تفاوت علم داده و یادگیری ماشین

تفاوت یادگیری ماشین و علم داده

امروزه علم داده و یادگیری ماشین دو زمینه کاری خبر سازی و محبوب هستند. اما این دو کلمه گاهی به اشتباه به جای یکدیگر استفاده میشوند. درواقع علم داده، یک علم بسیار وسیع است که شامل یادگیری ماشین نیز میشود. در این پست تفاوت های این دو علم و زمینه های کاری آنها را بررسی میکنیم.

به بیان ساده، علم داده مطالعه و بررسی داده ها به هدف استخراج معانی و حقایق مختلف از آنهاست. به بیان برخی "علم داده، ترکیبی از تکنولوژی اطلاعات، مدل سازی و مدیریت بازرگانی " است.

یادگیری ماشین، تکنولوژی های مورد استفاده دانشمندان برای ساخت کامپیوتر هایی است که از داده ها یاد میگیرند.

روش کاری علم داده

در حال حاضر، با استفاده ی وسیع از تلفن های هوشمند و دیجیتال شدن بخش های زیادی از زندگی روزمره، ما همواره در حال ایجاد مقادیر بسیار زیادی داده هستیم و با قدرتمند تر و ارزان تر شدن دستگاه های محاسباتی و در دسترس بودن آنها، دانشمندان علم داده، به داده های بسیار زیادی دسترسی دارند.

وارد شدن به دنیای علم داده نیاز به مهارت و دانش به خصوصی دارد. دانشمندان علم داده، برنامه نویسان ماهری به زبان های Python و R هستند، همچنین دانش آماری، فهم معماری ساختمان داده و تجربه ی کافی برای اعمال این دانش بر مسائل واقعی نیز از مهارت های مهم دانشمندان علم داده است. کارشناسی ارشد در رشته علم داده، دانش کافی برای این مسیر کاری را در اختیار شما قرار خواهد داد.

محدودیت های علم داده

مسلما علم داده، به داده ها وابسته است. رشد بی نظیر علم داده، تنها به علت فراوانی دیتابیس ها و کاهش قیمت دستگاه های محاسباتی، به وجود آمده است. اگر با دیتابیس های کوچک و یا داده های نامنظم و غلط سر و کار داشته باشیم، مدل ها و نتیجه گیری های به دست آمده، نادرست و غلط انداز خواهند بود.

مسیر شغلی علم داده

هرجا با داده های کلان داده (big data) سر و کار داشته باشیم، با علم داده نیز سر و کار داریم. صنایع مختلف، داده های مختلفی درباره ی محصولات و مشتریان خود جمع آوری میکنند و نیاز جامعه به دانشمندان علم داده همواره رو به افزایش است. به عنوان اولین گام یادگیری علم داده و کسب مهارت های لازم، میتوانید به دوره های آموزشی یادگیری ماشین و علم داده در آموزشگاه تحلیل داده سری بزنید.

مهارت های لازم برای یک دانشمند علم داده

آمار
داده کاوی و پاکسازی داده
تجسم داده
تکنیک های مدیریت داده های بدون ساختار
زبان های برنامه نویسی مانند R و پایتون
فهم دیتابیس های SQL
استفاده از ابزار های کلان داده مانند Hadoop، Hive و Pig

یادگیری ماشین چیست؟

یادگیری ماشین، با ایجاد مدل و یا برنامه های مفیدی، داده ها را به شکل اتوماتیک تست میکند تا راه حل مناسب برای یک مسئله را بیابد. به همین دلیل یادگیری ماشین برای حل مسائلی که بررسی آنها برای انسانها به شدت دشوار است، مفید خواهد بود زیرا میتواند با بررسی داده ها تصمیم گیری کرده و مسائل پیچیده را، با کارایی و اطمینان بالا، پیش بینی کند.

کاربرد ها و مزایای یادگیری ماشین بسیار وسیع است. این تکنولوژی حتی میتواند مشکلات سیستم های امنیتی، بهداشتی و سلامتی افراد را برطرف کرده و جان انسانها را نجات دهد.

محدودیت های یادگیری ماشین

با اینکه یادگیری ماشین ابزار بسیار قدرمندی و الگوریتم های آن در یافتن پاسخ های مناسب از همیشه بهتر و پیشرفته تر هستند، اما همچنان مهندسان و برنامه نویسان باید این الگوریتم ها را بهینه سازی کرده و بر مسائل جدید اعمال کنند.

همچنین مسائل بسیار زیادی هستند که یادگیری ماشین نمیتواند پاسخ مناسبی برای آنها بیابید. به نظر می آید اضافه کردن یادگیری ماشین به مسائلی که با یک برنامه و یا معادله ساده حل میشوند، به جای کمک به حل ساده تر آنها، پیچیدگی مسائل را بالا میبرد.

اهمیت یادگیری ماشین

با واگذار کردن برخی تصمیم گیری ها به ماشین، صرفه جویی قابل توجهی در هزینه های صنایع مختلف انجام میشود، به همین دلیل، یادگیری ماشین کاربرد های زیادی در زمینه های مختف دارد. اما باید توجه کرد که یادگیری ماشین بر اساس الگوریتم هایی عمل میکند که توسط انسانها طراحی شده است و واگذار کردن برخی تصمیم گیری ها به یادگیری ماشین، ممکن است همچنان مشکلات دیدگاه های نادرست انسانی را تکرار کند. همچنین برخی الگوریتم های یادگیری ماشین مانند جعبه سیاه عمل میکنند و ما از روش تصمیم گیری آنها اطلاعی نداریم ( تنها ورودی و خروجی برای ما قابل مشاهده است).

به هر حال یادگیری ماشین یکی از ابزار های مختلف علم داده است. برای عملکرد صحیح یادگیری ماشین، به یک دانشمند علم داده با تجربه که بتواند با استفاده از ابزار های مناسب داده ها را مرتب کرده و استفاده های لازم را از آنها ببرد، نیاز داریم.