Wydobywanie danych kontra uczenie maszynowe, sztuczna inteligencja kontra uczenie głębokie

data mining vs machine learning vs artificial intelligence vs deep learning

Jaka jest różnica między eksploracją danych a uczeniem maszynowym a sztuczną inteligencją a głębokim uczeniem się i nauką o danych:

Zarówno Data Mining, jak i Machine Learning to obszary, które wzajemnie się zainspirowały, choć mają wiele wspólnego, ale mają różne końce.

Eksploracja danych jest wykonywana przez ludzi na określonych zestawach danych w celu znalezienia interesujących wzorców między elementami w zestawie danych. Eksploracja danych wykorzystuje techniki opracowane przez uczenie maszynowe do przewidywania wyniku.

Natomiast uczenie maszynowe to zdolność komputera do uczenia się na podstawie wydobytych zbiorów danych.

Algorytmy uczenia maszynowego pobierają informacje reprezentujące relacje między elementami w zestawach danych i budują modele, aby móc przewidywać przyszłe wyniki. Te modele to nic innego jak działania, które zostaną podjęte przez maszynę w celu uzyskania wyniku.

Z tego artykułu dowiesz się wszystkiego Data Mining vs Machine Learning szczegółowo.

Czego się nauczysz:

• Co to jest eksploracja danych?
• Co to jest uczenie maszynowe?
  • Uczenie maszynowe bez nadzoru
  • Nadzorowane uczenie maszynowe
• Różnice między uczeniem maszynowym a eksploracją danych w formacie tabelarycznym
• Co to jest sztuczna inteligencja?
  • Sztuczna inteligencja i eksploracja danych
  • Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe
• Data Mining a Machine Learning
• Eksploracja danych, uczenie maszynowe a uczenie głębokie
• Eksploracja danych, uczenie maszynowe a nauka o danych
• Analiza statystyczna
• Kilka przykładów uczenia maszynowego
• Wniosek
• rekomendowane lektury

Co to jest eksploracja danych?

Eksploracja danych, zwana również procesem odkrywania wiedzy, to dziedzina nauki używana do wyszukiwania właściwości zbiorów danych. Duże zbiory danych zebrane z RDMS lub hurtowni danych lub złożonych zestawów danych, takich jak szeregi czasowe, przestrzenne itp., Są wydobywane w celu uzyskania interesujących korelacji i wzorców między elementami danych.

Wyniki te służą do ulepszania procesów biznesowych, a tym samym do uzyskiwania wglądu biznesowego.

Zalecana lektura => 15 najlepszych bezpłatnych narzędzi do wyszukiwania danych

Termin „odkrywanie wiedzy w bazach danych” (KDD) został ukuty przez Gregory Piatetsky-Shapiro w 1989 roku. Termin „eksploracja danych” pojawił się w społeczności baz danych w 1990 roku.

( wizerunek źródło )

Co to jest uczenie maszynowe?

Machine Learning to technika, która tworzy złożone algorytmy do przetwarzania dużych danych i dostarcza wyniki użytkownikom. Wykorzystuje złożone programy, które mogą uczyć się poprzez doświadczenie i prognozować.

Algorytmy są ulepszane samodzielnie poprzez regularne wprowadzanie danych szkoleniowych. Celem uczenia maszynowego jest zrozumienie danych i zbudowanie modeli na podstawie danych, które mogą być zrozumiane i używane przez ludzi.

Termin „uczenie maszynowe” został ukuty przez Arthura Samuela, amerykańskiego pioniera w dziedzinie gier komputerowych i sztucznej inteligencji w 1959 r., Który stwierdził, że „daje ono komputerom zdolność uczenia się bez wyraźnego programowania”.

Sugerowany odczyt => Najpopularniejsze narzędzia do uczenia maszynowego

Uczenie maszynowe dzieli się na dwa typy:

• Uczenie się bez nadzoru
• Nadzorowana nauka

Uczenie maszynowe bez nadzoru

Uczenie się bez nadzoru nie opiera się na wytrenowanych zestawach danych do przewidywania wyników, ale wykorzystuje techniki bezpośrednie, takie jak grupowanie i asocjacja w celu przewidywania wyników. Wytrenowane zestawy danych oznaczają dane wejściowe, dla których znane są dane wyjściowe.

