هرچند دیتا ساینس و ماشین لرنینگ به هم مرتبط هستند، اما دو حوزه بسیار متفاوت هستند. به طور خلاصه، دیتا ساینس ساختار به داده‌های بزرگ می‌آورد در حالی که ماشین لرنینگ بر روی یادگیری از خود داده‌ها تمرکز دارد. این مقاله به بررسی عمیق‌تر اختلافات هر حوزه می‌پردازد.
دیتا ساینس چیست؟
دیتا ساینس یا علم داده یک حوزه گسترده و چندرشته است که ارزش را از مجموعه‌های داده بزرگ امروزی استخراج می‌کند. از ابزارهای پیشرفته برای مشاهده داده‌های خام، جمع‌آوری مجموعه داده، پردازش آن و توسعه نکات برای ایجاد معنا استفاده می‌کند. زمینه‌هایی که حوزه دیتا ساینس را تشکیل می‌دهند شامل حفاری داده، آمار، تجزیه و تحلیل داده، مدل‌سازی داده، مدل‌سازی ماشین لرنینگ و برنامه‌نویسی می‌شوند.
در نهایت، دیتا ساینس در تعریف مسائل جدید تجاری استفاده می‌شود که تکنیک‌های ماشین لرنینگ و تجزیه و تحلیل آماری می‌توانند به حل آن کمک کنند. دیتا ساینس یک مسئله تجاری را با درک مسئله، شناخت داده‌های مورد نیاز و تحلیل داده برای کمک به حل مسئله واقعی دنیا حل می‌کند.
ماشین لرنینگ چیست؟
ماشین لرنینگ یا یادگیری ماشین (ML) زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی (AI) است که بر روی یادگیری از آنچه دیتا ساینس ارائه می‌دهد تمرکز دارد. این رشته نیازمند ابزارهای دیتا ساینس است که ابتدا داده‌های بزرگ و بدون ساختار را تمیز، آماده و تحلیل می‌کند. ماشین لرنینگ سپس می‌تواند از داده‌ها “یاد بگیرد” تا بتواند بینش‌هایی ایجاد کند که به بهبود عملکرد یا پیش‌بینی‌ها اطلاعاتی فراهم کند.
همانطور که انسان‌ها می‌توانند از تجربه یاد بگیرند به جای اینکه فقط دستورالعمل‌ها را دنبال کنند، ماشین‌ها می‌توانند با استفاده از ابزارهای تجزیه و تحلیل داده یاد بگیرند. ماشین لرنینگ بر روی یک مسئله شناخته‌شده با ابزارها و تکنیک‌هایی کار می‌کند که الگوریتم‌هایی ایجاد می‌کند که به یک ماشین اجازه می‌دهد از داده‌ها از طریق تجربه و با کمترین مداخله انسانی یاد بگیرد. این یادگیری به پردازش حجیم داده‌هایی که یک انسان در یک عمر نمی‌تواند به آن‌ها پرداخته، امکان می‌دهد و با گذر زمان با پردازش بیشتر داده‌ها تکامل می‌یابد.
چالش‌های دیتا ساینس
در بیشتر شرکت‌ها، پیدا کردن، تمیز کردن و آماده‌سازی داده‌های مناسب برای تجزیه و تحلیل ممکن است تا 80 درصد از وقت یک داده‌شناس را به خود اختصاص دهد. اگرچه ممکن است خسته‌کننده باشد، اما این امر بسیار حیاتی است تا صحیح انجام شود.
داده‌هایی از منابع مختلف، به شکل‌های مختلف جمع‌آوری شده، نیازمند ورود و ترکیب داده هستند. امروزه با وجود انبارهای داده مجازی که یک پلتفرم مرکزی دارند که داده از منابع مختلف در آن ذخیره می‌شود، این کار راحت‌تر می‌شود.
یکی از چالش‌ها در استفاده از دیتا ساینس، شناسایی مسائل تجاری مرتبط است. به عنوان مثال، آیا مشکل مرتبط با کاهش درآمد یا موانع تولید است؟ آیا به دنبال یافتن یک الگو هستید که ممکن است وجود داشته باشد، اما سخت به آن پی ببرید؟ چالش‌های دیگر شامل ارتباط نتایج با ذینفعان غیرتخصصی، اطمینان از امنیت داده، فراهم کردن همکاری کارآمد بین داده‌شناسان و مهندسان داده، و تعیین معیارهای مناسب عملکرد (KPI) می‌شوند.
