Veri Madenciliği ve Makine Öğrenimi: Başlıca 4 Fark

Teknoloji gelişmeye ve genişlemeye devam ettikçe, zaman zaman yepyeni bir dizi teknik terim ve kavram doğar. Büyük Veri ve Veri Biliminin ortaya çıkmasıyla bugün Yapay Zeka, Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenmeye sahibiz. Bu yeni teknolojilerin tümü birbiriyle ilişkili ve bağlantılı olduğundan, insanlar genellikle teknolojik terimleri birbirinin yerine kullanma eğilimindedir. Bu tür iki terim “Veri Madenciliği” ve “Makine Öğrenimi”dir.

Veri Madenciliği ve Makine Öğrenimi tartışması bir süredir ortalıkta dolaşıyor. Bu Veri Bilimi kavramlarının her ikisi de 1930'lardan beri etrafımızda olmasına rağmen, ancak son zamanlarda ön plana çıktılar. Çoğu zaman, insanlar, ikisi arasındaki bazı benzer özelliklerin varlığından dolayı Veri Madenciliği ve Makine Öğrenimi arasındaki fark çizgilerini bulanıklaştırma eğilimindedir. Bununla birlikte, her ikisi de doğası gereği farklıdır ve bu yazıda, Veri Madenciliği ve Makine Öğrenimi arasındaki farka ışık tutmak istediğimiz şey budur.

Veri Madenciliği Nedir?

Veri Madenciliği, Bilgisayar Bilimi, Makine Öğrenimi, İstatistik ve veritabanı sistemleri dahil olmak üzere birden fazla disiplin ve aracın bir kombinasyonu aracılığıyla büyük ve karmaşık veri kümelerinde anlamlı kalıpları keşfetme sürecini ifade eder. Veri Madenciliği, denetimsiz öğrenme yoluyla keşif amaçlı veri analizine odaklanan bir Makine Öğrenimi alt kümesidir.

Veri Madenciliğinin nihai hedefi, veri kümelerinden ilgili bilgileri (ve ham verilerin kendisinin "çıkartılması" değil) çıkarmak ve bunları daha fazla kullanım için iş anlayışına uygun içgörülere dönüştürmektir. Yeni başlayan biriyseniz ve veri bilimi hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız, en iyi üniversitelerden veri bilimi sertifikamıza göz atın.

Makine Öğrenimi Nedir?

Makine Öğrenimi, Yapay Zekanın bir alt dalıdır. Açıkça programlanmadan veya eğitilmeden insan benzeri görevleri gerçekleştirmek için makineler (bilgisayarlar) tarafından kullanılabilen akıllı algoritmalar ve istatistiksel modellerin bilimsel çalışmasıdır. Makine Öğrenimi algoritmalarının benzersiz bir yönü, deneyim yoluyla öğrenebilmeleridir.

Veri Madenciliği ve Makine Öğrenimi: Temel Farklılıklar

Hem Veri Madenciliği hem de Makine Öğrenimi, Veri Biliminin alt alanlarıdır. Yani, doğal olarak, birbirleriyle ilişkilidirler. Veri Madenciliği, aslında, Makine Öğreniminin çok önemli bir parçasıdır ve çok büyük veri hacimlerinde saklı değerli kalıpları ve eğilimleri bulmak için kullanılır.

Veri Madenciliği ve Makine Öğrenimi, ilgili veri modellerini ortaya çıkarmak için gelişmiş algoritmalar kullanır. Bununla birlikte, Veri Madenciliği ve Makine Öğrenimi birbiriyle kesişse de, nasıl kullanıldıklarına ilişkin olarak adil bir fark payına sahiptirler.

Veri Madenciliği ve Makine Öğrenimi arasındaki bazı temel farklılıklara bakalım.

1. Verilerin kullanımı

Veri Madenciliği ve Makine Öğrenimi arasındaki temel fark, her birinin verileri nasıl kullandığı ve çeşitli uygulamalara nasıl uyguladığıdır. Veri Madenciliği, anlamlı kalıpları çıkardığı geniş Büyük Veri havuzlarına dayanırken, Makine Öğrenimi öncelikle ham veriler yerine algoritmalarla çalışır.

