การขุดข้อมูลกับการเรียนรู้ของเครื่อง: ความแตกต่างที่สำคัญ 4 ประการ

เผยแพร่แล้ว: 2020-01-30

ในขณะที่เทคโนโลยียังคงก้าวหน้าและขยายตัว คำศัพท์ทางเทคนิคและแนวคิดใหม่ๆ จึงเกิดขึ้นเป็นครั้งคราว ด้วยการถือกำเนิดของ Big Data และ Data Science วันนี้ เรามีปัญญาประดิษฐ์ การเรียนรู้ของเครื่อง และการเรียนรู้เชิงลึก เนื่องจากเทคโนโลยีใหม่เหล่านี้ล้วนเกี่ยวข้องกันและเชื่อมโยงถึงกัน ผู้คนมักจะใช้คำศัพท์ทางเทคโนโลยีแทนกันได้ สองคำดังกล่าวคือ "การทำเหมืองข้อมูล" และ "การเรียนรู้ของเครื่อง"

การอภิปรายเกี่ยวกับ Data Mining กับ Machine Learning ดำเนินมาระยะหนึ่งแล้ว แม้ว่าแนวคิด Data Science ทั้งสองนี้จะอยู่รอบตัวเราตั้งแต่ช่วงทศวรรษที่ 1930 แต่ก็เพิ่งปรากฏให้เห็นเมื่อไม่นานมานี้ บ่อยครั้ง ผู้คนมักจะเบลอเส้นแบ่งระหว่าง Data Mining และ Machine Learning เนื่องจากมีลักษณะบางอย่างที่คล้ายคลึงกันระหว่างทั้งสอง อย่างไรก็ตาม ทั้งสองอย่างมีความแตกต่างกันโดยเนื้อแท้ และนั่นคือสิ่งที่เราต้องการจะแจ้งให้ทราบในโพสต์นี้ – ความแตกต่างระหว่าง Data Mining และ Machine Learning

สารบัญ

การทำเหมืองข้อมูลคืออะไร?

การทำเหมืองข้อมูลหมายถึงกระบวนการค้นหารูปแบบที่มีความหมายในชุดข้อมูลขนาดใหญ่และซับซ้อนผ่านการผสมผสานของสาขาวิชาและเครื่องมือต่างๆ รวมถึงวิทยาการคอมพิวเตอร์ การเรียนรู้ของเครื่อง สถิติ และระบบฐานข้อมูล การทำเหมืองข้อมูลเป็นส่วนย่อยของการเรียนรู้ของเครื่องที่เน้นการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจผ่านการเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแล

เป้าหมายสุดท้ายของ Data Mining คือการดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้อง (และไม่ใช่ "การแยก" ของข้อมูลดิบเอง) จากชุดข้อมูลและแปลงข้อมูลเดียวกันให้เป็นข้อมูลเชิงลึกที่เข้าใจธุรกิจเพื่อใช้งานต่อไป หากคุณเป็นมือใหม่และสนใจที่จะเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับวิทยาศาสตร์ข้อมูล ลองดูใบรับรองวิทยาศาสตร์ข้อมูลของเราจากมหาวิทยาลัยชั้นนำ

แมชชีนเลิร์นนิงคืออะไร?

Machine Learning เป็นสาขาย่อยของปัญญาประดิษฐ์ เป็นการศึกษาทางวิทยาศาสตร์เกี่ยวกับอัลกอริธึมอัจฉริยะและแบบจำลองทางสถิติที่เครื่องจักร (คอมพิวเตอร์) สามารถใช้เพื่อทำงานที่เหมือนมนุษย์โดยไม่ต้องตั้งโปรแกรมหรือฝึกฝนไว้อย่างชัดเจน ลักษณะเฉพาะของอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องคือสามารถเรียนรู้ผ่านประสบการณ์

