تفاوت یادگیری ماشین و داده کاوی

جهش‌ های عظیم در تجزیه و تحلیل حجم گسترده‌ای از داده‌ ها در طی چندین سال اخیر موجب شده است که کاربران اغلب با واژگان جدیدی از اصطلاحات فناوری مواجه شوند. معمولا افراد نسبت به تفاوت میان اصطلاحات و رویکردها آگاهی چندانی ندارند. تفاوت یادگیری ماشین و داده کاوی جزوء مسائل رایجی است که کاربران درصدد کشف آن هستند. داده کاوی به معنای بررسی مجموعه‌ ای از داده‌ ها جهت شناسایی الگوها و ناهنجاری‌ ها می‌ باشد. در مقابل یادگیری ماشین، فرایند کامپیوتری مربوط به داده‌ های ناهمگن است، به گونه‌ ای که یادگیری انسان را تقلید می‌ کند. ترکیب این دو مفهوم با هم امکان توصیف داده‌ های گذشته و پیش بینی داده‌های آینده را فراهم می‌ کند. در این مقاله به بررسی تفاوت های یادگیری ماشین (ماشین لرنینگ) و داده کاوی از جنبه های مختلف می پردازیم.

تعریف یادگیری ماشین

به صورت کلی یادگیری ماشین زیر مجموعه‌ ای از هوش مصنوعی است که به رایانه اجازه می‌ دهد تجربه کسب کند و پیشرفت کند. همچنین شامل زیر شاخه‌ ای به نام یادگیری عمیق نیز می‌ باشد که از مفهوم شبکه‌ های عصبی مصنوعی استفاده می‌ کند. در یک توضیح ساده‌ تر اینگونه می‌توان گفت که یادگیری ماشین در واقع فرایند استفاده از داده‌ های ورودی خام برای پیش بینی است. داده‌ های ورودی یک سری مراحل را طی می‌کنند تا ماشین بتواند از آنها بدون دخالت انسان برای تصمیم گیری یا پیش بینی استفاده کند.

کار اصلی یادگیری ماشین جمع آوری داده‌ های ورودی و آماده‌ سازی آنها آغاز می‌شود. آماده سازی و پیش پردازش داده‌ ها شامل پاکسازی داده‌ها و بازیابی مقادیر از دست رفته و اطلاعات اضافی است. به علاوه اینکه فرایندهایی مانند کاهش ابعاد نیز به عنوان بخشی از پیش پردازش محسوب می‌شوند. سپس داده‌ ها به الگوریتمی وارد می‌ شوند که بینش‌ ها و الگوهای مهمی را از داده‌ ها می‌ گیرند. پس از استخراج الگوهای مربوطه، این الگوها به تحلیل و تفسیر می‌پردازند و برای یش بینی داده‌ها مفید هستند. بدین شکل فرایند پیش بینی از طریق یادگیری ماشین صورت می‌ گیرد.

تعریف داده‌ کاوی

داده کاوی فرآیندی است که در آن افراد به جستجوی الگو ها و اطلاعات مفید در مجموعه های بزرگ داده می پردازند. هدف داده کاوی استخراج اطلاعات ارزشمند و پنهان از داده‌ها است. این فرآیند شامل استفاده از تکنیک های آماری و الگوریتم های یادگیری ماشین است. داده کاوی به تصمیم‌گیری های هوشمند و هوش تجاری کمک می کند. این روش به تجزیه و تحلیل داده ها از جنبه های مختلف می پردازد. در نهایت، داده کاوی ابزار مؤثری برای درک بهتر روند ها و الگو های موجود در داده ها است.

بررسی تفاوت یادگیری ماشین و داده کاوی از جنبه های مختلف

در این قسمت تفاوت ماشین لرنینگ (یادگیری ماشین) و داده کاوی را از لحاظ چندین فاکتور مهم مورد بررسی قرار می دهیم.

هدف و راهبرد‌

• هدف از یادگیری ماشین که شامل مراحل متعددی نیز می‌ باشد، این است که سیستم‌ های محاسباتی را قادر به یادگیری از مجموعه داده‌ های آموزشی و شناسایی الگوهای پنهان در آنها کند. اساساً هدف این است که تحلیل الگو و هوش ماشینی به واقعیت تبدیل شود.
• داده کاوی در واقع فرآیند جمع آوری و آماده‌ سازی داده‌ ها برای تجزیه و تحلیل می‌ باشد و یک سری ابزارها مانند الگوریتم و موتور استخراج بر اساس اهداف کلی پروژه را انتخاب می‌کند.

