Интеллектуальный анализ данных против машинного обучения: основные 4 отличия

Поскольку технология продолжает развиваться и расширяться, время от времени рождается целый ряд новых технических терминов и концепций. С появлением больших данных и науки о данных сегодня у нас есть искусственный интеллект, машинное обучение и глубокое обучение. Поскольку все эти новые технологии взаимосвязаны и взаимосвязаны, люди часто используют технологические термины как взаимозаменяемые. Двумя такими терминами являются «интеллектуальный анализ данных» и «машинное обучение».

Споры о интеллектуальном анализе данных и машинном обучении ведутся уже довольно давно. Хотя обе эти концепции науки о данных существуют с 1930-х годов, они только недавно вышли на первый план. Часто люди склонны стирать границы между интеллектуальным анализом данных и машинным обучением из-за наличия между ними определенных схожих характеристик. Однако оба они по своей сути разные, и это то, что мы хотим осветить в этом посте — разницу между интеллектуальным анализом данных и машинным обучением.

Что такое интеллектуальный анализ данных?

Интеллектуальный анализ данных относится к процессу обнаружения значимых закономерностей в больших и сложных наборах данных с помощью комбинации нескольких дисциплин и инструментов, включая информатику, машинное обучение, статистику и системы баз данных. Интеллектуальный анализ данных — это подмножество машинного обучения, которое сосредоточено на исследовательском анализе данных посредством обучения без учителя.

Конечной целью интеллектуального анализа данных является извлечение соответствующей информации (а не «извлечение» самих необработанных данных) из наборов данных и преобразование ее в полезные для бизнеса идеи для дальнейшего использования. Если вы новичок и хотите узнать больше о науке о данных, ознакомьтесь с нашими сертификатами по науке о данных от ведущих университетов.

Что такое машинное обучение?

Машинное обучение — это подотрасль искусственного интеллекта. Это научное исследование интеллектуальных алгоритмов и статистических моделей, которые могут использоваться машинами (компьютерами) для выполнения задач, подобных человеческим, без явного программирования или обучения для этого. Уникальный аспект алгоритмов машинного обучения заключается в том, что они могут учиться на собственном опыте.

Интеллектуальный анализ данных и машинное обучение: ключевые отличия

И интеллектуальный анализ данных, и машинное обучение являются подобластями науки о данных. Так что, естественно, они взаимосвязаны. На самом деле интеллектуальный анализ данных является важной частью машинного обучения и используется для поиска ценных закономерностей и тенденций, скрытых в огромных объемах данных.

Как Data Mining, так и Machine Learning используют передовые алгоритмы для выявления соответствующих шаблонов данных. Однако, несмотря на то, что интеллектуальный анализ данных и машинное обучение пересекаются друг с другом, они имеют немало различий в том, как они используются.

Давайте рассмотрим некоторые основные различия между интеллектуальным анализом данных и машинным обучением.

1. Использование данных

Принципиальное различие между интеллектуальным анализом данных и машинным обучением заключается в том, как каждый из них использует данные и применяет их к различным приложениям. В то время как интеллектуальный анализ данных опирается на обширные репозитории больших данных, из которых он извлекает значимые закономерности, машинное обучение работает в основном с алгоритмами, а не с необработанными данными.

Интеллектуальный анализ данных используется для самых разных целей. Например, компании BFSI могут использовать его для финансовых исследований, тогда как компания электронной коммерции может использовать его для сбора данных о продажах, чтобы определить ключевые тенденции на текущем рынке. Интеллектуальный анализ данных также можно использовать для просмотра веб-сайтов, профилей в социальных сетях и даже цифровых активов для получения информации о потенциальных потенциальных клиентах бренда или компании — он может помочь создать 10 000 потенциальных клиентов в течение 10 минут !

Напротив, хотя машинное обучение включает в себя принципы интеллектуального анализа данных, оно направлено на установление автоматических корреляций, чтобы учиться на них и применять полученные результаты к новым алгоритмам машинного обучения. Поскольку алгоритмы машинного обучения запрограммированы на обучение на собственном опыте, они постоянно совершенствуются, что со временем дает более точные результаты.

2. Основа обучения

Хотя интеллектуальный анализ данных и машинное обучение основаны на одном и том же фундаменте, их подходы различаются.

Интеллектуальный анализ данных использует существующую информацию для выявления новых моделей, которые могут формировать процессы принятия решений в бизнесе. Free People, бренд одежды, использует интеллектуальный анализ данных для просмотра огромных объемов существующих записей о клиентах, чтобы создавать персонализированные рекомендации по продуктам для отдельных клиентов.

Машинное обучение, однако, может «учиться» на существующих данных и создавать идеальную основу обучения для машины, чтобы она могла обучаться сама. В то время как машинное обучение изучает шаблоны и учится на них, чтобы предсказывать тенденции для будущих инцидентов, интеллектуальный анализ данных функционирует как источник информации, из которого может извлекаться машинное обучение.

