التعلم الآلي مقابل تحليلات البيانات: مقارنة موجزة

يُطلق على البيانات أيضًا اسم "النفط" الجديد لهذا القرن. تعتبر بيانات المعنى ثمينة لعمل الأعمال في القرن الحادي والعشرين كما كان النفط الخام في بداية القرن العشرين . بقدر ما أصبح النفط جزءًا أساسيًا من الحضارة الإنسانية ، فقد أثبتت البيانات أيضًا أنها أصبحت واحدة. تكتسب الأنشطة المتعلقة بجمعها ومعالجتها وعرضها أهمية متزايدة.

نظرًا لأن الشركات أصبحت تعتمد بشكل متزايد على البيانات ، فقد تطورت تقنيات جديدة للتعامل مع البيانات المذكورة أعلاه. علم البيانات ، تحليلات البيانات ، التعلم الآلي ، هندسة البيانات وغيرها هي بعض مجالات الدراسة. يقوم هؤلاء بتدريب الفرد على تقنيات معالجة البيانات المحددة لدور محدد في عملية معالجة البيانات.

التعلم الآلي وتحليلات البيانات هما مجالان مرتبطان ولكنهما مختلفان ، وقبل استكشاف السؤال -التعلم الآلي مقابل تحليلات البيانات ، من الضروري فهم المصطلحات الأساسية.

قم بالتسجيل في دورة التعلم الآلي من أفضل الجامعات في العالم. احصل على درجة الماجستير أو برنامج PGP التنفيذي أو برامج الشهادات المتقدمة لتسريع مسار حياتك المهنية.

تحليلات البيانات - ما هي؟

بالاستنتاج بالاسم ، قد يعتقد المرء أن تحليلات البيانات يجب أن تكون مرتبطة بفعل "تحليل" البيانات ، وسيكون صحيحًا. تحليلات البيانات هي "تحليل" البيانات ، لكن التحليل مصطلح واسع جدًا ، لذلك دعونا نحصل بإيجاز على نظرة عامة حول ما يتضمنه هذا "التحليل" وكيف يعمل.

• جمع البيانات - يتم جمع مجموعة من الأرقام والمعلمات المرتبطة بها. لا تغطي تحليلات البيانات جمع البيانات الفعلية ولكنها تتوافق مع البيانات التي تم جمعها من مصادر مختلفة. على سبيل المثال ، أجرت أربع شركات دراسة استقصائية مماثلة في 4 مناطق مختلفة ؛ تجمع تحليلات البيانات جميع مجموعات البيانات الأربعة المتشابهة في ملف واحد في قاعدة البيانات للمعالجة.
• معالجة البيانات - معالجة البيانات هي كيفية استخراج البيانات المتعلقة بمعلمات محددة معينة من ملف قاعدة البيانات الأولية. يتم إجراء هذا الاستخراج عن طريق استخدام وظائف معينة مضمنة في برنامج معالجة البيانات أو عن طريق تشغيل برنامج نصي (برنامج) على إدخالات البيانات. على سبيل المثال ، إذا أراد المرء العثور على عمر الأشخاص الذين شاركوا في الاستطلاعات الأربعة ، فسيقوم بمعالجة البيانات فقط على معايير العمر.
• تنظيف البيانات - تتمثل الخطوة التالية في مسح تكرار الإدخالات أو الأخطاء أو البيانات غير الكاملة من "تجمع البيانات" المتعلق بهذه المعلمات. لتحقيق هذه الحدود المعينة ، توجد معايير وتنسيقات في النظام. على سبيل المثال ، يجب أن يكون الحد الأدنى لسن المسح السابق لمقدم الطلب إيجابيًا وأقل من 120 ؛ ستزيل الخوارزمية أي إدخال أو إدخال سلبي يتجاوز 120.
• تطبيق الأساليب الإحصائية والنمذجة - حساب KSI (المؤشرات الإحصائية الرئيسية) للبيانات ، ونمذجة بعض الرسوم البيانية والمخططات والجداول وما إلى ذلك ، والاتصالات المرئية وغيرها. على سبيل المثال ، بالنسبة للمسح أعلاه ، متوسط ​​عمر المستجيبين في المسح للمنطقة ، يمكن تصوير 1،2،3،4 في شكل مخطط.

الانتقال إلى النصف الآخر من السؤال ، التعلم الآلي مقابل تحليلات البيانات.

تحقق من شهادة upGrad المتقدمة في DevOps

التعلم الآلي - ما هو؟

مرة أخرى ، كما يتضح من الاسم ، فإنه ينطوي على كيفية تعلم الآلة من تلقاء نفسها. المشكلة هي أن الآلات ليست حساسة مثل البشر. وبالتالي ، يتضمن التعلم الآلي الخوارزميات أو الرموز التي من شأنها تعديل نفسها وفقًا للتعليقات المطلوبة والمدخلات / البيانات المستلمة.

