التعلم الآلي مقابل التحليل التنبئي: الاختلاف والاستخدام

التعلم الالي

التعلم الآلي هو تقنية حسابية يمكن من خلالها استخدام خوارزميات مختلفة لإنشاء نماذج من البيانات في الوقت الفعلي. تُستخدم هذه النماذج بعد ذلك لإنتاج نتائج قابلة للاستهلاك من البيانات الحديثة. مع إدخال المزيد من البيانات في النظام بمرور الوقت ، يتطور النموذج تلقائيًا بناءً على ما تعلمه الجديد. يتطلب التعلم الآلي كميات كبيرة من البيانات للعمل بشكل جيد وتقديم نتائج أكثر دقة. ساعد نمو البيانات التي تم إنشاؤها من مصادر مثل إنترنت الأشياء وتجريف الويب في تعزيز التعلم الآلي.

بينما يمكنك نظريًا تشغيل أي خوارزمية على أي مجموعة بيانات ، للحصول على أفضل النتائج ، يجب تقييم نوع البيانات وتنسيقها أولاً. يسمح التعلم الآلي بمعالجة البيانات في الوقت الفعلي ، وتستهلك معظم النماذج دفقًا مستمرًا من البيانات وتنمو بمفردها.

يمكن استخدام مصطلح " التعلم الآلي " لكل من التعلم الخاضع للإشراف والتعلم غير الخاضع للإشراف. في التعلم الخاضع للإشراف - يتم تمييز مجموعة البيانات ويكون النموذج أولاً يعمل على البيانات الموسومة للتعلم منها. ثم يتم تشغيله على بيانات غير مميزة لإنتاج تنبؤات. في حالة التعلم غير الخاضع للإشراف ، لا يتم تمييز البيانات بالكامل ، وعادة ما تستخدم الخوارزميات نقاط بيانات مختلفة للعثور على الأنماط والتشابهات والاختلافات في مجموعة البيانات. يمكنك فهم الاختلاف من خلال حالة استخدام كل منها:

أ). في التعلم الخاضع للإشراف ، يمكنك تدريب جهازك على الصور المصنفة للقطط والكلاب ، وبمجرد تدريبها ، يمكنك إدخال صور غير موسومة للقطط والكلاب واختبار القدرات التنبؤية للجهاز.

ب). في التعلم غير الخاضع للإشراف ، ستقدم صورًا متعددة غير مسماة لكل من القطط والكلاب وتختبر ما إذا كان بإمكان الآلة فصلها.

التحليل التنبئي

كان استخدام التحليل التنبئي موجودًا قبل وقت طويل من بداية الذكاء الاصطناعي أو حتى نمو الآلات الحسابية الحديثة. إنه ينطوي على ضغط كميات كبيرة من البيانات التي ستكون أكثر قابلية للقراءة من قبل الإنسان. في أبسط أشكاله ، يمكن أن يكون حساب المتوسطات أو الأعداد أو المتوسطات. يستخدم عادة للعثور على إجابة لسؤال معين مثل:

أ). ما هي الفئات الأكثر مبيعًا على مواقع التجارة الإلكترونية في الشتاء؟

ب). ما هي الكلمات الرئيسية التي يمكن تضمينها في مقال للتأكد من وصوله إلى جمهور كبير؟

في حين أنه يتضمن دراسة كل من البيانات التاريخية والحالية ، إلا أن الضغط يكون بشكل أساسي على مجموعة بيانات تاريخية كبيرة ، ولا يمكن استخدامه في دفق مستمر من البيانات. يجمع أي تحليل تنبؤي بين ثلاثة مكونات رئيسية:

أ). البيانات: ستحدد جودة البيانات وكميتها واتساعها نجاح التحليل التنبئي. في حالة قصور البيانات في أي من هذه الجبهات الثلاث ، فمن المحتمل أن نرى نتيجة متحيزة.