Nadzorowane uczenie maszynowe

Uczenie się nadzorowane jest jak uczenie się nauczyciela-ucznia. Znany jest związek między zmienną wejściową a wyjściową. Algorytmy uczenia maszynowego przewidują wynik na danych wejściowych, który zostanie porównany z oczekiwanym wynikiem.

Błąd zostanie poprawiony, a ten krok będzie wykonywany iteracyjnie, aż do osiągnięcia akceptowalnego poziomu wydajności.

jak otworzyć plik .jar

( wizerunek źródło )

Różnice między uczeniem maszynowym a eksploracją danych w formacie tabelarycznym

Co to jest sztuczna inteligencja?

Sztuczna inteligencja to dziedzina nauki zajmująca się tworzeniem inteligentnych maszyn. Te maszyny nazywane są inteligentnymi, ponieważ mają własne zdolności myślenia i podejmowania decyzji, podobnie jak ludzie.

Przykładymaszyn AI obejmuje rozpoznawanie mowy, przetwarzanie obrazu, rozwiązywanie problemów itp.

Przeczytaj także => Lista najlepszych programów do sztucznej inteligencji

Sztuczna inteligencja, uczenie maszynowe i eksploracja danych są często w ogóle używane w dzisiejszym świecie. Te słowa są ze sobą silnie powiązane i czasami są używane zamiennie.

Porównajmy więc szczegółowo każdy z nich:

Sztuczna inteligencja i eksploracja danych

Sztuczna inteligencja to badanie mające na celu stworzenie inteligentnych maszyn, które mogą działać jak ludzie. Nie zależy od uczenia się ani informacji zwrotnej, ma raczej bezpośrednio zaprogramowane systemy sterowania. Systemy sztucznej inteligencji same wymyślają rozwiązania problemów za pomocą obliczeń.

Technika eksploracji danych w wydobywanych danych jest wykorzystywana przez systemy AI do tworzenia rozwiązań. Eksploracja danych służy jako podstawa sztucznej inteligencji. Data mining to część programowania kodów z informacjami i danymi niezbędnymi dla systemów AI.

Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe

Dużym obszarem sztucznej inteligencji jest uczenie maszynowe. Rozumiemy przez to, że sztuczna inteligencja wykorzystuje algorytmy uczenia maszynowego do inteligentnego zachowania. Mówi się, że komputer uczy się na podstawie jakiegoś zadania, jeśli błąd stale maleje i czy wydajność jest zgodna z oczekiwaniami.

Uczenie maszynowe będzie badać algorytmy, które automatycznie wykonają zadanie ekstrakcji. Uczenie maszynowe pochodzi ze statystyk, ale tak nie jest. Podobnie jak sztuczna inteligencja, uczenie maszynowe ma również bardzo szeroki zakres.

plsql pytania do wywiadu i odpowiedzi dla doświadczonych

Data Mining a Machine Learning

( wizerunek źródło )

Eksploracja danych i uczenie maszynowe należą do tego samego świata nauki. Chociaż te terminy są ze sobą mylone, istnieją między nimi istotne różnice.

#1 Zakres: Data Mining służy do sprawdzenia, w jaki sposób różne atrybuty zbioru danych są ze sobą powiązane za pomocą wzorców i technik wizualizacji danych. Celem eksploracji danych jest znalezienie relacji między 2 lub więcej atrybutami zbioru danych i wykorzystanie ich do przewidywania wyników lub działań.

Uczenie maszynowe służy do prognozowania wyników, takich jak szacowanie ceny lub przybliżenie czasu trwania. Z czasem automatycznie uczy się modelu z doświadczeniem. Zapewnia informacje zwrotne w czasie rzeczywistym.

