در مورد تفاوت یادگیری ماشین machine learning یا به اختصار ml و داده کاوری data mining یا dm باید گفت که در دنیای داده محور امروزی، اصطلاحات یادگیری ماشین و داده کاوی اغلب به جای یکدیگر استفاده می شوند که منجر به سردرگمی در مورد تفاوت های آنها می شود. هم ماشین لرنینگ و هم دیتاساینتیست اجزای حیاتی اکوسیستم هوش مصنوعی هستند، اما در اهداف، تکنیک ها و کاربردهایشان متفاوت هستند همچنین این تفاوت در الگوریتم های یادگیری ماشین ویادگیری عمیق موجود است که در اینجا بررسی شده است. در این مقاله، تفاوت این دو تخصص و نقش های مربوط به آنها در دنیای مدرن را بررسی خواهیم کرد. هر دو شامل استفاده از تکنیک های آماری و محاسباتی برای تجزیه و تحلیل و درک داده ها هستند. با این حال، اهداف و تمرکز آنها از چندین جهت متفاوت است.
چرا این سوال مهم است؟
همه روزه، بخش کوچکی از جهان ما به راه حل های دیجیتال برای انجام وظایف و حل مشکلات متوسل می شود. جهان دیجیتال به اندازه کافی بزرگ است که هر دو داده کاوی و یادگیری ماشینی بتوانند در آن رشد کنند. استفاده بیشتر از داده های بزرگ به معنای بقای داده کاوی است. و تمرکز برای ساخت دستگاه های هوشمند، به معنی رشد رویکرد و تقاضای بیشتر برای یادگیری ماشینی است. اکنون این سوال پیش می آید این است که کدام یک از این دو فرآیند بیشترین پتانسیل رشد را دارد؟
جواب قطعی برای این سوال وجود ندارد، اما می توانیم حدس خوبی برای آن بزنیم. افزایش علاقه به هوش مصنوعی و دستگاه های هوشمند و ادامه رشد استفاده از دستگاه های تلفن همراه، نشان دهنده فرصت های خوبی برای یادگیری ماشینی است. بین دو فرآیند، یادگیری ماشینی می تواند بهترین فرصت ها را ارائه دهد.
این بدان معنا نیست که کارآفرینی در حوزه داده کاوی اشتباه باشد. طبق گزارش فوربز، حجم داده‌های جمع‌آوری شده در جهان دیجیتال از حدود ۴.۴ زتابایت در سال ۲۰۱۹ به حدود ۴۴ زتابایت یا ۴۴ تریلیون گیگابایت داده رشد خواهد کرد.
چرا افراد این دو مفهوم را با یکدیگر اشتباه می‌گیرند؟
همانطور که مشاهده می‌کنید، شباهت‌هایی بین این دو مفهوم وجود دارد:
- شباهت زیادی درمهارت هایی که در فرصت های شغلی ذکر می شود دارند
- در یکسری از شرکت ها تفاوت چشم گیری بین این دو حرفه نیست.
- هر دو فرآیند تحلیل داده هستند.
- هر دو برای تشخیص الگو مؤثر هستند.
- هر دو برای یادگیری از داده ها به منظور بهبود تصمیم گیری هستند.
- هر دو برای دقت بیشتر نیاز به حجم بزرگی از داده ها دارند.
در واقع، یادگیری ماشین ممکن است از برخی از تکنیک‌های استخراج داده برای ساخت مدل‌ها و یافتن الگوها استفاده کند، تا بتواند پیش‌بینی بهتری ارائه دهد. همچنین، در برخی موارد، استخراج داده ممکن است از تکنیک‌های یادگیری ماشین برای تولید تحلیل دقیق‌تر استفاده کند.
با وجود شباهت‌هایی بین دو مفهوم، استخراج داده و یادگیری ماشین در اصل ممکن است هر دو در مورد یادگیری از داده‌ها و تصمیم‌گیری بهتر باشند. با این حال، روشی که هر یک از این مفاهیم برای این منظور استفاده می‌کند متفاوت است.
در ادامه به بررسی تعریف مختصری از این دو مفهوم پرداخته و سپس تفاوت آنها را بررسی میکنیم.
علم داده چیست؟
علم داده یک حوزه چند رشته ای است که از تکنیک ها و الگوریتم های مختلف برای استخراج تحلیل از مجموعه داده های پیچیده استفاده می کند. این شامل فرآیند جمع آوری داده ها، تمیز کردن، یکپارچه سازی، تجزیه و تحلیل، تجسم و تفسیر است. علم داده ترکیبی از ریاضیات، آمار، برنامه نویسی و تخصص حوزه است. یک دانشمند داده مسئول کشف الگوها، شناسایی روندها و توسعه مدل هایی برای تصمیم گیری آگاهانه است.
فرآیند علم داده شامل چندین مرحله است:
جمع‌آوری داده‌ها:
اولین گام در فرآیند علم داده، جمع‌آوری داده‌ها از منابع مختلف مانند پایگاه‌های داده، APIها و وب‌سایت است.
