Miningul de date vs învățarea automată: 4 diferențe majore

Pe măsură ce tehnologia continuă să avanseze și să se extindă, din când în când se nasc o gamă complet nouă de termeni și concepte tehnice. Odată cu apariția Big Data și a științei datelor, astăzi avem inteligență artificială, învățare automată și învățare profundă. Deoarece aceste noi tehnologii sunt toate interconectate și conectate, oamenii tind adesea să utilizeze termeni tehnologici în mod interschimbabil. Doi astfel de termeni sunt „Data Mining” și „Machine Learning”.

Dezbaterea Data Mining vs Machine Learning este în plină desfășurare de ceva vreme. Deși ambele concepte ale științei datelor ne apar în jurul nostru încă din anii 1930, ele au ieșit în prim-plan abia recent. Adesea, oamenii tind să estompeze liniile de diferență dintre Data Mining și Machine Learning din cauza prezenței anumitor caracteristici similare între cele două. Cu toate acestea, ambele sunt în mod inerent diferite și asta este ceea ce dorim să scoatem la lumină în această postare - diferența dintre Data Mining și Machine Learning.

Ce este data mining?

Data Mining se referă la procesul de descoperire a modelelor semnificative în seturi de date mari și complexe printr-o combinație de mai multe discipline și instrumente, inclusiv informatică, învățare automată, statistică și sisteme de baze de date. Data Mining este un subset al Machine Learning care se concentrează pe analiza exploratorie a datelor prin învățare nesupravegheată.

Scopul final al Data Mining este de a extrage informații relevante (și nu „extragerea” datelor brute în sine) din seturi de date și de a le transforma în perspective de afaceri pentru utilizare ulterioară. Dacă sunteți începător și doriți să aflați mai multe despre știința datelor, consultați certificarea noastră în știința datelor de la universități de top.

Ce este Machine Learning?

Machine Learning este o subramură a inteligenței artificiale. Este studiul științific al algoritmilor inteligenți și al modelelor statistice care pot fi utilizate de mașini (calculatoare) pentru a îndeplini sarcini asemănătoare omului fără a fi programate sau antrenate în mod explicit pentru aceasta. Un aspect unic al algoritmilor de învățare automată este că aceștia pot învăța prin experiență.

Miningul de date vs învățarea automată: diferențe cheie

Atât Data Mining, cât și Machine Learning sunt subdomenii ale Data Science. Deci, firesc, ele sunt interdependente. Data Mining este, de fapt, o parte crucială a învățării automate și este folosită pentru a găsi modele și tendințe valoroase ascunse în volume mari de date.

Data Mining și Machine Learning folosesc ambele algoritmi avansați pentru a descoperi modele relevante de date. Cu toate acestea, chiar dacă Data Mining și Machine Learning se intersectează reciproc, ele au o parte echitabilă de diferențe în ceea ce privește modul în care sunt utilizate.

Să ne uităm la câteva dintre diferențele de bază dintre Data Mining și Machine Learning.

1. Utilizarea datelor

Principala diferență dintre Data Mining și Machine Learning constă în modul în care fiecare utilizează datele și le aplică diferitelor aplicații. În timp ce Data Mining se bazează pe depozite vaste de Big Data din care extrage modele semnificative, Machine Learning funcționează în primul rând cu algoritmi în loc de date brute.

Data Mining este utilizat în multe scopuri diferite. De exemplu, companiile BFSI îl pot folosi pentru cercetare financiară, în timp ce o companie de comerț electronic îl poate folosi pentru extragerea datelor de vânzări pentru a identifica tendințele cheie de pe piața actuală. Data Mining poate fi folosit și pentru a căuta site-uri web, profiluri de rețele sociale și chiar active digitale pentru a obține informații despre potențialele clienți potențiali ai unei mărci sau companiei – poate ajuta la generarea a 10.000 de clienți potențiali în 10 minute !

Dimpotrivă, deși Machine Learning încorporează principiile Data Mining-ului, urmărește să stabilească corelații automate pentru a învăța din acestea și a aplica rezultatele la noi algoritmi ML. Deoarece algoritmii ML sunt programați pentru a învăța din experiență, ei se îmbunătățesc continuu, oferind astfel rezultate mai precise în timp.

2. Fundația de învățare

Deși Data Mining și Machine Learning învață din aceeași bază, abordarea lor este diferită.

Data Mining se bazează pe informațiile existente pentru a identifica modele emergente care pot modela procesele decizionale ale unei afaceri. Free People, o marcă de îmbrăcăminte folosește Data Mining pentru a naviga prin volume masive de înregistrări ale clienților existenți pentru a crea recomandări de produse personalizate pentru clienții individuali.

Învățarea automată, totuși, poate „învăța” din datele existente și poate crea o bază ideală de învățare pentru ca mașina să se învețe singură. În timp ce Machine Learning analizează tipare și învață din ele pentru a prezice tendințele pentru incidente viitoare, Data Mining funcționează ca o sursă de informații de care să se extragă Machine Learning.

Spre deosebire de Data Mining, Machine Learning poate identifica automat relația dintre bucățile de date existente.

