علم البيانات وتعلم الآلة

اليوم، إذا جمعت أبرز قادة الأعمال العالميين وطلبت منهم إحداث أكبر فرق بين الأعمال التجارية في القرنين العشرين والحادي والعشرين ، فمن المرجح أن يقولوا نفس الشيء: البيانات.

منذ مطلع القرن، نمت كمية البيانات بمعدل مذهل مع ظهور وسائل التواصل الاجتماعي ، والهواتف الذكية ، وإنترنت الأشياء ، والتطورات التكنولوجية الأخرى. تشير التقديرات إلى أن أكثر من 90٪ من جميع البيانات التي تم إنشاؤها بواسطة الإنسان قد تم إنشاؤها في السنوات الخمس الماضية. يُعرف هذا الانفجار المعلوماتي باسم “البيانات الضخمة” وسيغير العالم من حولنا تمامًا. أدى النمو الهائل في إنتاج البيانات إلى جعل المؤسسات أكثر اهتمامًا من أي وقت مضى بكيفية استخدام البيانات لتعزيز اهتماماتها التجارية. وفي الوقت نفسه ، يتطلع الأشخاص بشكل متزايد إلى تطوير مهاراتهم في البيانات لتسليط الضوء على السيرة الذاتية والتقدم الوظيفي والأمن الوظيفي.

تعد البيانات اليوم أداة ووقودًا للشركات لاكتساب رؤى مهمة وتحسين أدائها. سيطر علم البيانات على كل صناعة تقريبًا في العالم. لا توجد صناعة في العالم اليوم لا تستخدم البيانات. لكن من سيحصل على هذه البصيرة؟ من يقوم بمعالجة جميع البيانات الخام؟ كل شيء يقوم به محلل بيانات أو عالم بيانات. هذان هما أكثر الأدوار الوظيفية شيوعًا في هذا المجال. لأن الشركات حول العالم تتطلع إلى تحقيق أقصى استفادة من بياناتها. بالنسبة للأشخاص الذين يبحثون عن فرص عمل طويلة الأجل ، لطالما كانت وظائف علوم البيانات خيارًا عمليًا وموثوقًا به. من المرجح أن يستمر هذا الاتجاه مع دمج الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في حياتنا اليومية واقتصادياتنا.

البيانات لا تخبرنا فقط عن الماضي. إذا قمنا بنمذجة البيانات بعناية وبدقة ، يمكننا العثور على أنماط وارتباطات للتنبؤ بسوق الأوراق المالية ، وانتاج تسلسل البروتين ، واكتشاف الهياكل البيولوجية مثل الفيروسات ، وأكثر من ذلك. ومع ذلك ، فإن نمذجة كميات كبيرة من البيانات يدويًا أمر شاق. لتحقيق ذلك ، لجأنا إلى خوارزميات التعلم الآلي التي يمكن أن تساعدنا في استخراج المعلومات من البيانات. يؤدي التعلم الآلي للأتمتة المهام التي تتطلب عادةً ذكاءً بشريًا. يمكن تعريف التعلم الآلي ، بدوره ، على أنه استخدام وتطوير أنظمة الكمبيوتر القادرة على التعلم والتكيف دون تخطيط صريح. تستخدم هذه الأنظمة الخوارزميات والنماذج الإحصائية لتحليل واستنتاج الأنماط في البيانات. يمكن لخوارزميات التعلم الآلي أن تحل المشكلات المعقدة غير العملية أو التي يستحيل القيام بها يدويًا ، وتعلم التوزيعات والأنماط والارتباطات لكشف المعرفة داخل البيانات. تقوم الخوارزميات بذلك عن طريق استكشاف مجموعة بيانات وإنشاء نموذج تقريبي لتوزيع البيانات ، بحيث عندما نقوم بتغذية بيانات جديدة وغير مرئية ، فإنها ستؤدي إلى نتائج جيدة.