چگونگی تکامل دیتا ساینس
با افزایش داده‌ها از رسانه‌های اجتماعی، سایت‌های تجارت الکترونیک، جستجوهای اینترنتی، نظرسنجی‌های مشتری و سایر منابع، یک حوزه تحقیقاتی جدید بر اساس داده‌های بزرگ ظاهر شد. این مجموعه‌های داده بسیار بزرگ، که همچنان در حال افزایش هستند، به سازمان‌ها این امکان را می‌دهند که الگوهای خرید و رفتارها را نظارت کنند و پیش‌بینی‌ها انجام دهند.
زیرا مجموعه‌های داده بی‌ساختار هستند، اما می‌تواند پیچیده و زمان‌بر باشد که داده را برای اتخاذ تصمیمات تفسیر کنید. اینجاست که دیتا ساینس وارد می‌شود.
اصطلاح دیتا ساینس برای اولین بار در دهه ۱۹۶۰ به کار گرفته شد و همگن با عبارت “علم رایانه” بود. “دیتا ساینس” برای اولین بار در سال ۲۰۰۱ به عنوان یک رشته مستقل استفاده شد. هر دو دیتا ساینس و ماشین لرنینگ توسط مهندسان داده و در تقریباً هر صنعتی استفاده می‌شوند.
حوزه‌ها به گونه‌ای تکامل یافته‌اند که برای کار به عنوان یک تحلیلگر داده که داده‌ها را مشاهده، مدیریت و دسترسی می‌دهد، نیاز است تا به زبان پرس‌وجوی ساختاری (SQL) همچنین به ریاضیات، آمار، تصویرسازی داده (برای ارائه نتایج به ذینفعان) و حفاری داده بدانید. همچنین لازم است تا از تکنیک‌ها و ابزارهای تمیز کردن و پردازش داده آگاه باشید. زیرا تحلیلگران داده اغلب مدل‌های ماشین لرنینگ را ساخته و دانش برنامه‌نویسی و هوش مصنوعی نیز ارزشمند است.
موارد استفاده از دیتا ساینس
دیتا ساینس به طور گسترده در صنعت استفاده می‌شود و در بهبود سودها، نوآوری محصولات و خدمات، بهبود زیرساخت‌ها و سامانه‌های عمومی و موارد دیگر نقش دارد.
برخی از نمونه‌های کاربردهای دیتا ساینس عبارتند از:
- یک بانک بین‌المللی از مدل‌های ارزیابی خطر اعتباری مبتنی بر ماشین لرنینگ استفاده می‌کند تا وام‌های سریع‌تری را از طریق یک اپلیکیشن موبایل ارائه دهد.
- یک تولیدکننده سنسورهای ۳D چاپ شده توانمند را برای هدایت وسایل نقلیه بدون راننده توسعه داده است.
- ابزار تجزیه و تحلیل آماری یک دپارتمان پلیس به تعیین زمان و مکان مناسب برای انتقال افسران جهت پیشگیری از جرم از طریق تحلیل حوادث.
- یک پلتفرم ارزیابی پزشکی مبتنی بر هوش مصنوعی، پرونده‌های پزشکی را تجزیه و تحلیل کرده و خطر سکته مغزی بیماران و نرخ موفقیت طرح درمان را پیش‌بینی می‌کند.
- شرکت‌های پزشکی از دیتا ساینس برای پیش‌بینی سرطان سینه و موارد دیگر استفاده می‌کنند.
- یک شرکت حمل و نقل با سفرهای درخواستی از تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ برای پیش‌بینی عرضه و تقاضا استفاده می‌کند تا به وقت واقعی رانندگان را در محل‌های پرطرفدار قرار دهد. همچنین این شرکت از دیتا ساینس در پیش‌بینی، هوش جهانی، نقشه‌سازی، قیمت‌گذاری و سایر تصمیمات تجاری استفاده می‌کند
- یک کنگلومره تجارت الکترونیک از تجزیه و تحلیل پیش‌بینی در موتور پیشنهادات خود استفاده می‌کند.