Veri Madenciliği birçok farklı amaç için kullanılmaktadır. Örneğin, BFSI şirketleri bunu finansal araştırma için kullanabilirken, bir e-ticaret şirketi bunu mevcut pazardaki ana eğilimleri belirlemek için satış verileri madenciliği için kullanabilir. Veri Madenciliği aynı zamanda web siteleri, sosyal medya profilleri ve hatta bir markanın veya şirketin potansiyel müşteri adayları hakkında fikir edinmek için dijital varlıkları taramak için de kullanılabilir – 10 dakika içinde 10.000 potansiyel müşteri oluşturmaya yardımcı olabilir !

Aksine, Makine Öğrenimi, Veri Madenciliği ilkelerini içermesine rağmen, onlardan öğrenmek ve bulguları yeni ML algoritmalarına uygulamak için otomatik korelasyonlar kurmaya çalışır. Makine öğrenimi algoritmaları deneyimlerden öğrenmek üzere programlandığından, sürekli olarak gelişirler ve böylece zaman içinde daha doğru sonuçlar verirler.

2. Öğrenme temeli

Veri Madenciliği ve Makine Öğrenimi aynı temelden öğrense de yaklaşımları farklıdır.

Veri Madenciliği, bir işletmenin karar verme süreçlerini şekillendirebilecek ortaya çıkan kalıpları belirlemek için mevcut bilgilerden yararlanır. Bir giyim markası olan Free People, bireysel müşteriler için kişiselleştirilmiş ürün önerileri oluşturmak üzere çok sayıda mevcut müşteri kaydına göz atmak için Veri Madenciliğini kullanıyor.

Ancak Makine Öğrenimi, mevcut verilerden "öğrenebilir" ve makinenin kendi kendine öğretmesi için ideal bir öğrenme temeli oluşturabilir. Machine Learning, kalıplara bakıp onlardan gelecekteki olaylar için eğilimleri tahmin etmeyi öğrenirken, Veri Madenciliği, Machine Learning'in yararlanabileceği bir bilgi kaynağı işlevi görür.

Veri Madenciliğinden farklı olarak, Makine Öğrenimi mevcut veri parçaları arasındaki ilişkiyi otomatik olarak tanımlayabilir.

Okuyun: Hindistan'da Veri Madenciliği Projeleri

3. Verilerdeki kalıpları tanıma

Veriler toplandıktan sonra, asıl zorluk onu anlamlandırmakta yatar - analiz ve yorumlama kısmı, ham verileri iş için kullanıma hazır içgörülere dönüştürmek için çok önemlidir. Bu, Veri Bilimcilerinin ve Veri Analistlerinin, büyük hacimli yapılandırılmamış verileri analiz etmek ve yorumlamak ve içindeki tanınabilir kalıpları bulmak için hangi yazılım ve aracın kullanılacağına karar vermesi gereken yerdir. 2020'de en çok kullanılan veri bilimi araçları hakkında bilgi edinin.

Bu adımı atlarsanız, elinizdeki veriler hiçbir şekilde kullanılmaz. Veri Madenciliği, sınıflandırma ve dizi analizi yoluyla bazı yararlı kalıpları ortaya çıkarabilirken, Makine Öğrenimi, toplanan verilerden otomatik olarak öğrenmek ve bunlara uyum sağlamak için Veri Madenciliği tarafından kullanılan aynı algoritmaları kullanarak bunu bir adım öteye taşıyabilir. Bu nedenle Machine Learning, artık kötü amaçlı yazılım tespiti için giderek daha fazla kullanılmaktadır.

Kurumsal bir istihbarat şirketi olan Deep Instinct'e göre , her yeni kötü amaçlı yazılım parçası, eski sürümlerle neredeyse aynı kodu koruyor ve kötü amaçlı yazılım dosyalarının yalnızca %2-10'u yinelemeden yinelemeye değişiyor . Deep Instinct'in ML modeli, bir sistemdeki hangi dosyaların kötü amaçlı yazılım dosyaları olduğunu %2-10'luk farklılıklara rağmen büyük bir doğrulukla tahmin edebilir.

