مقالات

می‌توان داده‌کاوی را به‌سادگی فرایندی تعریف کرد که شامل جستجو، جمع‌آوری، فیلتر و تجزیه‌وتحلیل داده‌ها است. باتوجه‌به اینکه این تعریف استاندارد یا مورد قبول نیست اما تعریف فوق کل روند داده‌کاوی را در برمی‌گیرد.

مقدار زیادی از داده را می‌توان از وب‌سایت‌ها و پایگاه‌های داده مختلف استخراج کرد. این داده‌ها می‌توانند به فرمت رابطه‌ای، همبستگی و الگویی استخراج شوند. با ظهور رایانه‌ها، اینترنت و پایگاه‌های داده بزرگ، امکان جمع‌آوری مقادیر زیادی داده به وجود آمده است. داده‌های جمع‌آوری شده می‌توانند به طور پیوسته تحلیل شوند و به شناسایی روابط و یافتن راه‌حل برای مشکلات موجود کمک کنند.

دولت‌ها، شرکت‌های خصوصی، سازمان‌های بزرگ و همه مشاغل به دنبال جمع‌آوری داده در ابعاد وسیع برای اهداف کسب‌وکار و تحقیقات هستند. داده‌های جمع‌آوری شده را می‌توان برای موارد استفاده در آینده ذخیره کرد باید توجه داشت که ذخیره اطلاعات جهت نیازهای آینده بسیار مهم است. توجه به این نکته نیز که یافتن و جستجوی اطلاعات از طریق وب‌سایت‌ها، پایگاه‌های اطلاعاتی و سایر منابع اینترنتی مدت‌زمان زیادی طول می‌کشد بسیار اهمیت دارد.

چرا به داده‌کاوی نیاز داریم؟

به نکاتی که در زیر ذکر شده است و دلیل نیاز به داده‌کاوی را توضیح می‌دهد، نگاهی بیندازید.

داده‌کاوی روشی است برای به‌دست‌آوردن مجموعه وسیعی از داده‌ها به‌منظور شناسایی بینش و چشم‌انداز در میان آن داده‌ها. امروزه، تقاضای صنعت داده به‌سرعت درحال‌رشد است که این امر نیز تقاضا برای تحلیلگران داده و دانشمندان داده را افزایش داده است.

با استفاده از این تکنیک، ما داده‌ها را تجزیه‌وتحلیل می‌کنیم و سپس آنها را به اطلاعات معنی‌دار تبدیل می‌کنیم. این به کسب‌وکار کمک می‌کند تا تصمیمات دقیق و بهتری را در سازمان خود اتخاذ کند.

داده‌کاوی به توسعه تصمیم‌گیری هوشمندانه در بازار، انجام کمپین‌های تبلیغاتی دقیق، ارائه پیش‌بینی و بسیاری موارد دیگر کمک می‌کند.

با کمک داده‌کاوی، می‌توانیم رفتارهای مشتری و بینش آنها را تجزیه‌وتحلیل کنیم. این امر منجر به موفقیت‌های بزرگ و ایجاد تجارت مبتنی بر داده می‌شود.

یادگیری ماشینی در پشت اکثر چت‌بات ها و متن‌های پیش‌بینی‌کننده، برنامه‌های مترجم زبان، برنامه‌هایی که Netflix به شما پیشنهاد می‌دهد و فیدهای شبکه‌های اجتماعی شما حضور دارد. توانایی اصلی ماشین‌های خودران امروزی نیز از همین نوع است و حتی ماشین‌ها می‌توانند تشخیص پزشکی را بر اساس پردازش تصاویر انجام دهند. 

امروزه وقتی شرکت‌ها از برنامه‌های هوش مصنوعی استفاده می‌کنند، به‌احتمال زیاد از یادگیری ماشین هم استفاده می‌کنند - به حدی که اصطلاحات آنها اغلب به‌جای هم استفاده شده و ایجاد ابهام می‌کند - یادگیری ماشین زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی است که به کامپیوتر توانایی یادگیری مسائل را بدون برنامه‌ریزی مشخص و از پیش تعیین شده، می‌دهد. 

 به گفته توماس دمالون، مدیر و مؤسس مرکز اطلاعات جمعی و استاد دانشکده مدیریت دانشگاه MIT "تنها در مدت 5 یا 10 سال گذشته یادگیری ماشین به یک روش حیاتی تبدیل شده است که بدون شک مهم‌ترین راه انجام پذیری اکثر بخش‌های هوش مصنوعی است و به همین دلیل برخی از افراد از اصطلاحات هوش مصنوعی و یادگیری ماشین تقریباً مترادف هم استفاده می‌کنند. به‌طورکلی می‌توان گفت بیشتر پیشرفت‌های فعلی در هوش مصنوعی مربوط به یادگیری ماشین است" 

با فراگیر شدن روزافزون یادگیری ماشین، همه افراد فعال در حوزه کسب‌وکار احتمالاً با آن روبرو می‌شوند و به دانش کاربردی در این زمینه نیاز دارند. یک نظرسنجی در سال 2020 نشان داد که 67٪ شرکت‌ها از یادگیری ماشین استفاده می‌کنند و 97٪ از آنها برنامه دارند که در سال آینده استفاده کنند یا اینکه قصد استفاده از آن را دارند. 

از تولیدات گرفته تا خرده‌فروشی، امور بانکی گرفته تا نانوایی و حتی شرکت‌های با متد قدیمی نیز از یادگیری ماشین برای ایجاد ارزش جدید یا افزایش کارایی سیستم خود استفاده می‌کنند. الکساندر مادری، استاد علوم کامپیوتر MIT و مدیر مرکز یادگیری ماشین استقرار پذیر MIT ، می‌گوید: "یادگیری ماشین هر صنعتی را تغییر داده یا تغییر خواهد داد، و رهبران شرکت‌ها و صنایع مختلف باید اصول پایه‌ای، پتانسیل‌ها و محدودیت‌های آن را درک کنند ". 

مادری در ادامه می‌افزاید: اگرچه همه افراد نیازی به دانستن جزئیات فنی ندارند، اما باید بدانند که این فناوری چطور کار می‌کند، توانایی چه‌کارهایی را دارد و چه‌کارهایی را نمی‌تواند انجام دهد ."من فکر نمی‌کنم کسی دوست داشته باشد از آنچه در حال اتفاق است بی‌خبر باشد که شامل آگاهی از پیامدهای اجتماعی، موارد تأثیرگذار در جامعه و اخلاق یادگیری ماشین است".

 به گفته دکتر جان لارویره، پزشک بخش مراقبت‌های ویژه قلب کودکان و بنیان‌گذار مؤسسه غیرانتفاعی بنیاد فضیلت: "مهم است که درگیر کار شوید و شروع به فهمیدن این ابزارها کنید، و سپس به این فکر کنید که چگونه می‌توانید از آنها به‌خوبی استفاده کنید، باید از این [ابزارها] برای منفعت رساندن به همه استفاده کنیم " "هوش مصنوعی پتانسیل بسیار بالایی برای انجام کارهای خوب دارد و ما باید درحالی‌که به این موضوع توجه داریم، همواره از خود بپرسیم که چگونه از این ابزارها برای بهتر کردن جهان استفاده کنیم؟ "

خلاصه: دانشمندان داده چه کاری انجام می‌دهند؟ طبق مصاحبه با بیش از 30 دانشمند داده، علم داده در مورد زیرساخت‌ها، آزمایش، استفاده از یادگیری ماشین برای تصمیم‌گیری و محصولات داده است. علم داده در زمینه‌های مختلفی مورداستفاده قرار می‌گیرد، اما ...