- یک شرکت میزبانی آنلاین از دیتا ساینس برای اطمینان از تنوع در سیاست‌های استخدامی، بهبود قابلیت‌های جستجو و تعیین ترجیحات میزبان‌ها و دیگر اطلاعات مفید استفاده می‌کند. این شرکت داده‌های خود را به صورت باز منتشر کرده و کارمندان را برای بهره‌گیری از بینش‌های مبتنی بر داده آموزش داده و قدرت می‌دهد.
- یک شرکت بزرگ رسانه‌ای آنلاین از دیتا ساینس برای توسعه محتوای شخصی‌سازی شده، بهبود بازاریابی از طریق تبلیغات هدفمند و به‌روزرسانی مداوم جریان‌های موسیقی و تصمیمات دیگر بهره میبرد.
تکامل ماشین لرنینگ
آغاز ماشین لرنینگ و خود اصطلاح در دهه ۱۹۵۰ میلادی رخ داد. در سال ۱۹۵۰، داده‌شناس آلن تورینگ تست تورینگ را پیشنهاد داد که سوالی همچون “آیا ماشین‌ها می‌توانند فکر کنند؟” را مطرح می‌کرد. این تست معیاری بود برای اینکه یک ماشین بتواند در گفتگو شرکت کند بدون اینکه انسان ادراک کند که آن یک ماشین است. این به نظریه و توسعه هوش مصنوعی منجر شد.
در سال ۱۹۵۲، دانشمند کامپیوتر شرکت IBM، آرتور ساموئل، عبارت “ماشین لرنینگ” را اختراع کرد. او در همان سال یک برنامه بازی داماستی ایجاد کرد. در سال ۱۹۶۲، یک متخصص داماستی با یک برنامه ماشین لرنینگ روی کامپیوتر IBM 7094 مقابله کرد و کامپیوتر برنده شد.
اکنون، ماشین لرنینگ به حدی تکامل یافته است که مهندسان نیاز به دانستن ریاضیات کاربردی، برنامه‌نویسی کامپیوتری، روش‌های آماری، مفاهیم احتمال، ساختار داده و سایر اصول علوم کامپیوتری و ابزارهای داده بزرگ مانند Hadoop و Hive دارند. نیازی به آشنایی با SQL نیست زیرا برنامه‌ها به زبان‌های برنامه‌نویسی مانند R، Java، SAS و زبان‌های برنامه‌نویسی دیگر نوشته می‌شوند. پایتون نیز متداول‌ترین زبان برنامه‌نویسی در ماشین لرنینگ است.
ماشین لرنینگ و یادگیری عمیق هر دو زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی هستند. یادگیری عمیق کامپیوترها را آموزش می‌دهد که داده‌ها را به همان شکلی که مغز انسان انجام می‌دهد پردازش کنند. این می‌تواند الگوهای پیچیده در متن، تصاویر، صداها و داده‌های دیگر را شناسایی کرده و بینش‌ها و پیش‌بینی‌های دقیق ایجاد کند. الگوریتم‌های یادگیری عمیق شبکه‌های عصبی را براساس مغز انسان مدل‌سازی می‌کنند.
زیرشاخه‌های یادگیری ماشین
برخی از الگوریتم‌های ماشین لرنینگ رایج شامل رگرسیون خطی، رگرسیون لجستیک، درخت تصمیم، الگوریتم ماشین بردار پشتیبان (SVM)، الگوریتم نیوی بیز و الگوریتم KNN هستند. این‌ها می‌توانند یادگیری نظارت‌شده، یادگیری بدون نظارت یا یادگیری تقویتی باشند.
مهندسان ماشین لرنینگ می‌توانند در حوزه پردازش زبان طبیعی و دید کامپیوتر تخصص یابند یا به عنوان مهندسان نرم‌افزار متمرکز بر ماشین لرنینگ و دیگر حوزه‌ها فعالیت کنند.
چالش‌های ماشین لرنینگ
در زمینه ماشین لرنینگ، برخی نگرانی‌های اخلاقی وجود دارد، از جمله مسائل حریم شخصی و نحوه استفاده از داده‌ها. داده‌های بدون ساختار از سایت‌های رسانه‌های اجتماعی بدون اطلاع یا رضایت کاربران جمع‌آوری شده‌اند. هرچند توافقنامه‌های لایسنس ممکن است مشخص کنند چگونه از این داده‌ها استفاده شود، اما بسیاری از کاربران رسانه‌های اجتماعی آن متن ریز را نمی‌خوانند.
