ما مفهوم علم البيانات مقابل التعلم الآلي ؟
ما هو Machine Learning ؟ وما أقسامه ؟
ما هي أدوات التعلم الآلي ؟
ما المقصود بعلم البيانات ؟
وما خطوات التحليل في علم البيانات ؟
وما أدوات علم البيانات ؟
ثريد مميز يوضح الفروقات الهامة بين علم البيانات والتعلم الآلي 🔥
ما هو Machine Learning ؟ وما أقسامه ؟
ما هي أدوات التعلم الآلي ؟
ما المقصود بعلم البيانات ؟
وما خطوات التحليل في علم البيانات ؟
وما أدوات علم البيانات ؟
ثريد مميز يوضح الفروقات الهامة بين علم البيانات والتعلم الآلي 🔥
يجب أن يكون كل محب للبيانات قد سمع بمصطلح علم البيانات والتعلم الآلي معًا وأنهم مشتركون في كليهما بالتأكيد أنت واحد منهم ، ولهذا السبب أنت هنا ولكن لا تقلق، في هذا الموضوع نوفر لك أفضل دليل لتحديد الفرق بين علم البيانات والتعلم الآلي بعبارات أبسط حتى يتمكن المبتدئ من فهم الموضوع
يعد التعلم الآلي وعلوم البيانات مجالين واسعين ، حيث يحتوي كل مجال على قدر كبير من المعرفة والخبرة يمكن فهم علم البيانات على أنه محيط شاسع يحتوي على العديد من عمليات البيانات الجوهرية يعد التعلم الآلي إحدى عمليات البيانات الرئيسية التي تشكل محيط علم البيانات ،
ما هو التعلم الآلي Machine Learning؟
الدراسة العلمية والتحليل من خلال النمذجة الإحصائية وخوارزميات الحوسبة التي تسمح للأنظمة باتخاذ قرارات مستقلة دون تدخل صريح تسمى التعلم الآلي ، هناك عمليتان رئيسيتان في التعلم الآلي - التصنيف - والانحدار - بناءً على هذه العمليات
الدراسة العلمية والتحليل من خلال النمذجة الإحصائية وخوارزميات الحوسبة التي تسمح للأنظمة باتخاذ قرارات مستقلة دون تدخل صريح تسمى التعلم الآلي ، هناك عمليتان رئيسيتان في التعلم الآلي - التصنيف - والانحدار - بناءً على هذه العمليات
، يستخدم التعلم الآلي النماذج التنبؤية التي تحسب احتمالية حدوث الأحداث بشكل عام ، يسهل التعلم الآلي على أجهزة الكمبيوتر التعلم دون توجيه تعليمات صريحة.
على سبيل المثال ، نقدم تعليمات موحدة لأجهزة الكمبيوتر لتنفيذ العمليات يمكن أن تكون هذه التعليمات بلغة برمجة عالية المستوى
على سبيل المثال ، نقدم تعليمات موحدة لأجهزة الكمبيوتر لتنفيذ العمليات يمكن أن تكون هذه التعليمات بلغة برمجة عالية المستوى
أو لغة آلة منخفضة المستوى بناءً على مجموعة التعليمات ، يوفر لك الكمبيوتر الإخراج الصحيح لذلك ، هناك تبادل مستمر للمدخلات والمخرجات ماذا لو كان بإمكانك تدريب جهازك لتزويدك بالمخرجات بناءً على جميع المدخلات التي تقدمها لها؟ بهذه الطريقة ، لن تضطر إلى الخضوع لعملية شاقة لتزويدها
بالمدخلات مرارًا وتكرارًا تسمى منهجية تدريب جهازك على البيانات التاريخية لتزويدك بالمخرجات "التعلم الآلي" البيانات هي حياة وروح خوارزميات التعلم الآلي تقوم خوارزمية التعلم الآلي بالبحث وتحديد الأنماط الجوهرية داخل البيانات أنواع خوارزميات التعلم الآلي هي كما يلي -
التعلم الخاضع للإشراف Supervised Learning
عندما يتم تغذية نموذج التعلم الآلي بالبيانات المنظمة فإننا نسميها التعلم الخاضع للإشراف بمساعدة هذا ، يكون نموذج التعلم الآلي قادرًا على تعيين أزواج المدخلات والمخرجات وتعلم الأنماط المرتبطة بها مع الوفرة في حالات أزواج المدخلات
