معينة من أجل استخلاص استنتاجات يمكن تطبيقها على قيم المخرجات. عند تعيين زوج المدخلات والمخرجات، تكون معلمات التعلم الخاضع للإشراف حاسمة في تعيين زوج المدخلات والمخرجات. التعلّم الآلي غير الخاضع للإشراف – لا توجد معلمات مصنفة أو مصنفة في هذا النوع من خوارزمية التعلّم الآلي. وهو يركز على الكشف عن البنى الكامنة في البيانات غير المصنفة لمساعدة الأنظمة في استنتاج الدالة بشكل صحيح. يمكن استخدام كل من نماذج التعلم التوليدي والتقنية القائمة على الاسترجاع في خوارزميات التعلم غير الخاضع للإشراف. التعلّم الآلي شبه الخاضع للإشراف – يشتمل هذا النهج على جوانب من التعلّم الخاضع للإشراف والتعلم غير الخاضع للإشراف، ولكنه ليس واحدًا منهما. فهو يعمل على تحسين دقة التعلّم من خلال الجمع بين البيانات المصنفة وغير المصنفة. عندما يثبت أن وضع العلامات على البيانات مكلف، يمكن أن يكون التعلم شبه الخاضع للإشراف نهجًا فعالاً من حيث التكلفة. التعلّم الآلي المعزز – لا يتم استخدام مفتاح إجابة لتوجيه تنفيذ أي وظيفة في هذا النوع من التعلّم. التعلم من خلال التجربة هو نتيجة لنقص بيانات التدريب. تنبثق المكافآت طويلة المدى من عملية التجربة والخطأ.
ما هو الذكاء الاصطناعي؟
لقد أصبح الذكاء الاصطناعي مرتبطًا فقط بالروبوتات ذات المظهر المستقبلي والمجتمع الذي تهيمن عليه الآلات، وهو مصطلح تقني مفرط الاستخدام إلى حد ما يتم استخدامه بانتظام في ثقافتنا الشعبية. أما الذكاء الاصطناعي، من ناحية أخرى، فهو أبعد ما يكون عن ذلك. ببساطة، يحاول الذكاء الاصطناعي ببساطة تمكين الآلات من التفكير بنفس الطريقة التي يفكر بها البشر. نظرًا لأن الهدف الرئيسي لعمليات الذكاء الاصطناعي هو تعليم الآلات من خلال التجربة، فمن المهم توفير المعلومات ذات الصلة والسماح بالتصحيح الذاتي. يُستخدم التعلّم العميق ومعالجة اللغة الطبيعية من قِبل متخصصي الذكاء الاصطناعي لمساعدة الروبوتات في تحديد الأنماط والاستدلالات.
العلاقة بين الذكاء الاصطناعي وعلوم البيانات والتعلم الآلي
يغطي الذكاء الاصطناعي وعلوم البيانات مجموعة واسعة من التطبيقات والأنظمة والمواضيع الأخرى التي تهدف إلى محاكاة الذكاء البشري في الآلات. الذكاء الاصطناعي هو نظام تغذية راجعة للإدراك والفعل.
الإدراك > التخطيط > الفعل > التغذية المرتدة للإدراك
تُستخدم أقسام مختلفة من هذا النمط أو الحلقة في علم البيانات لحل تحديات مختلفة. على سبيل المثال، في الخطوة الأولى، الإدراك الإدراك، يحاول علماء البيانات إيجاد أنماط باستخدام البيانات. وبالمثل، هناك جانبان للخطوة التالية وهي التخطيط: تحديد جميع الخيارات القابلة للتطبيق إيجاد الحل الأمثل من بين مجموعة كبيرة من الخيارات
ينشئ علم البيانات آلية تربط بين هذين المجالين وتساعد المؤسسات في المضي قدمًا. على الرغم من أنه يمكن شرح التعلم الآلي كموضوع منفرد، إلا أنه من الأفضل فهمه في سياق بيئته، أي النظام الذي يتم استخدامه فيه. وببساطة، فإن التعلم الآلي هو الواجهة بين علم البيانات والذكاء الاصطناعي. ذلك لأنه عملية تعلم طويلة الأمد تعتمد على البيانات. ونتيجة لذلك، فإن الذكاء الاصطناعي هو أداة تساعد علماء البيانات في الحصول على إجابات وحلول لتحديات محددة. ومن ناحية أخرى، يساعد التعلم الآلي في تحقيق هذا الهدف. ويُعد محرك بحث Google مثالاً واقعيًا على ذلك. يقع علم البيانات في قلب محرك بحث Google. فهو يستخدم التحليل التنبؤي، وهي تقنية ذكاء اصطناعي، لتزويد المستهلكين بنتائج ذكية. على سبيل المثال، إذا قام شخص ما بكتابة “أفضل السترات في نيويورك” في محرك بحث Google، فإن الذكاء الاصطناعي يستخدم التعلم الآلي لجمع هذه المعلومات. والآن، بمجرد أن يكتب المستخدم عبارة “أفضل مكان للشراء” في أداة البحث، يتولى الذكاء الاصطناعي زمام الأمور، وباستخدام التحليل التنبؤي، يكمل الجملة على أنها “أفضل مكان لشراء السترات في نيويورك”، وهي اللاحقة الأكثر احتمالاً لاستفسار المستخدم.
