تفاوت یادگیری ماشین و داده کاوی چیست و چه اشتراک‌هایی دارند؟

تفاوت یادگیری ماشین و داده کاوی چیست؟ دنیای دیجیتالی ما که به‌سرعت در حال رشد است اصطلاحات و عبارات جدید بسیاری را رایج کرده است که به‌راحتی می‌تواند گیج‌گننده باشد. مردم ممکن است کلمات جدید عجیب‌وغریب را به‌جای هم استفاده کنند، غافل از اینکه این کلمات معنای متفاوتی دارند. به‌طور خاص، این مسئله  درمورد اصطلاحات جدیدی مثل «داده‌کاوی» و «یادگیری ماشین» نیز وجود دارد. مرز بین این دو اصطلاح گاهی به‌دلیل برخی ویژگی‌های مشترکی که دارند مبهم می‌شود. در این مطلب قصد داریم این ابهام را برطرف کنیم.

داده کاوی چیست؟

داده‌کاوی یا Data Mining فرایند استخراج اطلاعات مفید از حجم وسیعی از داده‌ها در نظر گرفته می‌شود و برای کشف الگوهای جدید، دقیق و مفید در داده‌ها، جست‌وجوی معنا و اطلاعات مرتبط برای سازمان یا فردی که به آن نیاز دارد، به کار می‌رود؛ درواقع داده‌کاوی ابزاری است که انسان‌ها از آن استفاده می‌کنند.

پیشنهاد می‌کنیم با داده کاوی و مراحل آن بیشتر آشنا شوید.

یادگیری ماشین چیست؟

یادگیری ماشین فرایند کشف الگوریتم‌هایی است که تجربه‌های حاصل از داده‌ها را بهبود می‌بخشند. یادگیری ماشین طراحی، مطالعه و توسعه‌ی الگوریتم‌هایی است که به ماشین‌ها اجازه می‌دهد بدون دخالت انسان یاد بگیرند و وظایف مشخصی را انجام دهند. یادگیری ماشین ابزاری است برای هوشمندترکردن ماشین‌ها و حذف عنصر انسانی (اما نه حذف خود انسان؛ این اشتباه است).

پیشنهاد می‌کنیم با یادگیری ماشین به زبان ساده و مراحل آن بیشتر آشنا شوید.

یادگیری ماشین و داده‌کاوی چه وجه‌اشترکی دارند؟

هم داده کاوی و هم یادگیری ماشین زیرشاخه‌ی علم داده (Data Science) هستند که منطقی هم است؛ زیرا هر دو از داده‌ها استفاده می‌کنند. هر دو فرایند برای حل مسائل پیچیده استفاده می‌شوند؛ بنابراین درنتیجه، بسیاری از افراد (به‌اشتباه) این دو اصطلاح را به‌جای یکدیگر استفاده می‌کنند.

با توجه به اینکه یادگیری ماشین گاهی به‌عنوان ابزاری برای انجام‌دادن داده‌کاوی مفید استفاده می‌شود، این اشتباه‌گرفتن چندان تعجب‌آور نیست. از آنجا که داده‌های جمع‌آوری‌شده از داده‌کاوی را می‌توان برای آموزش ماشین‌ها استفاده کرد، خطوط بین این دو مفهوم کمی مبهم می‌شوند.

علاوه‌براین هر دو فرایند از الگوریتم‌های اساسی یکسانی برای کشف الگوهای داده استفاده می‌کنند. البته نتایج مدنظر آن‌ها درنهایت متفاوت است؛ این موضوع با خواندن ادامه‌ی مطلب مشخص خواهد شد.

پیشنهاد می‌کنیم با کاربردهای برتر یادگیری ماشین آشنا شوید.

تفاوت یادگیری ماشین و داده کاوی

همان‌طور که دیدیم شباهت‌های بین این دو کم است، اما به‌دلیل هم‌پوشانی داده‌ها، اشتباه‌گرفتن این دو اصطلاح طبیعی است؛ همچنین تعداد چشمگیری تفاوت بین یادگیری ماشین و داده‌کاوی دو وجود دارد؛ بنابراین برای وضوح بیشتر، در این بخش به چند مورد از این تفاوت‌ها اشاره می‌کنیم.

