تفاوت تحلیل داده، یادگیری ماشین و هوش مصنوعی به زبان ساده
در این مقاله قصد داریم تفاوت تحلیل داده، یادگیری ماشین و هوش مصنوعی را به زبان ساده بیان کنیم. اکنون که ما در دوره پیشرفت سریع تکنولوژیکی زندگی می کنیم، قدرت محاسبات به طور تصاعدی افزایش یافته است ، به این معنی که ما می توانیم این قدرت محاسبات را برای کارهای پیچیده تر استفاده کنیم. سه زمینه ای که در کنار این رشد سریع ظاهر شده اند ، تجزیه و تحلیل داده، یادگیری ماشین و هوش مصنوعی هستند. اما چه تفاوتی بین این سه فناوری نزدیک به هم وجود دارد؟
علاوه بر اینکه نگاهی به چگونگی همپوشانی تحلیل داده، یادگیری ماشین و هوش مصنوعی خواهیم داشت، مواردی را که باعث منحصر به فرد بودن آنها می شود ، بررسی خواهیم کرد. ما تفاوت های اصلی بین تحلیل داده، یادگیری ماشین و هوش مصنوعی و مهارت های مورد نیاز هر یک را بررسی خواهیم کرد.
فهرست محتوا:
- تجزیه و تحلیل داده چیست ؟
- هوش مصنوعی چیست؟
- یادگیری ماشین چیست؟
- تحلیل داده، یادگیری ماشین و هوش مصنوعی در کجا ها همپوشانی دارند؟
- مشاغل مختلف در تحلیل داده، یادگیری ماشین و هوش مصنوعی
- مهارت های مختلف مورد نیاز تحلیل داده، یادگیری ماشین و هوش مصنوعی
تجزیه و تحلیل داده چیست ؟
ابتدا با تعریف تجزیه و تحلیل داده شروع می کنیم. تجزیه و تحلیل داده، دانش تجزیه و تحلیل مجموعه داده ها برای یافتن روند مشخص، پاسخ سوالات و نتیجه گیری است.
این بحث یک زمینه پیچیده و متنوع است که اغلب به نرم افزارهای تخصصی ، الگوریتم ها و اتوماسیون متکی است. اصول تجزیه و تحلیل داده ها تقریباً در هر صنعت قابل استفاده است. هر نوع سازمانی، تحلیل گر داده را برای کمک به تصمیم گیری اگاهانه و مبتنی بر داده در حوزه های مختلف استخدام می کند. داده های موجود از رویدادهای گذشته مورد تجزیه و تحلیل قرار می گیرند ، به این معنی که روندهای موجود قابل شناسایی هستند.
چندین نوع مختلف تجزیه و تحلیل داده وجود دارد ، از جمله تجزیه و تحلیل توصیفی ، تجزیه و تحلیل تشخیصی ، تجزیه و تحلیل پیش بینی و تجزیه و تحلیل تجویزی.
علم داده و تحلیل داده
این دو اصطلاح گاهی اوقات به اشتباه ، به جای یکدیگر استفاده می شوند. تجزیه و تحلیل داده ها بر بررسی مجموعه داده ها برای شناسایی و توضیح روندها متمرکز است. در حالی که علم داده با ایجاد الگوریتم ها و مدل های پیش بینی، بیشتر به فرآیندهای مدل سازی و تولید داده نگاه می کند.
هرچند بین این دو رشته مبادله وجود دارد. و گاهی به جای همدیگر به کار می روند، اما معنای علم داده به حوزه گسترده تری مربوط می شود به گونه ای که بر کشف مجموعه های زیادی از داده ها متمرکز است. در گستره ی بزرگتر علم داده ، بخشی به نام تجزیه و تحلیل داده ها وجود دارد. جایی با بررسی اطلاعات موجود، روند های موجود را بررسی می کند.
