فهم كامل لعلوم البيانات، والذكاء الاصطناعي، والتعلم الآلي، والتعلم العميق

لا بد أنك سمعت عن هذه المصطلحات DatanScience، والتعلم الآلي، والذكاء الاصطناعي، والشبكات العصبية، والتعلم العميق، وغيرها الكثير. ولكن ماذا تعني هذه المصطلحات حقاً؟ وما السبب الذي يجعلك تفكر في أي من هذه المصطلحات؟
ارفع يدك إذا كنت قد وقعت في معضلة التمييز بين علم البيانات، والتعلم الآلي، والذكاء الاصطناعي، والتعلم العميق.
اخفض يدك يا صديقي، فنحن لا نريد أن نرفعها (ابتسامة متكلفة).
من الواضح أن هذه الكلمات الطنانة الثلاث عادةً ما تُستخدم بشكل متعاكس ولا تشير في الحقيقة إلى أشياء متشابهة.
لذا، في هذا المقال، أحاول الإجابة على كل هذه الأسئلة على حد علمي. هذه هي المعرفة التي اكتسبتها خلال العامين الماضيين من رحلتي في التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي.
كما يتضح من الرسم التوضيحي أعلاه لثلاث دوائر محورية حيث أن التعلّم العميق هو قسم فرعي من تعلّم الآلة، وهو أيضاً قسم فرعي من الذكاء الاصطناعي.
مثير للتفكير كثيرًا؟
ولذلك، فإن الذكاء الاصطناعي هو الفكرة الشاملة التي ظهرت في البداية، ثم التعلم الآلي الذي ازدهر لاحقًا، وأخيرًا التعلم العميق الذي يعد برفع مستوى الذكاء الاصطناعي إلى مستوى آخر.
ما رأيك أن نتعمق أكثر بهدف أن تتمكن من فهم أيهما أفضل لحالة استخدامك الخاصة: علم البيانات والذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والتعلم الآلي والتعلم العميق.
لنبدأ بهذا.
علم البيانات هو كل ما يتعلق بالبيانات، وأنا واثق من أنك تعرف ذلك بالتأكيد. ولكن هل أدركت أننا نستخدم علم البيانات لاتخاذ القرارات التجارية؟ أنا متأكد تماماً أنك تعرف ذلك أيضاً.
إذن، ماذا بعد؟ حسنًا، هل لديك أي معرفة حول إجراءات اتخاذ القرارات التجارية من خلال علم البيانات؟ دعنا نأخذ جولة في هذا الأمر.
نعلم جميعًا جيدًا أن كل شركة من شركات تكنولوجيا المعلومات تجمع كميات هائلة من المعلومات. كلما زادت البيانات التي تمتلكها، زادت الملاحظات التجارية التي يمكنك إنتاجها. من خلال الاستفادة من علم البيانات، يمكنك الكشف عن أنماط في المعلومات لم تكن تعلم بوجودها.
على سبيل المثال، يمكنك أن تكتشف أن الفرد الذي زار لندن لقضاء الإجازة مقدر له أن يبالغ في رحلة إسراف إلى باريس في الأسبوعين التاليين. هذا المثال الذي اقتبسته للتو، ربما لن يكون حقيقياً في الواقع. ولكن إذا كنت مؤسسة تقدم رحلات إسراف إلى أماكن غريبة، فقد تكون حريصاً على الحصول على رقم الاتصال بهذا الشخص.
علم البيانات هو مصطلح متعدد الأوجه لمجموعة كاملة من تقنيات وأدوات تطوير خوارزمية البيانات والاستقراء لمعالجة المشاكل التحليلية المعقدة.
وهو يستخدم إجراءات علمية وتقنيات وحسابات علمية للحصول عليها.
في البداية، كان الهدف النهائي هو تحديد الأنماط المخفية في البيانات الخام لمساعدة الشركات على زيادة أرباحها ورفعها.
أصبح مصطلح علم البيانات كلمة غامضة عندما ألمحت هارفارد للأعمال إلى أنه “الوظيفة الأكثر جاذبية في القرن الحادي والعشرين”.
يتم استخدام علم البيانات على نطاق واسع في سيناريوهات الشركات. تستفيد المؤسسات من علم البيانات لتوليد محركات التوصيات وتوقع سلوك العميل وغير ذلك الكثير. كل هذا لا يمكن تصوره إلا عندما يكون لديك كمية كافية من المعلومات بهدف تطبيق العديد من الخوارزميات على تلك المعلومات لتزويدك بنتائج أكثر موثوقية.
