Q:
ما هو الفرق بين التعلم الآلي والتعدين البيانات؟
أ:يعد تعدين البيانات والتعلم الآلي مصطلحين مختلفين للغاية - لكن غالبًا ما يتم استخدامهما في نفس السياق ، وهما قدرة الأطراف على تحسين البيانات وفرزها للتوصل إلى رؤى واستنتاجات. أوجه التشابه والاختلاف مجتمعة يمكن أن تجعل الحديث عن هاتين العمليتين مختلفتين للغاية مربكًا للجماهير الأقل ذكاءًا.
استخراج البيانات هو عملية تجميع البيانات ثم استخراج البيانات المفيدة من مجموعة البيانات الكبيرة هذه. إنه نوع من اكتشاف المعرفة الذي يحدث منذ أن أصبحنا قادرين على تجميع كميات كبيرة من البيانات. يمكنك القيام باستخراج البيانات باستخدام نظام بدائي إلى حد ما: سيتم برمجة البرنامج للبحث عن أنماط واتجاهات بيانات محددة ، وسيتم "استخراج" المعلومات التقنية من هذه الكتلة الخام من البيانات بأي شكل كان.
التعلم الآلي هو شيء أحدث وأكثر تطوراً. يستخدم "التعلم الآلي" مجموعات البيانات ، ولكن على عكس التنقيب عن البيانات ، يستخدم "التعلم الآلي" خوارزميات وإعدادات معقدة مثل الشبكات العصبية للسماح للجهاز فعليًا بالتعلم من بيانات الإدخال. على هذا النحو ، فإن التعلم الآلي أكثر تعمقًا من عملية استخراج البيانات. على سبيل المثال ، في الشبكة العصبية ، تعمل الخلايا العصبية الاصطناعية في طبقات لأخذ بيانات الإدخال وإصدار بيانات المخرجات مع الكثير من نشاط "الصندوق الأسود" المفصل بين (ينطبق مصطلح "الصندوق الأسود" على الأنظمة الأكثر تطوراً عندما يكون لدى البشر يجدون صعوبة في فهم كيفية قيام الشبكات العصبية أو الخوارزميات بوظائفها فعليًا).
تعد عملية استخراج البيانات والتعلم الآلي مختلفة تمامًا في تطبيقاتها على المؤسسات. مرة أخرى ، يمكن أن يستمر التنقيب عن البيانات في أي تطبيق ERP معين ، وفي العديد من العمليات المتنوعة.
على النقيض من ذلك ، يتطلب مشروع التعلم الآلي موارد كبيرة. يتعين على مديري المشاريع تجميع بيانات التدريب والاختبار ، والبحث عن مشكلات مثل التحليق ، والبت في اختيار الميزات واستخراج الميزات ، وغير ذلك الكثير. قد يتطلب التعلم الآلي أشكالًا معقدة من المشاركة من مختلف أصحاب المصلحة ، في حين أن أنشطة استخراج البيانات عادة ما تتطلب مجرد تسجيل سريع.
على الرغم من هذه الاختلافات ، ينطبق كل من التنقيب عن البيانات والتعلم الآلي على مجال علم البيانات. يساعد تعلم المزيد عن علم البيانات أصحاب المصلحة على معرفة المزيد حول كيفية عمل هذه العمليات وكيف يمكن تطبيقها في أي صناعة معينة.
