Exploatarea datelor și învățarea automată sunt concepte înrudite în domeniul științei datelor care sunt folosite pentru a extrage informații valoroase.
În zilele noastre, colectarea datelor este mai ușoară și mai simplă ca niciodată, dar obținerea de informații și perspective precise poate fi dificilă.
Întreprinderile mari care se ocupă cu cantități enorme de date întâmpină dificultăți în gestionarea, organizarea și extragerea de informații semnificative din acestea.
Aici companiile pot folosi două tehnici – data mining și machine learning.
Ambele pot descoperi modele în datele colectate și pot permite companiilor să ia decizii informate, bazate pe date, pe baza acestor date.
Deși ambele aparțin științei datelor și implică metode analitice, există câteva diferențe între cei doi termeni.
În acest articol, voi discuta despre ce sunt extragerea datelor și învățarea automată, tehnicile și aplicațiile acestora și diferențele dintre ele.
Sa incepem!
Cuprins
Ce este data mining?
Exploatarea datelor este un proces de colectare și analiză a unei cantități mari de date de pe web și de găsire a modelelor în acesta. Prin detectarea relațiilor și modelelor în date prin această metodă manuală, oamenii de știință în date ajută o companie să-și rezolve problemele de afaceri, să prezică tendințe și să ia decizii informate.
Data mining-ul ajută, de asemenea, companiile să reducă riscurile și să descopere noi posibilități de afaceri. Acest proces începe cu scopul de a dezvolta o afacere. Datele sunt colectate din mai multe surse și plasate în depozite de date, care acționează ca un depozit de date analitice.
Cu ajutorul minării de date, companiile pot efectua procese de curățare în care adaugă informațiile lipsă și elimină duplicatele. Pentru a detecta tipare, data mining utilizează modele matematice și tehnici sofisticate. Utilizează tehnologii precum învățarea automată, bazele de date și statisticile.
Exemplu: băncile sau industriile financiare utilizează tehnici de extragere a datelor pentru a detecta riscurile de piață. Procesul este folosit frecvent în sistemele antifraudă și ratingurile de credit pentru a evalua tranzacțiile, tendințele de cumpărare, datele financiare ale clienților, tranzacțiile cu cardul și multe altele.
Firmele de marketing folosesc data mining pentru a descoperi obiceiurile sau preferințele clienților pentru a-și îmbunătăți inițiativele de marketing privind returnările, pentru a gestiona sarcinile de reglementare și pentru a examina succesul diferitelor canale de vânzare.
Ce este Machine Learning?
Machine Learning (ML) este o tehnologie care face computerele să gândească și să acționeze ca oamenii. Permite computerelor să învețe din datele anterioare și să ia decizii asemănătoare oamenilor. Acest lucru facilitează interferența umană mai mică în operațiunile companiei, îi eliberează de sarcini manuale, repetitive și le crește concentrarea asupra sarcinilor mai importante.
Metoda ML este rafinată și automatizată în funcție de experiențele de învățare ale mașinilor în timpul procesului. Calculatoarele primesc date de înaltă calitate și folosesc diverse tehnici pentru a dezvolta modele de învățare automată pentru a antrena mașini pe baza datelor.
Algoritmul utilizat în modelul ML depinde de tipul de date și de acțiunea automată. Companiile folosesc această metodă pentru a automatiza mai multe procese de afaceri și pentru a realiza o dezvoltare rapidă.
Învățarea automată este utilizată în diverse scopuri în diverse industrii, cum ar fi analiza rețelelor sociale, recunoașterea imaginilor, recunoașterea emoțiilor și multe altele. Mai simplu spus, ML ajută la dezvoltarea și proiectarea algoritmilor sau programelor complexe pentru seturi mari de date pentru a oferi utilizatorilor rezultate și eficiență mai bune și pentru a prezice tendințele viitoare. Aceste programe pot învăța din seturi de date și experiențe specifice pentru a îmbunătăți rezultatele.
Cu date frecvente de antrenament ca intrare, algoritmii pot fi îmbunătățiți prin modelele de învățare automată în sine.
ML are mai mulți algoritmi, inclusiv regresie liniară, regresie logistică, arbore de decizie, algoritm SVM, algoritm Naive Bayes, algoritm KNN, K-means, algoritm forestier aleatoriu etc. Algoritmii ML sunt clasificați în:
- Învățare supravegheată: Învățarea supravegheată utilizează algoritmul ML, care este deja antrenat pe un anumit set de date.
- Învățare nesupravegheată: utilizează algoritmul ML, care este deja antrenat, dar pe un set de date neetichetat.
- Învățare prin consolidare: folosește un algoritm bazat pe încercări și erori pentru a se îmbunătăți și a învăța din lucruri noi.
