Data Mining Vs Machine Learning Vs Intelligence Artificial Vs Deep Learning

data mining vs machine learning vs artificial intelligence vs deep learning

Care este diferența dintre mineritul de date și învățarea automată împotriva inteligenței artificiale și învățarea profundă împotriva științei datelor:

Atât mineritul datelor, cât și învățarea automată sunt domenii care au fost inspirate unele de altele, deși au multe lucruri în comun, dar au scopuri diferite.

Exploatarea datelor este efectuată de oameni pe anumite seturi de date, cu scopul de a afla modele interesante între elementele dintr-un set de date. Exploatarea datelor utilizează tehnici dezvoltate prin învățarea automată pentru a prezice rezultatul.

În timp ce învățarea automată este capacitatea unui computer de a învăța din seturile de date extrase.

Algoritmii de învățare automată iau informațiile care reprezintă relația dintre elementele din seturile de date și construiesc modele astfel încât să poată prezice rezultatele viitoare. Aceste modele nu sunt altceva decât acțiuni care vor fi întreprinse de mașină pentru a ajunge la un rezultat.

Acest articol vă va informa despre toate Data Mining Vs Machine Learning detaliat.

Ce veți învăța:

• Ce este Data Mining?
• Ce este învățarea automată?
  • Învățare automată fără supraveghere
  • Învățare automată supravegheată
• Diferențe între învățarea automată și extragerea datelor în format tabelar
• Ce este inteligența artificială?
  • Inteligență artificială și minerit de date
  • Inteligență artificială și învățare automată
• Data Mining vs Machine Learning
• Data Mining, Machine Learning Vs Deep Learning
• Data Mining, Machine Learning Vs Știința datelor
• Analize statistice
• Câteva exemple de învățare automată
• Concluzie
• Lectură recomandată

Ce este Data Mining?

Exploatarea datelor, cunoscută și sub numele de Procesul de descoperire a cunoștințelor, este un domeniu științific care este utilizat pentru a afla proprietățile seturilor de date. Seturi mari de date colectate din RDMS sau depozite de date sau seturi de date complexe, cum ar fi seriile de timp, spațiale, etc. sunt exploatate pentru a elimina corelații și modele interesante printre elementele de date.

Aceste rezultate sunt utilizate pentru a îmbunătăți procesele de afaceri și, prin urmare, au ca rezultat obținerea de informații despre afaceri.

Citiți recomandat => Top 15 instrumente gratuite de extragere a datelor

Termenul „Descoperirea cunoștințelor în bazele de date” (KDD) a fost inventat de Gregory Piatetsky-Shapiro în 1989. Termenul „minerit de date” a apărut în comunitatea bazelor de date în 1990.

( imagine sursă )

Ce este învățarea automată?

Învățarea automată este o tehnică care dezvoltă algoritmi complexi pentru prelucrarea datelor mari și oferă rezultate utilizatorilor săi. Folosește programe complexe care pot învăța prin experiență și pot face predicții.

Algoritmii sunt îmbunătățiți de la sine prin introducerea regulată a datelor de antrenament. Scopul învățării automate este de a înțelege datele și de a construi modele din date care pot fi înțelese și utilizate de oameni.

Termenul Machine Learning a fost inventat de Arthur Samuel, un pionier american în domeniul jocurilor pe computer și al inteligenței artificiale în 1959 și a afirmat că „oferă computerelor capacitatea de a învăța fără a fi programat în mod explicit”.

Citire sugerată => Cele mai populare instrumente de învățare automată

Învățarea automată este clasificată în două tipuri:

• Învățare fără supraveghere
• Învățare supravegheată

Învățare automată fără supraveghere

Învățarea fără supraveghere nu se bazează pe seturi de date instruite pentru a prezice rezultatele, ci folosește tehnici directe, cum ar fi gruparea și asocierea, pentru a prezice rezultatele. Seturi de date antrenate înseamnă intrarea pentru care este cunoscută ieșirea.

Învățare automată supravegheată

Învățarea supravegheată este ca învățarea profesor-elev. Relația dintre variabila de intrare și ieșire este cunoscută. Algoritmii de învățare automată vor prezice rezultatul pe datele de intrare care vor fi comparate cu rezultatul așteptat.

Eroarea va fi corectată și acest pas va fi efectuat iterativ până la atingerea unui nivel acceptabil de performanță.

( imagine sursă )

Diferențe între învățarea automată și extragerea datelor în format tabelar

Ce este inteligența artificială?