ولكي نكون أكثر تحديدًا، يشمل علم البيانات الذكاء الاصطناعي (AI)، والذي يتضمن التعلم الآلي. ومن ناحية أخرى، يشمل التعلُّم الآلي تقنية فرعية أخرى تُعرف باسم التعلُّم العميق. التعلُّم العميق هو نوع من أنواع التعلُّم الآلي يختلف في أنه يستخدم الشبكات العصبية لتحفيز وظيفة الدماغ إلى حد ما، ويستخدم التسلسل الهرمي ثلاثي الأبعاد في البيانات للكشف عن أنماط أكثر قيمة بكثير.
الفرق بين علم البيانات والتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي
على الرغم من حقيقة أن مصطلحات علوم البيانات وتعلم الآلة والذكاء الاصطناعي كلها مترابطة ومتداخلة، إلا أن كل منها متميز في حد ذاته ويستخدم لأغراض متنوعة.
يُعد التعلّم الآلي جزءًا من علم البيانات، وهي عبارة واسعة النطاق. والفرق الرئيسي بين المصطلحين هو كما يلي.
علم البيانات مقابل تعلم الآلة والذكاء الاصطناعي
الوظائف في التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي وعلوم البيانات
الوظائف في مجال علوم البيانات، والذكاء الاصطناعي، والتعلم الآلي كلها مربحة. والحقيقة هي أن أياً من هذه المجالات لا يتعارض مع الآخر. عندما يتعلق الأمر بمجموعات المهارات المطلوبة للعمل في مختلف المجالات، فكثيراً ما يكون هناك تداخل في كثير من الأحيان. كانت وظائف علوم البيانات مثل محلل البيانات، ومهندس علوم البيانات، وعالم البيانات مطلوبة منذ فترة طويلة. هذه الوظائف لا تدفع أجورًا جيدة فحسب، بل توفر أيضًا الكثير من الفرص للتقدم.
متطلبات بعض الأدوار المتعلقة بعلوم البيانات معرفة البرمجة إعداد التقارير وتصور البيانات الرياضيات والتحليل الإحصائي تقييم المخاطر تقنيات التعلم الآلي هيكلة وتخزين البيانات
لا تقتصر المهنة في هذا المجال على البرمجة أو التنقيب عن البيانات، سواءً كان ذلك من خلال إنشاء التقارير أو تحليلها لأصحاب المصلحة الآخرين. نظرًا لأن كل وظيفة في هذا المجال تعمل كحلقة وصل بين الأقسام التكنولوجية والتشغيلية، فإن المهارات الشخصية الكبيرة مطلوبة بالإضافة إلى المعرفة التقنية.
وبالمثل، يستحوذ التوظيف في مجال الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي على جزء كبير من مجموعة المواهب. يتضمن هذا المجال وظائف مثل مهندس تعلم الآلة، ومهندس الذكاء الاصطناعي، وأخصائي أبحاث الذكاء الاصطناعي، وغيرها.