Data Mining vs. Machine Learning: Caracteristici
Caracteristicile Data Mining
- Informații acționabile: Exploatarea datelor adună informații semnificative din cantități mari de date.
- Descoperire automată: modelul pentru extragerea datelor utilizează un algoritm pentru a aduna o cantitate imensă de date și a extrage informațiile necesare.
- Grupare: Exploatarea datelor poate extrage grupuri din date. De exemplu, un model identifică grupul de angajați cu un venit obișnuit dintr-un interval fix.
- Depozitarea datelor: Toate datele sunt păstrate în depozite de date sigure, astfel încât, dacă apare vreo problemă, aceasta să poată fi rezolvată rapid la nevoie. De asemenea, datele sunt curățate și pregătite corespunzător.
Caracteristicile Machine Learning
- Vizualizarea automată a datelor: ML oferă o varietate de metode care pot genera informații bogate, care sunt utilizate în continuare pentru date structurate și nestructurate. Companiile folosesc informații precise și relevante pentru a spori eficiența în dezvoltarea și operațiunile lor, facilitând instrumente de vizualizare a datelor ușor de utilizat.
- Analiză mai bună: ML îi ajută pe analiștii de date să proceseze și să analizeze rapid și eficient cantități mari de date. Cu algoritmi eficienți și modele bazate pe date, creează rezultate mai bune.
- Îmbunătățirea implicării clienților: ML ajută la detectarea anumitor expresii, cuvinte, stiluri materiale, propoziții etc., care atrag publicul țintă. De asemenea, puteți cunoaște sentimentele, preferințele și comportamentul acestora, ceea ce vă va ajuta să vă îmbunătățiți ofertele. Acest lucru, la rândul său, ajută la îmbunătățirea angajamentului clienților.
- Informații de afaceri îmbunătățite: atunci când funcțiile ML sunt îmbinate cu analizele, puteți obține informații excelente de afaceri pentru a vă conduce inițiativele strategice.
Data Mining vs. Machine Learning: obiective
Obiectivele minării de date
Data Mining extrage datele necesare dintr-o mare de date. Aceasta este o metodă simplă care utilizează diferite tehnici pentru a obține rezultatul dorit.
- Predicție: Exploatarea datelor ajută companiile să prezică rezultatele viitoare. De exemplu, cât de mult venituri din vânzări poate genera un magazin în următoarele trei luni.
- Identificare: identifică modele în datele colectate și organizate. De exemplu, cuplurile proaspăt căsătorite caută mobilier nou.
- Clasificare: Data Mining separă datele în clase. De exemplu, clienții pot fi clasificați în diferite categorii în ceea ce privește grupele de vârstă, sexul, articolul de cumpărături, locația etc.
- Optimizare: Data Mining optimizează utilizarea resurselor existente, cum ar fi spațiul, banii, materialele sau timpul. De exemplu, vă puteți da seama cum să utilizați cât mai bine reclamele pentru a spori vânzările sau profiturile.
Obiectivele învățării automate
- Să dezvolte algoritmi pentru a obține informații practice
- Învățați din experiențele și datele anterioare și obțineți rezultate mai bune
- Preziceți rezultatele și tendințele viitoare
- Analizați diferite aspecte ale comportamentelor de învățare
- Valorificați capacitățile sistemului informatic
- Oferiți informații precise și relevante pentru business intelligence
- Automatizați sarcini repetitive, care necesită timp
Data Mining vs. Machine Learning: tehnici
Tehnici de extragere a datelor
Tehnicile folosite adesea în data mining sunt:
- Clasificare: această tehnică vă ajută să clasificați sau să clasificați datele în diferite grupuri, cum ar fi oameni, animale, țări, gen etc.
- Clustering: Analiza clustering facilitează compararea datelor. Acest lucru permite identificarea punctelor comune și a variațiilor între mai multe date.
- Regresia: Analiza regresiei este o tehnică aplicată pentru a determina și a evalua relațiile dintre diferite elemente datorită adăugării mai multor componente noi.
- Exterior: Această tehnică se referă la identificarea punctelor de date din setul de date adunate care pot varia de la o tendință la comportament.
- Model secvenţial: aceasta este o tehnică de extragere a datelor utilizată pentru a detecta tendinţele recurente tipice prin examinarea datelor. Prin urmare, ajută la găsirea segmentelor interesante în cadrul grupului de secvențe de date. Semnificația acestei secvențe este determinată de apariția frecventă, lungimea și alți factori.
- Predicție: Utilizează numeroase tehnici de extragere a datelor, cum ar fi gruparea, tendințele, clasificarea etc., pentru a prognoza evenimentele viitoare. Experții în data mining prezic tendințele viitoare studiind secvențele de date, diferitele instanțe și evenimentele trecute.