عندما يتم تغذية نموذج التعلم الآلي بالبيانات المنظمة فإننا نسميها التعلم الخاضع للإشراف بمساعدة هذا ، يكون نموذج التعلم الآلي قادرًا على تعيين أزواج المدخلات والمخرجات وتعلم الأنماط المرتبطة بها مع الوفرة في حالات أزواج المدخلات
والمخرجات ، فإن التعلم الآلي قادر على فهم التدفقات الهائلة من المعلومات والأنماط الأساسية لذلك ، كلما زادت البيانات ، كانت النتائج أفضل بعض خوارزميات التعلم الخاضعة للإشراف هي -
Linear and Multivariate Regression
Logistic Regression
Decision Trees
Naive Bayes
Linear Discriminant Analysis
K-nearest neighbour
Artificial Neural Networks
Logistic Regression
Decision Trees
Naive Bayes
Linear Discriminant Analysis
K-nearest neighbour
Artificial Neural Networks
التعليم الغير خاضع للإشراف - Unsupervised Learning
على عكس البيانات الموجودة في حالة التعلم الخاضع للإشراف ، لا يتم تنظيم بعض البيانات ولا يوجد تخطيط مناسب لأزواج المدخلات والمخرجات في مثل هذه الحالات ، نستخدم خوارزميات التعلم غير الخاضعة للإشراف التنظيم الذاتي هو
على عكس البيانات الموجودة في حالة التعلم الخاضع للإشراف ، لا يتم تنظيم بعض البيانات ولا يوجد تخطيط مناسب لأزواج المدخلات والمخرجات في مثل هذه الحالات ، نستخدم خوارزميات التعلم غير الخاضعة للإشراف التنظيم الذاتي هو
المبدأ الأساسي في التعلم غير الخاضع للإشراف النموذج قادر على تحديد الأنماط داخل البيانات ويتعلم أزواج المدخلات والمخرجات أثناء مرحلة التدريب إنها شكل متقدم من خوارزميات التعلم الآلي ويتم البحث عنها حاليًا
بعض خوارزميات التعلم غير الخاضعة للرقابة هي -
Anomaly Detection
Clustering Analysis
Principal Component Analysis
Hierarchical Clustering
Anomaly Detection
Clustering Analysis
Principal Component Analysis
Hierarchical Clustering
التعلم المعزز Reinforcement Learning
إنه فرع أكثر حداثة وتخصصًا في التعلم الآلي في هذا النوع من التعلم ، نقوم بتدريب الوكلاء في سيناريوهات يتعين عليهم فيها الوصول إلى الهدف بناءً على المكافآت والعقوبات ، يكون الوكيل قادرًا على التنقل بنفسه إلى وجهته
إنه فرع أكثر حداثة وتخصصًا في التعلم الآلي في هذا النوع من التعلم ، نقوم بتدريب الوكلاء في سيناريوهات يتعين عليهم فيها الوصول إلى الهدف بناءً على المكافآت والعقوبات ، يكون الوكيل قادرًا على التنقل بنفسه إلى وجهته
لا يحتاج إلى تخطيط المدخلات والمخرجات ولكنه يعتمد على استكشاف البيئات والتعلم من الأخطاء السابقة تعد السيارات ذاتية القيادة والروبوتات ذاتية القيادة من أكثر تطبيقات التعلم المعزز شيوعًا هناك نوعان من خوارزميات التعلم المعزز شائعة الاستخدام -
Q-Learning
SARSA (State-Action-Reward-State-Action)
SARSA (State-Action-Reward-State-Action)
تستفيد العديد من الصناعات حول العالم من التعلم الآلي لتوليد التنبؤات وتحديد الأنماط واتخاذ قرارات مستقلة علاوة على ذلك ، تستخدم صناعات مثل الرعاية الصحية ، والخدمات المصرفية ، والتمويل ، والتصنيع ، والنقل استخدامًا مكثفًا لخوارزميات التعلم الآلي.