هوش مصنوعی چیست؟
هوش مصنوعی مفهومی است که مدت بیشتری است که رواج پیدا کرده (نسبت به دو مفهوم قبلی) . اما در واقع در سال های اخیر است که که قدرت پردازش توسط رایانه ها آنقدر افزایش پیدا کرده که بتوان این اصطلاح را مناسب این زمینه دانست. به زبان ساده، هوش مصنوعی ، توانایی دادن به رایانه است تا بتواند مانند انسان فکر کند.
می توان از طریق تجربه به رایانه هایی که توانایی یادگیری دارند آموزش داد. چنین سیستم های هوش مصنوعی دارای سه ویژگی هستند . التفاتی، هوش، و سازگاری . این ویژگی ها به آنها توانایی تصمیم گیری در حوزه هایی را می دهد که به طور سنتی به سطح تجربه و تخصص انسانی نیاز دارد. یعنی مانند انسان تصمیم گیری می کنند.
7 شاخه اصلی هوش مصنوعی به زبان ساده
یادگیری ماشین چیست؟
این رشته زیرمجموعه ای از هوش مصنوعی است که به موجب آن کامپیوترها برای یادگیری خودکار برنامه ریزی می شوند. این رایانه ها می توانند به روشی مشابه انسانها عمل کرده و یادگیری آنها را در مواجهه با داده های اضافی بهبود بخشند.
بیشتر تمرکز یادگیری ماشین ایجاد برنامه ها و نرم افزاری است که می تواند به طور مستقیم برنامه ریزی ، یادگیری و پیش بینی را انجام دهد. از این فناوری می توان برای انواع مختلفی استفاده کرد. از قدرت موتورهای جستجو گرفته تا تشخیص شرایط پزشکی.
تفاوت یادگیری ماشین و یادگیری عمیق
با عمیق تر شدن در موضوع یادگیری ماشین، زیر مجموعه ای به نام یادگیری عمیق وجود دارد. همزمان با ایجاد لایه های الگوریتم های یادگیری ماشین ، آنها شبکه های پیچیده ای را شکل می دهند که از ساختار مغز انسان تقلید می کنند. این شبکه های عصبی مصنوعی می توانند بیاموزند به گونه ای که بدون ورود نیروی انسانی اضافی ، هوشمندانه تصمیم بگیرند.
معمولاً خواهید دید که شبیه ترین سیستم های هوش مصنوعی به انسان با یادگیری عمیق تأمین می شوند. دلیل آن این است که آنها می توانند داده های بدون ساختار (داده های بدون برچسب) را پردازش کنند. این درحالی است ، انواع دیگر یادگیری ماشین به طور عمده بر روی داده های ساختار یافته ( داده های برچسب دار) تمرکز دارند.
جامعه اتوماسیونه و تهدید شغل انسان ها
تحلیل داده، یادگیری ماشین و هوش مصنوعی در کجا ها همپوشانی دارند؟
این سه شاخه که توضیح داده شد، زیر مجموعه و زیر شاخه های متفاوتی دارند که آن ها را از هم متمایز می‌کنند. اما گاهی در برخی حوزه ها با هم تداخل دارند. در ادامه سه بخشی که تحلیل داده، یادگیری ماشین و هوش مصنوعی با هم همپوشانی و تداخل دارند بیان می شود:
زمینه ی های داده محور: نقطه ای که هر سه حوزه ی تحلیل داده، یادگیری ماشین و هوش مصنوعی به تجزیه و تحلیل داده متکی باشند، نقطه ی همپوشانی این سه حوزه است.هر چه اطلاعات بیشتری در دسترس باشد نتیجه گیری موثر تر است.
یافتن بینش یا الگوی موجود:
از تحلیل داده، یادگیری ماشین و هوش مصنوعی می توان برای تولید بینش و الگوی دقیق در موارد خاص استفاده کرد. با بررسی داده ها ، هرکدام می توانند الگوها را شناسایی کنند ، روندها را برجسته کرده و نتایج ارزشمند و عملی را ارائه دهند. پس این سه حوزه در این بخش نیز مانند یکدیگر عمل می کنند.