- Reguli de asociere: în cadrul unei colectări vaste de date în diferite tipuri de baze de date, au loc interacțiuni între mai multe elemente de date pentru a ilustra probabilitatea fiecărei date. Prin urmare, regulile de asociere oferă declarații dacă-atunci pentru a realiza aceste interacțiuni.
Tehnici de învățare automată
Diferite tehnici ML sunt:
- Regresia: se încadrează în categoria ML supravegheată care ajută la prezicerea unei anumite valori pe baza datelor. De exemplu, ajută la estimarea prețului unui articol pe baza datelor anterioare de preț.
- Clasificare: este o altă clasă de ML supravegheată care ajută la explicarea sau prezicerea valorii unei clase. De exemplu, puteți prezice dacă un client va cumpăra un anumit produs sau nu.
- Clustering: Această tehnică își propune să grupeze caracteristici similare pentru a înțelege calitatea soluției.
- Metode de ansamblu: Acestea se referă la combinația de modele diferite utilizate în totalitate pentru a obține interpretări de calitate superioară decât un singur model.
- Încorporarea cuvântului: poate captura cu ușurință cuvântul în documentul dvs., permițând experților în date să efectueze operații aritmetice cu o varietate de cuvinte.
- Reducerea dimensionalității: este folosită pentru a elimina informațiile inutile din setul de date pentru a prezenta doar informațiile necesare.
- Învățare prin consolidare: poate înregistra acțiunile în mod cumulativ și poate utiliza o acțiune de încercare și eroare în mediul stabilit.
- Transfer de învățare: Această metodă este folosită pentru a reutiliza partea antrenată a rețelei neuronale și pentru a o adapta la o sarcină similară.
- Rețele neuronale: își propune să adune modele neliniare în interiorul informațiilor prin adăugarea de mai multe straturi la model.
Data Mining vs. Machine Learning: Componente
Componentele Data Mining
Componentele majore sunt următoarele:
- Baze de date: în această componentă a minării de date, datele sunt stocate. Aici sunt implementate tehnicile de integrare și curățarea datelor.
- Server de depozit de date: Acesta preia informațiile esențiale pe baza cerințelor utilizatorilor dintr-un depozit de date.
- Baza de cunoștințe: baza de cunoștințe sau domeniul de cunoștințe ajută la descoperirea de noi modele în datele extrase.
- Motor de extragere a datelor: Acesta ajută la îndeplinirea sarcinilor precum clasificarea, analiza clusterului, asociere etc.
- Modulul de evaluare a modelelor: Acest modul comunică cu structura data mining pentru a căuta modele interesante.
- Interfață cu utilizatorul: veți obține o interfață grafică cu utilizatorul într-un instrument de analiză a datelor unde puteți controla caracteristicile, puteți efectua procesul în mod eficient, urmăriți modificările și progresul și puteți vizualiza elementele prezise.
Componentele învățării automate
Există numeroși algoritmi ML și fiecare algoritm are trei componente:
- Reprezentare: Această componentă spune cum arată un model și cum să reprezinte cunoștințele de bază. De exemplu, vor exista seturi de reguli, rețele neuronale, ansambluri de modele, mașini vector suport, modele grafice, arbori de decizie etc.
- Evaluare: Această componentă vă permite să evaluați diferite programe, cum ar fi predicția și rechemarea, probabilitatea posterioară, eroarea pătrată, acuratețea, marja și multe altele.
- Optimizare: Această componentă ajută la generarea de programe noi, optimizate și poate fi definită ca un proces de căutare. Diferite tipuri de optimizare pot fi optimizare convexă, constrânsă și combinațională.
Data Mining vs. Machine Learning: Aplicații
Aplicații ale exploatării datelor
- Asistență medicală: Pentru a îmbunătăți sistemele de asistență medicală, tehnologia de extragere a datelor oferă diferite capacități. Oferă informații care ajută la îmbunătățirea îngrijirii pacienților și la minimizarea cheltuielilor.
- Servicii bancare: soluțiile de extragere a datelor sunt utilizate în domeniul bancar pentru a îmbunătăți capacitatea de a descoperi daune, provocări, tendințe și multe altele.
- Educație: În domeniul educației, data mining-ul ajută la extinderea și dezvoltarea instituțiilor de învățământ prin informații culese din diferite surse și efectuând analize ale concurenței.
- Securitate: Pentru a detecta frauda, data mining ajută la transformarea datelor în informații valoroase și la descoperirea de noi modele.
- Marketing: Data mining permite organizațiilor să-și separe baza de clienți în diferite segmente. Astfel, își pot personaliza serviciile în funcție de nevoile unice ale clienților care se încadrează în diferite segmente.
Aplicații ale învățării automate
- Recunoașterea imaginilor: Învățarea automată ajută industria să recunoască imagini, fețe, text etc. De exemplu, poate clasifica câini și pisici, poate urmări prezența angajaților cu tehnologia de recunoaștere a feței etc.