یکی از مشکلات دیگر این است که ما همیشه نمی‌دانیم الگوریتم‌های ماشین لرنینگ چگونه کار می‌کنند و “تصمیم می‌گیرند”. یک راه‌حل ممکن این است که برنامه‌های ماشین لرنینگ را به صورت منبع باز منتشر کنیم تا افراد بتوانند کد منبع را بررسی کنند.
برخی از مدل‌های ماشین لرنینگ از مجموعه داده‌هایی با داده‌های طرف‌دار استفاده کرده‌اند که به نتایج ماشین لرنینگ منتقل می‌شود. مسئولیت در ماشین لرنینگ به این معناست که چقدر یک شخص می‌تواند الگوریتم را ببیند و اصلاح کند و کی مسئول است اگر مشکلی در نتیجه وجود داشته باشد.
برخی افراد نگران هستند که هوش مصنوعی و ماشین لرنینگ شغل‌ها را از بین خواهد برد. در حالی که ممکن است نوع شغل‌های موجود تغییر کند، انتظار می‌رود ماشین لرنینگ شغل‌های جدید و متفاوتی ایجاد کند. در بسیاری از موارد، این تکنولوژی به انجام کارهای روزمره و تکراری می‌پردازد و انسان‌ها را از آزادی به سمت شغل‌هایی با خلاقیت بیشتر و تأثیر بالاتر هدایت می‌کند.
برخی از کاربردهای ماشین لرنینگ
شرکت‌های معروفی از ماشین لرنینگ استفاده می‌کنند که شامل پلتفرم‌های رسانه‌های اجتماعی هستند. این پلتفرم‌ها مقدار زیادی داده جمع‌آوری کرده و سپس از رفتار گذشته شخص برای پیش‌بینی علایق و اراده‌هایش استفاده می‌کنند. سپس این اطلاعات و مدل‌سازی پیش‌بینی را برای توصیه محصولات، خدمات یا مقالات مرتبط استفاده می‌کنند.
شرکت‌های اشتراک ویدیویی برخط و موتورهای توصیه آن‌ها نیز یک مثال دیگر از استفاده ماشین لرنینگ هستند، همچنین توسعه سریع خودروهای خودران نیز. شرکت‌های دیگری نیز از ماشین لرنینگ استفاده می‌کنند از جمله شرکت‌های فناوری، پلتفرم‌های محاسبات ابری، شرکت‌های لباس و تجهیزات ورزشی، تولیدکنندگان خودروهای برقی، شرکت‌های هواپیمایی فضایی و بسیاری دیگر.
دیتا ساینس، ماشین لرنینگ و IBM
تمرین دیتا ساینس با چالش‌هایی همراه است. ممکن است داده‌ها تشکیل شده باشند، مهارت‌ها و ابزارهای دیتا ساینس در دسترس کم باشد، و انتخاب بین ابزارها، روش‌ها و چارچوب‌های مختلف که استانداردهای سخت گیری دارند، مشکل باشد. همچنین اجرای مدل‌های ماشین لرنینگ که دقت نامشخص و پیش‌بینی‌هایی دشوار برای حسابرسی دارند، ممکن است چالش‌برانگیز باشد.
محصولات چرخه عمر دیتا ساینس و هوش مصنوعی IBM بر پایه تعهد دائمی ما به فناوری‌های منبع باز ساخته شده است. این شامل مجموعه‌ای از قابلیت‌هاست که سازمان‌ها را قادر می‌سازد تا ارزش داده‌های خود را به روش‌های جدیدی باز کنند.
جمع بندی
در نتیجه، می‌توان گفت که دیتا ساینس و ماشین لرنینگ، دو حوزه مهم و ارتباطی با یکدیگر هستند، اما با تمرکزهای مختلف. دیتا ساینس بیشتر به تحلیل و درک داده‌ها با هدف استخراج الگوها و اطلاعات مفید می‌پردازد، در حالی که ماشین لرنینگ بیشتر به استفاده از الگوریتم‌ها و مدل‌های ماشینی برای پیش‌بینی و تصمیم‌گیری‌های خودکار متمرکز است. هر دو حوزه نقش مهمی در تحلیل داده‌ها و افزایش اطلاعات قابل استخراج دارند و با همکاری، می‌توانند به بهبود تصمیم‌گیری‌ها و پیش‌بینی‌ها در مواجهه با چالش‌ها کمک کنند.