نوع داده

• یادگیری ماشین عمدتاً به کارهای بدون نظارت محدود نمی‌ شود و می‌ تواند وظایف نظارت شده‌ ای را انجام دهد. در طی آن از مجموعه داده‌ های حاوی خروجی‌ های مشخص جهت نظارت بر مدل یادگیری ماشین برای انجام پیش‌بینی‌ ها استفاده می شود.
• داده کاوی مربوط به مجموعه داده‌ های عظیم و گسترده‌ ای است که در پیرامون ما بدون نظارت هستند. در داده‌ کاوی از تکنیک‌ ها و روش‌ های آماری جهت درک و ترسیم همبستگی‌ های مهم میان متغیرهای مختلف استفاده می‌ شود.

خروجی

• یادگیری ماشین یک مدل یا الگوریتم يادگيری را تولید می‌‌ کند که با توجه به ورودی می‌ تواند خروجی را پیش بینی کند. به علاوه اینکه این مدل می ‌تواند با تغذیه داده‌ های بیشتر یا تغییر پارامترها بهبود یابد.
• داده کاوی الگوهایی را تولید می‌ کند که انواع خاصی از وظایف را شناسایی می‌ کند، مانند تشخیص ناهنجاری ها، خوشه‌ بندی یا دسته‌ بندی. در نتیجه داده کاوی می‌ تواند گروه ها یا ناهنجاری‌ های مشابه در داده‌ ها را تشخیص دهد.

نوع کاربرد

در این بخش به بررسی مهم ترین کاربردهای یادگیری ماشین و داده کاوی می پردازیم.

مهم ترین کاربردهای یادگیری ماشین

1- تشخیص تصویر

جستجوی عکس معکوس گوگل و توانایی تشخیص فیس جهت تشخیص دوستان در تصاویر هر دو نمونه‌هایی از نحوه استفاده از یادگیری ماشین جهت شناسایی عناصر درون تصویر و ارجاع متقابل آنها با تصاویر دیگر هستند.

2- پردازش زبان طبیعی

تشخیص گفتار و پردازش سیگنال‌ های انجام شده توسط دستگاه‌ های مختلف از طریق سیستم‌ های پیچیده یادگیری ماشین پشتیبانی می‌ شوند.

3- ماشین های خودران‌

یک ماشین خودران اساساً مجموعه ای از سیستم‌ های یادگیری ماشین است که از تشخیص تصویر، پردازش زبان طبیعی و تکنیک‌ های مختلف جهت ایجاد امکان رانندگی مستقل استفاده می‌ کند. سیستم‌ های پردازش اطلاعات عصبی که این وسایل نقلیه را هدایت می‌کنند، با استفاده از الگوریتم‌ های مختلف یادگیری ماشین ساخته شده‌ اند.

مهم ترین کاربردهای داده کاوی

خرده فروشی

خرده فروشان به طور مرتب از داده کاوی استفاده می‌ کنند تا حجم گسترده‌ ای از داده‌ های مربوط به مشتری و محصول را با بهترین عملکرد بررسی کنند‌. به عنوان مثال هایپر مارکت‌ ها می توانند از این تکنیک جهت تعیین اینکه چه نوع تخفیف‌ هایی در طول فصول تعطیل بیشتر مورد علاقه مشتریان است، استفاده کنند.

کشاورزی‌

با استفاده گسترده از اینترنت و حسگرها در صنعت کشاورزی، داده کاوی به ابزاری قدرتمند در تصمیم گیری‌های کشاورزی تبدیل شده است. برای جمع آوری و تجزیه و تحلیل داده‌ های مربوط به عملکرد محصولات در طی سال، کیفیت خاک و شرایط آب و هوایی از داده کاوی استفاده می‌ شود.

بیمه‌

در صنعت بیمه همواره از اعداد و ارقام برای تصمیمات بسیاری استفاده می‌ شود. داده کاوی به شکل گسترده در این فضا جهت هدایت تصمیم گیری‌ های مربوط به تطبیق مشتریان با بیمه‌ های مختلف، کشف تقلب و شناسایی مشتریان پر ضرر استفاده می‌ شود.

بازاریابی

بازاریابان همواره به مجموعه داده‌ ها از منابع مختلف دسترسی دارند. حرفه‌ ای‌ ها در این صنعت به شکل منظم از داده‌ کاوی استفاده می‌ کنند تا بتوانند حجم زیادی از داده‌ها را مدیریت کنند. بینش‌ های به دست آمده از این فرایند جهت طراحی کمپین‌ های کارآمد بازاریابی و کاهش هزینه‌ های جذب مشتریان استفاده می‌ شوند.