پاکسازی داده ها
پس از جمع‌آوری داده‌ها، باید پاکسازی و پردازش شوند تا اطمینان حاصل شود که دقیق و سازگار هستند.
تجزیه و تحلیل داده ها
مرحله بعدی تجزیه و تحلیل داده ها با استفاده از روش های آماری و محاسباتی برای شناسایی الگوها و روابط است.
مصور سازی داده ها
هنگامی که داده ها تجزیه و تحلیل شدند، باید به گونه ای ارائه شوند که درک آن آسان باشد. اینجاست که تجسم داده ها وارد می شود.
انتقال نتیجه تحلیل داده ها
گام نهایی این است که بینش های به دست آمده از داده ها را به طریقی واضح و مختصر به ذینفعان منتقل کنید.
هدف اصلی علم داده استخراج الگو عملی از داده ها برای حل مشکلات دنیای واقعی است. علم داده در حوزه های مختلفی مانند مراقبت های بهداشتی، مالی، بازاریابی و بسیاری موارد دیگر استفاده می شود.
یادگیری ماشین چیست؟
ماشین لرنینگ زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی است که از الگوریتم‌هایی برای یادگیری از داده‌ها و پیش‌بینی یا تصمیم‌گیری بدون برنامه نویسی مستقیم استفاده می‌کند. هدف یادگیری ماشین توسعه الگوریتم هایی است که بتوانند از داده ها یاد بگیرند و عملکرد آنها را در طول زمان بهبود بخشند.
یادگیری ماشین در حوزه های مختلفی مانند پردازش تصویر، پردازش زبان طبیعی و روباتیک استفاده می شود کاربرد هایی همچون تشخیص تقلب، سیستم‌های توصیه و نگهداری پیش‌بینی‌کننده استفاده شوند.
الگوریتم‌های یادگیری ماشین در طیف گسترده‌ای از برنامه‌ها از جمله تشخیص تصویر، پردازش زبان طبیعی، تشخیص تقلب و توصیه‌های شخصی‌سازی شده استفاده می‌شوند.
تفاوت های دیتاماینینگ و ماشین لرنینگ
پس از یک مقدمه کوتاه که متوجه شدیم علم داده و دادکاوی و ماشین لرنینگ چی هستن ، میرسیم به تفاوت های داده کاوری و ماشین لرنینگ
تاریخچه شکل گیری
دیتا ماینینگ دو دهه قبل از ماشین لرنینگ به وجود آمد که در ابتدا به نام کشف دانش در پایگاه داده ها (KDD) شناخته می‌شد. در برخی مناطق، دیتا ماینینگ هنوز هم به نام KDD شناخته می‌شود. دیتا ماینینگ از دهه ۱۹۳۰ شروع شده و ماشین لرنینگ در دهه ۱۹۵۰ به وجود آمد.
هدف شکل گیری
دیتا ماینینگ برای استخراج قوانین از مقدار بزرگی از داده‌ها طراحی شده است، در حالی که ماشین لرنینگ به یک کامپیوتر یاد می‌دهد که چگونه به یادگیری و درک پارامترهای داده شده بپردازد. به عبارت دیگر، دیتا ماینینگ یک روش برای تحقیق و تعیین یک نتیجه خاص بر اساس مجموعه داده‌های جمع آوری شده است. از سوی دیگر، ماشین لرنینگ یک سیستم را برای انجام وظایف پیچیده آموزش می‌دهد و از داده‌های جمع آوری شده و تجربیات برای بهبود عملکرد آن استفاده می‌کند
کاربرد
داده کاوی بر روی منابع بزرگ داده (به عنوان مثال بزرگ داده Big Data) وابسته است که سپس برای پیش‌بینی‌ها برای کسب‌وکارها و سایر سازمان‌ها استفاده می‌شود. از طرف دیگر، یادگیری ماشین با الگوریتم‌ها کار می‌کند و از داده‌های خام استفاده نمی‌کند.
نیاز به عامل انسانی
این تفاوت نسبتاً مهمی است. داده کاوی بر این اساس است که انسان دخالت داشته باشد و در نهایت برای استفاده توسط افراد ایجاد شده است. در حالی که وجود یادگیری ماشین به این دلیل است که میتواند خودش را یاد بدهد و به فاکتورها و تجربیات دریافت شده برای خودش یاد بدهد و به این ترتیب هوشمندتر شود. بدون اینکه شخصی با آن کار کند و با آن تعامل داشته باشد، داده کاوی به هیچ عنوان کار نخواهد کرد. اما در یادگیری ماشین تمامی مراحل برای آموزش خودکار است و به کمک انسان نیازی ندارد. بعد از اجرای الگوریتم‌های اولیه، تنها باید آن را رها کرد و فرایندی شبیه “تنظیم و فراموش کردن” انجام داد. در داده کاوی، انسان به عنوان مدیریت‌کننده با آن کار می‌کند، اما در یادگیری ماشین سیستم به صورت خودکار مدیریت می‌شود.