أدوات التعلم الآلي
بعض الأدوات والحزم الشائعة لتعلم الآلة هي -
Scikit-learn
scikit-learn هي مكتبة تعلم آلي مفتوحة المصدر مكتوبة بلغة بايثون باستخدام scikit-Learn ، يمكنك إجراء التصنيف والتجميع والانحدار .
بعض الأدوات والحزم الشائعة لتعلم الآلة هي -
Scikit-learn
scikit-learn هي مكتبة تعلم آلي مفتوحة المصدر مكتوبة بلغة بايثون باستخدام scikit-Learn ، يمكنك إجراء التصنيف والتجميع والانحدار .
Tensorflow
TensorFlow هي مكتبة رياضيات رمزية تُستخدم في العديد من تطبيقات التعلم الآلي مثل تنفيذ الشبكات العصبية يحتوي على تطبيقات متعددة مثل التعرف على الكلام وتصنيف الصور المدعوم بواسطة وحدات معالجة الرسومات (GPU) و (TPU).
TensorFlow هي مكتبة رياضيات رمزية تُستخدم في العديد من تطبيقات التعلم الآلي مثل تنفيذ الشبكات العصبية يحتوي على تطبيقات متعددة مثل التعرف على الكلام وتصنيف الصور المدعوم بواسطة وحدات معالجة الرسومات (GPU) و (TPU).
CARET
CARET هي مكتبة قائمة على لغة R تقدم مجموعة متنوعة من حلول التصنيف والانحدار للمشكلات.
CARET هي مكتبة قائمة على لغة R تقدم مجموعة متنوعة من حلول التصنيف والانحدار للمشكلات.
Mlpack
عبارة عن مكتبة تعلم آلي سريعة وديناميكية مكتوبة بلغة C ++ كما أنه يوفر ارتباطات في Python و R ويمكن تنفيذه باستخدام سطر الأوامر
عبارة عن مكتبة تعلم آلي سريعة وديناميكية مكتوبة بلغة C ++ كما أنه يوفر ارتباطات في Python و R ويمكن تنفيذه باستخدام سطر الأوامر
Shogun
هو برنامج تعليمي آلي شائع ومفتوح المصدر كما أنه مكتوب بلغة C ++ وهو يدعم لغات مختلفة مثل Python و R و Scala و C # و Ruby وما إلى ذلك بعض الخوارزميات التي يدعمها Shogun هي -
Support Vector Machines
Dimensionality Reduction
هو برنامج تعليمي آلي شائع ومفتوح المصدر كما أنه مكتوب بلغة C ++ وهو يدعم لغات مختلفة مثل Python و R و Scala و C # و Ruby وما إلى ذلك بعض الخوارزميات التي يدعمها Shogun هي -
Support Vector Machines
Dimensionality Reduction
Weka
ويكا Weka عبارة عن مجموعة تعلم آلي مكتوبة بلغة Java يقدم مجموعة واسعة من أدوات التعلم الآلي التي تسمح للمستخدمين بأداء التصنيف والتجميع والانحدار والتصور يمكن إجراء كل هذه العمليات دون كتابة سطر واحد من التعليمات البرمجية حيث تقدم Weka واجهة مستخدم رسومية تفاعلية لمستخدميها
ويكا Weka عبارة عن مجموعة تعلم آلي مكتوبة بلغة Java يقدم مجموعة واسعة من أدوات التعلم الآلي التي تسمح للمستخدمين بأداء التصنيف والتجميع والانحدار والتصور يمكن إجراء كل هذه العمليات دون كتابة سطر واحد من التعليمات البرمجية حيث تقدم Weka واجهة مستخدم رسومية تفاعلية لمستخدميها
ما هو علم البيانات؟
أدى الارتفاع في كمية البيانات إلى إنشاء نظام جديد يسمى علم البيانات أصبحت البيانات وقودًا ضروريًا للصناعات ، مما أحدث ثورة الصناعات الرابعة تُوِّج علم البيانات باعتباره أكثر الوظائف المرغوبة في هذا القرن قادنا كل النمو والتطور في مجال علوم الكمبيوتر
