کاظم تقندیکی
استاد دانشگاه فني و حرفه اي و مجری پروژه های علم داده (داده کاوی، یادگیری ماشین، پردازش زبان طبیعی و ...)

تفاوت علم داده و یادگیری ماشین

علم داده | دیتاساینس مطالعه و هنر پاکسازی، آماده سازی و تجزیه و تحلیل داده ها است، در حالی که یادگیری ماشین | ماشین لرنینگ شاخه ای از هوش مصنوعی و زیر شاخه علم داده است. علم داده و یادگیری ماشین دو فناوری مدرن محبوب بوده که با سرعت در حال رشد هستند. کاربرد این دو کلمه کلیدی، همراه با هوش مصنوعی و یادگیری عمیق، برای مخاطب کمی گیج کننده خواهد بود، بنابراین درک تفاوت آنها از یکدیگر بسیار حائز اهمیت است. در این مقاله نویسنده تفاوت بین علم داده | Data Science و یادگیری ماشین | Machine Learning و نحوه ارتباط آنها با یکدیگر را بیان خواهد کرد.

دوره های شبکه، برنامه نویسی، مجازی سازی، امنیت، نفوذ و ... با برترین های ایران

در دوره آموزشی جامع علم داده مدرس کاظم تقندیکی تمام A-Z علم داده را به شکل کاملاً عملی و با زبانی ساده به شما آموزش می دهد

علم داده | دیتاساینس و یادگیری ماشین

دیتاساینس و یادگیری ماشین ارتباط بسیار نزدیکی با یکدیگر داشته اما در عملکرد و هدف متفاوت می باشند. در یک نگاه، علم داده یک فیلد برای مطالعه روش هایی برای درک بینش عمیقی از داده های خام است. در حالی که، یادگیری ماشین | ML تکنیکی است که توسط گروهی از دانشمندان داده استفاده می شود تا ماشین ها بتوانند به طور خودکار از داده های گذشته یاد بگیرند. در ادامه برای درک عمیق تفاوت این دو مفهوم، ابتدا به معرفی مختصری از این دو فناوری می پردازیم.

شکل 1 : تفاوت علم داده و یادگیری ماشین

تفاوت دیتاساینس و یادگیری ماشینتوجه: علم داده و یادگیری ماشین ارتباط نزدیکی با یکدیگر دارند اما نمی‌توان آنها را مترادف یکدیگر دانست.

از طریق دوره های آموزشی زیر تبدیل به دانشمند داده | Data scientist شوید:

علم داده چیست؟

علم داده یا دیتاساینس، همانطور که از نامش پیداست، همه چیز در مورد داده است. از این رو، می‌توانیم آن را این‌طور تعریف کنیم: «زمینه مطالعه عمیق داده‌ها که شامل استخراج یک بینش مفید از داده‌ها و پردازش آن اطلاعات با استفاده از ابزارهای مختلف، مدل‌های آماری و الگوریتم‌های یادگیری ماشین است». از اصطلاح علم داده برای مدیریت کلان داده ها استفاده شده که شامل پاکسازی داده ها، آماده سازی داده ها، تجزیه و تحلیل داده ها و تجسم داده ها می شود.

یک دانشمند داده | Data scientist، در ابتدا داده‌های خام را از منابع مختلف جمع‌آوری می‌کند، سپس داده‌ها را آماده و پیش پردازش می‌کند، در مرحله بعد با الگوریتم‌های مختلف یادگیری ماشین فرایند تجزیه و تحلیل و پیش‌بینی را برای استخراج یک بینش مفید از داده‌های جمع‌آوری‌شده به کار می‌گیرد.

به عنوان مثال، شرکت نتفلیکس از تکنیک های علم داده برای درک علاقه کاربر از طریق استخراج داده ها و مشاهده الگوهای آن ها استفاده می کند.

مهارت های مورد نیاز برای تبدیل شدن به دانشمند داده

  •     داشتن دانش برنامه نویسی زبان هایی مانند Python، R، SAS یا Scala.
  •      تجربه در کدنویسی پایگاه داده SQL.
  •      آشنایی با الگوریتم های یادگیری ماشین
  •      آشنایی با مفاهیم آمار.
  •      داده کاوی، تمیز کردن، و مهارت های تجسم
  •      مهارت استفاده از ابزارهای داده های بزرگ مانند Hadoop.