การทำเหมืองข้อมูลกับการเรียนรู้ของเครื่อง: ความแตกต่างที่สำคัญ

ทั้ง Data Mining และ Machine Learning เป็นโดเมนย่อยของ Data Science ดังนั้นโดยธรรมชาติแล้วพวกมันมีความเกี่ยวข้องกัน อันที่จริง Data Mining เป็นส่วนสำคัญของการเรียนรู้ของเครื่อง และใช้เพื่อค้นหารูปแบบและแนวโน้มอันมีค่าที่ซ่อนอยู่ภายในข้อมูลปริมาณมหาศาล

การทำเหมืองข้อมูลและการเรียนรู้ของเครื่องทั้งสองใช้อัลกอริธึมขั้นสูงเพื่อค้นหารูปแบบข้อมูลที่เกี่ยวข้อง อย่างไรก็ตาม แม้ว่า Data Mining และ Machine Learning จะตัดกัน แต่ก็มีความแตกต่างกันพอสมควรเกี่ยวกับวิธีการใช้งาน

มาดูความแตกต่างหลักบางประการระหว่าง Data Mining และ Machine Learning

1. การใช้ข้อมูล

ความแตกต่างหลักระหว่าง Data Mining และ Machine Learning อยู่ที่วิธีที่แต่ละรายการใช้ข้อมูลและนำไปใช้กับแอปพลิเคชันต่างๆ ในขณะที่ Data Mining อาศัยพื้นที่เก็บข้อมูลขนาดใหญ่ของ Big Data ซึ่งแยกรูปแบบที่มีความหมาย Machine Learning ทำงานกับอัลกอริทึมเป็นหลักแทนที่จะเป็นข้อมูลดิบ

การขุดข้อมูลใช้เพื่อวัตถุประสงค์ต่างๆ มากมาย ตัวอย่างเช่น บริษัท BFSI สามารถใช้สำหรับการวิจัยทางการเงิน ในขณะที่บริษัทอีคอมเมิร์ซสามารถใช้สำหรับการขุดข้อมูลการขายเพื่อระบุแนวโน้มที่สำคัญในตลาดปัจจุบัน การทำเหมืองข้อมูลยังสามารถใช้เพื่อหวีผ่านเว็บไซต์ โปรไฟล์โซเชียลมีเดีย และแม้กระทั่งสินทรัพย์ดิจิทัลเพื่อรับข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับโอกาสในการขายของแบรนด์หรือบริษัท มันสามารถช่วยสร้างลูกค้าเป้าหมายได้ 10,000 คนภายใน 10 นาที !

ในทางตรงกันข้าม แม้ว่าแมชชีนเลิร์นนิงจะรวมเอาหลักการของ Data Mining ไว้ แต่ก็พยายามที่จะสร้างความสัมพันธ์อัตโนมัติเพื่อเรียนรู้จากสิ่งเหล่านี้และนำสิ่งที่ค้นพบไปใช้กับอัลกอริธึม ML ใหม่ เนื่องจากอัลกอริธึม ML ได้รับการตั้งโปรแกรมให้เรียนรู้จากประสบการณ์ จึงมีการปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง จึงให้ผลลัพธ์ที่แม่นยำยิ่งขึ้นเมื่อเวลาผ่านไป

2. รากฐานการเรียนรู้

แม้ว่า Data Mining และ Machine Learning จะเรียนรู้จากรากฐานเดียวกัน แต่แนวทางของ Data Mining และ Machine Learning นั้นแตกต่างกัน

การทำเหมืองข้อมูลดึงข้อมูลที่มีอยู่เพื่อระบุรูปแบบที่เกิดขึ้นใหม่ซึ่งสามารถกำหนดกระบวนการตัดสินใจของธุรกิจได้ Free People แบรนด์เสื้อผ้าใช้ Data Mining เพื่อเรียกดูข้อมูลลูกค้าที่มีอยู่จำนวนมากเพื่อสร้างคำแนะนำผลิตภัณฑ์ส่วนบุคคลสำหรับลูกค้าแต่ละราย