تتطلب الأدوار في الذكاء الاصطناعي – التعلم الآلي مهارات تقنية: ومن الأمثلة على لغات البرمجة: Python وC++ C وJava. نمذجة البيانات وتقييمها الإحصاء والاحتمالات الحوسبة على نطاق واسع تعلم الخوارزميات القائمة على التعلم الآلي
كما ترى، كلا المجالين لهما متطلبات كفاءة متداخلة. تقدم معظم دورات علوم البيانات والذكاء الاصطناعي-تعلم الآلة أساسًا في كليهما، بالإضافة إلى التركيز على التخصصات المعنية.
على الرغم من حقيقة أن علوم البيانات والتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي كلها مترابطة، إلا أن ميزاتها الدقيقة تختلف ولكل منها مجالات تطبيق خاصة بها. وقد أفرز قطاع علوم البيانات عددًا كبيرًا من الخدمات والمنتجات الجديدة، مما يوفر فرصًا لعلماء البيانات.
أهمية فهم الفرق
علم البيانات هو مجال به الكثير من الفرص. من المهم فهم الاختلافات بين هذه العبارات، التي تُستخدم أحيانًا بالتبادل، من أجل اختيار التخصص المناسب لك. نأمل أن يكون لديك الآن فهم أفضل لماهية علوم البيانات والتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، لا يزال بإمكانك معرفة المزيد عن الذكاء الاصطناعي وعلوم البيانات.
ما هو التعلم العميق؟
التعلم الآلي هو فئة فرعية منه. يتضمن التعلم العميق، مثل التعلم الآلي، التعلم الخاضع للإشراف والتعلم غير الخاضع للإشراف والتعلم المعزز. كما ذكرنا سابقًا، كان الدماغ البشري هو مصدر إلهام الذكاء الاصطناعي. دعونا نحاول الربط بين النقاط هنا: التعلم العميق مستوحى من الشبكات العصبية الاصطناعية، التي استلهمت من الشبكات العصبية البيولوجية البشرية. التعلم العميق هو إحدى طرق وضع التعلم الآلي موضع التنفيذ.
تطبيقات التعلم العميق والتعلم الآلي
يتم استخدام التعلم الآلي والتعلم العميق على نطاق واسع في مجموعة متنوعة من المجالات، بما في ذلك: محركات البحث، سواء البحث عن النصوص أو الصور، مثل تلك التي تستخدمها جوجل وأمازون وفيسبوك ولينكد إن وغيرها. تستخدم Netflix نظام التوصيات لاقتراح الأفلام للمشاهدين بناءً على اهتماماتهم، وتحليل المشاعر، ووضع علامات على الصور، من بين أمور أخرى. الطب – التعرف على الخلايا السرطانية، واستعادة صور الرنين المغناطيسي للدماغ، وطباعة الجينات، وما إلى ذلك. المستندات – التحليل الفائق لصور المستندات التاريخية وتجزئة النصوص في صور المستندات. البنوك – التنبؤ بالأسهم والقرارات المالية.
التوقعات المستقبلية للتعلّم العميق والتعلّم الآلي
يشهد كل من التعلّم العميق والتعلّم الآلي صعوداً منذ بعض الوقت، ومن المتوقع أن يستمران لعقد آخر على الأقل. ومن أجل زيادة الدخل، تستخدم الصناعات خوارزميات التعلُّم العميق وتعلُّم الآلة، وتقوم بتدريب موظفيها لاكتساب هذه المهارات والمساهمة في شركاتهم. تعمل العديد من الشركات الناشئة على تطوير تقنيات فريدة من نوعها للتعلُّم العميق يمكنها معالجة التحديات الصعبة. في كل يوم، تُجرى أبحاث رائدة ليس فقط في الصناعة ولكن أيضاً في الأوساط الأكاديمية، والطريقة التي يغير بها التعلم العميق العالم هي ببساطة محيرة للعقل. فقد تفوقت بنيات التعلم العميق على الأساليب الحالية بهامش كبير وحققت أحدث النتائج.
من شبه المؤكد أن مهارات التعلّم العميق والتعلّم الآلي ستلعب دوراً كبيراً في السنوات القادمة من أجل الازدهار سواء في الصناعة أو الأوساط الأكاديمية.