بیایید چند تفاوت یادگیری ماشین و داده کاوی را بررسی کنیم:

سن

داده کاوی دو دهه قبل از یادگیری ماشین خلق شد و در ابتدا کشف دانش در پایگاه‌های داده (KDD) نامیده می‌شد. داده‌کاوی هنوز در برخی حوزه‌ها با عنوان KDD شناخته می‌شود. یادگیری ماشین اولین بار در یک برنامه‌ی بازی چکرز ظاهر شد. داده کاوی از دهه‌ی ۱۹۳۰ وجود داشته است، درحالی‌که یادگیری ماشین در دهه‌ی ۱۹۵۰ ظاهر شد.

هدف

داده‌کاوی برای استخراج قوانین از مقادیر زیادی داده طراحی شده است، درحالی‌که یادگیری ماشین به کامپیوتر می‌آموزد چگونه پارامترهای داده‌شده را یاد بگیرد و درک کند؛ یا به‌بیان دیگر، داده‌کاوی صرفاً روشی برای تحقیق و تعیین یک نتیجه‌ی خاص براساس کل داده‌های جمع‌آوری شده است. روی دیگر سکه یادگیری ماشین است که سیستمی را برای انجام‌دادن وظایف پیچیده‌ی آموزش می‌دهد و از داده‌ها و تجربیات جمع‌آوری‌شده برای هوشمندترشدن استفاده می‌کند.

چیزی که استفاده می‌کنند

داده کاوی متکی به ذخایر وسیع داده (برای مثال، کلان‌داده یا Bid Data) است که سپس، به‌نوبه‌ی خود، برای پیش‌بینی برای مشاغل و دیگر سازمان‌ها استفاده می‌شود؛ از سوی دیگر، یادگیری ماشین با الگوریتم‌ها کار می‌کند، نه با داده‌های خام.

عامل انسانی

عامل انسانی در اینجا یک تفاوت نسبتاً چشمگیر است. داده‌کاوی بر مداخله‌ی انسان متکی است و درنهایت برای استفاده به‌دست افراد ایجاد می‌شود، درحالی‌که دلیل اصلی وجود یادگیری ماشین این است که می‌تواند خودش را آموزش دهد و به تأثیر یا اعمال انسان وابسته نباشد. بدون وجود انسان، داده‌کاوی نمی‌تواند کار کند؛ همچنین ارتباط انسان با یادگیری ماشین تقریباً محدود به تنظیم الگوریتم‌های اولیه است و سپس فقط به الگوریتم اجازه داده می‌شود که کار خودش را انجام دهد.

نحوه‌ی ارتباط با یکدیگر

داده‌کاوی فرایندی است که دو عنصر را دربرمی‌گیرد: پایگاه داده و یادگیری ماشین. اولی تکنیک‌های مدیریت داده را ارائه می‌کند، درحالی‌که دومی تکنیک‌های تجزیه‌وتحلیل داده‌ها را ارائه می‌کند؛ بنابراین درحالی‌که داده‌کاوی به یادگیری ماشین نیاز دارد، یادگیری ماشین لزوماً به داده‌کاوی نیاز ندارد.

قابلیت رشد

این مورد تفاوت آشکار میان داده‌کاوی و یادگیری ماشین است که تمایزشان را آسان می‌کند. داده‌کاوی نمی‌تواند یاد بگیرد یا تطبیق یابد، درحالی‌که این موضوع درمورد یادگیری ماشین صادق است. داده‌کاوی از قوانین ازپیش‌تعیین‌شده پیروی می‌کند و ایستاست، درحالی‌که یادگیری ماشین الگوریتم‌ها را مطابق با شرایط مناسب تنظیم می‌کند. داده‌کاوی فقط به اندازه‌ی کاربرانی که پارامترها را وارد می کنند هوشمند است. یادگیری ماشین به‌این معنی است که کامپیوترها در طول زمان با یادگیری از روی داده هوشمندتر می‌شوند.

نحوه‌ی استفاده

دیگر تفاوت یادگیری ماشین و داده‌کاوی به نحوه‌ی استفاده‌شان بازمی‌گردد. از نظر سودمندی، هر فرایند به‌نوع خود مفید است. داده‌کاوی در صنعت خرده‌فروشی به کار گرفته می‌شود تا عادت‌های خرید مشتریان خود را درک کند؛ درنتیجه به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا استراتژی‌های فروش موفق‌تری را تدوین کنند. رسانه‌های اجتماعی زمین بازی مناسبی برای داده‌کاوی هستند؛ زیرا اطلاعات را از پروفایل‌های کاربران، پرسش‌ها، کلمات کلیدی و اشتراک‌گذاری‌ها می‌توان گرد هم آورد. این به تبلیغ‌کنندگان کمک می‌کند تا تبلیغات مرتبط را جمع‌آوری کنند. دنیای مالی از داده‌کاوی برای تحقیق درمورد فرصت‌های سرمایه‌گذاری بالقوه و حتی احتمال موفقیت یک استارتاپ استفاده می‌کند. جمع‌آوری چنین اطلاعاتی به سرمایه‌گذاران کمک می‌کند تصمیم بگیرند آیا می‌خواهند پول خود را برای پروژه‌های جدید استفاده کنند یا خیر.