อย่างไรก็ตาม แมชชีนเลิร์นนิงสามารถ "เรียนรู้" จากข้อมูลที่มีอยู่และสร้างรากฐานการเรียนรู้ในอุดมคติสำหรับเครื่องที่จะสอนตัวเองได้ ในขณะที่แมชชีนเลิร์นนิงพิจารณารูปแบบและเรียนรู้จากรูปแบบเหล่านั้นเพื่อคาดการณ์แนวโน้มสำหรับเหตุการณ์ในอนาคต Data Mining ทำหน้าที่เป็นแหล่งข้อมูลสำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง

แมชชีนเลิร์นนิงสามารถระบุความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูลที่มีอยู่ได้โดยอัตโนมัติ ต่างจากการขุดข้อมูล

อ่าน: โครงการเหมืองข้อมูลในอินเดีย

3. การรับรู้รูปแบบภายในข้อมูล

เมื่อเก็บรวบรวมข้อมูลแล้ว ความท้าทายที่แท้จริงก็คือการทำความเข้าใจกับข้อมูลนั้น ส่วนการวิเคราะห์และการตีความเป็นส่วนสำคัญในการแปลงข้อมูลดิบให้เป็นข้อมูลเชิงลึกที่พร้อมใช้งานสำหรับธุรกิจ นี่คือจุดที่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและนักวิเคราะห์ข้อมูลต้องตัดสินใจว่าจะใช้ซอฟต์แวร์และเครื่องมือใดในการวิเคราะห์และตีความข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างจำนวนมาก และค้นหารูปแบบที่จดจำได้ภายใน อ่านเกี่ยวกับเครื่องมือวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ใช้มากที่สุดในปี 2020

หากคุณข้ามขั้นตอนนี้ ข้อมูลที่คุณใช้ไปก็ไม่มีประโยชน์อะไรเลย การทำเหมืองข้อมูลสามารถเปิดเผยรูปแบบที่มีประโยชน์บางอย่างผ่านการแบ่งประเภทและการวิเคราะห์ลำดับ ในขณะที่การเรียนรู้ของเครื่องสามารถยกระดับสิ่งนี้ได้โดยใช้อัลกอริธึมเดียวกับที่ Data Mining ใช้เพื่อเรียนรู้และปรับให้เข้ากับข้อมูลที่รวบรวมได้โดยอัตโนมัติ นี่คือเหตุผลที่แมชชีนเลิร์นนิงถูกใช้ในการตรวจจับมัลแวร์มากขึ้นเรื่อยๆ

จากข้อมูลของ Deep Instinct บริษัทข่าวกรองของสถาบัน มัลแวร์ใหม่แต่ละชิ้นยังคงใช้รหัสเดียวกันกับเวอร์ชันเก่า และ มีเพียง 2-10% ของไฟล์มัลแวร์เท่านั้นที่เปลี่ยนจากการทำซ้ำเป็นการวนซ้ำ โมเดล ML ของ Deep Instinct สามารถคาดการณ์ได้ว่าไฟล์ใดในระบบที่เป็นไฟล์มัลแวร์ด้วยความแม่นยำที่ยอดเยี่ยม แม้ว่าจะมีความแปรผัน 2-10%

4. ความแม่นยำ

การทำเหมืองข้อมูลและการเรียนรู้ของเครื่องจะใช้เพื่อปรับปรุงและปรับปรุงความถูกต้องของข้อมูลที่สะสม อย่างไรก็ตาม Data Mining และการวิเคราะห์นั้นจำกัดเฉพาะวิธีการจัดระเบียบและรวบรวมข้อมูลเท่านั้น การทำเหมืองข้อมูลทำหน้าที่เป็นเครื่องมือในการดึงข้อมูลเชิงลึกที่เกี่ยวข้องจากชุดข้อมูลที่ซับซ้อน เพื่อปรับปรุงความสามารถในการคาดการณ์ของอัลกอริทึมและแบบจำลอง ML