الفرق بين التعلم العميق ووظيفة التعلم الآلي – وظائف التعلم العميق والتعلم الآلي
التعلم العميق هو مجموعة فرعية من التعلم الآلي الذي يأخذ البيانات كمدخلات ويستخدم شبكة عصبية اصطناعية مكدسة من طبقات لتوليد استنتاجات بديهية وذكية. من ناحية أخرى، التعلّم الآلي هو مجموعة فرعية من التعلّم العميق الذي يقبل البيانات كمدخلات ويحللها ويحاول فهمها (القرارات) بناءً على ما تعلمه أثناء التدريب. مستخرج الخصائص –
يُعتقد أن التعلم العميق طريقة جيدة لاستخراج الخصائص المفيدة من البيانات غير المنظمة. فهو لا يعتمد على الميزات المصممة يدويًا مثل الأنماط الثنائية المحلية أو الرسوم البيانية المتدرجة أو ما شابه، ويستخرج الميزات بطريقة هرمية. فهو يتعلم الميزات طبقة تلو الأخرى، مما يعني أنه يتعلم الميزات منخفضة المستوى في المستويات الأولى ثم يتدرج في التسلسل الهرمي لتعلم تمثيل أكثر تجريدًا للمدخلات. من ناحية أخرى، لا يعد التعلم الآلي أداة فعالة لاستخراج السمات المهمة من البيانات. ولتحقيق الأداء الصحيح، فإنه يعتمد على الميزات المصممة يدويًا كمدخلات. قوة الحوسبة – قوة الحوسبة
نظرًا لأن شبكات التعلم العميق تعتمد على البيانات، فإنها تتطلب أكثر مما يمكن أن توفره وحدة المعالجة المركزية. يلزم وجود وحدة معالجة رسومية (GPU) بآلاف النوى لتدريب شبكات التعلُّم العميق، على عكس وحدة المعالجة المركزية ذات النوى القليلة. لا تعتمد طاقة الحوسبة على كمية البيانات فحسب، بل تعتمد أيضًا على مدى عمق (حجم) شبكتك؛ فكلما زادت كمية البيانات أو عدد الطبقات، زادت أيضًا كمية الطاقة الحسابية المطلوبة. من ناحية أخرى، يمكن تنفيذ خوارزمية التعلم الآلي النموذجية على وحدة المعالجة المركزية بمعلمات معقولة. وقت التدريب والاستدلال:
قد يتراوح وقت تدريب شبكة التعلم العميق من بضع ساعات إلى عدة أشهر. نعم، لقد قرأت ذلك بشكل صحيح. أشهر من التدريب ليست غير شائعة. يستغرق تدريب شبكة ذات بيانات أكثر أهمية وقتاً طويلاً إذا كان لديك كمية كبيرة من البيانات. علاوة على ذلك، مع ازدياد عدد الطبقات في شبكتك، يزداد عدد المعلمات المعروفة باسم الأوزان، مما يؤدي إلى تأخر التدريب. قد لا تستغرق الشبكات العصبية العميقة جداً وقتاً طويلاً للتدريب فحسب، بل قد تستغرق أيضاً وقتاً طويلاً للاستنتاج لأن بيانات اختبار الإدخال ستعمل من خلال جميع الطبقات في شبكتك، مما يؤدي إلى الكثير من المضاعفات التي تستغرق وقتاً طويلاً. يمكن لخوارزميات التعلّم الآلي التقليدية أن تتدرّب بسرعة، أي من بضع دقائق إلى بضع ساعات، ولكن يمكن أن تستغرق الطرق الأخرى وقتًا طويلاً للاختبار. طرق حل المشكلات – طرق حل المشكلات
لاستخدام التعلم الآلي لحل مشكلة ما، يجب عليك أولاً تقسيم المشكلة إلى أقسام. لنتخيل أنك تريد القيام بالتعرف على الكائنات. للقيام بذلك، يجب عليك أولاً مسح الصورة بأكملها لمعرفة ما إذا كان هناك كائن في كل موضع، وإذا كان الأمر كذلك، فأين يقع هذا الكائن”. ثم تستخدم تقنية التعلّم الآلي، مثل آلة متجهات الدعم (SVM) مع الأنماط الثنائية المحلية (LBP) كمستخرج للميزات، لتمييز الأجسام ذات الصلة من جميع الأجسام المرشحة. أما في التعلم العميق، من ناحية أخرى، فإنك تزود الشبكة بإحداثيات المربع المحيط بالإضافة إلى جميع تسميات الكائنات، وتتعلم الشبكة تحديد الموقع والتصنيف من تلقاء نفسها.” جاهز للصناعة – جاهز للصناعة
