یادگیری ماشین و علم داده: تفاوت در چیست؟

تفاوت بین علوم داده و یادگیری ماشین چیست؟ کدام مسیر شغلی برای شما مناسب است؟ این مقاله به‌بررسی عمیق‌تر جزئیات هر حوزه می‌پردازد.
علوم داده و یادگیری ماشین دو مفهوم است که در حوزه فناوری و استفاده از داده برای توسعه و نوآوری محصولات، خدمات، سیستم‌های زیرساختی و موارد دیگر قرار دارند. هر دو با مسیرهای شغلی هماهنگ هستند که درخواست زیادی دارند و درآمد بالایی دارند.
دو مفهوم علوم داده (Data Science) و یادگیری ماشین (Machine Learning) به یکدیگر به‌همان شکلی که مربع‌ها به مستطیل‌ها وابسته هستند، ارتباط دارند. دیتا ساینس مستطیلی جامع است، در حالی که یادگیری ماشین مربعی است که مستقل است. هر دوی آنها به‌طور متداول توسط دانشمندان داده در کار خود استفاده می‌شوند و تقریبا در همه صنایع به‌سرعت پذیرفته می‌شوند.
به‌طور کلی، یادگیری ماشین یک دسته خاص از روش‌ها و تکنیک‌های مربوط به علم داده است که به‌صورت مستقل و با ویژگی‌های منحصر به‌فرد خود وجود دارد.

علم داده در مقابل یادگیری ماشین: مقایسه مستقیم

مجموعه مهارت‌های ترجیحی در دیتا ساینس و ماشین لرنینگ

این مهارت‌ها برای کسانی که در حوزه علم داده و تحلیل داده فعالیت می‌کنند، مورد توجه قرار می‌گیرند. این مهارت‌ها به‌شما کمک می‌کنند تا داده‌ها را به‌طور موثر و دقیق تحلیل و گزارش‌های قابل فهم تولید کنید.

مهارت‌های کلیدی در حوزه یادگیری ماشین

برای افرادی که به Machine Learning علاقه‌مند هستند، این مهارت‌ها بسیار حائز اهمیت هستند. با تسلط بر این مهارت‌ها، شما قادر خواهید بود مدل‌های یادگیری ماشین را پیاده‌سازی و آموزش دهید.

توضیح تفاوت یادگیری ماشین با علم داده با استفاده از یک مثال!

فرض کنید شما یک فروشگاه آنلاین دارید و می‌خواهید بهترین راه برای افزایش فروش خود را پیدا کنید.
دیتا ساینس کمک می‌کند تا داده‌های مختلفی که در اختیار دارید را تجزیه و تحلیل کنید. به‌عنوان مثال، می‌توانید اطلاعات مشتریان خود را بررسی کنید تا بفهمید کدام مشتریان بیشترین خریدها را انجام می‌دهند، در کدام مناطق جغرافیایی تقاضا بیشتر است و غیره.
داده‌شناسی از تکنیک‌های متنوعی مانند تجزیه و تحلیل داده، داده‌کاوی، و تصویرسازی داده برای استخراج اطلاعات مفید استفاده می‌کند.

اما یادگیری ماشین!

وقتی که شما داده‌های خود را تحلیل کرده و اطلاعات مفیدی استخراج کرده‌اید، می‌خواهید از آن اطلاعات برای پیش‌بینی و یا اتخاذ تصمیمات بهتر استفاده کنید. اینجاست که یادگیری ماشین به کمک می‌آید.
برای نمونه، با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین، می‌توانید مدل‌هایی بسازید که پیش‌بینی کنند کدام مشتریان به احتمال زیاد خرید خواهند کرد، یا کدام محصولات را باید به‌عنوان پیشنهادهای فراهم شده به مشتریان نمایش دهید تا فروش را افزایش دهید.

بنابراین، داده‌شناسی کمک می‌کند تا داده‌ها را تحلیل و فهمیده و یادگیری ماشین به شما امکان می‌دهد از این داده‌ها برای اتخاذ تصمیمات بهتر و پیش‌بینی‌های دقیق‌تر استفاده کنید. این دو حوزه به‌هم پیوند خورده‌اند و در کنار یکدیگر به کسب و کارها کمک می‌کنند تا عملکرد و سودآوری خود را بهبود ببخشند.

کدام بهتر است، یادگیری ماشین یا علم داده؟

در ابتدا، نمی‌توان دو حوزه را با هم مقایسه کرد تا تصمیم‌گیری شود کدام بهتر است، زیرا آنها دو حوزه متمایز از دانش و تخصص هستند. این مانند مقایسه علوم و هنر است. با این‌حال، امروزه علم داده محبوبیت قابل توجه و واضحی دارد. تقریبا تمام صنایع برای انجام تصمیمات کسب و کار قوی‌تر از داده‌ها استفاده می‌کنند.

داده به‌بخش جدایی‌نشدنی از کسب و کارها تبدیل شده است، سازمان‌ها از آن برای تجزیه و تحلیل عملکرد، استراتژی‌ها و برنامه‌های قدرتمند مبتنی بر داده استفاده می‌کنند.
از سوی دیگر، یادگیری ماشین یک حوزه در حال تکامل است و برخی از صنایع هنوز از آن استفاده نمی‌کنند، که این نشان می‌دهد در آینده نزدیک فناوری‌های یادگیری ماشین تقاضای بیشتری خواهند داشت. بنابراین، در آینده، تقاضا برای متخصصان در هر دو حوزه به‌یک اندازه خواهد بود.

آیا دیتا ساینتیست‌ می‌تواند مهندس یادگیری ماشین شود؟

بله، دانشمندان داده به دلیل تجربه و تخصص خود در حوزه علم داده، به‌راحتی می‌توانند به شغل و رشته یادگیری ماشین مهاجرت کنند. آنها قبلا با بسیاری از مفاهیم و ابزارهای مورد استفاده در یادگیری ماشین آشنا هستند؛ بنابراین، نیازی به‌تلاش زیادی برای یادگیری مفاهیم جدید ندارند.
با گذراندن دوره‌های آموزشی مناسب، آنها می‌توانند مهارت‌های لازم برای تبدیل شدن به مهندسان یادگیری ماشین را کسب کنند.

آیا می‌توان همزمان در حوزه دیتا ساینس و یادگیری ماشین فعالیت کرد؟

بله، می‌توانید همزمان در حوزه علم داده و یادگیری ماشین فعالیت کنید. در واقع، علم داده و یادگیری ماشین دو حوزه مرتبط و متقابل هستند و اغلب به‌صورت همزمان مورد استفاده قرار می‌گیرند.

خلاصه کلام

در این مقاله به بررسی تفاوت بین یادگیری ماشین و علم داده پرداخته‌ایم. در حالی‌که هر دو زمینه ارتباط نزدیکی باهم دارند، تمرکزها و روش‌های متمایزی دارند. دیتا ساینس دامنه وسیع‌تری را شامل می‌شود از جمله جمع‌آوری داده‌ها، تمیز کردن، تجسم و تحلیل آماری. از سوی دیگر، یادگیری ماشینی به‌طور خاص بر روی توسعه الگوریتم‌ها و مدل‌هایی تمرکز می‌کند که می‌توانند از داده‌ها یاد بگیرند و پیش‌بینی یا تصمیم‌گیری کنند.