ดังที่เราได้กล่าวไว้ก่อนหน้านี้ Data Mining อาจพลาดการเชื่อมต่อและความสัมพันธ์ที่หลากหลายระหว่างข้อมูลในมือ แต่ ML ไม่สามารถทำได้ – สามารถระบุความสัมพันธ์ระหว่างจุดข้อมูลที่เกี่ยวข้องทั้งหมดเพื่อให้ข้อสรุปที่มีความแม่นยำสูงและกำหนดพฤติกรรมของโมเดลในที่สุด

ตัวอย่างเช่น ขณะนี้มีการใช้ Machine Learning ในระบบ CRM เพื่อปรับปรุงความสัมพันธ์อันชาญฉลาด ซึ่งช่วยให้ทีมขายของบริษัทเข้าใจลูกค้าได้ดีขึ้น ระบบ CRM ที่ขับเคลื่อนด้วย ML สามารถวิเคราะห์การกระทำที่ผ่านมาเพื่อเพิ่ม Conversion และปรับปรุงคะแนนความพึงพอใจของลูกค้า นอกจากนี้ แมชชีนเลิร์นนิงสามารถฝึกระบบ CRM ให้คาดการณ์ได้อย่างแม่นยำว่าผลิตภัณฑ์/บริการใดจะขายดีที่สุด เมื่อใด และกลุ่มลูกค้าใด

การทำเหมืองข้อมูลกับการเรียนรู้ของเครื่อง: อนาคต

จากการประมาณการล่าสุดเกี่ยวกับ Big Data ภายในปีนี้ นั่นคือภายในปี 2020 มนุษย์ทุกคนบนโลกใบนี้จะสร้างข้อมูลใหม่ประมาณ 1.7 เมกะไบต์ต่อวินาที ดังนั้น ข้อมูลทั่วโลกจะเพิ่มขึ้นจาก 4.4 เซตตะไบต์ เป็น 44 เซ็ตตะไบต์ !

เนื่องจากข้อมูลยังคงสะสมอยู่ทุกวินาที ความต้องการเครื่องมือ Data Science เช่น Data Mining, Machine Learning และ Artificial Intelligence จึงเพิ่มขึ้นตามกาลเวลา เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับแอปพลิเคชันการเรียนรู้ของเครื่อง

บริษัท องค์กร และสถาบันทั้งหมดที่ใช้ Big Data จะยังคงสร้างความต้องการเทคโนโลยีขั้นสูง เช่น Data Mining และ Machine Learning เพื่อรวบรวมข้อมูลและวิเคราะห์และตีความเพื่อวัตถุประสงค์ทางธุรกิจ แน่นอน อนาคตของเทคโนโลยีเกิดใหม่ทั้งสองนี้มีแนวโน้มสูง

ใน DM Review ฉบับเดือนสิงหาคม 2547 Lou Agosta กล่าวว่า " อนาคตของการขุดข้อมูลอยู่ในการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์" หนึ่งในแอปพลิเคชั่นที่สำคัญที่สุดของการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์คือในด้านการวิจัยทางการแพทย์ การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์หรือ "การทำเหมืองข้อมูลในคลิกเดียว" ช่วยลดความซับซ้อนและทำให้กระบวนการทำเหมืองข้อมูลเป็นไปโดยอัตโนมัติ ซึ่งช่วยให้นักวิจัยสามารถใช้การวิเคราะห์ขั้นสูงในวิทยาศาสตร์เพื่อชีวิตทั้งสเปกตรัมได้ตั้งแต่การค้นพบยาไปจนถึงการตลาด