# 2) Funkcja: Data Mining to technika polegająca na zagłębianiu się w dane w celu uzyskania przydatnych informacji. Natomiast uczenie maszynowe jest metodą ulepszania złożonych algorytmów, aby maszyny były bliskie doskonałości poprzez iteracyjne dostarczanie do nich wyszkolonego zestawu danych.

# 3) Zastosowania: Eksploracja danych jest częściej wykorzystywana w dziedzinie badań, podczas gdy uczenie maszynowe ma większe zastosowanie w formułowaniu zaleceń dotyczących produktów, cen, czasu itp.

# 4) Koncepcja: Koncepcja eksploracji danych polega na wydobywaniu informacji za pomocą technik oraz poznawaniu trendów i wzorców.

Uczenie maszynowe działa w oparciu o koncepcję, zgodnie z którą maszyny uczą się na podstawie istniejących danych i ulepszają się samodzielnie. Uczenie maszynowe wykorzystuje metody i algorytmy eksploracji danych do tworzenia modeli opartych na logice danych, które przewidują przyszłe wyniki. Algorytmy są oparte na matematyce i językach programowania.

# 5) Metoda: Uczenie maszynowe wykorzystuje technikę eksploracji danych do ulepszania swoich algorytmów i zmiany zachowania na przyszłe dane wejściowe. Dlatego eksploracja danych działa jako źródło danych wejściowych dla uczenia maszynowego.

Algorytmy uczenia maszynowego będą stale działać i automatycznie poprawiać wydajność systemu, a także analizować, kiedy może wystąpić awaria. Gdy pojawią się nowe dane lub zmiana trendu, maszyna wprowadzi zmiany bez konieczności przeprogramowania lub jakiejkolwiek ingerencji człowieka.

Eksploracja danych będzie przeprowadzać analizę w formacie Batch w określonym czasie, aby uzyskać wyniki, a nie w sposób ciągły.

# 6) Natura: Machine Learning różni się od Data Mining, ponieważ uczenie maszynowe uczy się automatycznie, podczas gdy eksploracja danych wymaga interwencji człowieka w celu zastosowania technik wydobywania informacji.

# 7) Zdolność uczenia się: Uczenie maszynowe jest o krok przed eksploracją danych, ponieważ wykorzystuje te same techniki, które są używane w eksploracji danych, aby automatycznie uczyć się i dostosowywać do zmian. Jest dokładniejsza niż eksploracja danych. Data Mining wymaga zainicjowania analizy przez człowieka, dlatego jest to technika ręczna.

# 8) Wdrożenie: Eksploracja danych obejmuje budowanie modeli, w których stosowane są techniki eksploracji danych. Budowane są modele takie jak model CRISP-DM. Proces eksploracji danych wykorzystuje bazę danych, silnik eksploracji danych i ocenę wzorców do odkrywania wiedzy.

Uczenie maszynowe jest wdrażane przy użyciu algorytmów uczenia maszynowego w sztucznej inteligencji, sieciach neuronowych, systemach neuro-rozmytych i drzewie decyzyjnym itp. Uczenie maszynowe wykorzystuje sieci neuronowe i zautomatyzowane algorytmy do przewidywania wyników.

# 9) Dokładność: Dokładność eksploracji danych zależy od sposobu gromadzenia danych. Data Mining zapewnia dokładne wyniki, które są wykorzystywane przez uczenie maszynowe, dzięki czemu uczenie maszynowe daje lepsze wyniki.

Ponieważ eksploracja danych wymaga interwencji człowieka, może przeoczyć ważne relacje. Udowodniono, że algorytmy uczenia maszynowego są dokładniejsze niż techniki Data Mining.

# 10) Aplikacje: Algorytm uczenia maszynowego wymaga podawania danych w standardowym formacie, przez co dostępne algorytmy są znacznie ograniczone. Aby analizować dane przy użyciu uczenia maszynowego, dane z wielu źródeł należy przenieść z formatu natywnego do standardowego, aby maszyna mogła je zrozumieć.