پیش بینی مدل:
تحلیل داده، یادگیری ماشین و هوش مصنوعی هر سه می توانند به ایجاد پیش بینی ها بر اساس داده های موجود کمک کنند. این روند می تواند از هر نوع سازمان به برنامه ریزی برای آینده و تصمیم گیری آگاهانه کمک کند.
دیگر زمینه های کلیدی:
البته زمینه های متعدد دیگری وجود دارد که در آن، تحلیل داده، یادگیری ماشین و هوش مصنوعی به هم بسیار نزدیک می شوند. برای مثال در زمینه ی آمار، ریاضیات، علوم کامپیوتر و علوم اطلاعات همپوشانی دارند. برخی از زمینه های تخصصی که در آن ها این سه حوزه به هم پیوند می خورند به صورت زیر است:
رباتیک :
ساخت و برنامه ریزی ربات ها برای فعالیت در شرایط واقعیف به عنوان هدف اصلی هوش مصنوعی تلقی می شود. یادگیری ماشینی در اینجا نقش مهمی دارد و به کامپیوترها اجازه می دهد تا به نشانه های دیداری و گفتاری واکنش نشان دهند و متناسب با آنها پاسخ دهند.
داده کاوی و تجزیه و تحلیل آماری :
داده کاوی با مجموعه داده های عظیم و پیچیده سروکار دارد. برخی از مبانی یادگیری ماشین برای کاوش در این اطلاعات مورد استفاده قرار می گیرد تا نتیجه گیری و پیش بینی از آن شکل گیرد.
رایانه ابری:
فناوری هایی مانند یادگیری ماشین و هوش مصنوعی اغلب به مقدار زیادی قدرت پردازش نیاز دارند. رایانه ابری یا فرآیند ارائه خدمات محاسباتی درخواستی از طریق اینترنت ، می تواند به این قدرت کمک کند.
داده های بزرگ یا بیگ دیتا:
مفهوم داده های بزرگ یا بیگ دیتا در بسیاری از این زمینه ها مهم است . این اصطلاح به مجموعه بزرگی از داده های ساختار یافته و بدون ساختار گفته می شود که پردازش آنها به روش سنتی دشوار است.
خوک سایبری ایلان ماسک: نقد و بررسی تراشه 2020 نیورالینک(Neuralink)
تفاوت یادگیری ماشین با هوش مصنوعی چیست؟
یکی از سوالاتی که غالباً پرسیده می شود این است که تفاوت بین هوش مصنوعی و یادگیری ماشین کجا دیده می شود. اما این بدان معنا نیست که نوعی هوش مصنوعی نقطه مقابل یادگیری ماشین است. در حقیقت، یادگیری ماشین یکی از کاربرد های هوش مصنوعی است.علی رغم اینکه این دو اصطلاح گاهی به جای یکدیگر استفاده می شوند ، تفاوت هایی وجود دارد که قابل ذکر است. بیشتر این موارد روی اهداف و دامنه هر زمینه تمرکز دارند:
هدف هوش مصنوعی: فناوری که به کامپیوتر ها یا ماشین ها اجازه می دهد رفتار انسان را تقلید کند و نیز ایجاد سیستم های کامپیوتری هوشمند و شبیه انسان که می توانند مشکلات پیچیده ای را حل کنند.
محدوده هوش مصنوعی: هوش مصنوعی دامنه وسیعی دارد و می تواند در طیف گسترده ای از وظایف به کار گرفته شود.