جدول بررسی تفاوت های یادگیری ماشین و داده کاوی

ویژگی	یادگیری ماشین	داده کاوی
تعریف	زیرمجموعه ای از هوش مصنوعی که به رایانه ها اجازه می ‌دهد تجربه کسب کرده و پیشرفت کنند.	فرآیند مشخصی که در آن داده های مفید از ذخایر بزرگ داده های غیر مفید استخراج می‌شوند.
هدف	توانمند سازی سیستم های محاسباتی برای یادگیری از مجموعه داده های آموزشی و شناسایی الگوهای پنهان.	شناسایی الگوها و ناهنجاری ها از طریق استخراج اطلاعات.
نوع داده	می‌تواند شامل داده های نظارت شده و غیرنظارت شده باشد.	مربوط به مجموعه داده های بزرگ و غیرنظارت است.
روش	استفاده از الگوریتم ها برای تحلیل و یادگیری از داده ‌ها.	شامل تکنیک های آماری برای تحلیل و استخراج الگوها.
خروجی	تولید مدل یا الگوریتم یادگیری که می تواند خروجی ها را پیش بینی کند و با داده های جدید بهبود یابد.	تولید الگو هایی که به شناسایی ناهنجاری ها، خوشه ‌بندی یا دسته بندی کمک می‌ کند.
مهم ترین کاربرد ها	شامل پردازش تصویر، پردازش زبان طبیعی و ماشین های خودران.	شامل تجزیه و تحلیل بازار، تشخیص تقلب و تقسیم بندی مشتریان.
نوع کار	یادگیری و پیش بینی بر اساس داده های ورودی.	استخراج و تحلیل داده ها بدون نیاز به نظارت.

چرا کاربران یادگیری ماشین و داده کاوی را با یکدیگر اشتباه می‌ گیرند؟

اگرچه یادگیری ماشین و داده کاوی از لحاظ بسیاری از فاکتورها با یکدیگر متفاوت هستند، اما شباهت‌هایی نیز وجود دارد. آنچه که واضح و مشخص است، این است که هر دو بر روی داده ها تمرکز دارند. هر دو در حوزه علم داده قرار دارند و افرادی که مایل به کار کردن با یکی از این دو حوزه هستند، باید اصول اساسی علم داده را درک کنند.

وجه مشترک دیگری که وجود دارد، حجم داده‌ هایی است که در هر کدام از آنها دخیل می‌ باشد. یادگیری ماشین و داده کاوی هر دو شامل کار با حجم گسترده‌ ای از داده‌ ها هستند. در نتیجه شما باید سیستم‌ هایی را داشته باشید که بتوانند این حجم بزرگ را مدیریت کنند و به طور موثر مورد پردازش قرار دهند.

جمع بندی‌

هم یادگیری ماشین و هم داده کاوی هر دو کاربردهای گسترده‌ ای دارند‌. به عنوان مثال از داده کاوی در تشخیص تقلب، تجزیه و تحلیل بازار، تقسیم بندی مشتریان و … استفاده می شود. در حالی که یادگیری ماشین شامل بسیاری از برنامه‌ های کاربردی مانند جذب مشتریان، رسانه‌ های اجتماعی، برنامه‌ ‌های مجازی، ماشین‌ های خودران، ترجمه زبان و … می‌ باشد. داده کاوی ابزار مفیدی جهت درک داده است، در حالی که یادگیری ماشین علاوه بر درک داده قادر به تصمیم گیری و پیش بینی نیز می‌ باشد. تفاوت‌ ها به وضوح نشان می‌ دهند که میان یادگیری ماشین و داده کاوی نوعی همپوشانی وجود دارد، چرا که هر دو، تکنیک‌ ها و یا روش‌ هایی هستند که برای مطالعه و درک داده‌ ها استفاده می‌ شوند.

در این مطلب تلاش کردیم اطلاعات مفیدی را درباره تفاوت یادگیری ماشین و داده کاوی در اختیارتان قرار دهیم و امیدواریم به شما عزیزان در درک هدف و تفاوت‌ های میان این دو مفهوم کمک کرده باشد. مجموعه پایتون یار بیش از 6 سال است که به صورت تخصصی در زمینه انجام پروژه های ماشین لرنینگ و داده کاوری فعالیت می کند. چناچه برای انجام پروژه های خود به مشاوره نیاز دارید و یا قصد برون سپاری کامل و یا بخشی از پروژه خود را دارید، تنها کافیست با ما تماس بگیرید.

منابع

• Springboard – Data Mining vs. Machine Learning: A Comparative Analysis
• Geeksforgeeks – Difference Between Data mining and Machine learning
• Cprime – Data Mining vs. Machine Learning: Key Differences You Should Know

سوالات متداول‌ در رابطه با تفاوت یادگیری ماشین و داده کاوی

سایر مقالات مرتبط

• تفاوت ماشین لرنینگ و هوش مصنوعی
• کاربرد ماشین لرنینگ در مهندسی عمران
• بهترین فریم ورک های پایتون
• ۸ کتابخانه برتر پایتون برای تحلیل داده