تفاوت نقش یادگیری ماشین و تحلیل داده سنتی

تحلیل داده‌های سنتی، «توصیفی» است و در گزارش‌دهی، توضیح داده‌ها و ایجاد مدل‌های جدید برای رویدادهای جاری یا تاریخی کاربرد دارد. از سوی دیگر، یادگیری ماشین «پیش‌بینی‌کننده» است و می‌تواند از داده‌ها بیاموزد تا بینش‌ها و توصیه‌های ارزشمندی ارائه کند که به بهینه‌سازی فرایندها، کاهش هزینه‌ها و ایجاد مدل‌های عملیاتی جدید کمک می‌کند.

این‌که کدام رویکرد فناوری برای سازمان شما مناسب‌تر است، تا حد زیادی به موارد استفاده هدف، پیچیدگی داده‌ها و نیاز به گسترش‌پذیری و مقیاس‌پذیری بلندمدت بستگی دارد.

یادگیری ماشین زیرشاخه‌ای از هوش مصنوعی است که در آن مدل‌های نرم‌افزاری با استفاده از داده ساخته می‌شوند و قادرند به‌ طور خودکار برای انجام یک وظیفه یاد بگیرند.

مدل‌های یادگیری ماشین با قرار گرفتن در معرض داده‌هایی که برای یادگیری استفاده می‌شوند (که به آن داده‌های آموزشی یا Training Data  گفته می‌شود)، وظایفی مانند طبقه‌بندی، رگرسیون (regression)، خوشه‌بندی (clustering) و غیره را انجام می‌دهند.

یادگیری ماشین گاهی می‌تواند در برخی موارد کاربردی، به‌ ویژه موارد پیش‌بینی، به ‌عنوان یک ابزار تحلیل داده برای کسب‌وکارها مورد استفاده قرار گیرد؛ مانند پیش‌بینی روند فروش، ریزش مشتریان یا شناسایی تقلب.

در این سناریوها، مدل‌های یادگیری ماشین برای طبقه‌بندی، رگرسیون و شناسایی ناهنجاری‌ها و سایر موارد، می‌توانند ابزارهای قدرتمند تحلیل داده باشند.

به یاد داشته باشید که مفهوم «تحلیل داده» توسط تکنیک‌های استفاده‌شده (چه یادگیری ماشین باشد یا نباشد) تعیین نمی‌شود، بلکه ترکیبی از رویکردهای تحلیل داده به ‌همراه قرار دادن آن‌ها در بستر کاربردیِ پشتیبانی از تصمیم‌گیری تجاری است. اما سوال اساسی اینجاست که از هر کدام از این دو، در چه زمانی باید استفاده کرد؟

چه زمانی از یادگیری ماشین برای اهداف تحلیلی استفاده کنیم؟

• نیاز به پیش‌بینی یا خودکارسازی تصمیم‌ها بر اساس داده‌های بزرگ و پیچیده:

سناریوهایی مانند بخش‌بندی مشتریان بر اساس داده‌های رفتاری پیچیده، سیستم‌های پیشنهاددهنده که با تحلیل عادات خرید مشتری محصولات احتمالی مورد نیاز یا مورد علاقه را پیش‌بینی و پیشنهاد می‌کنند، و موارد از این دست.

• پیچیدگی بالای الگوهای موجود در داده که تحلیل دستی را دشوار می‌سازد:

به‌ ویژه در وظایفی که شامل داده‌های غیرساختاریافته هستند، مانند شناسایی و طبقه‌بندی تصاویر، و پردازش زبان طبیعی؛ برای مثال دسته‌بندی احساسات (Sentiment Analysis) در نظرات مشتریان.

چه زمانی از تحلیل سنتی داده‌ها استفاده کنیم؟

از سوی دیگر، استفاده از روش‌های تحلیل سنتی، مانند روش‌های مبتنی بر آمار، گزینه بهتری است زمانی که:

• هدف، درک داده‌های تاریخی، شناسایی روندها یا آزمون فرضیات با استفاده از رویکردهایی مانند تحلیل واریانس (ANOVA)  و تحلیل رگرسیون باشد.
• کار با مجموعه‌داده‌های کوچک‌تر و ساده‌تر که تمرکز بر توضیح روابط و همبستگی‌ها بین متغیرهای داده به شکلی روشن و قابل تفسیر است؛ مانند بررسی همبستگی بین محصولات فروخته‌شده، روندهای فروش و غیره.

در ادامه و در اینفوگرافیک فوق، تفاوت‌های کلیدی بین تحلیل داده‌های سنتی و یادگیری ماشین مشخص شده و بر مزایا، پروتکل‌ها، داده‌ها و مدل‌های اصلی هر کدام از این دو روش اشاره شده است.