Do uzyskania dokładnych wyników wymagana jest również duża ilość danych. Jest to narzut w porównaniu z eksploracją danych.

#jedenaście) Przykłady: Eksploracja danych służy do identyfikowania wzorców lub trendów sprzedaży, podczas gdy uczenie maszynowe jest wykorzystywane do prowadzenia kampanii marketingowych.

Eksploracja danych, uczenie maszynowe a uczenie głębokie

( wizerunek źródło )

Uczenie maszynowe obejmuje zdolność maszyny do uczenia się na podstawie wytrenowanego zestawu danych i automatycznego przewidywania wyniku. To podzbiór sztucznej inteligencji.

Uczenie głębokie to podzbiór uczenia maszynowego. Działa w ten sam sposób na maszynie, tak jak ludzki mózg przetwarza informacje. Podobnie jak mózg może zidentyfikować wzorce, porównując je z wcześniej zapamiętanymi wzorcami, tak głębokie uczenie się również wykorzystuje tę koncepcję.

Głębokie uczenie może automatycznie wyszukiwać atrybuty z surowych danych, podczas gdy uczenie maszynowe wybiera te funkcje ręcznie, które wymagają dalszego przetwarzania. Wykorzystuje również sztuczne sieci neuronowe z wieloma ukrytymi warstwami, duże zbiory danych i duże zasoby komputerowe.

Data Mining to proces wykrywania ukrytych wzorców i reguł na podstawie istniejących danych. Wykorzystuje stosunkowo proste reguły, takie jak asocjacje, reguły korelacji dla procesu podejmowania decyzji, itp. Deep Learning jest używany do przetwarzania złożonych problemów, takich jak rozpoznawanie głosu itp. Wykorzystuje sztuczne sieci neuronowe z wieloma ukrytymi warstwami do przetwarzania.

Czasami eksploracja danych wykorzystuje również algorytmy głębokiego uczenia do przetwarzania danych.

Eksploracja danych, uczenie maszynowe a nauka o danych

( wizerunek źródło )

Nauka o danych to rozległy obszar, w ramach którego obejmuje uczenie maszynowe. Wiele technologii, takich jak SPARK, HADOOP itp., Również podlega analizie danych. Nauka o danych jest rozszerzeniem statystyk, które ma możliwość przetwarzania ogromnych ilości danych przy użyciu technologii.

Zajmuje się wszystkimi złożonymi problemami w świecie rzeczywistym, takimi jak analiza wymagań, zrozumienie, wyodrębnianie przydatnych danych itp.

Data Science zajmuje się nieprzetworzonymi danymi generowanymi przez człowieka, może analizować obrazy i audio na podstawie danych, tak jak robią to ludzie. Nauka o danych wymaga wysokiego zestawu umiejętności z doświadczeniem domeny, silną znajomością baz danych itp. Wymaga dużych zasobów obliczeniowych, dużej pamięci RAM itp.

najlepsze oprogramowanie do klonowania dysków windows 10

Modele Data Science mają jasno zdefiniowane kamienie milowe do osiągnięcia w porównaniu z uczeniem maszynowym, które stara się osiągnąć cel tylko za pomocą dostępnych danych.

Data Science Model obejmuje:

• ETL - wyodrębnianie danych ładowania i przekształcania.
• Dystrybucja i przetwarzanie danych.
• Zautomatyzowane stosowanie modeli do wyników.
• Wizualizacja danych
• Raportowanie z funkcją plasterków i kostek dla lepszego zrozumienia.
• Tworzenie kopii zapasowych, odzyskiwanie i bezpieczeństwo danych.
• Migracja do produkcji.
• Uruchamianie modeli biznesowych za pomocą algorytmów.

Analiza statystyczna

Statystyki stanowią główną część algorytmów eksploracji danych i uczenia maszynowego. Analiza statystyczna wykorzystuje dane liczbowe i obejmuje wiele równań matematycznych do wnioskowania wyników.