أحد الأمثلة على التعلم الآلي في الاستخدام اليومي هو عملاء البريد الإلكتروني ، الذين يصنفون بعض رسائل البريد الإلكتروني المستلمة على أنها "بريد عشوائي". هنا ، الإدخال هو محتوى البريد الإلكتروني. للتغذية المرتدة ، قد تقوم الخوارزمية بمسح المستند ضوئيًا بحثًا عن معلمات معينة مثل "البيع" و "العرض" وما إلى ذلك ، ودمجها مع المعلومات الخاصة بما إذا كان المرسل موجودًا في قائمة جهات اتصال المستلم. هناك عوامل أخرى مثل أن يكون البريد نسخة طبق الأصل (نسخة طبق الأصل) أو نسخة مخفية الوجهة للعديد من الأشخاص قد يقرر أن التعليقات على أنها "بريد عشوائي" أو "ليست بريدًا عشوائيًا". بمرور الوقت ، قد تتضمن الخوارزمية مزيدًا من الكلمات للبحث عنها في قاعدة بياناتها عن طريق تحليل رسائل البريد الإلكتروني الخاصة بالمتلقي والتي تم تحديدها يدويًا على أنها "بريد عشوائي" ونقل رسائل البريد الإلكتروني من "مرسلي البريد العشوائي" المتكرر إلى "سلة المهملات" مباشرةً.

تتوفر عدة نماذج لتنفيذ التعلم الآلي ، مع نماذج جديدة يتم اختبارها وإصدارها كل عام. يتعلق جزء منه بالتطورات السريعة في أنواع أجهزة المعدات وعمليات الرقمنة. بعض الموديلات المشهورة هي -

• الشبكات العصبية الاصطناعية - مجموعة من برامج التعلم الآلي المختلفة التي تتفاعل مع بعضها البعض.
• نموذج شجرة القرار - تقدم منطقي للمهام. مع عدة فروع للنتائج لعدة مدخلات مختلفة أو شروط منطقية.
• تحليل الانحدار - تطوير علاقة بين المدخلات والمخرجات وتصميم المخرجات لتتناسب مع متوسطاتها.

تعد قدرة البرنامج / الخوارزمية على تطبيق معرفته المكتسبة مفيدة جدًا للصناعة. بعض تطبيقاته عبارة عن مربعات دردشة آلية على مواقع الويب ، وأتمتة المهام الروتينية للمستخدم ، والتنبؤ بناءً على البيانات ، وفحص الإيصالات ، وإثبات النظرية ، وتحسين العملية بناءً على التعليقات.

الآن بعد أن أصبح كلا المصطلحين واضحين ، مقارنة بينهما.

أفضل دورات التعلم الآلي ودورات الذكاء الاصطناعي عبر الإنترنت

التعلم الآلي مقابل تحليلات البيانات

يتم إجراء مقارنة سريعة بين التعلم الآلي مقابل تحليلات البيانات على المعلمات التالية -

• التعديل في الخوارزمية / البرنامج

لأي تعديل في خوارزمية تحليلات البيانات ، يجب إدخال التغييرات يدويًا .بينما بالنسبة للتعلم الآلي ، يتم إجراء التغييرات بواسطة الخوارزمية دون أي تدخل خارجي.

• التعامل مع البيانات الخام

الشيء الوحيد الذي تقوم به تحليلات البيانات بشكل أفضل هو معالجة البيانات. جميع أنواع معالجة البيانات ممكنة - يمكنها تقليم البيانات عن طريق إزالة مجموعات البيانات الخاطئة والمتكررة والفارغة وترتيبها في جدول أنيق ورسوم بيانية وما إلى ذلك. علاوة على ذلك - يمكن تصفية البيانات بواسطة معلمة أو متغير معين. يمكن أن تجعل بعض المتغيرات مرتبطة ببعضها البعض. يمكن أيضًا الحصول على الوظائف الإحصائية مثل - المتوسطات المتحركة ، والانحراف ، والوسيط ، والأوضاع ، وما إلى ذلك ، من البيانات.

من ناحية أخرى ، لا يمكن للتعلم الآلي التعامل مع البيانات الخام. من المنطقي ، لأن تحليلات البيانات كانت موجودة لفترة أطول بكثير من التعلم الآلي ، لذلك بدلاً من تصميم خوارزميات تحليلات البيانات في التعلم الآلي ، يمكن للمرء استخدام أداة تحليل البيانات بشكل منفصل. ومع ذلك ، توفر العديد من البرامج وظائف كلاهما في حزمة واحدة.

• تعليق

لا يوجد مفهوم "التغذية الراجعة" في تحليل البيانات ؛ يعمل بشكل أو بآخر على "أساس المدخلات والمخرجات. يقوم المرء بإدخال المدخلات (البيانات) ، ويختار معدلاً مناسبًا (وظيفة) ويحصل على الإخراج المناسب (نتيجة). لا يوجد تعديل في المعدل (الوظيفة) بناء على النتيجة.