هدف یادگیری ماشین: نوعی هوش مصنوعی که به کامپیوترها یا ماشین ها اجازه می دهد بدون اینکه به طور خاص برای آنها برنامه ریزی شده باشد ، از داده ها به طور خودکار یاد بگیرند. همچنین برای ایجاد سیستم های رایانه ای که به طور مداوم می توانند از داده ها یاد بگیرند ، به آنها اجازه می دهد یک کار خاص را انجام دهند و یک خروجی دقیق ارائه دهند.
محدوده یادگیری ماشین: دامنه ی یادگیری ماشین محدود تر است و معمولا برای کار های بسیار خاصی استفاده می شود.
این تفاوت ها به این معنی است که کاربردها برای هر زمینه کمی متفاوت است. با این حال ، بسیاری از سیستم های پیشرفته هوش مصنوعی از برخی عناصر یادگیری ماشینی یا عمیق استفاده می کنند.
مشاغل مختلف در تحلیل داده، یادگیری ماشین و هوش مصنوعی:
مشاغل تحلیل داده :
- تحلیل گر داده: نقش تحلیلگر داده در واقع پردازش داده های خام برای ایجاد بینش (الگو) معنادار است. تحلیل گر داده برای شناسایی روندها و ارائه آنها به روشی معنی دار و قابل درک تلاش می کند.
2. تحلیل گر BI یا تحلیل گر هوش تجاری:
تحلیلگران هوش تجاری برای ارائه بینش و الگو داده هایی که تعیین کننده تصمیمات تجاری هستند، کار می کنند. آنها از انواع فنون و تکنولوژی استفاده می کنند تا به سازمانها امکان انتخاب آگاهانه تصمیم های تجاری را بدهند.
مشاغل هوش مصنوعی:
- مهندس رباتیک : تمرکز این شغل بر طراحی و ساخت ماشین آلات برای خودکار سازی مشاغل مختلف است. وقتی نوبت به رباتیک و هوش مصنوعی می رسد، نوبت ایجاد ربات هایی است که قادر به انجام کارهای پیچیده باشد.
2. برنامه نویس هوش مصنوعی: یک برنامه نویس هوش مصنوعی در حال توسعه نرم افزاری است که برای کاربردهای هوش مصنوعی استفاده می شود. این نقش بسیار متمرکز بر توسعه نرم افزار است.
مشاغل یادگیری ماشین:
1.مهندس یادگیری ماشین : در این شغل، عناصر مهندسی نرم افزار و علم داده با هم همپوشانی دارند. مهندسان یادگیری ماشین الگوریتم ها و برنامه هایی ایجاد می کنند که به کامپیوترها برای یادگیری خودکار کمک می کند.
2. دانشمند NLP یا پردازش زبان طبیعی: NLP در واقع فناوری استفاده شده برای کمک به رایانه در درک زبان طبیعی انسان است. دانشمندان NLP الگوریتم هایی ایجاد می کنند که به روند درک زبان انسان کمک می کند.
مهارت های مختلف مورد نیاز تحلیل داده، یادگیری ماشین و هوش مصنوعی:
همانطور که دیدیم ، چندین شباهت و تفاوت در زمینه های تحلیل داده، یادگیری ماشین و هوش مصنوعی وجود دارد. همانطور که انتظار دارید بسیاری از مهارت های مورد نیاز برای پیشرفت در هر یک از این زمینه ها یکسان هستند. در ادامه برخی از مهارتهایی را که این مشاغل به آنها نیاز دارند ارائه شده است.
برنامه نویسی :
در هر نوع نقشی که کار می کنید ، احتمالاً باید اصول چند زبان برنامه نویسی را بدانید. پایتون ، C ++ ، جاوا و سایر موارد می توانند در بسیاری از جنبه های مختلف به شما کمک کنند.
تجزیه و تحلیل داده ها و مدل سازی داده ها :
همانطور که انتظار دارید ، داشتن دانش کافی در مورد تجزیه و تحلیل داده ها و ایجاد مدل های داده برای کار در این صنایع ضروری است.