Citiți: Proiecte de extragere a datelor în India

3. Recunoașterea tiparelor din date

Odată colectate datele, adevărata provocare constă în a le înțelege – partea de analiză și interpretare sunt esențiale pentru transformarea datelor brute în informații gata de utilizat pentru afaceri. Aici oamenii de știință și analiștii de date trebuie să decidă ce software și instrument să folosească pentru a analiza și interpreta volume mari de date nestructurate și pentru a găsi tiparele recunoscute din ele. Citiți despre cele mai utilizate instrumente de știință a datelor în 2020.

Dacă săriți peste acest pas, datele pe care le aveți la dispoziție nu sunt de niciun folos. Data Mining poate dezvălui câteva modele utile prin clasificare și analiză secvențe, în timp ce Machine Learning poate crește acest lucru folosind aceiași algoritmi folosiți de Data Mining pentru a învăța și a se adapta automat la datele colectate. Acesta este motivul pentru care învățarea automată este acum din ce în ce mai utilizată pentru detectarea programelor malware.

Potrivit Deep Instinct , o companie de informații instituționale, fiecare bucată de malware nou păstrează aproape același cod ca și versiunile mai vechi și că doar 2-10% dintre fișierele malware se schimbă de la o iterație la alta . Modelul ML al Deep Instinct poate prezice ce fișiere dintr-un sistem sunt fișiere malware cu mare acuratețe, în ciuda variațiilor de 2-10%.

4. Precizie

Data Mining și Machine Learning sunt ambele utilizate pentru a îmbunătăți și a îmbunătăți acuratețea datelor acumulate. Cu toate acestea, Data Mining și analiza acesteia sunt limitate la modul în care sunt organizate și colectate datele. Data Mining acționează ca un mijloc de a extrage informații relevante din seturi de date complexe pentru a îmbunătăți capacitățile de predicție ale algoritmilor și modelelor ML.

După cum am menționat mai devreme, Data Mining poate pierde mai multe conexiuni și relații între datele disponibile, dar ML nu o face – poate identifica corelațiile dintre toate punctele de date relevante pentru a oferi concluzii extrem de precise și, în cele din urmă, a modela comportamentul modelului.

De exemplu, Machine Learning este acum utilizat în sistemele CRM pentru a le îmbunătăți informațiile relaționale, permițând astfel echipei de vânzări a unei companii să-și înțeleagă mai bine clienții. Sistemele CRM bazate pe ML pot analiza acțiunile anterioare pentru a stimula conversiile și, de asemenea, pentru a îmbunătăți scorurile de satisfacție a clienților. În plus, Machine Learning poate antrena sistemele CRM pentru a prezice cu exactitate ce produse/servicii se vor vinde cel mai bine și când și către ce segmente de clienți.

Data Mining vs Machine Learning: Viitorul

Conform estimărilor recente despre Big Data, până în acest an, adică până în 2020, fiecare ființă umană de pe planetă va genera aproximativ 1,7 megaocteți de informații noi în fiecare secundă. În consecință, datele globale vor crește de la 4,4 zettabytes la 44 zettabytes !

Pe măsură ce din ce în ce mai multe date continuă să se acumuleze în fiecare secundă, cererea pentru instrumente de știință a datelor, cum ar fi data mining, învățarea automată și inteligența artificială, va crește cu timpul. Aflați mai multe despre aplicațiile învățării automate.

Toate companiile, organizațiile și instituțiile care folosesc Big Data vor continua să creeze nevoia de tehnologii avansate precum Data Mining și Machine Learning pentru a colecta date și a le analiza și interpreta în scopuri comerciale. Desigur, viitorul ambelor tehnologii emergente este foarte promițător.

În numărul din august 2004 al revistei DM Review , Lou Agosta a declarat : „Viitorul extragerii datelor constă în analiza predictivă”. Una dintre cele mai semnificative aplicații ale analizei predictive este în domeniul cercetării medicale. Analiza predictivă sau „exploatarea datelor cu un singur clic” simplifică și automatizează procesul de extragere a datelor, permițând astfel cercetătorilor să aplice analize avansate în întregul spectru al științelor vieții, de la descoperirea medicamentelor până la marketing.

În acest moment, tehnologii precum Machine Learning și Data Mining sunt încă în stadiu incipient și multe altele urmează să vină. Pe măsură ce aceste tehnologii se maturizează în timp, noi aplicații, cazuri de utilizare și descoperiri vor apărea pentru a ne transforma și mai mult viața. Fiți siguri că, în ciuda diferențelor lor, Data Mining și Machine Learning vor continua să funcționeze complex pentru a înțelege datele.

Dacă sunteți interesat să aflați mai multe despre învățarea automată, consultați programul Executive PG în știința datelor de la IIIT-B și upGrad, care este conceput pentru profesioniști care lucrează și oferă peste 450 de ore de formare riguroasă, peste 30 de studii de caz și sarcini, IIIT-B Statut de absolvenți, peste 5 proiecte practice practice și asistență pentru locuri de muncă cu firme de top.