استخراج البيانات وتطبيقات التعلم الآلي: نقاط التقاء وتحديات المستقبل

تحليل نقاط الالتقاء بين استخراج البيانات وتطبيقات التعلم الآلي، بالإضافة إلى استكشاف التحديات المستقبلية التي قد تواجه هذا المجال الحيوي.

 لقد شاع في عالمنا الرقمي سريع النمو العديد من المصطلحات والعبارات الجديدة التي من السهل أن تطغى عليها أو تفقد مسارها، هجوم technobabble ساحق، والناس عرضة لاستخدام كلمات جديدة غريبة بالتبادل، غير مدركين أن الكلمات تعني شيئين مختلفين.


على وجه التحديد هذه هي القضية التي تواجه "استخراج البيانات" و"التعلم الآلي"  في بعض الأحيان يصبح الخط الفاصل بين المصطلحين غير واضح بسبب بعض الخصائص المشتركة.


استخراج البيانات وتطبيقات التعلم الآلي: نقاط التقاء وتحديات المستقبل
استخراج البيانات والتعلم الآلي 


ما هو استخراج البيانات؟


يعتبر استخراج البيانات عملية استخراج معلومات مفيدة من كمية هائلة من البيانات، يتم استخدامه لاكتشاف أنماط جديدة ودقيقة ومفيدة في البيانات، والبحث عن المعنى والمعلومات ذات الصلة للمنظمة أو الفرد الذي يحتاج إليها، إنها أداة يستخدمها البشر.


ما هو التعلم الآلي؟


من ناحية أخرى التعلم الآلي هو عملية اكتشاف الخوارزميات التي حسنت التجربة المستمدة من البيانات، إنه تصميم الخوارزميات ودراستها وتطويرها التي تسمح للآلات بالتعلم دون تدخل بشري، إنها أداة لجعل الآلات أكثر ذكاء، والقضاء على العنصر البشري (ولكن ليس القضاء على البشر أنفسهم؛ سيكون ذلك خطأ).


الفرق بين استخراج البيانات والتعلم الآلي


لذلك نرى أن أوجه التشابه بينهما قليلة، ولكن لا يزال من الطبيعي الخلط بين المصطلحين بسبب تداخل البيانات، من ناحية أخرى هناك عدد كبير من الاختلافات بين الاثنين، لذلك من أجل الوضوح والتنظيم سوف نتعمق لمعرفة بعض الاختلافات بين استخراج البيانات والتعلم الآلي .


1. العمر والتاريخ

يسبق استخراج البيانات التعلم الآلي بعقدين من الزمن، حيث أطلق على الأخير في البداية اكتشاف المعرفة في قواعد البيانات (KDD)، لا يزال يشار إلى استخراج البيانات باسم KDD في بعض المناطق، ظهر التعلم الآلي لأول مرة في برنامج لعب المدقق، كان استخراج البيانات موجودا منذ ثلاثينيات القرن العشرين؛ يظهر التعلم الآلي في الخمسينيات.


2. الهدف من كل مصطلح 

تم تصميم استخراج البيانات لاستخراج القواعد من كميات كبيرة من البيانات، في حين أن التعلم الآلي يعلم الكمبيوتر كيفية تعلم وفهم المعلمات المحددة، أو بعبارة أخرى فإن استخراج البيانات هو مجرد طريقة للبحث لتحديد نتيجة معينة استنادا إلى إجمالي البيانات التي تم جمعها، على الجانب الآخر من العملة، لدينا التعلم الآلي الذي يدرب نظاما لأداء المهام المعقدة ويستخدم البيانات والخبرة المحصودة ليصبح أكثر ذكاء.


3. ما الذي يستخدمونه؟

يعتمد استخراج البيانات على مخازن واسعة من البيانات مثل البيانات الضخمة والتي تستخدم بدورها لوضع توقعات للشركات والمنظمات الأخرى، من ناحية أخرى  يعمل التعلم الآلي مع الخوارزميات وليس البيانات الخام.


4. العامل البشري

إليك فرق كبير إلى حد ما، يعتمد استخراج البيانات على التدخل البشري ويتم إنشاؤه في نهاية المطاف لاستخدامه من قبل الناس، في حين أن السبب الكامل لوجود التعلم الآلي هو أنه يمكن أن يعلم نفسه ولا يعتمد على التأثير البشري أو الإجراءات، بدون شخص بشري يستخدمه ويتفاعل معه، لا يمكن أن يعمل استخراج البيانات بشكل مسطح، من ناحية أخرى يقتصر الاتصال البشري مع التعلم الآلي إلى حد كبير على إعداد الخوارزميات الأولية، ثم مجرد السماح لها بذلك، نوع من عملية "ضبطها ونسيانها"، يقوم الناس باستخراج بيانات الافراد؛ تعتني الأنظمة بنفسها من خلال التعلم الآلي.


