Eksploracja danych a uczenie maszynowe: główne 4 różnice

Ponieważ technologia wciąż się rozwija i rozwija, od czasu do czasu rodzi się cały szereg nowych terminów i koncepcji technicznych. Wraz z nadejściem Big Data i Data Science mamy dziś sztuczną inteligencję, uczenie maszynowe i głębokie uczenie. Ponieważ te nowe technologie są ze sobą powiązane i połączone, ludzie często mają skłonność do używania terminów technologicznych zamiennie. Dwa takie terminy to „eksploracja danych” i „uczenie maszynowe”.

Debata Data Mining vs Machine Learning trwa już od dłuższego czasu. Chociaż obie te koncepcje Data Science są wokół nas od lat 30. XX wieku, dopiero niedawno wyszły na pierwszy plan. Często ludzie mają tendencję do zacierania granic między Data Mining a Machine Learning ze względu na występowanie pewnych podobnych cech między nimi. Jednak oba są z natury różne i właśnie to chcemy pokazać w tym poście – różnicę między Data Mining a Machine Learning.

Co to jest eksploracja danych?

Data Mining odnosi się do procesu odkrywania znaczących wzorców w dużych i złożonych zestawach danych poprzez połączenie wielu dyscyplin i narzędzi, w tym informatyki, uczenia maszynowego, statystyki i systemów baz danych. Data Mining to podzbiór uczenia maszynowego, który koncentruje się na eksploracyjnej analizie danych poprzez nienadzorowane uczenie się.

Ostatecznym celem Data Mining jest wyodrębnienie istotnych informacji (a nie samego „wydobywanie” surowych danych) z zestawów danych i przekształcenie ich w przydatne informacje biznesowe do dalszego wykorzystania. Jeśli jesteś początkującym i chcesz dowiedzieć się więcej na temat nauki o danych, zapoznaj się z naszą certyfikacją w zakresie nauki o danych wydawaną przez najlepsze uniwersytety.

Co to jest uczenie maszynowe?

Uczenie maszynowe to pododdział sztucznej inteligencji. Jest to naukowe badanie inteligentnych algorytmów i modeli statystycznych, które mogą być wykorzystywane przez maszyny (komputery) do wykonywania zadań podobnych do ludzkich, bez wyraźnego zaprogramowania lub przeszkolenia w tym zakresie. Unikalnym aspektem algorytmów uczenia maszynowego jest to, że mogą się uczyć poprzez doświadczenie.

Eksploracja danych a uczenie maszynowe: kluczowe różnice

Zarówno Data Mining, jak i Machine Learning to subdomeny Data Science. Tak więc, naturalnie, są one ze sobą powiązane. Data Mining jest w rzeczywistości kluczową częścią uczenia maszynowego i służy do wyszukiwania cennych wzorców i trendów ukrytych w ogromnych ilościach danych.

Eksploracja danych i uczenie maszynowe wykorzystują zaawansowane algorytmy do odkrywania odpowiednich wzorców danych. Jednak pomimo tego, że Data Mining i Machine Learning przecinają się ze sobą, mają spore różnice w sposobie ich wykorzystania.

Przyjrzyjmy się niektórym podstawowym różnicom między Data Mining a Machine Learning.

1. Wykorzystanie danych

Główna różnica między Data Mining a Machine Learning polega na tym, jak każdy z nich wykorzystuje dane i stosuje je do różnych aplikacji. Podczas gdy Data Mining opiera się na ogromnych repozytoriach Big Data, z których wydobywa znaczące wzorce, uczenie maszynowe działa głównie z algorytmami, a nie z surowymi danymi.

Data Mining jest wykorzystywana do wielu różnych celów. Na przykład firmy BFSI mogą używać go do badań finansowych, podczas gdy firma e-commerce może go używać do wydobywania danych sprzedażowych w celu zidentyfikowania kluczowych trendów na obecnym rynku. Data Mining może być również wykorzystywana do przeszukiwania stron internetowych, profili w mediach społecznościowych, a nawet zasobów cyfrowych w celu uzyskania wglądu w potencjalne leady marki lub firmy – może pomóc wygenerować 10 000 leadów w ciągu 10 minut !

Wręcz przeciwnie, chociaż uczenie maszynowe obejmuje zasady eksploracji danych, dąży do ustanowienia automatycznych korelacji, aby się z nich uczyć i zastosować wyniki do nowych algorytmów ML. Ponieważ algorytmy ML są zaprogramowane do uczenia się na podstawie doświadczenia, są stale ulepszane, dzięki czemu z biegiem czasu dostarczają dokładniejsze wyniki.

2. Podstawa nauki

Chociaż Data Mining i Machine Learning uczą się na tych samych podstawach, ich podejście jest inne.

Data Mining czerpie z istniejących informacji, aby zidentyfikować pojawiające się wzorce, które mogą kształtować procesy decyzyjne firmy. Free People, marka odzieżowa, wykorzystuje Data Mining do przeglądania ogromnych ilości istniejących danych klientów w celu tworzenia spersonalizowanych rekomendacji produktów dla klientów indywidualnych.

Uczenie maszynowe może jednak „uczyć się” na podstawie istniejących danych i stworzyć idealną podstawę do uczenia się, aby maszyna sama się uczyła. Podczas gdy uczenie maszynowe analizuje wzorce i uczy się od nich, aby przewidywać trendy przyszłych incydentów, eksploracja danych działa jako źródło informacji, z którego może czerpać uczenie maszynowe.

W przeciwieństwie do Data Mining, Machine Learning może automatycznie identyfikować relacje między istniejącymi fragmentami danych.

