علم داده 🤝🏻 یادگیری ماشین

یادگیری ماشین به طور عمده بر ساخت الگوریتم‌هایی متمرکز است که به کامپیوتر‌ها امکان یادگیری از داده‌ها و پیش‌بینی نتایج را می‌دهد. در مقابل، علم داده دامنه‌ی گسترده‌تری دارد و شامل تکنیک‌های مختلفی برای استخراج دانش و معنا از داده‌ها می‌شود، از جمله تحلیل آماری و تجسم داده‌ها.

اینجا ۵ مثال از استفاده علم داده و ماشین لرنینگ ذکر شده که نشان میدهد چقدر ترکیب این دو برای کسب و کار ها مفید است:

۱. شخصی‌سازی محتوای آموزشی

در یک پلتفرم آموزشی آنلاین، علم داده اطلاعات مربوط به عملکرد دانش‌آموزان، مانند نمرات، زمان صرف شده برای هر درس و تعامل با محتوا را جمع آوری می‌کند.

سپس، یادگیری ماشین با تجزیه و تحلیل این داده‌ها، الگوهای یادگیری هر دانش‌آموز را شناسایی می‌کند و محتوای آموزشی را به صورت شخصی‌سازی شده به آنها ارائه می‌دهد.

در این پروسه یافتن نقاط قوت و ضعف هر دانش‌آموز، به آنها کمک می‌کند تا به طور موثرتری یاد بگیرند و پیشرفت تحصیلی خود را ارتقا دهند.

۲. پیش‌بینی کلاه‌برداری در تراکنش‌های مالی

فرض کنید یک بانک به دنبال سیستمی برای شناسایی و جلوگیری از تراکنش‌های تقلبی در کارت‌های اعتباری (credit card) خود است. در اینجا، علم داده با جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌های مربوط به تراکنش‌ها، از جمله مبلغ، مکان، زمان و الگوهای خرج (رفتارهای ثابتی که در خرج کردن تکرار می‌شوند)، نقش خود را ایفا می‌کند.

سپس، یادگیری ماشین با استفاده از الگوریتم‌های پیشرفته، این داده‌ها را تجزیه و تحلیل می‌کند و مدل‌هایی را برای تشخیص تراکنش‌های مشکوک و تقلبی آموزش می‌دهد. این مدل‌ها با یادگیری از الگوهای تراکنش‌های گذشته، می‌توانند تراکنش‌های جدید را با دقت بالایی پیش‌بینی و از وقوع کلاهبرداری جلوگیری کنند.

٣. کشف داروهای جدید

در صنعت داروسازی، علم داده با جمع‌آوری و سازماندهی حجم عظیمی از داده‌های مربوط به بیماری‌ها، مولکول‌های شیمیایی و نتایج آزمایشات، به دنبال یافتن راه‌حل‌های جدید برای درمان بیماری‌ها است.

سپس با بهره‌گیری از الگوریتم های یادگیری ماشین، میتوان این داده‌ها را تجزیه و تحلیل کرد و مولکول‌های شیمیایی با پتانسیل تبدیل شدن به داروهای جدید پیدا کرد. این فرآیند به طور قابل توجهی زمان و هزینه‌های مربوط به کشف دارو را کاهش می‌دهد و شانس یافتن درمان‌های موثرتر برای بیماری‌های مختلف را افزایش می‌دهد.

۴. پیش‌بینی تقاضای مشتری

در یک فروشگاه آنلاین، علم داده داده‌های مربوط به تاریخچه خرید، رفتار و علایق مشتریان را جمع‌آوری کرده، و سپس، یادگیری ماشین با تجزیه و تحلیل این داده‌ها، تقاضای آتی برای هر محصول را پیش‌بینی می‌کند. این به فروشگاه کمک می‌کند تا از کمبود یا مازاد موجودی کالا جلوگیری کند و محصولات مورد نیاز را در زمان مناسب به مشتریان ارائه دهد؛ که در نهایت موجب افزایش رضایت مشتریان می‌شود.

۵. توسعه خودروهای خودران

در صنعت خودروسازی، یادگیری ماشین با تجزیه و تحلیل داده‌های مربوط به حسگرها، دوربین‌ها و رادارهای خودروهای خودران (که علم داده جمع آوری کرده)، به خودروها می‌آموزد که چگونه در محیط‌های مختلف رانندگی کنند، موانع را تشخیص دهند و از تصادفات جلوگیری کنند که در نتیجه به توسعه نسل جدیدی از خودروهای خودران ایمن و قابل اعتماد کمک می‌کند.

علم داده و یادگیری ماشین در کنار هم، قدرتی شگفت‌انگیز برای حل چالش‌های پیچیده و نوآوری در زمینه‌های مختلف دارند. با ترکیب این دو حوزه، می‌توانیم به درک عمیق‌تری از دنیای اطرافمان دست یابیم، راه‌حل‌های خلاقانه‌ای برای مسائل مختلف ارائه دهیم و زندگی انسان‌ها را به طور قابل توجهی بهبود ببخشیم.