برگرفته از سخنرانی دکتر مسعود کاویانی در سومین مدرسه علم داده مدرسه نوآوری در دانشکدگان علوم و فناوری‌های میان رشته‌ای دانشگاه تهران

تفاوت بین علم داده، یادگیری ماشین و هوش مصنوعی موضوعی اساسی و مهم است، زیرا این سه حوزه به‌رغم شباهت‌هایشان، اهداف و کاربردهای متفاوتی دارند. در ادامه به بررسی هر یک از این مفاهیم و تفاوت‌های آن‌ها می‌پردازیم.

۱. علم داده (Data Science)

علم داده حوزه‌ای است که به بررسی داده‌ها و استفاده از آن‌ها برای کسب اطلاعات و درک بهتر از پدیده‌ها و تصمیم‌گیری‌های مؤثر می‌پردازد. دانشمندان داده از ابزارها، تکنیک‌ها و مدل‌های مختلفی استفاده می‌کنند تا به شناختی عمیق‌تر از داده‌ها برسند. هدف اصلی علم داده این است که از داده‌ها برای کشف الگوها، انجام تحلیل‌های آماری، پیش‌بینی رفتارها و بهبود فرایندهای کسب‌وکار استفاده کند.

مثال کاربردی علم داده:
فرض کنید یک فروشگاه آنلاین مثل آمازون بخواهد رفتار خرید مشتریان را درک کند. علم داده به تیم‌های تحلیلی کمک می‌کند تا داده‌های فروش، بازدیدهای صفحه، علاقه‌مندی‌ها و اطلاعات خرید کاربران را بررسی کنند. از این طریق می‌توانند متوجه شوند چه کالاهایی پرطرفدارتر هستند، چه زمان‌هایی فروش افزایش می‌یابد و کدام ویژگی‌ها در محصولات مشتریان را جذب می‌کنند. این تحلیل‌ها به تصمیم‌گیری‌های استراتژیک کسب‌وکار کمک می‌کند.

ابزارها و تکنیک‌ها:
دانشمندان داده معمولاً از ابزارهایی مانند Python و R، و تکنیک‌هایی نظیر تحلیل آماری، بصری‌سازی داده‌ها و داده‌کاوی استفاده می‌کنند.

۲. یادگیری ماشین (Machine Learning)

یادگیری ماشین یکی از زیرمجموعه‌های علم داده و هوش مصنوعی است. یادگیری ماشین، الگوریتم‌هایی را ارائه می‌دهد که می‌توانند از داده‌ها یاد بگیرند و بر اساس این یادگیری‌ها پیش‌بینی یا تصمیم‌گیری کنند. یادگیری ماشین به‌صورت خودکار و با استفاده از داده‌های موجود، مدل‌هایی ایجاد می‌کند که قادر به پیش‌بینی نتایج آینده یا دسته‌بندی داده‌ها هستند.

یادگیری ماشین به دو دسته کلی نظارت‌شده و بدون نظارت تقسیم می‌شود:

• نظارت‌شده: در این حالت، مدل‌ها از داده‌های برچسب‌دار یاد می‌گیرند. به‌عنوان مثال، اگر داده‌هایی در مورد مشتریانی که خرید کرده‌اند یا نکرده‌اند داشته باشیم، مدل یاد می‌گیرد که ویژگی‌های مشترک میان آن‌ها را شناسایی کند.
• بدون نظارت: مدل‌ها سعی می‌کنند الگوها یا خوشه‌هایی را بدون برچسب در داده‌ها پیدا کنند. به‌عنوان مثال، مشتریان را بر اساس ویژگی‌های خریدشان به گروه‌های مختلف تقسیم می‌کند.

مثال کاربردی یادگیری ماشین:
یک بانک می‌خواهد پیش‌بینی کند که آیا یک مشتری جدید قادر به بازپرداخت وام خود خواهد بود یا خیر. با استفاده از داده‌های پیشین مربوط به مشتریانی که وام گرفته و آن را پرداخت یا نکول کرده‌اند، مدل‌های یادگیری ماشین می‌توانند الگوهایی شناسایی کنند که به بانک در تصمیم‌گیری سریع‌تر و دقیق‌تر برای اعطای وام کمک می‌کند.

ابزارها و تکنیک‌ها:
یادگیری ماشین به‌طور معمول با کتابخانه‌هایی مانند Scikit-learn، TensorFlow و Keras پیاده‌سازی می‌شود و شامل تکنیک‌هایی مثل رگرسیون، طبقه‌بندی و خوشه‌بندی است.