من ناحية أخرى ، يتبع التعلم الآلي نفس الروتين. بعد إنشاء المخرجات ، يمكن للخوارزمية إجراء تغييرات من خلال تحليل العلاقة بين المدخلات وتفاعلات المستخدم.

• التنبؤ

لا يمكن لتحليلات البيانات إجراء تنبؤات بناءً على مجموعة بيانات. قد يقوم بنمذجة البيانات التي تنشئ ارتباطات مختلفة بين المتغيرات وتمثلها ولكن لا يمكن تقدير المجموعة التالية من المتغيرات بناءً على الاتجاهات في عدد من مجموعة المتغيرات السابقة.

من ناحية أخرى ، يمكن للتعلم الآلي القيام بذلك دون عناء. كل ما تحتاجه هو مجموعة كبيرة بما يكفي من مجموعات البيانات السابقة لتحليلها. يجد التعلم الآلي تطبيقًا في تحليلات البيانات لهذا الغرض المحدد فقط.

مهارات التعلم الآلي عند الطلب

• التطبيقات

تحليلات البيانات لها غرض محدد للغاية - لجمع البيانات وتنظيفها ومعالجتها ونمذجتها.

على هذا النحو ، لديها تطبيقات محدودة نسبيا. تتضمن بعض التطبيقات توفير معلومات للمساعدة في اتخاذ القرار في الإدارة ، والعمل كدليل على الرأي ، وتقديم الحقائق للجمهور ، وتجميع البيانات المالية وغيرها.

من ناحية أخرى ، فإن قدرة الآلة على التكيف دون أي مساعدة خارجية لها قابلية تطبيق هائلة. التعلم الآلي قابل للتطبيق في أي مجال حيث توجد حاجة إلى "تخصيص" العملية وفقًا للفرد أو إلغاء العمليات اليدوية التي تفضل العمليات الآلية. أحد الأمثلة على استخدامه هو في تحليلات البيانات نفسها.

ومع ذلك ، يعد التعلم الآلي مجالًا جديدًا للدراسة نسبيًا. على هذا النحو ، هناك الكثير مما يتعين القيام به من حيث الابتكار وإمكانية تطبيق تقنيات التعلم الآلي وقابليتها للتسويق. لذلك ، بالنسبة لمهمة مشتركة ، فإن الصناعة منحازة لتحليلات البيانات أكثر من التعلم الآلي.

مدونات AI و ML الشعبية ودورات مجانية

• أمثلة على بدلات البرمجيات

في بعض الأحيان ، يحتوي البرنامج على كل من أدوات تحليل البيانات وأدوات التعلم الآلي لتسهيل معالجة البيانات. ومع ذلك ، نظرًا للنطاق الكبير للتعلم الآلي ، تتوفر العديد من الأجنحة لعدة أغراض.

لتحليلات البيانات ، تتوفر مجموعة من مجموعات البرامج ، بما في ذلك Microsoft Excel و Apache Open Office Spreadsheets و Julia و ROOT و PAW و Orange و KNIME و MATLAB ELKI و Google Sheets والمزيد.

هناك العديد من مجموعات البرامج للتعلم الآلي ، وأكثرها شيوعًا - Amazon Machine Learning Kit و Azure Machine Learning و Google Prediction API و MATLAB و RCASE و IBM Watson Studio و KNIME ، على سبيل المثال لا الحصر.

بعد دراسة موجزة للإجابة على سؤالالتعلم الآلي مقابل تحليلات البيانات ، المكتوبة أعلاه ، يمكن للمرء أن يلاحظ بسهولة أن التعلم الآلي هو أداة أكثر فاعلية وأداة مرنة مع تطبيقات متنوعة.ومع ذلك ، يمكن للمرء أيضًا أن يستنتج أن كلاهما له دور محدد في صناعة الأعمال. هناك بعض الوظائف ، مثل معالجة البيانات الأولية ، التي يمكن أن تؤديها فقط تحليلات البيانات ، ومن ثم هناك وظيفة معينة مثل التنبؤ لا يمكن أن يؤديها إلا التعلم الآلي.

لذلك ، كل واحد له أهميته وتطبيقاته ، وعلى الرغم من أن أحدهما قد يعمل أحيانًا بشكل أفضل من الآخر لمهمة معينة ، إلا أن الصناعات بحاجة ماسة لكليهما.

في upGrad ، الشهادة المتقدمة في التعلم الآلي والتعلم العميق ، المقدمة بالتعاون مع IIIT-B ، هي دورة مدتها 8 أشهر يدرسها خبراء الصناعة لإعطائك فكرة واقعية عن كيفية عمل التعلم العميق والتعلم الآلي. في هذه الدورة ، ستحصل على فرصة لتعلم مفاهيم مهمة حول التعلم الآلي والتعلم العميق ورؤية الكمبيوتر والسحابة والشبكات العصبية والمزيد.

تحقق من صفحة الدورة التدريبية وسجّل نفسك قريبًا!

استعد لمهنة المستقبل

تقدم بطلب للحصول على درجة الماجستير في التعلم الآلي