واکاوی مفاهیم یادگیری ماشین، هوش مصنوعی، علم داده و یادگیری عمیق

در حالی که کلمات علم داده ، هوش مصنوعی ، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق همه به هم مرتبط هستند ، کاربردها و معانی متمایزی دارند. ممکن است برخی از این مفاهیم با هم همپوشانی داشته باشند ، اما هر یک از این سه کلمه کاربردهای متمایز خود را دارد. این مقاله به بحث در مورد هر یک از این مفاهیم ، دلیل مفید بودن آنها و موارد استفاده از آنها می پردازد.

 

هوش مصنوعی ( Artificial Intelligence ) چیست؟

هوش مصنوعی (AI) یک زمینه مطالعاتی است که در شبیه سازی هوش انسان با استفاده از سیستم های رایانه ای و بهبود مکرر خود بر اساس اطلاعات جمع آوری شده مهارت دارد. استفاده از سیستم های رایانه ای برای تقلید از مهارت های حل مسئله و تصمیم گیری که بشر دارد استفاده می شود.

هوش مصنوعی به سرعت در حال تبدیل شدن به پایه و اساس نوآوری است. هوش مصنوعی می تواند با استفاده از پیش بینی ها برای خودکارسازی فعالیت های بسیار پیچیده یا خسته کننده و ارائه اطلاعات عمیق تر از حجم وسیع داده های موجود ، برای شرکت شما ارزش ایجاد کند. موارد استفاده از هوش مصنوعی شامل پردازش زبان طبیعی ، سیستم های متخصص ، تشخیص گفتار و غیره است.

 

مزایای هوش مصنوعی

هوش مصنوعی (AI) به افراد اجازه می دهد تا در مورد نحوه ترکیب اطلاعات ، تجزیه و تحلیل داده ها و استفاده از بینش های به دست آمده برای افزایش تصمیم گیری تجدید نظر کنند. مقدار داده های تولید شده توسط انسان و رایانه امروزه بسیار زیاد است تا بتوان آنها را مصرف ، تجزیه و تحلیل کرد و سپس بر اساس آن داده ها تصمیمات پیچیده ای گرفت.

هوش مصنوعی با ارائه درک جامع از داده های گسترده موجود و اتکا به وظایف پیچیده با تکیه بر پیش بینی ها ، آینده همه تصمیم گیری های پیچیده را نشان می دهد. برخی از موارد استفاده از هوش مصنوعی عبارتند از تشخیص کلاهبرداری ، اتوماسیون فرآیند روباتیک ، پشتیبانی مجازی از مشتریان و غیره.

 

یادگیری ماشین ( Machine Learning ) چیست؟

یادگیری ماشین (ML) شاخه ای از هوش مصنوعی است که برای پیش بینی الگوها و طبقه بندی و خوشه بندی مجموعه داده ها استفاده می شود. این برنامه بر توسعه سیستم هایی متمرکز است که می توانند بدون برنامه ریزی صریح ، تجربه را بیاموزند و به بهبود خود ادامه دهند. اجرای الگوریتم های ML شامل پردازش مجموعه داده و روبات هایی است که با داده های دنیای واقعی سروکار دارند.

 

علم داده ( Data Science ) چیست؟

علم داده عمل جمع آوری ، پاکسازی و اصلاح داده ها برای انجام تجزیه و تحلیل داده های پیشرفته است. برنامه های کاربردی تحلیلی و دانشمندان داده می توانند یافته ها را برای شناسایی روندها بررسی کرده و به رهبران تجاری اجازه دهند تصمیمات آگاهانه بگیرند.

از آنجا که امروزه تقریباً همه انواع شرکت ها مقادیر نمایی داده در سراسر جهان تولید می کنند ، نظارت و ذخیره این داده ها چالش برانگیز است. علم داده با مدل سازی داده ها و ذخیره سازی داده ها ارتباط دارد تا با حجم روزافزون داده ها همگام شود. برنامه های کاربردی علم داده از اطلاعات به دست آمده برای هدایت عملیات تجاری و دستیابی به اهداف سازمانی استفاده می کنند.

علم داده حوزه وسیعی از تحقیقات است که بر سیستم ها و فرایندهای داده برای حفظ مجموعه داده ها و استخراج معنا از آنها تمرکز دارد. این یک منطقه مطالعه بین رشته ای است که از داده ها برای اهداف مختلف تحقیق و گزارش دهی برای استخراج بینش و معنا از داده ها استفاده می کند. علم داده نیازمند مجموعه ای متنوع از توانایی ها از جمله آمار ، کسب و کار ، و علوم کامپیوتر است.

برای درک خوشه های داده تصادفی ، دانشمندان داده از ابزارها ، برنامه ها ، مفاهیم و الگوریتم های مختلف استفاده می کنند. دانشمندان داده ها از مهارت های مختلف برای ارزیابی داده های جمع آوری شده از منابع مختلف برای بدست آوردن بینش معنادار استفاده می کنند. آنها از علم داده برای ایجاد بینش معنادار از داده های جمع آوری شده از وب ، تلفن های همراه ، مصرف کنندگان ، حسگرها و سایر منابع استفاده می کنند.