بشكل عام ، يمكن أن تحقق خوارزميات التعلم الآلي القدرة على التعلم من خلال ثلاث طرق مختلفة:

• التعلم مع الاشراف: التعلم الخاضع الاشراف في التعلم الآلي هو طريقة تنشئ نموذجًا للتنبؤ بالنتائج بناءً على البيانات المصنفة. يعني وجود البيانات المصنفة أنه يتم تقديم إجابة أو حل لكل عينة من مجموعة البيانات. كمثال بسيط ، إذا أردنا أن يقوم نموذج التعلم الآلي الخاص بنا بعمل تنبؤات حول فاكهة التفاح أو الموز ، فقم بتسمية القيم “تفاحة” أو “موز” بمجموعة من السمات مثل الوزن والطول والعرض وأي قياسات ذات صلة من الفاكهة المتاحة. دعونا نلقي نظرة على مثال أكثر صلة بالأعمال التجارية؛ خسارة العملاء. لفهم رفض العميل بشكل أفضل ، يجب عليك أولاً تحليل المقاييس التي قد تؤدي إلى خروج العميل. تتضمن مجموعة البيانات الخاصة بك لهذا النوع من النماذج متغيرات الفهرس مثل الأيام المنقضية منذ آخر عملية شراء ، ومتوسط ​​مبلغ الشراء ، ومتغير التوقع المسمى ، سواء كان الشخص لا يزال عميلاً أم لا. نظرًا لأن لدينا بيانات سابقة عن حالة العميل ، فإن إنشاء نموذج باستخدام هذا النوع من مجموعة البيانات يمكن أن يكون مرشحًا رائعًا للتعلم الخاضع للإشراف.
• التعلم بدون اشراف: التعلم غير الإشرافي في التعلم الآلي هو عندما نقدم أمثلة إلى الخوارزمية دون أي توجيه ونترك إنشاء التسمية للخوارزمية. بمعنى آخر ، يسعى التعلم غير الإشرافي إلى العثور على أنماط مخفية في البيانات غير المسماة وإنشاء مجموعات وكلسترات. على سبيل المثال ، عندما نحتاج إلى فهم كيفية تصنيف المجموعات ضمن مجموعة بيانات العميل إلى أقسام متشابهة بناءً على خصائصها وسلوكياتها. غالبًا ما يستخدم التعلم غير الإشرافي للتحليل الاستكشافي وتشخيص التشوهات. لأنه يساعد في معرفة كيفية ارتباط أجزاء البيانات والاتجاهات التي قد توجد. يمكن استخدامها للمعالجة المسبقة لبياناتك قبل استخدام خوارزمية التعلم الخاضع للإشراف.
• التعلم المعزز: التعلم المعزز هو أسلوب يوفر تغذية راجعة تعليمية باستخدام آلية المكافأة. تحدث عملية التعلم كعامل يتفاعل مع البيئة ويحاول طرقًا مختلفة لتحقيق نتيجة. يتلقى الوكيل مكافأة أو عقوبة عندما يصل إلى الهدف أو لا. من خلال ملاحظات التعلم هذه ، يتعلم الوكيل أي المواقف تؤدي إلى نتائج جيدة والتي تؤدي إلى الفشل ويجب تجنبها. على سبيل المثال ، يمكننا استخدام التعلم المعزز عندما نحتاج إلى برنامج للعمل بنجاح في بيئة تنافسية ، مثل لعبة الفيديو أو سوق الأوراق المالية. في هذه الحالة ، يبدأ البرنامج بالعمل في البيئة ويتعلم مباشرة من أخطائه حتى يجد مجموعة من القواعد التي تضمن نجاحه. لا يتطلب التعلم المعزز بيانات مصنفة بالإضافة إلى التعلم الخاضع للإشراف. بالإضافة إلى ذلك ، فإنه لا يستخدم حتى مجموعة بيانات غير مسماة مثل التعلم غير الخاضع للإشراف. التعلم المعزز ، بدلاً من محاولة اكتشاف علاقة في مجموعة بيانات ، يتم تحسينه باستمرار بين نتائج تجارب الفرد السابقة وكذلك إنشاء تجارب جديدة. بمعنى آخر ، فإنه ينشئ مجموعات بيانات جديدة ونتائج مع كل جهد.

التعلم الخاضع للاشراف مهم جدًا جدًا في علم البيانات ، لأنه يسمح لنا بالقيام بما يتوق إليه الجنس البشري: التنبؤ. التنبؤ مفيدة جدًا في الأعمال التجارية وللربح ، وهي تمكننا من القيام بأفضل ما في وسعنا ، لأننا من خلال التنبؤ نعرف النتيجة المحتملة لأي موقف.