ب). الافتراضات: حتى قبل إجراء الدراسة ، هناك افتراضات معينة حول البيانات الموجودة. على سبيل المثال ، إذا كنت تحسب المبيعات التراكمية للسنوات العشر الماضية لمعرفة النمو المحتمل في العام الحالي ، فأنت تفترض أن مقاييس النمو ستتبع نفس النمط.

ج). التقنيات الإحصائية: تشكل تقنيات التعلم الإحصائي مثل الانحدار وأشجار القرار الحساب الأساسي المطلوب لاستهلاك البيانات الموجودة ، وبالتالي فإن فهم هذه التقنيات أمر لا بد منه قبل التعامل مع البيانات.

ايهما افضل؟

يعد كل من التعلم الآلي والتحليل التنبئي تقنيات حسابية وكلاهما يعمل على الأجهزة اليوم. سيكون من الصعب تحديد أيهما أفضل لأن كلاهما يعالج بيانات مشكلة مختلفة. ومع ذلك ، يمكننا مناقشة بعض إيجابيات وسلبيات كل منها.

يعد التعلم الآلي علمًا أكثر تقدمًا ويمكن استخدامه تقريبًا في أي نوع من البيانات ، سواء كانت صور الأقمار الصناعية أو مجموعة بيانات من تفاصيل الطالب. تحدد كمية البيانات التي تغذيها إلى نموذج التعلم الآلي ونظافته معًا مدى جودة أداء النموذج في الحياة الواقعية.

تعد التحليلات التنبؤية أكثر ملاءمة لبيانات المشكلة حيث يكون لديك بالفعل سؤال وفهم موجز للمكان الذي يمكن أن تقودك إليه البيانات. عادة ما تسترشد بالبيانات التاريخية. ومع ذلك ، في الحالات التي لا تتوفر فيها مثل هذه البيانات ، أو إذا كان من غير المحتمل أن تتطابق الاتجاهات التاريخية مع البيانات الحالية ، بسبب بعض الانحرافات ، فقد يثبت أنها غير قابلة للاستخدام.

الجدول: التحليل التنبئي مقابل التعلم الآلي

نظرًا لأن التحليل التنبئي يتضمن دراسة البيانات التاريخية ، يمكن إنشاء الاستنتاجات أو النماذج بسرعة وتطبيقها على البيانات الحالية. من ناحية أخرى ، تحتاج نماذج التعلم الآلي عادةً إلى التدريب على تدفق البيانات على مدى فترة طويلة لتتمكن من التعامل مع الحالات المتطورة وتحسين دقتها.

الجانب السلبي هو عدم قدرة نموذج التحليلات التنبؤية على التكيف مع الاختلافات في تدفقات البيانات. يمكن أن تؤدي الانحرافات في البيانات إلى جعل نموذج التحليلات التنبؤية غير قابل للاستخدام وسيحتاج فريق البيانات إلى العودة إلى الجدول لإجراء بعض التغييرات اليدوية. يمكن لنماذج التعلم الآلي ، عند التدريب على تدفق بيانات متنوع ومستمر ، التكيف بسهولة مع التغييرات أو الانحرافات الموجودة في البيانات.

التداخل

تم تضمين تحسين التنبؤات والتكيف في الوقت الفعلي في تصميم نماذج التعلم الآلي. من ناحية أخرى ، تعمل التحليلات التنبؤية على مجموعة بيانات ثابتة ، وأي تغيير في مجموعة البيانات يتطلب إعادة معايرة المعلمات المختلفة. يكمن الاختلاف الرئيسي في حقيقة أن التدخل البشري يتم الاعتماد عليه لتفسير النتائج والارتباطات في حالة التحليلات التنبؤية.

ومع ذلك ، في حالات معينة ، يمكن أن يعتمد التحليل التنبئي على التعلم الآلي للحصول على نتائج أكثر دقة - وفي مثل هذا السيناريو يمكن أن يصبح مجموعة فرعية من التعلم الآلي. إذا كان لديك بالفعل بيان مشكلة معين ولكنك غير متأكد من الاتجاه ، فيمكن أن ينتج عن التعلم الآلي رؤى قابلة للاستخدام. في عملية مختلفة ، يمكن أيضًا استخدام التعلم الآلي لمعالجة البيانات الأولية وإنتاج مجموعة بيانات أكثر قابلية للاستهلاك والتي يمكن استخدامها بعد ذلك في التحليل التنبئي.