4. Doğruluk

Veri Madenciliği ve Makine Öğrenimi, biriken verilerin doğruluğunu geliştirmek ve iyileştirmek için kullanılır. Ancak Veri Madenciliği ve analizi, verilerin nasıl düzenlendiği ve toplandığı ile sınırlıdır. Veri Madenciliği, makine öğrenimi algoritmalarının ve modellerinin tahmine dayalı yeteneklerini geliştirmek için karmaşık veri kümelerinden ilgili içgörüleri çıkarmak için bir araç görevi görür.

Daha önce de belirttiğimiz gibi, Veri Madenciliği, eldeki veriler arasındaki çoklu bağlantıları ve ilişkileri gözden kaçırabilir, ancak ML bunu yapmaz – son derece doğru sonuçlar vermek ve nihayetinde modelin davranışını şekillendirmek için tüm ilgili veri noktaları arasındaki korelasyonları belirleyebilir.

Örneğin, Makine Öğrenimi artık CRM sistemlerinde ilişki zekasını geliştirmek için kullanılıyor ve böylece bir şirketin satış ekibinin müşterilerini daha iyi anlamasını sağlıyor. ML destekli CRM sistemleri, dönüşümleri artırmak için geçmiş eylemleri analiz edebilir ve ayrıca müşteri memnuniyeti puanlarını iyileştirebilir. Ayrıca Machine Learning, hangi ürünlerin/hizmetlerin en iyi, ne zaman ve hangi müşteri segmentlerine satılacağını doğru bir şekilde tahmin etmek için CRM sistemlerini eğitebilir.

Veri Madenciliği ve Makine Öğrenimi: Gelecek

Büyük Veri ile ilgili son tahminlere göre, bu yıl, yani 2020 yılına kadar, gezegendeki her insan her saniye yaklaşık 1,7 megabayt yeni bilgi üretecek. Sonuç olarak, küresel veri 4,4 zettabayttan 44 zettabayta çıkacak !

Her saniye daha fazla veri birikmeye devam ettikçe, Veri Madenciliği, Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka gibi Veri Bilimi araçlarına olan talep zamanla artacaktır. Makine öğrenimi uygulamaları hakkında daha fazla bilgi edinin.

Büyük Veriyi kullanan tüm şirketler, kuruluşlar ve kurumlar, veri toplamak ve iş amaçlı analiz etmek ve yorumlamak için Veri Madenciliği ve Makine Öğrenimi gibi ileri teknolojilere ihtiyaç yaratmaya devam edecek. Doğal olarak, ortaya çıkan bu teknolojilerin her ikisinin de geleceği oldukça umut verici.

DM Review'in Ağustos 2004 sayısında Lou Agosta şunları söyledi : “Veri madenciliğinin geleceği tahmine dayalı analitikte yatıyor.” Tahmine dayalı analitiklerin en önemli uygulamalarından biri Tıbbi Araştırma alanındadır. Tahmine dayalı analitik veya "tek tıkla veri madenciliği", veri madenciliği sürecini basitleştirir ve otomatikleştirir, böylece araştırmacıların ilaç keşfinden pazarlamaya kadar tüm yaşam bilimleri yelpazesinde gelişmiş analitiği uygulamalarını sağlar.

Şu anda, Makine Öğrenimi ve Veri Madenciliği gibi teknolojiler hala başlangıç ​​aşamasındadır ve daha pek çok şey henüz gelmeyecektir. Bu teknolojiler zamanla olgunlaştıkça, hayatımızı daha da dönüştürmek için yeni uygulamalar, kullanım örnekleri ve atılımlar ortaya çıkacaktır. Farklılıklarına rağmen, Veri Madenciliği ve Makine Öğreniminin verileri anlamlandırmak için karmaşık bir şekilde çalışmaya devam edeceğinden emin olabilirsiniz.

Makine öğrenimi hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız, çalışan profesyoneller için tasarlanmış ve 450+ saatlik zorlu eğitim, 30'dan fazla vaka çalışması ve ödev, IIIT-B sunan IIIT-B & upGrad'ın Veri Biliminde Yönetici PG Programına göz atın Mezun statüsü, 5'ten fazla pratik uygulamalı bitirme projesi ve en iyi firmalarla iş yardımı.