أدى الارتفاع في كمية البيانات إلى إنشاء نظام جديد يسمى علم البيانات أصبحت البيانات وقودًا ضروريًا للصناعات ، مما أحدث ثورة الصناعات الرابعة تُوِّج علم البيانات باعتباره أكثر الوظائف المرغوبة في هذا القرن قادنا كل النمو والتطور في مجال علوم الكمبيوتر
إنه مصطلح شامل شامل يتضمن جميع عمليات البيانات الأساسية والنماذج الإحصائية وكذلك التحليل الرياضي أدى الانفجار الهائل والزيادة الهائلة في البيانات إلى خلق فرصة للشركات للاستفادة منها باستخدام هذه البيانات ،
تستطيع الصناعات اتخاذ قرارات دقيقة وتنفيذ استراتيجيات عمل مفيدة البيانات في كل مكان حولنا كل يوم ، تولد هواتفنا المحمولة وأدواتنا وأجهزة الاستشعار المزيد بايت من البيانات لقد أصبح مصدرًا للطاقة يتم استخدامه في كل قطاع من قطاعات مجتمعنا.
يجب أن يكون عالم البيانات ماهرًا في مختلف المجالات الأساسية مثل الإحصاء والرياضيات وبرمجة الكمبيوتر لكي تكون بارعًا في علوم البيانات يجب أن تكون قادرًا على فهم الاتجاهات والأنماط المختلفة في البيانات باستخدام الإحصاء يشكل Data Science منحنى تعليميًا حادًا للمبتدئين ومن أجل إتقانه
، يجب أن يكون لديك الكفاءة الفردية في المجالات الأساسية الخاصة به مطلوب أيضًا من عالم البيانات أن يكون لديه تنوع في البيانات المنظمة وغير المهيكلة على حد سواء.
هناك العديد من الخطوات المتضمنة في علم البيانات هذه الخطوات هي استخراج البيانات ومعالجة البيانات وتصو البيانات وتنفيذ النماذج التنبؤية وتحسينها للحصول على أداء ودقة أفضل نعلم جميعًا أنه مع ظهورعلم البيانات تبحث الصناعات عن علماء بيانات أكفاء يمكنهم اتخاذ قرارات مهمة لتحسين أدائهم
فيما يلي الخطوات المتبعة في عمليات البيانات -
جمع البيانات Gathering Data
يعد استرجاع البيانات واستخراجها أساسي في عملية البيانات يجب أن يكون عالم البيانات قادرًا على التعامل مع جميع أنواع البيانات مثل البيانات المنظمة وغير المنظمة ومعرفة استعلامات قاعدة البيانات مثل SQL-NoSQL
جمع البيانات Gathering Data
يعد استرجاع البيانات واستخراجها أساسي في عملية البيانات يجب أن يكون عالم البيانات قادرًا على التعامل مع جميع أنواع البيانات مثل البيانات المنظمة وغير المنظمة ومعرفة استعلامات قاعدة البيانات مثل SQL-NoSQL
معالجة البيانات Data Preprocessing
يعد تنظيف البيانات وتحويلها الخطوة الثانية في عملية علم البيانات في هذه العملية ، نقوم أيضًا باستبدال القيم المفقودة التي قد تكون مضمنة في مجموعة البيانات الخاصة بنا هذه هي الخطوة الأكثر أهمية لأنها تنظم البيانات وتجعلها مفيدة لمزيد من التحليل
يعد تنظيف البيانات وتحويلها الخطوة الثانية في عملية علم البيانات في هذه العملية ، نقوم أيضًا باستبدال القيم المفقودة التي قد تكون مضمنة في مجموعة البيانات الخاصة بنا هذه هي الخطوة الأكثر أهمية لأنها تنظم البيانات وتجعلها مفيدة لمزيد من التحليل
