همان طور که قبلاً هم به این موضوع اشاره شد، داده‌ها در هوش مصنوعی و به خصوص یادگیری ماشین اهمیت زیادی دارند. به بیان دیگر ما برای توسعه و پیاده سازی یک سیستم مبتنی بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین نیاز به حجم بالایی از داده‌ها برای آموزش مدل خواهیم داشت. بدون دسترسی و داشت علم کافی به داده‌ها، آموزش مدل‌های مختلف و هوشمند حوزه یادگیری ماشینی میسر نخواهد شد. به همین خاطر امروزه در حوزه دیجیتالی، داده‌ها تبدیل به یک دارایی بسیار ارزشمند شده‌اند تا جایی که شرکت‌ها و مؤسسات بزرگ برای افزایش سود خود و پیشرفت در روند کاری خود به داده‌ها روی آورده‌اند. اما داده‌ها چرا به این اندازه مهم هستند؟ شرکت‌ها بزرگ دنیا چطور می‌توانند از این موجودیت‌های دیجیتالی برای پیشرفت در حوزه کاری خود استفاده کنند. در پاسخ کوتاه به این سؤالات باید گفت که داده‌های به‌دست‌آمده از سازمان‌ها و شرکت‌های بزرگ دنیا حاوی اطلاعات مفیدی و مهمی در مورد رفتار و عملکرد کاربران و مشتریان آن شرکت می‌باشند. شرکت‌ها می‌توانند با بررسی و تجزیه و تحلیل این داده‌ها اطلاعات مفید موجود در این داده‌ها استخراج و از آنها برای برنامه‌ریزی‌های آتی خود استفاده کنند. امروزه بشر در دنیای دیجیتال با داده‌های بسیار بزرگ و حجم بالا سروکار دارد که برای کار کردن با آنها نیاز به تخصص و علم مربوط به این حوزه را دارد. نام این علم دیتا ساینز یا علم داده است و کسی که در این علم تخصص دارد دانشمند داده نام دارد. در این مقاله قصد داریم در مورد این دو مفهوم بیشتر توضیح دهیم و بررسی کنیم که علم دیتا ساینز چیست و چگونه کار می‌کند و ارتباط آن با هوش مصنوعی و یادگیری ماشین چیست؟ در ادامه با آرتیجنسهمراه باشید.

دیتا ساینز(Data Science) چیست؟

عبارت دیتا ساینز یا Data Science از دو بخش data به معنی داده و science به معنی علم تشکیل شده است که اشاره به مطالعه، بررسی و تجزیه و تحلیل داده‌ها و استخراج اطلاعات مفید از آنها دارد. در بیان دیگر می‌توان علم داده را روندی تعریف کرد که در آن این موضوع بررسی می‌شود که داده‌ها از کجا آمده‌اند و حاوی چه اطلاعات مفیدی هستند. در خلاصه‌ترین حالت علم داده مسیری است که در طی این مسیر داده‌های خام و بدون مفهوم تبدیل به اطلاعات مفید و کاربردی می‌شوند. این حوزه از علم بسیار گسترده بوده و شامل چندین رشته متنوع می‌باشد، مثل: یادگیری ماشین، تحلیل داده، استخراج دانش و برنامه نویسی و غیره. در علم داده‌ها از تکنیک‌های متنوع برای تحلیل و استخراج داده‌ها استفاده می‌شود. در کنار عبارت دیتا ساینز معمولاً از عبارتی دیگری به نام دیتا ساینتیست یا Data Scientist استفاده می‌شود که از دو بخش data به معنی داده و scientist به معنی دانشمند تشکیل شده که به معنی دانشمند داده است. در تعریف دانشمند داده‌ باید گفت، دانشمند داده به فردی گفته می‌شود که تکنیک‌ها و علم لازم برای کاوش و تجزیه و تحلیل و استخراج اطلاعات مفید از داده‌ها را دارد.

دیتا ساینز چگونه کار می‌کند؟

پس از آشنایی نسبی با علم داده و دانشمند داده نوبت به آن می‌رسد که مراحل و فرایند کاری علم داده را بررسی کنیم و ببینیم که علم داده چگونه کار می‌کند و اطلاعات مفید را چگونه از داده‌ها استخراج می‌کند؟ برای فهم بهتر موضوع فرایند کاری علم داده را مرحله به مرحله بررسی می‌کنیم و در مورد هر مرحله توضیحاتی ارائه می‌دهیم.