یادگیری ماشین چیست؟

یادگیری ماشین بخشی از هوش مصنوعی و زیر شاخه ای از علم داده است. ML یک فناوری رو به رشد است که به ماشین ها امکان می دهد از داده های گذشته یاد بگیرند و یک کار مشخص را به طور خودکار انجام دهند و برای آینده تصمیم بگیرند. یادگیری ماشین را می توان اینگونه هم نیز تعریف کرد:

یادگیری ماشین به رایانه ها اجازه می دهد تا از تجربیات گذشته خود درس بگیرند، از روش های آماری برای بهبود عملکرد و پیش بینی خروجی بدون برنامه ریزی صریح استفاده کنند.

برخی از کاربردهای محبوب ML عبارتند از فیلتر کردن هرزنامه های ایمیل، تشخیص تقلب آنلاین و غیره.

مهارت های مورد نیاز برای مهندس یادگیری ماشین:

یادگیری ماشین در کجا در علم داده استفاده می شود؟

استفاده از یادگیری ماشین در علم داده را می توان با فرآیند توسعه یا چرخه عمر علم داده درک کرد. مراحل مختلفی که در چرخه حیات علم داده رخ می دهد به شرح زیر است:

شکل 2 : چرخه زندگی علم داده

فرایند یادگیری ماشین

  1. الزامات کسب و کار: در این مرحله سعی می کنیم الزامات مسئله تجاری که می خواهیم برای بهبود آن از علم داده استفاده کنیم را درک کنیم.
  2. جمع آوری داده ها: در این مرحله داده ها برای حل مسئله داده شده به دست می آیند. به عنوان مثال برای سیستم توصیه گر، می توانیم رتبه بندی های ارائه شده توسط کاربر را برای محصولات مختلف، نظرات، سابقه خرید و غیره را جمع آوری کنیم.
  3. پردازش داده ها: در این مرحله داده های خام به دست آمده از مرحله قبل به فرمت مناسبی تبدیل می شود تا در مراحل بعدی به راحتی قابل استفاده باشد.
  4. کاوش داده ها: این مرحله ای است که در آن الگوهای داده ها را درک می کنیم و سعی می کنیم بینش های مفید را از داده ها پیدا کنیم.
  5. مدل‌سازی: مدل‌سازی داده مرحله‌ای است که در آن از الگوریتم‌های یادگیری ماشین استفاده می‌شود. بنابراین، این مرحله شامل کل فرآیند یادگیری ماشین است. فرآیند یادگیری ماشین شامل وارد کردن داده ها، پاکسازی داده ها، ساخت مدل، آموزش مدل، آزمایش مدل و بهبود کارایی مدل است
  6. استقرار و بهینه سازی: این آخرین مرحله است که در آن مدل بر روی یک پروژه واقعی مستقر می شود و عملکرد مدل بررسی می شود.

در دوره آموزشی جامع علم داده مدرس کاظم تقندیکی تمام A-Z علم داده را به شکل کاملاً عملی و با زبانی ساده به شما آموزش می دهد

از طریق دوره های آموزشی زیر تبدیل به دانشمند داده | Data scientist شوید:


کاظم تقندیکی
کاظم تقندیکی

استاد دانشگاه فني و حرفه اي و مجری پروژه های علم داده (داده کاوی، یادگیری ماشین، پردازش زبان طبیعی و ...)

استاد دانشگاه فنی و حرفه ای، فعال در حوزه های علم داده، يادگيري ماشين، داده کاوی، بازیابی اطلاعات، متن کاوی و پایگاه داده ها با بیش از صد ساعت تدریس آنلاین و صدها پروژه موفق در حوزه علم داده، برای آموزش يا سفارش انجام پروژه با شماره 09157202653 (واتس اپ، تلگرام و تماس تلفنی) و ایمیل taghandiky@gmail.com در تماس باشید.

نظرات