- Recunoașterea vorbirii: sistemele inteligente bazate pe recunoașterea vorbirii, cum ar fi Siri, Alexa etc., utilizează algoritmi ML pentru comunicare. Ei pot converti cu ușurință vorbirea în text cu capacitatea de învățare automată.
- Sisteme de recomandare: Odată cu lumea din ce în ce mai digitalizată, firmele bazate pe tehnologie doresc să ofere consumatorilor servicii personalizate. Acest lucru este posibil cu sisteme de recomandare care analizează preferințele utilizatorilor și le recomandă servicii sau conținut în consecință.
- Mașini cu conducere autonomă: Mașinile cu conducere autonomă, cum ar fi mașinile Tesla, devin populare printre mulți clienți, deoarece oferă conducere avansată sau automată. ML este utilizat în mașinile cu conducere autonomă pentru a detecta traficul și pentru a oferi o siguranță mai bună.
- Detectarea fraudei: de la cumpărarea de articole până la efectuarea de tranzacții, totul este acum ușor de utilizat și mai accesibil. Dar odată cu creșterea digitalizării, au crescut și cazurile de activități frauduloase. Pentru a atenua sau a limita această problemă, soluțiile de detectare a fraudei sunt echipate cu algoritmi ML avansați care pot detecta frauda cu ușurință și chiar de la distanță.
Data Mining vs. Machine Learning: Asemănări
- Atât data mining, cât și învățarea automată sunt utilizate în domeniul științei datelor, de exemplu, modelarea predictivă și analiza sentimentelor.
- Ambele includ concepte matematice conexe, algoritmi și statistici.
- Ambele pot filtra printr-un set masiv de date, aplicații (folosind metode algoritmice) și instrumente.
- Ambele adoptă metode algoritmice sau structuri comparabile.
Data Mining vs. Machine Learning: Diferențe
Data MiningMachine LearningData mining este un proces de extragere a informațiilor semnificative din datele colectate.
Tehnicile de extragere a datelor sunt folosite pentru colectarea datelor, analiza, detectarea tiparelor și obținerea de informații valoroase.
Învățarea automată este o tehnologie folosită pentru automatizarea sarcinilor, obținerea de informații, luarea de decizii mai bune și prezicerea evenimentelor viitoare.
Tehnologia de învățare automată este utilizată pentru a prognoza rezultate, cum ar fi aproximarea duratei de timp, estimările de preț etc.
Scopul principal este de a îmbunătăți gradul de utilizare a informațiilor colectate. Implica procese precum curățarea datelor, ingineria caracteristicilor, predicții și transformări. Miningul de date este un fel de activitate de cercetare care utilizează multe tehnologii, inclusiv învățarea automată. ML este un sistem de auto-instruire și auto-învățare pentru a îndeplini sarcinile cu precizie. Este necesar un efort uman. Efortul uman nu este necesar odată ce proiectarea este realizată. Date mineritul extrage date din surse și le stochează în depozite de date. Tehnologia de învățare automată citește mașinile și continuă să învețe și să evolueze. Descoperă perspective și modele ascunse. Generează predicții pentru a influența deciziile de afaceri pe baza acestora. Se bazează pe date istorice. se bazează pe date istorice și în timp real. Poate fi aplicat într-o zonă extinsă sau în industrii, cum ar fi producția, securitatea cibernetică, finanțele, banca, marketingul, educația, sănătatea, motoarele de căutare și multe altele. Folosește ordinal, continuu, tipuri de date discrete și nominale. Poate fi aplicat într-un domeniu limitat, cum ar fi asistența medicală, științe sociale, afaceri etc. Poate fi aplicat într-o zonă extinsă sau industrii, cum ar fi producție, securitate cibernetică, finanțe, bancar, marketing, educație, asistență medicală, motoarele de căutare, si multe altele.
Concluzie
Exploatarea datelor și învățarea automată sunt similare; ambele sunt utilizate în analiza datelor pentru a obține informații și perspective valoroase.
Cu toate acestea, există multe diferențe între ele. Exploatarea datelor este un proces în care informațiile necesare sunt extrase dintr-un grup de date pentru a detecta modele și pentru a obține eficiență. Pe de altă parte, ML face predicții și automatizează procesele folosind date și experiențe anterioare.
Deci, dacă doriți să le aplicați în timp real, înțelegerea abordărilor fiecărei metode este benefică. Și atunci când sunt utilizate împreună, acestea pot aduce avantaje mai mari pentru compania dvs. în creșterea afacerii dvs., îmbunătățirea operațiunilor și ajutându-vă să luați decizii mai bune.
De asemenea, puteți explora câteva tehnici cheie de extragere a datelor.