وبالمثل، يشير الكثيرون إلى ما يسمى بالتحليلات الوصفية في علم البيانات، والتي تقوم بنوع من التوقعات المماثلة التي ناقشناها في مثال المسافر الثري أعلاه.
ولكن كميزة إضافية، ستتيح لك التحليلات الإرشادية أيضاً معرفة نوع الرحلات الفاخرة إلى باريس التي قد يهتم بها الشخص.
على سبيل المثال، قد يرغب أحد الأشخاص في السفر في الدرجة الأولى ولكنه سيوافق على الإقامة في الدرجة الثالثة نجوم، بينما قد يكون شخص آخر مستعداً للسفر في الدرجة الاقتصادية ولكنه بالتأكيد سيحتاج إلى أفخم أماكن الإقامة والتجربة الاجتماعية.
على الرغم من أن كلا الشخصين من الأثرياءالعملاء مع اختلاف المتطلبات. لذلك، يمكنك الاستفادة من التحليلات الوصفية لمثل هذه الحالات.
قد تتساءل، مهلاً، هذا يبدو حقاً مثل الذكاء الاصطناعي!
فويلا! في الواقع، أنت لست بعيدًا جدًا عن القاعدة، لأن تشغيل حسابات الذكاء الاصطناعي هذه على قواعد البيانات الضخمة هو أيضًا جزء من علم البيانات.
يتم استخدام الذكاء الاصطناعي في علم البيانات لوضع التنبؤات وعلاوة على ذلك لاستكشاف الأنماط في المعلومات. يبدو هذا مرة أخرى وكأننا نضيف المعرفة إلى إطار عملنا.
يجب أن يكون ذلك ذكاءً اصطناعيًا. أليس كذلك؟ دعنا نرى.
كما يقترح الاسم نفسه، يمكن فك شفرة الذكاء الاصطناعي ليعني استخدام المعرفة أو الذكاء البشري في الآلات.
الذكاء الاصطناعي هو القدرة التي يمكن منحها لأجهزة الكمبيوتر والتي تسمح للآلات بفهم المعلومات والاستفادة من المعلومات وتشكيل القرارات بناءً على الأنماط المخفية في البيانات، أو الاستنتاجات التي قد يكون من الصعب للغاية على البشر اتخاذها جسديًا.
وبالمثل، يمكّن الذكاء الاصطناعي الآلات من تغيير “معرفتها” استنادًا إلى مصادر جديدة من المعلومات التي لم تكن جزءًا من البيانات المستخدمة لتعليم هذه الآلات.
يهدف الذكاء الاصطناعي إلى إعادة إنتاج العقل البشري، أي الطريقة التي يفكر بها العقل البشري ويعمل ويعمل بها.
في الواقع، لا يمكننا بناء ذكاء اصطناعي مناسب حتى الآن، ومع ذلك، نحن قريبون جدًا من إنشائه قريبًا.
تعد صوفيا، وهي مثال شرعي للذكاء الاصطناعي، نموذجًا استثنائيًا للذكاء الاصطناعي حتى الآن. والسبب في عدم إنشاء نموذج ذكاء اصطناعي مناسب حتى الآن هو أننا ما زلنا غير متأكدين ولدينا أفكار ضبابية حول عمل الدماغ البشري، مثل لماذا نهلوس؟
بينما في أفلام هوليوود مثل فيلم “المتحولون”، يتم تصوير الذكاء الاصطناعي على أنه روبوتات شبيهة بالبشر تسيطر على العالم. على الرغم من أن التطور الحالي لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي ليس مذهلاً ولا بهذا القدر من الذكاء. بل على العكس، استفاد من الذكاء الاصطناعي العديد من الصناعات، وهناك أمثلة معاصرة مثل الرعاية الصحية، والأزياء، وتجارة التجزئة، والتعليم، ولا حدود لما يمكن أن يصل إليه.
ولكن هناك شيء واحد يجب أن تتأكد منه، وهو أن يكون لديك بيانات وافرة ليستفيد منها الذكاء الاصطناعي. إذا كنت تمتلك قاعدة بيانات قليلة جدًا تستخدمها لإعداد نموذج الذكاء الاصطناعي الخاص بك، فقد تكون دقة التنبؤ أو القرار معتدلة.
“كلما زادت المعلومات، كان إنشاء النموذج أفضل، وكانت النتائج أكثر دقة”. بناءً على حجم بياناتك، يمكنك اختيار خوارزميات مختلفة لنموذج الذكاء الاصطناعي الخاص بك. هذه هي النقطة التي يبدأ فيها التعلم العميق والتعلم الآلي في الظهور.
