في هذا المقال سنتعرف على الفروقات الأساسية بين مجالي تعلم الالة و التنقيب عن البيانات. بالاضافة إلى أن الكثير من الأشخاص يخلط بين المصطلحين نظرا لتشابه الخوارزميات المستخدمه في كلا المجالين.
تعريف التنقيب عن البيانات
يعرف مجال التنقيب عن البيانات بأنه عملية استخراج معلومات مفيدة من كميات هائلة من البيانات. حيث يتم استخدام مجال التنقيب عن البيانات لاكتشاف أنماط جديدة ودقيقة ومفيدة في البيانات ،من أجل البحث عن المعنى والمعلومات ذات الصلة للمؤسسة أو الفرد الذي يحتاج إليها.
تعريف تعلم الالة
في المقابل ، التعلم الآلي يعرف بأنه عملية استخدام الخوارزميات طرقًا حسابية “لتعلم” المعلومات مباشرةً من البيانات دون الاعتماد على معادلة محددة مسبقًا كنموذج. تعمل الخوارزميات على تحسين أدائها بشكل تكيفي مع زيادة عدد العينات المتاحة للتعلم.
التشابه بين التنقيب عن البيانات و التعلم الآلي
قبل التطرق للفرق بين المجالين يجب أن نبحث عن أوجه الشبه بين هذين المجالين. بالنسبة للقواسم المشتركة بين كل من التنقيب عن البيانات والتعلم الآلي ، أولا ، أنهما يقعان تحت مظلة مجال علم البيانات Data Science ، وهو أمر منطقي لأن كلاهما يستخدم البيانات. ثانيا يتم استخدام كلا المجالان نفس الخوارزميات لحل المشكلات المعقدة ، وبالتالي ، يستخدم العديد من الأشخاص المصطلحين بالتبادل وهذا خطأ. أحيانًا التعلم الآلي يُستخدم كوسيلة لإجراء التنقيب عن البيانات المفيدة. بينما يمكن استخدام البيانات التي تم جمعها من التنقيب عن البيانات لتعليم الآلات ، تصبح الخطوط الفاصلة بين المفهومين غير واضحة بعض الشيء. علاوة على ذلك ، تستخدم كلتا العمليتين نفس الخوارزميات الهامة لاكتشاف أنماط البيانات.
الفرق بين التنقيب عن البيانات والتعلم الآلي
قبل البداء ، فيما يتعلق بالاختلافات الرئيسية بين مجالي التنقيب عن البيانات و مجال التعلم الآلي يمكن ملاحظته في الجدول أدناه:
| التعريف | التنقيب في البيانات هو عملية اكتشاف الأنماط والمعرفة من كميات كبيرة من البيانات | التعلم الآلي ، من ناحية أخرى ، هو حقل فرعي من الذكاء الاصطناعي يركز على بناء الخوارزميات التي يمكنها تعلم الأنماط في البيانات وإجراء التنبؤات أو القرارات دون أن تكون مبرمجة بشكل صريح |
| الغرض | الغرض الرئيسي من التنقيب في البيانات هو استخراج معلومات ورؤى مفيدة من البيانات | الهدف الرئيسي من التعلم الآلي هو تطوير خوارزميات يمكنها تلقائيًا إجراء تنبؤات أو اتخاذ إجراءات بناءً على البيانات السابقة |
| التقنيات | يستخدم التنقيب عن البيانات تقنيات مثل التنقيب عن قواعد الارتباط ، والتجميع ، واكتشاف الشذوذ للكشف عن الأنماط في البيانات | يستخدم التعلم الآلي تقنيات مثل التعلم الخاضع للإشراف والتعلم غير الخاضع للإشراف والتعلم المعزز لتطوير خوارزميات يمكنها التعلم من البيانات |
| المدخلات | عادةً ما يبدأ التنقيب في البيانات بمجموعة كبيرة من البيانات والهدف هو العثور على أنماط وعلاقات داخل تلك البيانات | من ناحية أخرى ، يبدأ التعلم الآلي بمجموعة من الأمثلة المصنفة في التعلم الخاضع للاشراف والهدف هو استخدام هذه الأمثلة لبناء نموذج يمكنه التعميم على البيانات الجديدة غير المرئية |
| المخرجات | غالبًا ما ينتج عن التنقيب في البيانات مجموعة من الأنماط أو القواعد التي يمكن استخدامها لفهم البيانات | ينتج عن التعلم الآلي نموذج يمكن استخدامه لعمل تنبؤات أو اتخاذ قرارات بناءا على البيانات السابقة |
| التدخل البشري | غالبًا ما يتطلب التنقيب عن البيانات قدرًا كبيرًا من التدخل البشري لتحديد أنماط وعلاقات ذات مغزى في البيانات | تم تصميم خوارزميات التعلم الآلي لتكون قائمة بذاتها ويمكن أن تعمل بشكل مستقل بمجرد تدريبها |
في الختام ، يعد مجالي التنقيب عن البيانات والتعلم الآلي مهمين لفهم البيانات والتنبؤ بها ، ولكن لهما أهدافًا وتقنيات ونتائج مختلفة.