در همین حال، شرکت‌ها از یادگیری ماشین برای اهدافی مانند ماشین‌های خودران، شناسایی تقلب در کارت‌های بانکی، خدمات مشتری آنلاین، رهگیری هرزنامه‌های ایمیل، هوش تجاری (مانند مدیریت تراکنش‌ها، جمع‌آوری نتایج فروش، انتخاب ابتکار تجاری) و بازاریابی شخصی استفاده می‌کنند. برخی از شرکت‌هایی که به یادگیری ماشین متکی هستند شامل Yelp، Twitter، Facebook، Pinterest، Salesforce و یک موتور جستجوی معروف است که احتمالاً نام آن را شنیده‌اید: Google.

همه‌ی این‌ها درباره‌ی تفاوت یادگیری ماشین و داده کاوی به ما چه می‌گوید؟

جهان ما هر روز بیشتر از گذشته به راه‌حل‌های دیجیتال برای رسیدگی به وظایف و حل مشکلات موجود روی می‌آورد. این دنیای دیجیتال به‌اندازه‌ی کافی بزرگ است تا در آن فضای کافی برای پیشرفت داده‌کاوی و یادگیری ماشین وجود دارد. تداوم تسلط Big Data به‌این معنی است که همیشه نیاز به داده‌کاوی وجود خواهد داشت. ادامه‌ی حرکت و تقاضا برای ماشین‌های هوشمند تضمین می‌کند که یادگیری ماشین یک مهارت بسیار موردتقاضا باقی خواهد ماند.

شاید این سؤال در ذهن‌تان شکل بگیرد که کدام ظرفیت بیشتری را دارد؟ برای این سؤال هیچ پاسخ روشنی وجود ندارد، اما با توجه به شرایط موجود می‌توانیم حدس درست و آگاهانه‌ای بزنیم. افزایش علاقه به هوش مصنوعی و دستگاه‌های هوشمند و افزایش مداوم استفاده از دستگاه‌های تلفن‌همراه نشانه‌هایی از این است که میان این دو فرایند، یادگیری ماشین ممکن است فرصت‌های بیشتری را ارائه کند.

البته این به‌آن معنا نیست که داده‌کاوی دیگر به بن‌بست رسیده است. براساس گزارش «فوربز»، کل داده‌های انباشته‌شده در دنیای دیجیتال ما از مجموع ۴.۴ زتابایت که در سال ۲۰۱۹ وجود داشت، در سال جدید به تقریباً ۴۴ زتابایت یا ۴۴تریلیون گیگابایت داده افزایش خواهد یافت. بله، به نقطه‌ی اعشار ازدست‌رفته میان این دو مقدار توجه کنید! پس هر دوی این حوزه‌ها جای رشد زیادی دارند و افرادی که مهارت‌های مرتبط داشته باشند قطعاً پیشرفت‌های شغلی حیرت‌انگیزی را تجربه خواهند کرد.

پیشنهاد می‌کنیم با بازار کار یادگیری ماشین بیشتر آشنا شوید.

دوره جامع علم داده کافه‌تدریس

اگر به یادگیری داده‌کاوی یا یادگیری ماشین یا دیگر حوزه‌های علم داده (دیتاساینس) علاقه دارید، کلاس‌های آنلاین و ویدئوهای آموزشی علم داده کافه‌تدریس به شما امکان می‌دهد از هر نقطه‌ی جغرافیایی به بهترین و جامع‌ترین آموزش دسترسی داشته باشید.

دوره جامع علم داده کافه‌تدریس در ۱۶۰ ساعت برگزار می‌شود و مبتنی بر آموزش کاملاً کارگاهی و پروژه‌محور است.

برای آشنایی با دوره جامع علم داده کافه‌تدریس روی این لینک کلیک کنید:

کلاس‌های آنلاین علم داده کافه‌تدریس