تعریف مسئله:

اولین قدم برای کار با داده‌ها و استخراج اطلاعات از آنها تعیین مسئله و سؤالاتی است که قصد دارید از داده‌ها به دست بیاورید. به طور کلی مشخص کردن هدف و انتظارات خود از تحلیل داده به عنوان اولین قدم در کاوش داده‌ها در نظر گرفته می‌شود.

جمع‌آوری داده‌ها:

با مشخص شدن مسئله داده‌های مورد نیاز برای حل مسئله هم مشخص می‌شود. مرحله دوم از تحلیل داده‌ها جمع‌آوری داده‌های لازم برای حل مسئله است. این داده‌ها که ممکن است شامل داده‌های سازمانی، داده‌هایی از منابع آنلاین یا سایر منابع باشد، پیش از پردازش باید از یک مرحله پیش‌پردازش عبور کند تا داده‌های مشکل دار و ناکارآمد از بین آنها حذف شود و خطای داده‌ها تصحیح شود. 

تحلیل و تصحیح داده:

پس از جمع آوری داده‌های مورد نیاز، مرحله بعدی انجام تحلیل‌های آماری و تصویری بر روی داده‌ها به منظور درک الگوها، توزیع‌ها، و ویژگی‌های مهم خواهد بود. تصحیح داده در این مرحله نیز شامل پر کردن مقادیر ناقص، تبدیل ویژگی‌ها و استفاده از روش‌های مقاوم به نویز می‌باشد.

مدل‌سازی:

در این مرحله پس از جمع آوری داده و نرمالایز کردن و تجزیه و تحلیل آن؛ بر اساس نوع و ویژگی‌های مسئله یک مدل انتخاب می‌شود تا آموزش مدل با داده‌های آموزشی انجام شود.  

ارزیابی مدل:

پس از آموزش مدل با داده‌های آموزشی، نوبت می‌رسد به آزمایش و تست عملکرد مدل. در این مرحله مدل با داده‌های ارزیابی تست می‌شود و بر اساس نتایج ارزیابی دوباره تنظیم می‌شود.

نتیجه گیری:
عصر حاضر عصر داده‌هاست و می‌بینیم که شرکت‌های بزرگ غول تکنولوژی مثل یوتیوب، اینستاگرام و فیس‌بوک ویا حتی مدل های هوش مصنوعی مولدی مثل ChatGPT، چطور با استفاده از داده‌ها جامعه هدف خود را پیدا می‌کنند و روزبه‌روز در بین کاربران محبوب می‌شوند. اگر دقت کرده باشید و یکی از کاربران این پلتفرم‌ها باشید، شاید به این موضوع پی برده باشید که در محیط برنامه‌های شبکه‌های اجتماعی مثل اینستاگرام و پلتفرم‌های ویدئو استریمینگ مثل یوتیوب پیشنهادات ویدئو و تصاویر برای کاربر دقیقاً منطبق با سلیقه کاربر است. با مشاهده این موضوع شاید از خود سؤال کرده باشید که این پلتفرم‌ها چطور می‌توانند علایق و رفتارهای کاربر را بررسی کرده و مطابق سلیقه او حرکت کنند. فکر می‌کنم دیگر پاسخ به این سؤال ساده باشد. بله پاسخ، علم دادهو داده کاوی است. این شرکت‌های بزرگ می‌توانند داده‌های به دست آمده از رفتار کاربر را به کمک علم داده آنالیز و تجزیه و تحلیل کنند و اطلاعات مربوط به سلیقه کاربر را از درون آنها استخراج کنند و محتوای مطابق سلیقه کاربر را به او ارائه دهند. همان‌طور که شاید تابه‌حال به آن پی برده باشید، آینده علم داده بسیار روشن است. استفاده گسترده از این علم در حوزه های مختلف می‌تواند به صورت هوشمند اطلاعات کاربردی و مفیدی را در اختیار کسب و کارها قرار دهد. تصور کنید صاحب کسب و کاری هستید و ابزاری در اختیار دارید که با آن می‌توانید ذهن مشتریان خود را بخوانید. این ابزار همان علم داده و به عبارت دیگر همان ابزار جادویی شماست.