 

مزایای علم داده

برخلاف گذشته ، جایی که داده ها ساختار بیشتری داشتند ، برنامه های امروزی با داده های عظیم بدون ساختار یا نیمه ساختار یافته سروکار دارند. این داده ها از منابع مختلفی مانند فایل های گزارش ، سنسورها ، فایل های متنی و غیره به دست می آید. ابزارهای BI قادر به مدیریت چنین حجم وسیعی از داده ها نیستند. بنابراین ، ما برای پردازش ، تجزیه و تحلیل و رمزگشایی بینش های معنی دار از داده ها به ابزارها و الگوریتم های تحلیلی پیشرفته نیاز داریم. این دقیقاً همان جایی است که علم داده وارد می شود. برخی از موارد استفاده از علم داده شامل تجزیه و تحلیل پیش بینی ، تشخیص تقلب ، تشخیص الگو و غیره است.

یادگیری ماشین و علم داده برای کاربردهای مختلف به یکدیگر متکی هستند ، زیرا داده ها بسیار مهم هستند و فناوری های یادگیری ماشین به سرعت تبدیل به یکی از جنبه های مهم اکثر مشاغل می شوند.

 

یادگیری عمیق ( Deep Learning ) چیست؟

یادگیری عمیق زیر مجموعه ای از یادگیری ماشین است که بر شبکه های عصبی عمیق تمرکز دارد. در حالی که یادگیری ماشین از الگوریتم هایی برای تجزیه و تحلیل داده ها ، یادگیری از آنها ، آموزش مدل ها و تصمیم گیری استفاده می کند ، یادگیری عمیق شبکه های عصبی مصنوعی ایجاد می کند که قادر به تصمیم گیری شناختی به طور مستقل است. این اصطلاح از آنجا ناشی می شود که شبکه های عصبی حاوی لایه های عمیق زیادی هستند. شما می توانید از Deep Learning برای حل حتی پیچیده ترین مشکلات با استفاده از داده های متنوع و بدون ساختار استفاده کنید.

لازم به ذکر است که یادگیری عمیق به سخت افزار بسیار قوی تری نیاز دارد (عمدتا GPU ها) ، آموزش مدل های شما بسیار بیشتر طول می کشد و معمولاً پیاده سازی آن پیچیده تر از یادگیری ماشین است.

 

چه زمانی باید از Deep Learning استفاده کنم؟

یادگیری عمیق (DL) گامی رو به جلو در یادگیری ماشین است. حتی اگر ML در اکثر برنامه ها بسیار مثر باشد ، موارد خاصی وجود دارد که در آن کوتاهی می کند. اینجاست که یادگیری عمیق مطرح می شود. اغلب تصور می شود که اگر مجموعه آموزشی شما نسبتاً کوچک است ، باید از ML استفاده کنید. با این حال ، اگر تعداد زیادی داده برای آموزش مدل دارید و اگر داده ها متنوع و حیاتی هستند ، باید یادگیری عمیق را انتخاب کنید.

 

داده کاوی ( Data Mining ) چیست؟ چرا مهم است؟

داده کاوی عمدتاً مربوط به روشها و ابزارهایی است که برای کشف الگوهای کشف نشده قبلی در داده ها و مفیدتر کردن آنها برای مطالعه مورد استفاده قرار می گیرد. این مجموعه ای از روش ها و ابزار است که دانشمندان و محققان برای استخراج اطلاعات جدید و بالقوه بینش انگیز از حجم وسیعی از داده های ناشناخته قبلی و تبدیل آنها به ساختارهای مصرفی برای استفاده در آینده استفاده می کنند.

داده کاوی ممکن است برای پیش بینی و شناسایی الگوها در زمینه های مختلف تجاری استفاده شود. این یک راه حل فعال برای شرکت هایی است که به دنبال مزیت رقابتی هستند. داده کاوی ما را قادر می سازد تا تصمیمات هوشمند بازار بگیریم ، کمپین های دقیق انجام دهیم ، پیش بینی ها را ایجاد کنیم و موارد دیگر.

 

تفاوت بین AI ، ML ، DL ، علم داده و داده کاوی

بیایید همه چیزهایی را که تا کنون آموخته ایم خلاصه کنیم. نکات زیر به طور خلاصه AI ، ML ، Data Science ، Deep Learning و Data Mining را تعریف می کند.

  • هوش مصنوعی مفهومی است که می تواند با تقلید از هوش انسانی که توانایی های شناختی و فکری را به سیستم های کامپیوتری ارائه می دهد و با استفاده از داده های جمع آوری شده به مرور زمان خود را بهبود بخشد.
  • یادگیری ماشین زیر مجموعه ای از هوش مصنوعی است که از روشهای یادگیری تحت نظارت ، بدون نظارت و تقویت کننده استفاده می کند تا راهی برای یادگیری تجربیات سیستم های کامپیوتری و بهبود آنها در طول زمان فراهم آورد.
  • علم داده با مجموعه های عظیمی از داده ها سروکار دارد و از ریاضیات ، آمار ، نزاع داده ها ، تجزیه و تحلیل داده های بزرگ و یادگیری ماشینی برای تصمیم گیری و برنامه ریزی برای رسیدن به اهداف و اهداف سازمان استفاده می کند.
  • یادگیری عمیق شاخه ای از یادگیری ماشین است که از الگوریتم های پیچیده استفاده می کند و به طور مستقل تصمیمات هوشمندانه می گیرد.
  • داده کاوی مجموعه ای از روش ها و ابزار برای جمع آوری ، تمیز کردن و تجزیه و تحلیل داده ها برای کشف الگوها و روندهای جذاب تعریف شده است.