Przeczytaj: Projekty Data Mining w Indiach

3. Rozpoznawanie wzorców w danych

Po zebraniu danych prawdziwym wyzwaniem jest ich zrozumienie – analiza i interpretacja mają kluczowe znaczenie dla przekształcenia surowych danych w gotowe do użycia spostrzeżenia dla biznesu. W tym miejscu naukowcy zajmujący się danymi i analitycy danych muszą zdecydować, jakiego oprogramowania i narzędzia użyć do analizy i interpretacji dużych ilości nieustrukturyzowanych danych oraz znalezienia w nich rozpoznawalnych wzorców. Przeczytaj o najczęściej używanych narzędziach do nauki o danych w 2020 roku.

Jeśli pominiesz ten krok, dane, którymi dysponujesz, nie będą w ogóle przydatne. Data Mining może ujawnić kilka przydatnych wzorców poprzez klasyfikację i analizę sekwencji, podczas gdy uczenie maszynowe może to podkręcić, używając tych samych algorytmów, których używa Data Mining, aby uczyć się na podstawie zebranych danych i dostosowywać się do nich automatycznie. Właśnie dlatego uczenie maszynowe jest obecnie coraz częściej wykorzystywane do wykrywania złośliwego oprogramowania.

Według Deep Instinct , firmy zajmującej się wywiadem instytucjonalnym, każdy nowy złośliwy program zachowuje prawie ten sam kod, co starsze wersje, a tylko 2-10% plików złośliwego oprogramowania zmienia się z iteracji na iterację . Model ML firmy Deep Instinct może z dużą dokładnością przewidywać, które pliki w systemie są plikami złośliwego oprogramowania, pomimo różnic 2–10%.

4. Dokładność

Eksploracja danych i uczenie maszynowe służą zarówno do ulepszania, jak i poprawiania dokładności gromadzonych danych. Jednak eksploracja danych i jej analiza ograniczają się do sposobu organizacji i gromadzenia danych. Data Mining służy do wydobywania istotnych informacji ze złożonych zestawów danych w celu poprawy zdolności predykcyjnych algorytmów i modeli ML.

Jak wspomnieliśmy wcześniej, Data Mining może pominąć wiele połączeń i relacji między dostępnymi danymi, ale ML nie – może zidentyfikować korelacje między wszystkimi istotnymi punktami danych, aby dostarczyć bardzo dokładne wnioski i ostatecznie kształtować zachowanie modelu.

Na przykład uczenie maszynowe jest obecnie wykorzystywane w systemach CRM w celu zwiększenia inteligencji ich relacji, umożliwiając w ten sposób zespołowi sprzedaży firmy lepsze zrozumienie klientów. Systemy CRM oparte na ML mogą analizować przeszłe działania, aby zwiększyć konwersje, a także poprawić wyniki zadowolenia klientów. Co więcej, Machine Learning może szkolić systemy CRM, aby dokładnie przewidywać, które produkty/usługi będą najlepiej się sprzedawać, kiedy i do jakich segmentów klientów.

Eksploracja danych a uczenie maszynowe: przyszłość

Według ostatnich szacunków dotyczących Big Data do tego roku, czyli do 2020 roku, każdy człowiek na planecie będzie generował co sekundę około 1,7 megabajtów nowych informacji. W konsekwencji globalne dane wzrosną z 4,4 zettabajtów do 44 zetabajtów !

Ponieważ w każdej sekundzie gromadzi się coraz więcej danych, zapotrzebowanie na narzędzia Data Science, takie jak Data Mining, Machine Learning i Artificial Intelligence, z czasem będzie rosło. Dowiedz się więcej o zastosowaniach uczenia maszynowego.

Wszystkie firmy, organizacje i instytucje korzystające z Big Data będą nadal tworzyć zapotrzebowanie na zaawansowane technologie, takie jak Data Mining i Machine Learning, do gromadzenia danych oraz ich analizy i interpretacji do celów biznesowych. Oczywiście przyszłość obu nowych technologii jest bardzo obiecująca.

W wydaniu DM Review z sierpnia 2004 r . Lou Agosta stwierdził : „Przyszłość eksploracji danych leży w analityce predykcyjnej”. Jednym z najważniejszych zastosowań analityki predykcyjnej są badania medyczne. Analityka predykcyjna lub „eksploracja danych jednym kliknięciem” upraszcza i automatyzuje proces eksploracji danych, umożliwiając w ten sposób naukowcom stosowanie zaawansowanych analiz w całym spektrum nauk przyrodniczych, od odkrywania leków po marketing.

Obecnie technologie, takie jak uczenie maszynowe i eksploracja danych, wciąż znajdują się na początkowym etapie, a wiele innych jeszcze przed nami. W miarę dojrzewania tych technologii z czasem pojawią się nowe aplikacje, przypadki użycia i przełomowe rozwiązania, które jeszcze bardziej zmienią nasze życie. Zapewniamy, że pomimo różnic, eksploracja danych i uczenie maszynowe będą nadal działać w zawiły sposób, aby nadać sens danym.

Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o uczeniu maszynowym, zapoznaj się z programem Executive PG w dziedzinie Data Science IIIT-B i upGrad, który jest przeznaczony dla pracujących profesjonalistów i oferuje ponad 450 godzin rygorystycznego szkolenia, ponad 30 studiów przypadków i zadań, IIIT-B Status absolwenta, ponad 5 praktycznych praktycznych projektów zwieńczenia i pomoc w pracy z najlepszymi firmami.