۳. هوش مصنوعی (Artificial Intelligence)

هوش مصنوعی حوزه‌ای است که هدف آن ایجاد سیستم‌ها و ماشین‌هایی است که بتوانند مانند انسان‌ها فکر کنند، یاد بگیرند و تصمیم بگیرند. هوش مصنوعی به توانایی ماشین‌ها برای انجام کارهایی گفته می‌شود که به‌طور طبیعی به هوش انسانی نیاز دارند، مثل تشخیص تصویر، پردازش زبان، بازی‌های استراتژیک، رانندگی خودکار و حتی مکالمه.

در واقع، هوش مصنوعی یک حوزه گسترده است که یادگیری ماشین یکی از شاخه‌های آن است. سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند داده‌ها را دریافت کرده، آن‌ها را تحلیل کنند و بر اساس آن تصمیمات پیچیده‌ای بگیرند. یادگیری ماشین بخشی از هوش مصنوعی است که به ماشین‌ها کمک می‌کند تا از داده‌ها یاد بگیرند و بدون برنامه‌ریزی دقیق برای هر وظیفه، خودکار عمل کنند.

مثال کاربردی هوش مصنوعی:
در خودروهای خودران، سیستم هوش مصنوعی به خودرو کمک می‌کند تا محیط اطراف را شناسایی کند و بر اساس داده‌هایی که از سنسورها و دوربین‌ها دریافت می‌کند، تصمیم بگیرد که آیا باید ترمز بگیرد، سرعت را کاهش دهد یا از مسیرهای خاصی استفاده کند. این سیستم، با ترکیبی از یادگیری ماشین، پردازش تصویر و سایر تکنیک‌های هوش مصنوعی، قادر به انجام تصمیمات پیچیده و بلادرنگ می‌شود.

ابزارها و تکنیک‌ها:
هوش مصنوعی از ابزارها و الگوریتم‌های متعددی بهره می‌برد. علاوه بر کتابخانه‌ها و تکنیک‌های یادگیری ماشین، در هوش مصنوعی از تکنیک‌های پیچیده‌تر مانند شبکه‌های عصبی، پردازش زبان طبیعی (NLP)، بینایی کامپیوتر (Computer Vision) و یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) استفاده می‌شود.

تفاوت‌های اصلی بین علم داده، یادگیری ماشین و هوش مصنوعی

جنبه	علم داده (Data Science)	یادگیری ماشین (Machine Learning)	هوش مصنوعی (Artificial Intelligence)
هدف اصلی	تحلیل و تفسیر داده‌ها برای بهبود تصمیم‌گیری	ایجاد مدل‌هایی که از داده‌ها یاد می‌گیرند و پیش‌بینی می‌کنند	ایجاد سیستم‌های خودکار که قادر به تقلید از هوش انسانی هستند
کاربردها	تحلیل داده‌های تجاری، کشف الگوها، شناخت رفتار مشتری	پیش‌بینی و طبقه‌بندی داده‌ها، شناسایی الگوها	رانندگی خودکار، تشخیص تصویر، دستیارهای صوتی
ابزارها	Python، R، SQL، Power BI	Scikit-learn، TensorFlow، Keras	OpenAI، DeepMind، ابزارهای یادگیری ماشین و پردازش زبان طبیعی
ارتباط با داده	استفاده از داده‌ها برای تجزیه و تحلیل	نیاز به داده‌ها برای یادگیری الگوهای خاص	ممکن است به داده‌ها نیاز داشته باشد، اما می‌تواند تصمیم‌گیری کند
خروجی	بینش‌ها و توصیه‌های کاربردی	مدل‌هایی که می‌توانند پیش‌بینی کنند	سیستم‌هایی که قادر به انجام وظایف خاص با هوش انسانی هستند

جمع‌بندی

• علم داده تمرکز بر استفاده و تحلیل داده‌ها برای دستیابی به بینش‌های ارزشمند و کمک به تصمیم‌گیری‌های بهینه دارد.
• یادگیری ماشین یکی از ابزارها و روش‌های علم داده و هوش مصنوعی است که بر ایجاد مدل‌هایی برای یادگیری از داده‌ها و انجام پیش‌بینی‌ها تمرکز دارد.
• هوش مصنوعی یک حوزه گسترده است که هدفش ساخت ماشین‌هایی است که بتوانند مانند انسان فکر کنند و رفتار کنند، و یادگیری ماشین یکی از زیرمجموعه‌های آن محسوب می‌شود.

این سه حوزه به هم مرتبط هستند اما در عین حال وظایف و اهداف متفاوتی دارند.