ارتباطات :
بسیاری از نقش ها در این زمینه ها مستلزم توضیح استدلال و یافته های خود برای افراد غیر متخصص است. شما همچنین باید در طیف متنوعی از سازمان ها و تیم ها کار کنید. به همین ترتیب ، ارتباطات موثر بسیار حیاتی است.
کار گروهی :
متخصصان تحلیل داده، یادگیری ماشین و هوش مصنوعی برای تولید نتایج موثر تر مایل به همکاری با یکدیگر هستند. به همین دلیل کار تیمی و رهبری ویژگی های بسیار مطلوبی هستند.
انواع مهارت های مورد نیاز تجزیه و تحلیل داده ها
برای مشاغل در تجزیه و تحلیل داده ها به طور خاص ، برخی از مهارت های زیر می تواند مفید باشد:
SQL: از زبان جستجوی ساختار یافته (SQL) برای مدیریت و ذخیره مقدار زیادی داده استفاده می شود. این مهارت به دلایل زیادی به شدت مورد نیاز است و تقاضا برای این مهارت بالاست. SQL به ویژه در تجزیه و تحلیل داده ها بسیار مفید است.
تجسم داده ها : علاوه بر درک و تفسیر داده ها ، یک مهارت حیاتی این است که بتوانید آنها را در قالبی قابل خواندن ارائه دهید. تجسم داده ها در بین بسیاری از کارفرماها محبوبیت زیادی دارد.
تفکر انتقادی: توانایی تفکر انتقادی و تحلیلی یکی دیگر از توانایی های ارزشمندی است که به شما امکان می دهد از ابزارها و روش های مناسب برای رسیدن به اهداف خود استفاده کنید.
انواع مهارتهای مورد نیاز هوش مصنوعی :
ریاضیات کاربردی: مهارت های پیشرفته ریاضی اغلب در قلب پروژه های هوش مصنوعی قرار دارند. جبر خطی، حساب و احتمال مباحث مهم و خوبی برای شروع است.
پایتون : زبان برنامه نویسی پایتون از ملزومات هوش مصنوعی است. زبان برنامه نویسی به عنوان یک روش نسبتاً ساده برای ساخت مدل های هوش مصنوعی استفاده می شود.
خلاقیت : توانایی برخورد خلاقانه با مشکلات می تواند در دنیای هوش مصنوعی بسیار سودمند باشد. حل خلاقانه مسئله ، مهارتی است که بسیاری از کارفرمایان به دنبال آن هستند.
انواع مهارت های مورد نیاز یادگیری ماشین:
الگوریتم : در قلب یادگیری ماشین، الگوریتم ها قرار دارند. الگوریتم ها مجموعه ای از دستورالعمل هایی هستند که کامپیوتر ها برای پیش بینی و یادگیری از آن استفاده می کنند. درک نحوه کار و نحوه ایجاد الگوریتم برای کار در یادگیری ماشین ضروری است.
محاسبات توزیع : این فناوری از چندین رایانه برای انجام وظایف استفاده می کند. داشتن دانش پیرامون سیستم هایی مانند Hadoop و Spark بسیار مفید است.
یادگیری مستقل : حوزه یادگیری ماشین با سرعت بالایی در حال توسعه و تغییر است. توانایی همگام سازی و درک این تغییرات ضروری است. به این معنی که متخصص این حوزه همواره باید خود را به روز نگه دارد.
کلام آخر:
با داشتن فرصت های شغلی بی پایان در هر سه زمینه ی تحلیل داده، یادگیری ماشین و هوش مصنوعی ، شغلی پیدا خواهید کرد که اهداف شما را برآورده می کند و با مهارت ها و علایق شما مطابقت دارد. اکنون که اصول اولیه تحلیل داده، یادگیری ماشین و هوش مصنوعی را فرا گرفته اید ، وقت آن است که در این فنآوری های مهیج رشد کنید.
منبع:
futurelearn