قد يبدو التعلم الخاضع للاشراف بمثابة سحر للبعض. ومع ذلك ، فإن التعلم الخاضع للإشراف ليس سحراً بأي حال من الأحوال. بدلاً من ذلك ، يساعد التعلم الخاضع للاشراف على أساس الإنجازات البشرية في الرياضيات والإحصاء وباستخدام الخبرات والملاحظات البشرية وتحويلها إلى تنبؤات دقيقة بطريقة لا يستطيع أي عقل بشري القيام بها.

ومع ذلك ، لا يمكن التنبؤ بالتعلم الخاضع للإشراف إلا في ظل ظروف مواتية معينة. لذلك ، من أجل القيام بذلك ، من المهم جدًا الحصول على أمثلة من الماضي يمكننا من خلالها استنباط القواعد والنقاط التي يمكن من خلالها إجراء تنبؤ محتمل للغاية.

لماذا تعلم الالة؟

كمية البيانات المتاحة لنا تتزايد باستمرار. تستخدم الآلات هذه البيانات للتعلم وتحسين النتائج وتزويدنا بها. يمكن أن تكون هذه النتائج مفيدة للغاية في تقديم رؤى قيمة وكذلك اتخاذ قرارات تجارية مستنيرة. يتطور التعلم الآلي باستمرار ، ونتيجة لذلك ، تنمو تطبيقات التعلم الآلي أيضًا. نحن نستخدم التعلم الآلي أكثر مما نعرفه في حياتنا اليومية. لقد دخل التعلم الآلي في حياتنا اليومية ، حتى بدون أن ندرك ذلك. لقد مكنت خوارزميات التعلم الآلي العالم من حولنا. ويمكن القول أن المستقبل هنا بالفعل ، ويلعب التعلم الآلي دورًا مهمًا في تشكيل أفكارنا المعاصرة.

اليوم ، يحظى التعلم الآلي بكل الاهتمام الذي يحتاجه. يمكن أن يؤدي التعلم الآلي العديد من المهام تلقائيًا ، خاصة تلك التي لا يمكن إلا للبشر القيام بها بذكائهم الفطري. لا يمكن إعادة إنتاج هذا الذكاء في الآلات إلا بمساعدة التعلم الآلي.

بمساعدة التعلم الآلي ، يمكن للشركات أتمتة المهام الروتينية. كما أنه يساعد على أتمتة وإنشاء نماذج لتحليل البيانات. تعتمد الصناعات المختلفة على كميات كبيرة من البيانات لتحسين أدائها واتخاذ قرارات ذكية. يساعد التعلم الآلي على إنشاء نماذج يمكنها معالجة وتحليل كميات كبيرة من البيانات المعقدة وتقديم نتائج دقيقة. هذه النماذج دقيقة وقابلة للتطوير وتعمل بوظيفة ذات وقت أقل. من خلال بناء مثل هذه النماذج الدقيقة للتعلم الآلي ، يمكن للشركات الاستفادة من الفرص المربحة وتجنب المخاطر غير المعروفة.

يتم استخدام التعرف على الصور وتوليد النص وتصنيف النص وتشخيص الأمراض وغيرها الكثير في العالم الحقيقي. ومن ثم ، فإنه يزيد المجال لخبراء التعلم الآلي للتألق كمحترفين. بالإضافة إلى ذلك ، تتخلف العديد من الشركات في مجال التكنولوجيا بسبب الوتيرة السريعة للقفزات التقنية. يعد التحول الرقمي صناعة ضخمة ، وحقيقة الأمر هي أنه لا يوجد عدد كافٍ من خبراء التعلم الآلي لتلبية احتياجات الصناعة الجديدة.

إذا كنت ترغب في الارتقاء بحياتك المهنية إلى المستوى التالي ، فيمكن للتعلم الآلي أن يفعل ذلك نيابةً عنك. إذا كنت تتطلع إلى الانخراط في شيء يجعلك جزءًا من شيء عالمي ومعاصر ، فيمكن للتعلم الآلي أن يفعل ذلك من أجلك.