يتم تدريب أجهزة الكمبيوتر على عملية التفكير تماماً مثل البشر جزئياً باستخدام “الشبكات العصبية”.
الشبكات العصبية هي عبارة عن سلسلة من العمليات الحسابية المصممة على غرار العقل البشري. وكما يستطيع العقل البشري تحديد الأنماط ومساعدتنا في فرز البيانات وتصنيفها، فإن الشبكات العصبية تعمل بنفس الطريقة بالنسبة لأجهزة الكمبيوتر. فالعقل البشري يحاول باستمرار فهم البيانات التي يقوم بإعدادها، وللقيام بذلك، يقوم بتمييز العناصر وتصنيفها إلى تصنيفات.
عندما نختبر شيئًا جديدًا، نحاول مقارنته بعنصر معروف لمساعدتنا على فهمه واستيعابه. تعمل الأنظمة العصبية بنفس الطريقة بالنسبة لأجهزة الكمبيوتر.
في العصور الأولى للذكاء الاصطناعي، كانت الأنظمة العصبية شائعة للغاية. كانت هناك مجموعات عديدة من الناس في جميع أنحاء العالم تعمل على تحسين أنظمتها العصبية.
ومع ذلك، من أواخر الثمانينيات إلى العقد الأول من القرن الحادي والعشرين، ظهر التعلم الآلي في السيناريو. كانت جميع شركات تكنولوجيا المعلومات الكبرى تضع أموالها بكثافة في التعلم الآلي. كانت المؤسسات بما في ذلك جوجل، وآي بي إم، وأمازون، وفيسبوك، وما إلى ذلك، توظف فعليًا أفرادًا حاصلين على درجة الدكتوراه في الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة مباشرةً من جامعاتهم.
من المؤكد أن هناك تقدماً في مجال الذكاء الاصطناعي على مدار العامين الماضيين، وهو يتحسن مع مرور الوقت.
“مرحباً سيري، هل يمكنك أن تشرح لي عن التعلم الآلي من فضلك؟
أنا متأكد تماماً أنك ربما اشتريت شيئاً من أمازون. لذا، أثناء البحث عن المنتجات، يقترح عليك أثناء البحث عن المنتجات عناصر مماثلة قد تبحث عنها أيضًا. وبالمثل، ربما تكون قد لاحظت أيضًا أنه يوصى أيضًا بدمج العناصر. بشكل عام،هل فكرت يومًا في كيفية حدوث هذا الاقتراح؟
هذا هو التعلم الآلي يا صديقي!
ربما تكون قد تلقيت مكالمة من البنك الذي يوصيك بالحصول على قرض. ما رأيك، هل يجرون مكالمات لكل شخص هناك؟ لا، فهم لا يتصلون إلا بالعملاء المختارين الذين يستخدمون مواقع أو مواقع مشابهة أو مهتمين بشراء سلعتهم. يتم تطبيق هذا التسويق الموضوعي من خلال التجميع.
كما يقترح الاسم نفسه,
يمكن فك شفرة التعلم الآلي بحرية ليعني تمكين أنظمة الكمبيوتر من القدرة على “التعلم”.
يتم استخدام التعلم الآلي في السيناريوهات التي نريد فيها أن تستفيد الآلة من الكميات الهائلة من المعلومات التي نزودها بها، وبعد ذلك، تطبيق تلك المعرفة على أجزاء جديدة من البيانات التي تتدفق إلى نظام الكمبيوتر. ولكن قد تتساءل كيف تتعلم الآلة.
هناك طرق مختلفة لصنع التعلم الآلي. يتم توجيه العديد من منهجيات التعلم الآلي نحو التعلم، والتعلم غير الإداري، والتعلم شبه الإداري، والتعلم الآلي المعزز. في بعض هذه المنهجيات، يقوم العميل بتوجيه الآلة حول السمات أو العوامل المستقلة (المدخلات) أو العوامل التابعة (المخرجات).
ومن ثم، يتم تدريب الآلة على العلاقة بين العوامل المستقلة والتابعة الموجودة في المعلومات التي يتم إعطاؤها للآلة.
تُعرف هذه البيانات التي يتم إعطاؤها باسم مجموعة التدريب. علاوةً على ذلك، عندما تنتهي مرحلة التعلّم أو فترة التدريب، يتم عرض الآلة أو نموذج تعلّم الآلة على جزء من المعلومات التي لم يختبرها النموذج من قبل.
تُعرف قاعدة البيانات الجديدة هذه باسم قاعدة بيانات الاختبار.