توليد التوقعات Generating Predictions
في الخطوة التالية ، نقوم بإنشاء تنبؤات باستخدام خوارزميات مختلفة للتعلم الآلي لهذا ، نستخدم العديد من المتنبئين والمصنفات نحن نستخدم مصفوفات واسعة من خوارزميات التعلم الآلي لإنشاء تنبؤات وإجراء تصنيفات على البيانات نتوقع الأحداث المستقبلية
في الخطوة التالية ، نقوم بإنشاء تنبؤات باستخدام خوارزميات مختلفة للتعلم الآلي لهذا ، نستخدم العديد من المتنبئين والمصنفات نحن نستخدم مصفوفات واسعة من خوارزميات التعلم الآلي لإنشاء تنبؤات وإجراء تصنيفات على البيانات نتوقع الأحداث المستقبلية
تحسين النماذج Optimizing Models
في الخطوة الأخيرة ، نقوم بتحسين خوارزمية التعلم الآلي وتحسين أدائها من خلال العديد من التجارب يتيح ذلك لنموذج التعلم الآلي تحسين أدائه وإعطائنا نتائج دقيقة .
في الخطوة الأخيرة ، نقوم بتحسين خوارزمية التعلم الآلي وتحسين أدائها من خلال العديد من التجارب يتيح ذلك لنموذج التعلم الآلي تحسين أدائه وإعطائنا نتائج دقيقة .
بعض الأدوات المهمة المستخدمة في علم البيانات هي -
Python
بايثون لغة البرمجة الأكثر صداقة للمبتدئين ولطلاب علوم البيانات كما أنها تستخدم لتطوير التطبيقات مما يجعلها لغة برمجة مستخدمة على نطاق واسع كما أنه مدعوم من قبل عدد كبير من المكتبات التي تسمح بعمليات علم البيانات المختلفة
Python
بايثون لغة البرمجة الأكثر صداقة للمبتدئين ولطلاب علوم البيانات كما أنها تستخدم لتطوير التطبيقات مما يجعلها لغة برمجة مستخدمة على نطاق واسع كما أنه مدعوم من قبل عدد كبير من المكتبات التي تسمح بعمليات علم البيانات المختلفة
لغة R
هي لغة نمذجة إحصائية وهي أيضًا مفتوحة المصدر باستخدام R ، يمكنك تصور وتحليل البيانات.
هي لغة نمذجة إحصائية وهي أيضًا مفتوحة المصدر باستخدام R ، يمكنك تصور وتحليل البيانات.
SAS
يتم اختصار SAS لنظام التحليل الإحصائي تم تطوير هذه الأداة البرمجية بواسطة معهد SAS لتسهيل العمليات الإحصائية المختلفة على عكس الأداتين المذكورتين أعلاه ، فإن SAS هي مصدر مغلق ومع ذلك ، فهي مفضلة على نطاق واسع من قبل الشركات الكبيرة نظرًا لميزاتها المستقرة وموثوقيتها الواسعة
يتم اختصار SAS لنظام التحليل الإحصائي تم تطوير هذه الأداة البرمجية بواسطة معهد SAS لتسهيل العمليات الإحصائية المختلفة على عكس الأداتين المذكورتين أعلاه ، فإن SAS هي مصدر مغلق ومع ذلك ، فهي مفضلة على نطاق واسع من قبل الشركات الكبيرة نظرًا لميزاتها المستقرة وموثوقيتها الواسعة
اباتشي سبارك Apache Spark
هي أداة قوية لعمليات البيانات الضخمة يستخدم Spark لمعالجة البيانات على نطاق واسع وتحليلها Spark قادر أيضًا على معالجة البيانات في الوقت الفعلي في التدفقات ، وهو ما يتناقض مع الدُفعات التي تمت معالجتها بواسطة Hadoop.