Inteligența artificială este o ramură a științei care se ocupă cu crearea de mașini inteligente. Aceste mașini sunt numite inteligente, deoarece au propriile lor capacități de gândire și de luare a deciziilor, precum ființele umane.

Exempledintre mașinile AI includ recunoașterea vorbirii, procesarea imaginilor, rezolvarea problemelor etc.

Citește și => Lista celor mai bune programe de inteligență artificială

Inteligența artificială, învățarea automată și extragerea datelor sunt frecvent utilizate în totalitate în lumea actuală. Aceste cuvinte sunt strâns legate între ele și uneori sunt folosite în mod interschimbabil.

Așadar, să comparăm fiecare dintre ele în detaliu:

Inteligență artificială și minerit de date

Inteligența artificială este studiul pentru a crea mașini inteligente care pot funcționa ca oamenii. Nu depinde de învățare sau feedback, ci are sisteme de control programate direct. Sistemele de AI vin singure cu soluții la probleme prin calcule.

Tehnica de extragere a datelor în datele exploatate este utilizată de sistemele AI pentru crearea de soluții. Exploatarea datelor servește ca bază pentru inteligența artificială. Exploatarea datelor este o parte a codurilor de programare cu informații și date necesare pentru sistemele AI.

Inteligență artificială și învățare automată

O zonă vastă de inteligență artificială este învățarea automată. Prin aceasta, înțelegem că AI folosește algoritmi de învățare automată pentru comportamentul său inteligent. Se spune că un computer învață din anumite sarcini dacă eroarea scade continuu și dacă se potrivește cu performanța dorită.

Învățarea automată va studia algoritmi care vor îndeplini automat sarcina de extracție. Învățarea automată provine din statistici, dar nu este de fapt. Similar cu AI, învățarea automată are, de asemenea, un domeniu foarte larg.

Data Mining vs Machine Learning

( imagine sursă )

Exploatarea datelor și învățarea automată intră în aceeași lume a științei. Deși acești termeni sunt confundați între ei, există unele diferențe majore între ei.

#1 Domeniul de aplicare: Data Mining este folosit pentru a afla cum diferitele atribute ale unui set de date sunt legate între ele prin tipare și tehnici de vizualizare a datelor. Scopul mineritului de date este de a afla relația dintre 2 sau mai multe atribute ale unui set de date și de a folosi acest lucru pentru a prezice rezultatele sau acțiunile.

Învățarea automată este utilizată pentru a face predicții ale rezultatului, cum ar fi estimarea prețului sau aproximarea duratei. Învață automat modelul cu experiență în timp. Oferă feedback în timp real.

# 2) Funcție: Data Mining este tehnica de a sapa adânc în date pentru a scoate informații utile. În timp ce învățarea automată este o metodă de îmbunătățire a algoritmilor complexi pentru a face mașinile aproape de a se perfecționa prin alimentarea iterativă cu setul de date instruit.

# 3) Utilizări: Exploatarea datelor este mai des utilizată în domeniul cercetării, în timp ce învățarea automată are mai multe utilizări în recomandări de produse, prețuri, timp etc.

# 4) Concept: Conceptul din spatele exploatării datelor este de a extrage informații folosind tehnici și de a afla tendințele și tiparele.

Învățarea automată se bazează pe conceptul că mașinile învață din datele existente și se îmbunătățesc de la sine. Învățarea automată utilizează metode și algoritmi de extragere a datelor pentru a construi modele pe baza logicii din spatele datelor care prezic rezultatul viitor. Algoritmii sunt construiți pe matematică și limbaje de programare.

# 5) Metoda: Învățarea automată utilizează tehnica de extragere a datelor pentru a-și îmbunătăți algoritmii și a-și schimba comportamentul în intrări viitoare. Astfel, exploatarea datelor acționează ca o sursă de intrare pentru învățarea automată.

Algoritmii de învățare automată vor rula în mod continuu și vor îmbunătăți automat performanța sistemului și vor analiza, de asemenea, când poate apărea eșecul. Atunci când există unele date noi sau schimbări în tendință, aparatul va încorpora modificările fără a fi nevoie să reprogramați sau orice interferență umană.

Exploatarea datelor va efectua analize în format Batch la un anumit moment pentru a produce rezultate, mai degrabă decât în ​​mod continuu.

# 6) Natura: Învățarea automată este diferită de Data Mining, deoarece învățarea automată învață automat în timp ce extragerea datelor necesită intervenția umană pentru aplicarea tehnicilor de extragere a informațiilor.