هناك طرق مختلفة يمكنك من خلالها تقسيم مجموعة البيانات الحالية بين قاعدة بيانات التدريب وقاعدة بيانات الاختبار. عندما ينمو النموذج بما يكفي لإعطاء نتائج موثوقة وموثوقة للغاية، سيتم إرسال النموذج إلى إعداد الإنتاج حيث سيتم استخدامه ضد مجموعات بيانات جديدة تمامًا لمشكلات مثل التنبؤات أو التوصيف.
التعلم الآلي هو قسم فرعي للذكاء الاصطناعي يركز بشكل خاص على وضع التوقعات بناءً على تجارب العملاء. وهو يمكّن نظام الكمبيوتر من الاستقرار على قرار يعتمد على البيانات، بدلاً من برنامج صريح لأداء مهمة معينة. ثم يتم تصميم الخوارزميات بطريقة محددة ويتم تعلم هذه الطريقة وتحسينها بمرور الوقت مما يساعد المستخدم على اتخاذ قرار أفضل.
التعلّم الآلي هو قسم فرعي من الذكاء الاصطناعي يركّز حصريًا على إجراء تنبؤات بناءً على تجارب المشتري. وهو يمكّن الكمبيوتر من اتخاذ قرار يعتمد على البيانات بدلاً من البرمجة الصريحة لتنفيذ مهمة محددة. يتم هيكلة الخوارزميات بطريقة محددة تتعلم وتتطور بعد مرور بعض الوقت وتساعد العملاء في اتخاذ قرار متفوق.
على سبيل المثال، تستفيد شركة تدعى “خط الرسائل النصية للأزمات” من التعلم الآلي لتحديد الكلمات، عندما يتم تكوينها في رسالة نصية، والتي من شأنها أن تتنبأ بالانتحار. وللفصل بين الكلمات، فإنها تستخدم تقنية تعلم آلي تسمى EntitynExtraction.
ثم يستخدم تحليل المشاعر ومعالجة اللغة الطبيعية لفهم أن كلمة “ibuprofen” مرتبطة بتوقع الانتحار عدة مرات أكثر من كلمة “انتحار” الفعلية، وأن رمز الوجه الباكي مرتبط بتوقع أن الشخص في حالة طوارئ 11 مرة.
مع هذه المعلومات عن التعلم الآلي، دعونا نتعمق أكثر في “التعلم العميق” الآن.
يمكنك أن تعتقد أن نماذج التعلّم العميق هي بمثابة محرك صاروخي ووقودها هو الكم الهائل من المعلومات التي تزود بها هذه الخوارزميات.
مفهوم التعلم العميق ليس جديدًا. ولكن في الوقت الحالي، ازدادت شعبيته، وأصبح التعلُّم العميق حلوى كالحلوى.
هذا المجال هو نوع استثنائي من التعلّم الآلي الذي يتم تشجيعه من خلال وظائف نقاط الاشتباك العصبي المعروفة باسم الشبكات العصبية الاصطناعية.
النظام العصبي هو عبارة عن كومة من الخوارزميات الخاصة بالمهام التي تستخدم الشبكات العصبية العميقة التي يتم تحفيزها بشكل خاص من خلال تكوين وعمل العقل البشري.
والتعلم العميق مستوحى من افتراضات افتراضية من نظرية الدوائر والبيانات الحالية والغريزة والنتائج التجريبية لعلم الأعصاب. يمكن أن تتميز خوارزميات التعلّم العميق بأنواع مختلفة ويتم التعرف عليها من خلال الأنماط لإعطاء نتائج مثالية عندما تتلقى مدخلات.
التعلم العميق هو نسخة متقدمة من التعلم الآلي. ومع ذلك، يعمل التعلّم الآلي بشكل مذهل في معظم التطبيقات، ولكن هناك ظروف يكون فيها التعلّم الآلي أقل من المطلوب. هذا هو المكان الذي يتقدم فيه التعلم العميق في المشهد.
عادةً ما يُنظر إلى أنه إذا كانت مجموعة بياناتك صغيرة إلى حد ما، فإنك تختار التمسك بالتعلم الآلي. ولكن إذا كان لديك كم هائل من المعلومات التي يمكنك إعداد نموذج على أساسها، وإذا كانت البيانات تحتوي على عدد كبير من الخصائص، وإذا كانت الدقة عالية الدقة، فإنك تختار طريق التعلم العميق.
وبالمثل، من المهم أيضًا ملاحظة أن التعلّم العميق يحتاج إلى أجهزة قوية نسبيًا للعمل عليها. كما أنه يتطلب عموماً المزيد من الجهد والوقت لإعداد نماذجك وعادةً ما يكون تنفيذه أصعب، عند مقارنته بالتعلم الآلي. ومع ذلك، هذه بعض الاتفاقيات التي يجب عليك الالتزام بها عندما تكون المشكلة التي تحاول حلها أكثر تعقيدًا بشكل كبير.