Zapewnia odpowiednie narzędzia i techniki do analizy dużych ilości danych. Obejmuje szeroki obszar analizy danych i obejmuje cały cykl życia danych, od planowania po analizę, prezentację i tworzenie raportów.

Istnieją dwa rodzaje analizy statystycznej, jak wspomniano poniżej:

• Opisowy
• Wnioskowanie

Analiza opisowa podsumowuje dane, a analiza wnioskowa wykorzystuje podsumowane dane do narysowania wyników.

Statystyka jest stosowana w różnych dziedzinach, np. W geografii do określania liczby ludności na mieszkańca, w ekonomii do badania popytu i podaży, w bankowości do szacowania depozytów na jeden dzień itd.

Kilka przykładów uczenia maszynowego

Poniżej wymieniono kilka przykładów uczenia maszynowego.

# 1) Obsługa czatu online przez strony internetowe: Boty używane przez kilka witryn internetowych do natychmiastowej obsługi klienta są zasilane przez sztuczną inteligencję.

# 2) Wiadomości e-mail: Plik usługi poczty elektronicznej automatycznie wykrywa, czy treść jest spamem, czy nie. Ta technika jest również oparta na sztucznej inteligencji, która sprawdza załączniki i zawartość, aby określić, czy jest podejrzana, czy szkodliwa dla użytkownika komputera.

# 3) Kampanie marketingowe: Uczenie maszynowe zapewnia klientom sugestie dotyczące nowego produktu lub podobnych produktów. Opierając się na wyborach klienta, automatycznie formułuje oferty natychmiast, gdy klient jest na żywo, aby zachęcić go do zakupu. Na przykład , błyskawiczne oferty Amazon.

Wniosek

Dane stają się najważniejszym czynnikiem stojącym za uczeniem maszynowym, eksploracją danych, nauką o danych i uczeniem głębokim. Analiza danych i spostrzeżenia są bardzo ważne w dzisiejszym świecie. Dlatego inwestowanie czasu, wysiłku, a także kosztów w te techniki analityczne stanowi kluczową decyzję dla przedsiębiorstw.

Ponieważ dane rosną w bardzo szybkim tempie, metody te powinny być wystarczająco szybkie, aby uwzględnić nowe zestawy danych i przewidzieć użyteczną analizę. Uczenie maszynowe może pomóc nam w szybkim przetwarzaniu danych i automatycznym dostarczaniu szybszych wyników w postaci modeli.

Techniki eksploracji danych generują wzorce i trendy na podstawie danych historycznych w celu przewidywania przyszłych wyników. Wyniki te mają postać wykresów, wykresów itp. Analiza statystyczna stanowi integralną część analiza danych i wzrośnie wyżej w najbliższej przyszłości.

Technologie te będą się ogromnie rozwijać w przyszłości wraz z poprawą procesów biznesowych. Te z kolei pomogą również firmom zautomatyzować proces ręczny, zwiększyć sprzedaż i zyski, a tym samym pomogą w utrzymaniu klientów.

Mam nadzieję, że zdobyłbyś ogromną wiedzę na temat Data Mining Vs Machine Learning!

rekomendowane lektury

• 11 najpopularniejszych narzędzi oprogramowania do uczenia maszynowego w 2021 r
• 10 najlepszych programów do sztucznej inteligencji (recenzje oprogramowania AI w 2021 r.)
• 15 najlepszych darmowych narzędzi do wyszukiwania danych: najbardziej kompleksowa lista
• Parametryzacja danych JMeter przy użyciu zmiennych zdefiniowanych przez użytkownika
• Ponad 10 najlepszych narzędzi do gromadzenia danych ze strategiami gromadzenia danych
• Ponad 10 najlepszych narzędzi do zarządzania danymi, które zaspokoją Twoje potrzeby w zakresie danych w 2021 roku
• Funkcja puli danych w produkcie IBM Rational Quality Manager do zarządzania danymi testowymi
• 4 kroki do testowania Business Intelligence (BI): jak testować dane biznesowe