# 7) Capacitate de învățare: Învățarea automată este un pas înainte de extragerea datelor, deoarece folosește aceleași tehnici utilizate de extragerea datelor pentru a învăța și a se adapta automat la schimbări. Este mai precis decât extragerea datelor. Data Mining necesită ca analiza să fie inițiată de om și, prin urmare, este o tehnică manuală.

# 8) Implementare: Exploatarea datelor implică construirea de modele pe care se aplică tehnici de exploatare a datelor. Sunt construite modele precum modelul CRISP-DM. Procesul de extragere a datelor folosește o bază de date, un motor de extragere a datelor și evaluarea modelelor pentru descoperirea cunoștințelor.

Învățarea automată este implementată utilizând algoritmi de învățare automată în inteligență artificială, rețea neuronală, sisteme neuro-fuzzy și arborele de decizie etc. Învățarea automată utilizează rețele neuronale și algoritmi automatizați pentru a prezice rezultatele.

# 9) Precizie: Precizia exploatării datelor depinde de modul în care sunt colectate datele. Data Mining produce rezultate precise care sunt utilizate de învățarea automată și, prin urmare, face ca învățarea automată să producă rezultate mai bune.

Deoarece exploatarea datelor necesită intervenția umană, este posibil să lipsească relațiile importante. Algoritmii de învățare automată s-au dovedit a fi mai exacți decât tehnicile de Data Mining.

# 10) Aplicații: Algoritmul de învățare automată are nevoie de date pentru a fi alimentate într-un format standard, din care cauză algoritmii disponibili sunt mult limitați. Pentru a analiza datele utilizând învățarea automată, datele din mai multe surse ar trebui mutate din formatul nativ în formatul standard pentru ca mașina să le înțeleagă.

De asemenea, necesită o cantitate mare de date pentru rezultate precise. Acesta este un cost suplimentar în comparație cu extragerea datelor.

#unsprezece) Exemple: Exploatarea datelor este utilizată pentru identificarea tiparelor sau tendințelor de vânzare, în timp ce învățarea automată este utilizată în desfășurarea campaniilor de marketing.

Data Mining, Machine Learning Vs Deep Learning

( imagine sursă )

Învățarea automată cuprinde capacitatea mașinii de a învăța dintr-un set de date instruit și de a prezice automat rezultatul. Este un subset de inteligență artificială.

Învățarea profundă este un subset de învățare automată. Funcționează în același mod pe mașină la fel ca modul în care creierul uman procesează informațiile. Precum un creier poate identifica tiparele comparându-le cu tiparele memorate anterior, învățarea profundă folosește și acest concept.

Învățarea profundă poate afla automat atributele din datele brute, în timp ce învățarea automată selectează aceste caracteristici manual, care necesită în continuare procesare. De asemenea, folosește rețele neuronale artificiale cu multe straturi ascunse, date mari și resurse informatice ridicate.

Data Mining este un proces de descoperire a modelelor și regulilor ascunse din datele existente. Folosește reguli relativ simple, cum ar fi asocierea, regulile de corelație pentru procesul de luare a deciziilor etc. Învățarea profundă este utilizată pentru procesarea problemelor complexe, cum ar fi recunoașterea vocală etc. Folosește rețele neuronale artificiale cu multe straturi ascunse pentru procesare.

Uneori, extragerea datelor utilizează algoritmi de învățare profundă pentru prelucrarea datelor.

Data Mining, Machine Learning Vs Știința datelor

( imagine sursă )

Știința datelor este un domeniu vast sub care se află învățarea automată. Multe tehnologii, cum ar fi SPARK, HADOOP, etc intră, de asemenea, în știința datelor. Știința datelor este o extensie a statisticilor care are capacitatea de a procesa date masiv de mari dimensiuni folosind tehnologii.

care sunt cele mai bune site-uri de anime

Se ocupă de rezolvarea problemelor complexe din lumea reală, cum ar fi analiza cerințelor, înțelegerea, extragerea datelor utile etc.

Știința datelor se ocupă de date brute generate de om, poate analiza imaginile și audio din date la fel cum procedează oamenii. Știința datelor necesită un set de competențe ridicat, cu expertiză în domeniu, cunoștințe puternice ale bazelor de date, etc. Este nevoie de resurse de calcul ridicate, RAM mare etc.