5. كيف يرتبطون ببعضهم البعض؟

استخراج البيانات هو عملية تتضمن عنصرين : 

  1. قاعدة البيانات
  2. التعلم الآلي
يوفر الأول تقنيات إدارة البيانات، في حين يوفر الأخير تقنيات تحليل البيانات، لذلك في حين أن استخراج البيانات يحتاج إلى التعلم الآلي، فإن التعلم الآلي لا يحتاج بالضرورة إلى استخراج البيانات، على الرغم من ذلك هناك حالات يتم فيها استخدام المعلومات من استخراج البيانات لرؤية الروابط بين العلاقات، بعد كل شيء من الصعب إجراء مقارنات ما لم يكن لديك قطعتان على الأقل من المعلومات تقارنان ببعضهما البعض، وبالتالي يمكن بعد ذلك استخدام المعلومات التي يتم جمعها ومعالجتها عبر استخراج البيانات لمساعدة الآلة على التعلم، ولكن مرة أخرى ليست ضرورة، فكر في الأمر أكثر على أنه راحة في متناول اليد.


6. القدرة على النمو

لا يمكن لاستخراج البيانات التعلم أو التكيف، في حين أن هذا هو بيت القصيد مع التعلم الآلي، يتبع استخراج البيانات قواعد محددة مسبقا وهو ثابت، في حين أن التعلم الآلي يضبط الخوارزميات حيث تظهر الظروف المناسبة نفسها، استخراج البيانات ذكي فقط مثل المستخدمين الذين يدخلون المعلومات؛ التعلم الآلي يعني أن أجهزة الكمبيوتر هذه أصبحت أكثر ذكاء.


7. كيف يتم استخدامها؟

من حيث المنفعة كل عملية لها تخصصها، يتم استخدام استخراج البيانات في صناعة البيع بالتجزئة لفهم عادات الشراء لعملائها، وبالتالي مساعدة الشركات على صياغة استراتيجيات مبيعات أكثر نجاحا، وسائل التواصل الاجتماعي هي ملعب خصب لاستخراج البيانات، حيث يمكن جمع المعلومات من ملفات تعريف المستخدمين والاستفسارات والكلمات الرئيسية والمشاركة، سيساعد المعلنين على تجميع العروض الترويجية ذات الصلة، يستخدم عالم التمويل استخراج البيانات للبحث عن فرص الاستثمار المحتملة وحتى احتمال نجاح الشركة الناشئة، يساعد جمع هذه المعلومات المستثمرين على تحديد ما إذا كانوا يريدون تخصيص أموال لمشاريع جديدة، إذا تم تحسين استخراج البيانات في منتصف التسعينيات لكان من الممكن جدا منع انهيار بدء تشغيل الإنترنت الممتاز في أواخر التسعينيات.


وفي الوقت نفسه تستخدم الشركات التعلم الآلي لأغراض مثل السيارات ذاتية القيادة، واكتشاف الاحتيال ببطاقات الائتمان، وخدمة العملاء عبر الإنترنت، واعتراض الرسائل غير المرغوب فيها عبر البريد الإلكتروني، وذكاء الأعمال، على سبيل المثال إدارة المعاملات، وجمع نتائج المبيعات، واختيار مبادرة الأعمال، والتسويق الشخصي، تشمل الشركات التي تعتمد على التعلم الآلي Yelp و Twitter و Facebook و Pinterest و Salesforce ومحرك بحث  Google.


الاختلافات الرئيسية بين استخراج البيانات والتعلم الآلي


يوجد بعض الاختلافات الجوهرية بين استخراج البيانات والتعلم الآلي نذكرها أدناه :


1. تركيز العمل 

  • استخراج البيانات : اكتشاف الأنماط الخفية أو المعرفة من البيانات.
  • التعلم الآلي : تطوير الخوارزميات التي تتعلم من البيانات.

2. الهدف 

  • استخراج البيانات : استخراج الأفكار والمعلومات من مجموعات البيانات الحالية.
  • التعلم الآلي : بناء نماذج لإجراء التنبؤات أو أداء المهام.

3. الاستخدام

  • استخراج البيانات : تحديد الأنماط والاتجاهات والشذوذ.
  • التعلم الآلي : النمذجة التنبؤية والتصنيف والتجميع وما إلى ذلك.

4. المدخلات

  • استخراج البيانات : البيانات التاريخية أو مجموعات البيانات الكبيرة.
  • التعلم الآلي : البيانات المرسومة أو غير المصنفة للتدريب والاختبار.

5. المخرجات 

  • استخراج البيانات : المعرفة في شكل أنماط أو قواعد.
  • التعلم الآلي : التنبؤات والتصنيفات والتوصيات وما إلى ذلك.

6. الطرق المستخدمة

  • استخراج البيانات : الإحصاءات الوصفية، والتجميع، وقواعد الارتباط.
  • التعلم الآلي : أشجار القرار والانحدار والشبكات العصبية و SVM وما إلى ذلك.

7. مجال العمل

  • استخراج البيانات : أوسع من حيث تحليل أنواع مختلفة من البيانات.
  • التعلم الآلي : يركز على تطوير نماذج لتطبيقات محددة.