چگونگی رابطه آنها با یکدیگر
داده کاوی یک فرآیند است که دو عنصر پایه را شامل می‌شود: پایگاه داده و یادگیری ماشین. پایگاه داده تکنیک‌های مدیریت داده‌ها را فراهم می‌کند، در حالی که یادگیری ماشین تکنیک‌های تجزیه و تحلیل داده‌ها را فراهم می‌آورد. بنابراین، در حالی که داده کاوی به یادگیری ماشین نیاز دارد، یادگیری ماشین به داده کاوی نیازی ندارد. اگرچه، در برخی موارد، اطلاعاتی که از داده کاوی جمع‌آوری و پردازش شده‌اند، برای کمک به یادگیری ماشین استفاده می‌شوند، اما مجدداً این یک ضرورت نیست، بلکه یک راحتی است که مفید است.
مهارت های سخت
برنامه نویسی
برنامه نویسی یک مهارت بسیار مهم برای یادگیری ماشین و داده کاوی است، زیرا متخصصان باید در زبان هایی مانند Python، R و SQL و… مهارت داشته باشند.
آمار
یادگیری ماشین و داده کاوی نیاز به درک کاملی از مفاهیم آماری، از جمله نظریه احتمال، آزمون فرضیه، تحلیل رگرسیون و خوشه بندی دارد.
مدیریت داده ها
هر دو زمینه به تخصص در مدیریت داده ها، از جمله تمیز کردن داده ها، پیش پردازش داده ها و تبدیل داده ها نیاز دارند.
تکنیک‌های یادگیری ماشین و داده‌کاوی
متخصصان در هر دو زمینه باید با طیف وسیعی از تکنیک‌های یادگیری ماشین و داده‌کاوی، از جمله طبقه‌بندی، رگرسیون، خوشه‌بندی، استخراج قوانین انجمنی و تشخیص ناهنجاری آشنا باشند.
قابلیت رشد و تطبیق پذیری
یکی از تفاوت‌های آسان این است که داده کاوی نمی‌تواند یاد بگیرد یا تطبیق پیدا کند، در حالی که در یادگیری ماشین همین امر هدف اصلی است. داده کاوی با قوانین تعیین شده پیش می‌رود و ایستاست، در حالی که یادگیری ماشین الگوریتم‌ها را با توجه به شرایط صحیح، تنظیم می‌کند.
اگر در پیدا کردن مسیر شغلی در این حوزه ابهام داری باکلیک روی این آیکون و تکمیل فرم همکارانم در واحد مشاوره با شما تماس گرفته و به سوالات شما پاسخ میدهند.
نحوه استفاده
هر فرآیند کاربردهای خاص خود را دارد. داده کاوی در صنعت خرده‌فروشی برای فهمیدن عادات خرید مشتریان به کار می‌رود، بدین ترتیب که به کسب‌وکارها در تدوین استراتژی‌های فروش موفقت‌آمیز کمک می‌کند. شبکه‌های اجتماعی میزبانی مناسبی برای داده کاوی هستند، زیرا جمع‌آوری اطلاعات از پروفایل کاربران، کوئری‌ها، کلمات کلیدی و به اشتراک گذاری‌ها با هم میتواند موجب ایجاد تبلیغات مناسب برای تبلیغ‌دهندگان شود. دنیای مالی از داده کاوی برای تحقیق درباره فرصت‌های سرمایه‌گذاری و حتی احتمال موفقیت یک شرکت نوپای استفاده می‌کند.
جمع‌آوری چنین اطلاعاتی به سرمایه‌گذاران کمک می‌کند تا تصمیم بگیرند که آیا می‌خواهند پول خود را در پروژه‌های جدید سرمایه‌گذاری کنند یا نه. اگر داده کاوی در دهه ۹۰ میلادی به طور کامل پیشرفت کرده بود، ممکن بود فاجعه‌ی شرکت‌های نوپای اینترنتی در اواخر دهه ۹۰ میلادی پیشگیری شود.
در عین حال، شرکت‌ها از یادگیری ماشین برای اهدافی مانند خودروهای خودران، تشخیص کلاهبرداری کارت‌های اعتباری، خدمات مشتری آنلاین، مسدودسازی اسپم ایمیل، هوش تجاری (مدیریت معاملات، جمع‌آوری نتایج فروش، انتخاب ابتکار تجاری) و بازاریابی شخصی استفاده می‌کنند.
شرکت‌هایی که به یادگیری ماشینی (Machine Learning) نیاز دارند، شامل:
شرکت‌هایی همچون یلپ (Yelp)، توییتر (Twitter)، متا(Meta)، پینترست (Pinterest)، سیلزفورس (Salesforce) موتور جستجوی گوگل (Google) و اکثر شرکت های فناور و مبتنی بر تکنولوژی هستند.
اگه به دنبال یادگیری این تکنیک ها و اصول تجاری سازی محصول هستید دوره های آموزشی اسمارتک یکی بهترین گزینه ها برای شما خواهد بود.