Modelele științei datelor au etape definite în mod clar de realizat în comparație cu învățarea automată, care încearcă să atingă ținta numai cu datele disponibile.

Modelul științei datelor cuprinde:

• ETL- Extrageți datele de încărcare și transformare.
• Distribuirea și prelucrarea datelor.
• Aplicație de modele automate pentru rezultate.
• Vizualizarea datelor
• Raportarea cu funcția felie și zaruri pentru o mai bună înțelegere.
• Backup de date, recuperare și securitate.
• Migrația către producție.
• Rularea modelelor de afaceri cu algoritmii.

Analize statistice

Statistica reprezintă partea principală a algoritmilor de extragere a datelor și de învățare automată. Analiza statistică utilizează date numerice și implică o mulțime de ecuații matematice pentru deducerea rezultatelor.

Oferă instrumentele și tehnicile potrivite pentru analiza datelor cu volum mare. Acoperă o arie largă de analiză a datelor și acoperă întregul ciclu de viață al datelor, de la planificare până la analiză, prezentarea și crearea rapoartelor.

Există două tipuri de analize statistice menționate mai jos:

• Descriptiv
• Inferențial

Analiza descriptivă rezumă datele, iar analiza inferențială utilizează datele rezumate pentru a obține rezultate.

Statisticile sunt aplicate în diferite domenii, adică în geografie pentru a determina populația pe cap de locuitor, în economie pentru a studia cererea și oferta, în sectorul bancar pentru a estima depozitele pentru o zi și așa mai departe.

Câteva exemple de învățare automată

Mai jos sunt prezentate câteva exemple de învățare automată.

# 1) Asistență prin chat online de către site-uri web: Roboții utilizați de mai multe site-uri web pentru a furniza servicii instantanee pentru clienți sunt alimentați de inteligență artificială.

# 2) Mesaje prin e-mail: servicii de e-mail detectează automat dacă conținutul este spam sau nu. Această tehnică este, de asemenea, alimentată de AI care analizează atașamentele și conținutul pentru a determina dacă este suspectă sau dăunătoare pentru utilizatorul computerului.

# 3) Campanii de marketing: Învățarea automată oferă clienților săi sugestii despre un produs nou sau despre produse similare. Pe baza opțiunilor clienților, acesta va încadra automat tranzacțiile instantaneu, atunci când clientul este în direct, pentru a-l atrage să cumpere. De exemplu , oferte fulger de către Amazon.

Concluzie

Datele devin cel mai important factor din spatele învățării automate, extracției datelor, științei datelor și învățării profunde. Analiza datelor și perspectivele sunt foarte importante în lumea de astăzi. Prin urmare, investirea timpului, a efortului, precum și a costurilor pentru aceste tehnici de analiză, formează o decizie critică pentru companii.

Deoarece datele cresc într-un ritm foarte rapid, aceste metode ar trebui să fie suficient de rapide pentru a încorpora noile seturi de date și pentru a prezice analize utile. Învățarea automată ne poate ajuta să procesăm rapid datele și să obținem rezultate mai rapide sub formă de modele în mod automat.

Tehnicile de extragere a datelor produc modele și tendințe din datele istorice pentru a prezice rezultatele viitoare. Aceste rezultate sunt sub formă de grafice, diagrame etc. Analiza statistică face parte integrantă din analiza datelor și va crește mai sus în viitorul apropiat.

Aceste tehnologii vor crește imens în viitor pe măsură ce procesele de afaceri se vor îmbunătăți. La rândul lor, acestea vor ajuta companiile să automatizeze procesul manual, să crească vânzările și profiturile și, astfel, să ajute la păstrarea clienților.

Sper că ați fi câștigat cunoștințe imense despre Data Mining Vs Machine Learning!

Lectură recomandată

• Cele mai populare instrumente software de învățare automată în 2021
• Cele mai bune 10 software de inteligență artificială (recenzii de software AI în 2021)
• Top 15 Cele mai bune instrumente gratuite de extragere a datelor: Lista cea mai cuprinzătoare
• Parametrizarea datelor JMeter folosind variabile definite de utilizator
• Cele mai bune 10 instrumente de colectare a datelor cu strategii de colectare a datelor
• Cele mai bune 10 instrumente de guvernare a datelor pentru a vă satisface nevoile de date în 2021
• Funcția Pool de date în IBM Rational Quality Manager pentru testarea gestionării datelor
• Cei 4 pași pentru testarea Business Intelligence (BI): Cum să testați datele de afaceri