العلاقة بين تعلم الآلة وعلم البيانات

يمكن أن يوفر التعلم الآلي رؤى قيمة فقط إذا تلقى بيانات جيدة. وبالتالي ، بدون استخدام بيانات نظيفة ومتسقة وعالية الجودة ، يمكن إنشاء رؤى ذات مغزى كمي (إن وجدت). في الوقت نفسه، يحتاج عالم البيانات إلى التعلم الآلي ، لأنه يكاد يكون من المستحيل فهم نتائج الكمية الهائلة من البيانات المعقدة التي تمتلكها المؤسسات والتنبؤ بها بدقة.

يجب أن يتمتع عالم البيانات أيضًا بحس تجاري كبير لفهم ما يجعل الأعمال التجارية ناجحة، وأين يمكن تحسينها ، وما هي الخيارات الممكنة لتحقيق هذه النتيجة. يمكن اعتبار التعلم الآلي بمثابة إحصاء عملي للقيام بذلك. بمعنى آخر ، التعلم الآلي هو تكامل علوم الكمبيوتر والتخصصات الرياضية المختلفة التي تُستخدم فيها مفاهيم علوم الكمبيوتر لبناء نماذج رياضية قوية يمكنها حل مجموعة من المشكلات المتشابهة وذات الصلة.

يهتم علماء البيانات بضمان أن نموذج التعلم الآلي يحقق أهداف المشروع. هذا هو المكان الذي تكون فيه مجموعة مهارات العمل في متناول اليد. للنجاح في تطوير نموذج التعلم الآلي ، يجب أن يكون لدى عالم البيانات فهم معقول للمشكلة المطروحة وأهداف المشروع. بدون هذا، هناك فرصة ضئيلة للنجاح لأي برنامج علم البيانات ونموذج التعلم الآلي. في هذا الصدد ، يقضي ما يقرب من 80٪ من وقت عالم البيانات في استكشاف البيانات وتنظيفها وإعدادها. القيام بذلك بشكل صحيح هو جزء أساسي من العملية. بمجرد الانتهاء ، يمكن لعالم البيانات البدء في تطوير نموذج التعلم الآلي. يمكنهم اختبار ومقارنة النماذج المختلفة ثم تحسين المرشح الواعد لبيئة الإنتاج.

واحدة من أكثر الطرق فعالية لمراقبة قبول هذه النماذج هي من خلال التمثيل المرئي للبيانات. يتيح تقديم تقرير بالبيانات لقادة الأعمال اتخاذ قرارات مستنيرة يمكن أن تفيد المنظمة. بصرف النظر عن توفير البيانات ، ربما يكون هذا التمثيل المرئي للبيانات هو أهم خطوة في المساعدة على ضمان نجاح المشروع.

وبالتالي ، في حين أن نماذج التعلم الآلي مهمة ، فإن نجاحها يعتمد بشكل كبير على قدرة فريق البيانات على فهم البيانات المنظمة وتوفيرها بمعلومات ممتازة تسمح للنموذج بعمل تنبؤات دقيقة.

علم البيانات والتعلم الآلي مترابطان وأساسيان لنجاح أي مؤسسة قائمة على البيانات. ومع ذلك ، كل هذا يتوقف على جودة البيانات المستخدمة.

عن الكتاب

يتكون الكتاب الحالي من جزئين: المقدمة والتعلم الآلي ، ويتكون من 9 فصول. توجد معظم محتويات الكتاب الرئيسية والمهمة في الجزء الثاني. لذلك ، إذا كنت معتادًا على مفاهيم البرمجة ومعالجة البيانات ، فإن الجزء الأول من الكتاب غير مناسب لك ويمكنك تخطي هذا الجزء والدخول إلى قسم التعلم الآلي مباشرة.

القراء المستهدفين

يمكن اعتبار هذا الكتاب بمثابة مقرر دراسي اختياري لطلاب السنة النهائية الجامعيين وكتاب منهجي لطلاب الدراسات العليا في الهندسة وعلوم الكمبيوتر في تخصص الذكاء الاصطناعي. يمكن أن يكون هذا الكتاب أيضًا مرجعًا جيدًا لجميع المهتمين بالتعلم الآلي وعلم البيانات ، من الباحثين في مختلف المجالات إلى الأطباء.

رابط الكتاب