8. مجال الاستخدام

  • استخراج البيانات : يستخدم على نطاق واسع في الأعمال التجارية والتسويق والرعاية الصحية وما إلى ذلك.
  • التعلم الآلي : يستخدم على نطاق واسع في الذكاء الاصطناعي والروبوتات والتعرف على الأنماط وما إلى ذلك.

ما القواسم المشتركة بينهم؟


يقع كل من استخراج البيانات والتعلم الآلي تحت رعاية علوم البيانات، وهو أمر منطقي لأن كلاهما يستخدم البيانات، تستخدم كلتا العمليتين لحل المشاكل المعقدة، وبالتالي يستخدم الكثير من الناس بشكل خاطئ المصطلحين بالتبادل، هذا ليس مفاجئا، بالنظر إلى أن التعلم الآلي يستخدم أحيانا كوسيلة لإجراء استخراج بيانات مفيدة، في حين يمكن استخدام البيانات التي تم جمعها من استخراج البيانات لتعليم الآلات، فإن الخطوط الفاصلة بين المفهومين تصبح غير واضحة بعض الشيء.


علاوة على ذلك، تستخدم كلتا العمليتين نفس الخوارزميات الحرجة لاكتشاف أنماط البيانات، على الرغم من أن نتائجهم المرجوة تختلف في نهاية المطاف، وهو أمر سيصبح واضحا أثناء قراءتك.


إذن ماذا يعني كل هذا؟


كل يوم يتحول المزيد من عالمنا إلى حلول رقمية للتعامل مع المهام وحل المشكلات، إنه عالم رقمي كبير بما فيه الكفاية، وهناك مساحة أكثر من كافية لكل من استخراج البيانات والتعلم الآلي للازدهار، تعني الهيمنة المستمرة للبيانات الضخمة أنه ستكون هناك دائما حاجة إلى استخراج البيانات، وسيضمن استمرار القيادة والطلب على الآلات الذكية أن يظل التعلم الآلي مهارة مطلوبة إلى حد كبير.


ما الذي يقدم أكبر قدر من الإمكانات، قد تتساءل؟ لا توجد إجابة واضحة، ولكن يمكننا إجراء تخمين لائق ومستنير، يعد الاهتمام المتزايد بالذكاء الاصطناعي والأجهزة الذكية والارتفاع المستمر في استخدام الأجهزة المحمولة من العلامات الجيدة، بين العمليتين قد يوفر التعلم الآلي أفضل الفرص.


هذا لا يعني أن استخراج البيانات بأي حال من الأحوال مهنة مسدودة، وفقا ل Forbes سينمو إجمالي البيانات المتراكمة في عالمنا الرقمي من إجمالي 4.4 زيتابايت في خلال الفترة الوجيزة المقبلة إلى ما يقرب من 44 زيتابايت أو 44 تريليون غيغابايت من البيانات، نعم لاحظ الفاصلة العشرية المفقودة بين هاتين القيمتين. 


الأسئلة الشائعة


يوجد بعض الاسئلة الشائعة في هذا المجال نذكر منها :


1. ما الفرق بين استخراج البيانات والتعلم الآلي؟

استخراج البيانات هو عملية اكتشاف الأنماط واستخراج الأفكار من مجموعات البيانات الكبيرة، في حين يركز التعلم الآلي على تطوير الخوارزميات والنماذج التي تتعلم من البيانات وتتخذ تنبؤات أو قرارات.


2. ما هو الأفضل: استخراج البيانات أم التعلم الآلي؟

يعتمد الاختيار بين استخراج البيانات والتعلم الآلي على المهمة أو الهدف المحدد، يعد استخراج البيانات فعالا لاكتشاف الأنماط والرؤى من البيانات الحالية، في حين أن التعلم الآلي ذو قيمة لبناء النماذج التنبؤية واتخاذ القرارات القائمة على البيانات، كلا النهجين لهما نقاط قوتهما ويمكن استخدامهما معا لتحليل البيانات الشامل.


3. هل يمكن استخدام التعلم الآلي لاستخراج البيانات؟

نعم، يمكن استخدام تقنيات التعلم الآلي في عملية استخراج البيانات، يمكن أن تساعد خوارزميات التعلم الآلي في تحديد الأنماط والتنبؤ بالنتائج واستخراج رؤى ذات مغزى من مجموعات البيانات الكبيرة، وهي خطوات أساسية في عملية استخراج البيانات.


4. هل استخراج البيانات سهل أم صعب التعلم الآلي ؟

تعتمد صعوبة تعلم استخراج البيانات على عوامل مختلفة، بما في ذلك المعرفة السابقة والخبرة وتعقيد التقنيات والأدوات المعنية، يتطلب استخراج البيانات فهما قويا للتحليل الإحصائي والتلاعب بالبيانات ومفاهيم التعلم الآلي، على الرغم من أنه قد يكون له منحنى تعليمي، مع التفاني والممارسة يمكن للمرء تطوير الكفاءة في استخراج البيانات.

إرسال تعليق