عادةً ما يكون من السهل معرفة كيفية عمل خوارزميات التعلم الآلي. أما خوارزميات التعلّم العميق، من ناحية أخرى، فهي عبارة عن صندوق مظلم من حيث المعلمات التي تختارها ولماذا تختار تلك القيم. حتى لو استطاعت خوارزميات التعلّم العميق أن تتفوق على البشر من حيث الأداء، إلا أنها لا تزال غير موثوقة عندما يتعلق الأمر بنشرها في الصناعة. يتم استخدام تقنيات التعلّم الآلي مثل الانحدار الخطي وأشجار القرار والغابة العشوائية وغيرها بشكل متكرر في الشركات، ومن الأمثلة على ذلك تنبؤات الأسهم في القطاع المصرفي. المخرجات – المخرجات
عادةً ما يكون الرقم العددي، مثل النتيجة أو التصنيف، هو نتيجة التعلم الآلي التقليدي. يمكن أن يكون ناتج طريقة التعلّم العميق عبارة عن نتيجة، أو عنصر، أو نص، أو صوت، وما إلى ذلك.
علم البيانات مقابل راتب تعلم الآلة
مهندس تعلم الآلة هو مبرمج ماهر يساعد أجهزة الكمبيوتر في فهم واكتساب المعرفة حسب الحاجة. تتمثل المسؤولية الأساسية لمهندس تعلُّم الآلة في كتابة البرامج التي تسمح للآلة بأداء مهام محددة دون الحاجة إلى برمجة صريحة. وتعد مجموعات البيانات للتحليل، وتخصيص تجارب الويب، والتعرف على متطلبات العمل من بين مسؤولياتهم الرئيسية. يمكن أن تكون الفروق في الراتب بين مهندس تعلُّم الآلة وعالم البيانات كبيرة، وذلك حسب القدرات والخبرة والشركات التي توظفهم.
تُجري الشركة كلاً من ورش العمل التدريبية في الفصول الدراسية بقيادة مدرس وجلسات التدريب المباشر عبر الإنترنت بقيادة مدرس للمتعلمين من جميع أنحاء الولايات المتحدة وحول العالم.
كما نقدم أيضاً تدريباً للشركات لتطوير القوى العاملة في المؤسسات.
التدريب على الشهادات المهنية:
التدريب على إدارة الجودة: الدورات التدريبية لشهادة الحزام الأصفر سداسية سيجما اللينة (LSSYB) دورات تدريبية لشهادة الحزام الأخضر سداسية سيجما اللينة (LSSGB) دورات تدريبية لشهادة الحزام الأسود سداسية سيجما اللينة (LSSBB)
تدريب سكرم: الدورات التدريبية لشهادة CSM (ScrumMaster المعتمد) دورات تدريبية لشهادة CSM (Scrum Master)
التدريب الرشيق: الدورات التدريبية لشهادة محترف معتمد من معهد إدارة المشاريع (PMI-ACP) دورات تدريبية لشهادة محترف معتمد من معهد إدارة المشاريع
تدريب DevOps: دورات تدريبية لشهادة DevOps: دورات تدريبية لشهادة DevOps
تدريب تحليل الأعمال من قبل SPOTO: الدورات التدريبية لشهادة ECBA (شهادة الدخول في تحليل الأعمال) الدورات التدريبية لشهادة ECBA (شهادة الكفاءة في تحليل الأعمال) الدورات التدريبية لشهادة CBAP (محترف معتمد في تحليل الأعمال) الدورات التدريبية لشهادة تحليل الأعمال المعتمدة
تواصل معنا اشترك في قناتنا على يوتيوب
تفضل بزيارتنا على https://cciedump.spoto.net/ar/
يُرجى الاتصال بنا للحصول على مزيد من المعلومات حول دوراتنا التدريبية للشهادات الاحترافية لتسريع حياتك المهنية. أخبرنا بأفكارك في قسم “التعليقات” أدناه.