هي أداة قوية لعمليات البيانات الضخمة يستخدم Spark لمعالجة البيانات على نطاق واسع وتحليلها Spark قادر أيضًا على معالجة البيانات في الوقت الفعلي في التدفقات ، وهو ما يتناقض مع الدُفعات التي تمت معالجتها بواسطة Hadoop.
D3.js
باستخدام D3.js ، يمكنك إنشاء تصورات تفاعلية للمستخدمين تمت كتابته بلغة JavaScript وهي مكتبة قوية لتضمين الرسوم البيانية في تطبيقات الواجهة الأمامية.
باستخدام D3.js ، يمكنك إنشاء تصورات تفاعلية للمستخدمين تمت كتابته بلغة JavaScript وهي مكتبة قوية لتضمين الرسوم البيانية في تطبيقات الواجهة الأمامية.
التعلم الآلي مقابل علوم البيانات
علم البيانات والتعلم الآلي هما المصطلحان اللذان يشتركان في الكثير من أوجه التشابه يستخدم عالم البيانات التعلم الآلي للتنبؤ بالأحداث المستقبلية ومع ذلك هناك إجراءات مهمة أخرى تشارك أيضًا في مجال علوم البيانات إجراءات مثل المعالجة المسبقة للبيانات
علم البيانات والتعلم الآلي هما المصطلحان اللذان يشتركان في الكثير من أوجه التشابه يستخدم عالم البيانات التعلم الآلي للتنبؤ بالأحداث المستقبلية ومع ذلك هناك إجراءات مهمة أخرى تشارك أيضًا في مجال علوم البيانات إجراءات مثل المعالجة المسبقة للبيانات
، وتصور البيانات ، وتحويل البيانات ، وتنظيف البيانات ، وتحليل البيانات ، وما إلى ذلك يعد التعلم الآلي أحد المراحل النهائية للخطوات المتضمنة في علم البيانات.
يستفيد عالم البيانات إلى أقصى حد من خوارزميات التعلم الآلي الخاضعة للإشراف للمشاركة في التحليل التنبؤي ومع ذلك ، فإن التعلم الآلي في حد ذاته مجال واسع وهو يتألف من مجالات فرعية مهمة أخرى مثل التعلم غير الخاضع للإشراف ، والتعلم المعزز
أحد الأسباب الرئيسية هي الصناعة التي يعمل فيها عالم البيانات بالنسبة للشركات ، يعد اتخاذ القرار المطلب الرئيسي لعلماء البيانات لتقديمه لهذا ، يقومون بتحليل البيانات وتطوير التنبؤات في الغالب من خلال التعلم الخاضع للإشراف قد تتضمن بعض الحالات استخدام التعلم غير الخاضع للإشراف
ولكنها في الغالب محدودة علاوة على ذلك ، للعمل على خوارزميات التعلم الآلي المتقدمة مثل التعلم المعزز ، تقوم الصناعات بتوظيف باحثين / مهندسين في الذكاء الاصطناعي.
في هذا الموضوع التعليمي للتعلم الآلي مقابل علم البيانات ، رأينا أن التعلم الآلي هو أداة يستخدمها علماء البيانات لتنفيذ تنبؤات قوية يعد التعلم الآلي موضوعًا واسعًا ويتطلب التخصص في حد ذات استعرضنا أيضًا بعض المكتبات وأدوات التعلم الآلي الشائعة وأنواعها المختلفة
آمل أن تساعد هذه المقارنة بين التعلم الآلي وعلم البيانات في الحصول على فهم واضح لكلتا التقنيتين.
المصدر
data-flair.training
المصدر
data-flair.training
جاري تحميل الاقتراحات...