В отличие от интеллектуального анализа данных, машинное обучение может автоматически определять взаимосвязь между существующими фрагментами данных.

Читайте: Проекты интеллектуального анализа данных в Индии

3. Распознавание закономерностей в данных

После того, как данные собраны, реальная проблема заключается в том, чтобы понять их смысл — часть анализа и интерпретации имеет решающее значение для преобразования необработанных данных в готовые к использованию идеи для бизнеса. Именно здесь ученые и аналитики данных должны решить, какое программное обеспечение и инструмент использовать для анализа и интерпретации больших объемов неструктурированных данных и поиска в них узнаваемых закономерностей. Узнайте о наиболее часто используемых инструментах обработки данных в 2020 году.

Если вы пропустите этот шаг, данные в вашем распоряжении будут бесполезны. Интеллектуальный анализ данных может выявить некоторые полезные шаблоны с помощью классификации и анализа последовательности, тогда как машинное обучение может поднять это на ступеньку выше, используя те же алгоритмы, которые используются в интеллектуальном анализе данных для автоматического обучения и адаптации к собранным данным. Вот почему машинное обучение сейчас все чаще используется для обнаружения вредоносных программ.

По данным Deep Instinct , исследовательской компании, каждая часть нового вредоносного ПО сохраняет почти тот же код, что и старые версии, и только 2-10% файлов вредоносного ПО изменяются от итерации к итерации . Модель машинного обучения Deep Instinct может с большой точностью предсказать, какие файлы в системе являются файлами вредоносных программ, несмотря на отклонения в 2–10%.

4. Точность

Интеллектуальный анализ данных и машинное обучение используются для улучшения и повышения точности накопленных данных. Однако интеллектуальный анализ данных и его анализ ограничены тем, как данные организованы и собраны. Интеллектуальный анализ данных действует как средство извлечения релевантной информации из сложных наборов данных для улучшения прогностических возможностей алгоритмов и моделей машинного обучения.

Как мы упоминали ранее, интеллектуальный анализ данных может упустить несколько связей и взаимосвязей между имеющимися данными, но машинное обучение этого не делает — оно может определить корреляции между всеми соответствующими точками данных, чтобы сделать очень точные выводы и, в конечном итоге, сформировать поведение модели.

Например, машинное обучение теперь используется в CRM-системах для улучшения анализа взаимоотношений, что позволяет отделу продаж компании лучше понимать своих клиентов. CRM-системы на основе машинного обучения могут анализировать прошлые действия, чтобы повысить конверсию, а также улучшить показатели удовлетворенности клиентов. Кроме того, машинное обучение может научить CRM-системы точно предсказывать, какие продукты/услуги будут продаваться лучше всего, когда и каким сегментам клиентов.

Интеллектуальный анализ данных против машинного обучения: будущее

Согласно последним оценкам, связанным с большими данными, к этому году, то есть к 2020 году, каждый человек на планете будет генерировать около 1,7 мегабайт новой информации каждую секунду. Следовательно, глобальные данные вырастут с 4,4 зеттабайт до 44 зеттабайт !

Поскольку каждую секунду накапливается все больше и больше данных, спрос на инструменты Data Science, такие как интеллектуальный анализ данных, машинное обучение и искусственный интеллект, со временем будет расти. Узнайте больше о приложениях машинного обучения.

Все компании, организации и учреждения, использующие большие данные, будут и впредь создавать потребность в передовых технологиях, таких как интеллектуальный анализ данных и машинное обучение, для сбора данных, их анализа и интерпретации в коммерческих целях. Естественно, будущее обеих этих новых технологий весьма многообещающе.

В августовском выпуске DM Review за 2004 год Лу Агоста заявил : «Будущее интеллектуального анализа данных лежит в прогнозной аналитике». Одно из наиболее значительных применений прогнозной аналитики — в области медицинских исследований. Прогнозная аналитика, или «интеллектуальный анализ данных одним щелчком мыши», упрощает и автоматизирует процесс интеллектуального анализа данных, тем самым позволяя исследователям применять расширенную аналитику во всем спектре наук о жизни, от открытия лекарств до маркетинга.

Сейчас такие технологии, как машинное обучение и интеллектуальный анализ данных, все еще находятся в зачаточном состоянии, и многое еще впереди. По мере того, как эти технологии со временем совершенствуются, будут появляться новые приложения, варианты использования и прорывы, которые еще больше изменят нашу жизнь. Будьте уверены, несмотря на их различия, интеллектуальный анализ данных и машинное обучение будут продолжать функционировать сложным образом, чтобы понять смысл данных.

Если вам интересно узнать больше о машинном обучении, ознакомьтесь с программой Executive PG IIIT-B и upGrad по науке о данных , которая предназначена для работающих профессионалов и предлагает более 450 часов тщательного обучения, более 30 тематических исследований и заданий, IIIT-B Статус выпускника, 5+ практических проектов и помощь в трудоустройстве в ведущих фирмах.