ปัจจุบัน เทคโนโลยีอย่าง Machine Learning และ Data Mining ยังอยู่ในช่วงเริ่มต้น และยังมีอีกมากที่รออยู่ข้างหน้า เมื่อเทคโนโลยีเหล่านี้เติบโตเต็มที่ตามกาลเวลา แอพพลิเคชั่นใหม่ กรณีใช้งาน และนวัตกรรมใหม่ๆ จะปรากฏขึ้นเพื่อเปลี่ยนแปลงชีวิตของเราให้ดียิ่งขึ้นไปอีก วางใจได้ แม้ว่าจะมีความแตกต่าง การทำเหมืองข้อมูลและการเรียนรู้ของเครื่องจะยังคงทำงานอย่างซับซ้อนเพื่อให้เข้าใจข้อมูล

หากคุณสนใจที่จะเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับแมชชีนเลิร์นนิง โปรดดูที่ IIIT-B & upGrad's Executive PG Program in Data Science ซึ่งออกแบบมาสำหรับมืออาชีพที่ทำงานและมีการฝึกอบรมที่เข้มงวดมากกว่า 450 ชั่วโมง กรณีศึกษาและการมอบหมายมากกว่า 30 รายการ IIIT-B สถานะศิษย์เก่า 5+ โครงการหลักที่นำไปปฏิบัติได้จริง & ความช่วยเหลืองานกับบริษัทชั้นนำ

ระบบ CRM ใช้ทำอะไร?

ระบบการจัดการความสัมพันธ์กับลูกค้าจะช่วยบริษัทต่างๆ ในการจัดเก็บข้อมูลลูกค้าและผู้มีแนวโน้มจะเป็นลูกค้า เพื่อประเมินความพึงพอใจของลูกค้าและหารือกับพนักงานคนอื่นๆ การสนทนา อีเมล และการประชุมทั้งหมดจะถูกบันทึกและวิเคราะห์โดยระบบ CRM สนับสนุนบริษัทในกระบวนการปรับปรุงกระบวนการและการเชื่อมต่อกับลูกค้าเพื่อเพิ่มยอดขาย ปรับปรุงการบริการลูกค้า และเพิ่มผลกำไรสูงสุด

ใครจะได้รับเงินมากกว่ากัน—วิศวกรการเรียนรู้ของเครื่องหรือนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล?

วิศวกรของแมชชีนเลิร์นนิงทำได้มากกว่านักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูล แต่เมื่อเราพิจารณาถึงปริมาณของตำแหน่งงานว่าง วิทยาศาสตร์ข้อมูลจะเข้ามาแทนที่ เนื่องจากวิศวกรแมชชีนเลิร์นนิงทำงานด้านปัญญาประดิษฐ์ ซึ่งเป็นสาขาที่ค่อนข้างใหม่ อย่างไรก็ตาม เพื่อให้ได้เงินเดือนที่เหมาะสม เราต้องแน่ใจว่าภาคส่วนที่พวกเขาทำงานเป็นภาคส่วนที่พวกเขาสนใจอย่างมาก หากคุณสนใจแมชชีนเลิร์นนิงมากกว่า ให้เลือกเลย หากคุณสนใจด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลมากกว่า ให้พิจารณาพัฒนาอาชีพในอุตสาหกรรมนั้น

ความรับผิดชอบของวิศวกรการเรียนรู้ของเครื่องคืออะไร?

ความรับผิดชอบของวิศวกรแมชชีนเลิร์นนิงแตกต่างกันไปตามทีม บริษัท และอุตสาหกรรมที่พวกเขาทำงาน แม้ว่าบทบาทหลักของวิศวกรแมชชีนเลิร์นนิงคือการพัฒนา ใช้งาน และบำรุงรักษาระบบแมชชีนเลิร์นนิงโดยผสมผสานวิทยาการข้อมูลและวิทยาการคอมพิวเตอร์เข้าด้วยกัน การทำเช่นนี้อาจมีรูปทรงที่แตกต่างกันมากมายขึ้นอยู่กับประเภทของโครงการ พวกเขาสร้างระบบการเรียนรู้ของเครื่อง ใช้อัลกอริทึม ML เพื่อคาดการณ์ที่ถูกต้อง และแก้ไขปัญหาชุดข้อมูล