1 - الهدف

في هذه المدونة ، سنناقش علم البيانات مقابل الذكاء الاصطناعي مقابل تعلم الآلة مقابل التعلم العميق. أيضا ، سوف يناقش كل واحد من هذه بشكل فردي من أجل فهم أفضل.

2. مقارنة بين بيانات العلوم مقابل الذكاء الاصطناعي مقابل آلة التعلم مقابل التعلم العميق

ا. ما هو علم البيانات؟

يتضمن R Data Data تحليل البيانات. وهو مكون مهم لمجموعة المهارات المطلوبة للعديد من الوظائف في هذا المجال. لكنها ليست المهارة اللازمة الوحيدة. تلعب أدوارًا نشطة في تصميم وتنفيذ أعمال أربعة مجالات ذات صلة:

بنية البيانات

في الحصول على البيانات

تحليل البيانات

في أرشفة البيانات

ب. ما هو تعلم الآلة؟

بشكل عام ، هناك 3 أنواع من خوارزمية التعلم:

ا. خوارزميات تعلم الآلة الخاضعة للرقابة

لعمل توقعات ، نستخدم خوارزمية التعلم الآلي هذه. علاوة على ذلك ، تبحث هذه الخوارزمية عن الأنماط في تصنيفات القيمة. تم تعيين ذلك إلى نقاط البيانات.

ب. خوارزميات تعلم الآلة بدون إشراف

لا توجد علامات مرتبطة بنقاط البيانات. كما تقوم خوارزميات التعلم الآلي هذه بتنظيم البيانات في مجموعة من المجموعات. علاوة على ذلك ، تحتاج إلى وصف هيكلها. أيضا ، لجعل البيانات المعقدة تبدو بسيطة وتنظيمها للتحليل.

ج. خوارزميات تعلم آلة التعزيز

نستخدم هذه الخوارزميات لاختيار إجراء ما. أيضا ، يمكننا أن نرى أنه مبني على كل نقطة بيانات. علاوة على ذلك ، بعد مرور بعض الوقت ، تغير الخوارزمية إستراتيجيتها للتعلم بشكل أفضل. أيضا ، تحقيق أفضل مكافأة.

ج. ما هو التعلم العميق

كما يركز التعلم الآلي فقط على حل مشاكل العالم الحقيقي. أيضا ، فإنه يأخذ القليل من الأفكار من الذكاء الاصطناعي. وعلاوة على ذلك ، فإن التعلم الآلي يتم من خلال الشبكات العصبية. التي صممت لتقليد قدرات صنع القرار البشري.

أدوات وتقنيات تعلم الماكينة هي مجموعتين فرعيتين ضيقتين رئيسيتين. هذا يركز فقط على التعلم العميق. علاوة على ذلك ، نحن بحاجة إلى تطبيقه لحل أي مشكلة. يتطلب ذلك فكر إنسان أو اصطناعي.

ستتكون أي شبكة عصبية عميقة من ثلاثة أنواع من الطبقات:

طبقة الإدخال

الطبقة المخفية

طبقة الإخراج

د. ما هو الذكاء الاصطناعي

أساسا ، الذكاء الاصطناعي هو مصطلح واسع جدا. أيضا ، إنها محاولة لجعل أجهزة الكمبيوتر تفكر مثل البشر. علاوة على ذلك ، أي تقنية أو كود أو خوارزمية تمكّن الآلات من التطور. أيضا ، تندرج السلوكيات تحت هذه الفئة.

كما يجب أن ندرك أن نظام الذكاء الاصطناعي يمكن أن يكون بسيطا مثل البرمجيات التي تلعب الشطرنج. لا يهم مدى تعقيد النظام ، الذكاء الاصطناعي هو فقط في مراحله الوليدة.

3. كيف يرتبط علم البيانات بـ AI، ML & DL؟

علم البيانات هو مجال متعدد التخصصات لديه المهارات المستخدمة في مختلف المجالات مثل الإحصاء ، تعلم الآلة ، والتصور ، وما إلى ذلك. إنها عملية عامة وطريقة تقوم بتحليل البيانات ومعالجتها. أيضا ، تمكن من العثور على المعنى والمعلومات المناسبة من كميات كبيرة من البيانات. وهذا يجعل من الممكن بالنسبة لنا استخدام البيانات لاتخاذ القرارات الرئيسية في مجال الأعمال والعلوم والتكنولوجيا وحتى السياسة.

4. الخلاصة

نتيجة لذلك ، درسنا باختصار "Data Science and Intelligence Intelligence" مقابل التعليم الآلي مقابل التعلم العميق. أيضا ، سوف نتعلم بوضوح ما يتم تحديد كل لغة.