ومع ذلك ، في حالات معينة ، يمكن أن يعتمد التحليل التنبئي على التعلم الآلي للحصول على نتائج أكثر دقة - وفي مثل هذا السيناريو يمكن أن يصبح مجموعة فرعية من التعلم الآلي. إذا كان لديك بالفعل بيان مشكلة معين ولكنك غير متأكد من الاتجاه ، فيمكن أن ينتج عن التعلم الآلي رؤى قابلة للاستخدام. في عملية مختلفة ، يمكن أيضًا استخدام التعلم الآلي لمعالجة البيانات الأولية وإنتاج مجموعة بيانات أكثر قابلية للاستهلاك والتي يمكن استخدامها بعد ذلك في التحليل التنبئي.

ما هي وقائع الاستخدام؟

أ). الحملات التسويقية

أصبحت الحملات التسويقية رقمية في محاولة لزيادة معدلات التحويل وتقليل النفقات. عادةً ما تستخدم حملات التسويق المستهدفة التحليل التنبئي لاستهلاك البيانات من الماضي وكذلك البيانات من الحملات التي أجرتها الشركات الأخرى. تستخدم الشركات أيضًا البيانات الديموغرافية للمستخدم مثل الموقع والعمر والجنس والحالة الاجتماعية وتاريخ الميلاد لعرض المنتجات للعميل المناسب في الوقت المناسب.

يتم أيضًا استخدام سجل البحث السابق وأنماط الشراء لتحديد المنتجات التي سيتم عرضها للعملاء. وبهذه الطريقة ، لا يتم عرض المنتجات نفسها لعميلين اثنين على الصفحة الرئيسية.

ب). إدارة المستودعات

تستخدم شركات التجارة الإلكترونية الكبيرة المعلومات المتعلقة بتاريخ البحث وأنماط الشراء السابقة لتحديد العناصر التي يجب الاحتفاظ بها في أي مستودع ، خاصةً عندما يكون لديها مستودعات متعددة منتشرة عبر المدن أو البلدان. لا تقلل هذه التحسينات من التكلفة على الشركة فحسب ، بل تضمن أيضًا أن تكون الجداول الزمنية لتسليم المنتج أقصر للعملاء.

شهد التعلم الآلي نموًا سريعًا وشهدت الخوارزميات مثل الشبكات العصبية استخدامات رئيسية مثل اكتشاف الخلايا السرطانية والتنبؤ بالمبيعات. تتضمن بعض حالات الاستخدام الرئيسية للتعلم الآلي اليوم ما يلي:

أ). التعرف على الصور

ب). التعرف على الكلام

ج). التنبؤ بحركة المرور

د). الروبوتات المستقلة

ه). تصفية البريد العشوائي والبرامج الضارة

F). مساعدين افتراضيين

ز). الكشف عن الغش

ح). تشخيص طبي

من أين يمكنك الحصول على البيانات؟

عادةً ما يعمل نفس فريق Data Science التابع لشركة تقنية على كل من التعلم الآلي والتحليل التنبئي ويطبق أيًا منهما بناءً على بيان المشكلة المطروح. بغض النظر عن العملية التي يتم تطبيقها ، لا يمكن تحقيق أي شيء بدون البيانات الصحيحة.

يعد Web Scraping أحد أكثر الطرق شيوعًا لجمع البيانات اليوم ، ويساعد موفرو DaaS مثل PromptCloud عملائهم في الحصول على البيانات الصحيحة لأنواع مختلفة من الأهداف. يجعل فريقنا جمع البيانات عملية من خطوتين - أنت تقدم لنا المتطلبات ونقدم لك البيانات. بغض النظر عن الخوارزمية التي تستخدمها وأي تقنية تستفيد من خلاصة البيانات النظيفة الخاصة بنا ، يمكن أن تمكّن شركتك من البقاء في الصدارة.