على سبيل المثال، لنفترض أن لدينا مصباحاً كهربائياً وقمنا بتدريب نموذج للتعلم الآلي على أنه كلما قال أي شخص “خافت” يجب أن يكون الضوء مضاءً. الآن سيقوم النموذج بفحص التعبيرات المختلفة التي يقولها الناس وسيبحث عن كلمة “خافت”.
عند نطق الكلمة، سيُضيء الضوء الكشاف، ولكن تخيل سيناريو يقول فيه شخص ما “أنا غير قادر على رؤية أي شيء فالضوء خافت للغاية”. في مثل هذه الحالة، يريد المستخدم أن يكون المصباح الكهربائي مضاءً، ولكن الجملة لا تتضمن كلمة “خافت” لذا لن يكون المصباح مضاءً.
هذا هو المكان الذي يختلف فيه مفهومي التعلم العميق والتعلم الآلي. إذا كان نموذج التعلُّم العميق سيضيء المصباح.
الآن دعونا نقيّم بعناية الفرق بين التعلم الآلي والتعلم العميق:
الذكاء الاصطناعي هو مصطلح واسع يقدم قدرة نفسية للآلة بينما التعلم العميق هو ابتكار متقدم في مجال الذكاء الاصطناعي. حيث أنه يمكّن العديد من تطبيقات التعلم الآلي من خلال التوسع الكامل في مجال الذكاء الاصطناعي.
يتمتع الذكاء الاصطناعي (AI) بمستقبل رائع مع مساعدة التعلم العميق. إذا كانت هناك كمية وافرة من المعلومات لإعداد النموذج، فإن التعلم العميق ينقل نتائج مثيرة للإعجاب، لتفسير المحتوى والتعرف على الصور.
هل تشعر أن لديك وضوح في التباين بين هذه المصطلحات المختلفة؟ لقد حاولت أن أقتبس بعض الأمثلة ذات الصلة بالتطبيقات المختلفة للمصطلحات أيضًا. آمل أن يكون ذلك مفيداً وفارقاً!
إذا كنت تخطط للمضي قدماً في مجال التقنيات بشكل أكبر وتجربة معرفتك العملية في علوم البيانات أو الذكاء الاصطناعي، فعليك التسجيل في إحدى الدورات الاحترافية في سبوتو للحصول على خبرة أكبر، وذلك بفضل مهاراتهم التدريبية الاحترافية!
وفي النهاية، تعتبر الوظائف في كل مجال من هذه المجالات هي الأفضل. وبالتالي، يجب عليك الالتحاق بدورات علوم البيانات والذكاء الاصطناعي لتحسين مستقبلك 🙂
لذا، إليك روابط المواقع الإلكترونية لسهولة الوصول إليها
علوم البيانات
https://www.SPOTO.com/technology-training/data-science-certification-training
الذكاء الاصطناعي:
https://www.SPOTO.com/technology-training/artificial-intelligence-course
متى يكون من المثالي استخدام التعلم الآلي؟
ماذا تقصد بالخوارزمية؟
ما هي آلية فليبكارت في اقتراح المنتجات لنا؟
متى يكون من المثالي استخدام التعلم العميق؟
كيف يرتبط علم البيانات بالذكاء الاصطناعي والتعلم العميق والتعلم الآلي؟
ما هي الآفاق المستقبلية للتعلم العميق؟
ما الفرق بين التعلم الخاضع للإشراف والتعلم غير الخاضع للإشراف؟
شركة SPOTO هي شركة معترف بها عالميًا تقدم مجموعة واسعة من الخدمات الاحترافية المصممة لتلبية الاحتياجات المتنوعة للمؤسسات في جميع أنحاء العالم. نحن متخصصون في التدريب التقني والتجاري، وتطوير تكنولوجيا المعلومات وحلول البرمجيات، وخدمات اللغات الأجنبية، والتعلم الرقمي، وتوفير الموارد والتوظيف، والاستشارات. يتجلى التزامنا الثابت بالتميز من خلال شهادات الأيزو 9001 و27001 وCMMIDEV/3، التي تؤكد على معاييرنا الاستثنائية. وبفضل سجلنا الحافل بالنجاحات الذي يمتد لأكثر من عقدين من الزمن، فقد قدمنا خدماتنا بفعالية لأكثر من 4000 مؤسسة في جميع أنحاء العالم.