Iskopavanje podataka i mašinsko učenje predstavljaju međusobno povezane koncepte unutar oblasti nauke o podacima, koji se koriste za izdvajanje dragocenih uvida.
U današnje vreme, prikupljanje podataka je lakše i jednostavnije nego ikada ranije, ali dolazak do preciznih informacija i uvida može biti izazovan zadatak.
Velika preduzeća koja rade sa ogromnim količinama podataka često se suočavaju sa poteškoćama u upravljanju, organizaciji i izvlačenju značajnih informacija iz tih podataka.
Upravo u ovim situacijama, kompanije mogu iskoristiti dve moćne tehnike – iskopavanje podataka i mašinsko učenje.
Oba pristupa omogućavaju otkrivanje šablona u prikupljenim podacima, čime se preduzećima pruža mogućnost da donose informisane odluke zasnovane na tim podacima.
Iako oba koncepta spadaju u domen nauke o podacima i koriste analitičke metode, postoje određene razlike između ova dva termina.
U ovom članku, istražićemo detaljnije šta predstavljaju iskopavanje podataka i mašinsko učenje, razmotrićemo njihove tehnike i primene, kao i ključne razlike između njih.
Počnimo!
Šta je Iskopavanje Podataka?
Iskopavanje podataka je proces prikupljanja i analize velikih količina informacija sa interneta, s ciljem pronalaženja skrivenih šablona. Putem otkrivanja odnosa i uzoraka u podacima, ovom analitičkom metodom, stručnjaci za podatke pomažu kompanijama u rešavanju poslovnih problema, predviđanju trendova i donošenju odluka koje se temelje na činjenicama.
Osim toga, iskopavanje podataka omogućava kompanijama da umanje rizike i identifikuju nove poslovne prilike. Ovaj proces obično započinje definisanjem ciljeva rasta poslovanja. Podaci se zatim prikupljaju iz različitih izvora i pohranjuju u skladišta podataka, koja služe kao analitička baza.
Uz pomoć iskopavanja podataka, kompanije mogu sprovoditi procese čišćenja, dodajući nedostajuće informacije i uklanjajući duplikate. Za otkrivanje šablona, koriste se matematički modeli i sofisticirane tehnike. Ovaj proces koristi tehnologije poput mašinskog učenja, baza podataka i statistike.
Primer: Banke ili finansijske institucije koriste tehnike iskopavanja podataka za otkrivanje tržišnih rizika. Ovaj proces se često primenjuje u sistemima za borbu protiv prevara i kreditnim rejtingom kako bi se procenile transakcije, trendovi kupovine, finansijski podaci klijenata, transakcije karticama i mnoge druge stvari.
Marketing agencije koriste iskopavanje podataka kako bi identifikovale navike i preferencije potrošača, čime unapređuju svoje marketinške strategije, upravljaju regulatornim obavezama i ispituju efikasnost različitih prodajnih kanala.
Šta je Mašinsko Učenje?
Mašinsko učenje (MU) je tehnologija koja računarima omogućava da razmišljaju i deluju na sličan način kao ljudi. Ona omogućava računarima da uče iz prethodnih podataka i donose odluke poput ljudskih bića. Time se smanjuje potreba za ljudskom intervencijom u poslovnim procesima, oslobađajući ljude od rutinskih zadataka i omogućavajući im da se fokusiraju na važnije poslove.
MU metode se konstantno usavršavaju i automatizuju na osnovu iskustva mašina tokom procesa učenja. Računari primaju visokokvalitetne podatke i koriste raznovrsne tehnike za kreiranje modela mašinskog učenja, koji se koriste za obuku mašina na osnovu tih podataka.
Algoritam koji se koristi u MU modelu zavisi od tipa podataka i automatizovane akcije. Preduzeća koriste ovu metodu za automatizaciju različitih poslovnih procesa i brz razvoj.
Mašinsko učenje nalazi primenu u raznim industrijama za različite svrhe, kao što su analiza društvenih medija, prepoznavanje slika, prepoznavanje emocija i mnogo toga drugog. Jednostavno rečeno, MU pomaže u razvoju i dizajnu složenih algoritama ili programa za velike skupove podataka, pružajući korisnicima bolje rezultate i efikasnost, kao i predviđanje budućih trendova. Ovi programi mogu učiti iz specifičnih skupova podataka i iskustava, čime poboljšavaju svoje performanse.
Uz kontinuirano unošenje podataka za obuku, algoritmi se mogu poboljšavati kroz same modele mašinskog učenja.
MU koristi brojne algoritme, uključujući linearnu regresiju, logističku regresiju, stablo odlučivanja, SVM algoritam, Naive Bayes algoritam, KNN algoritam, K-means, algoritam slučajne šume itd. MU algoritmi se mogu podeliti u sledeće kategorije:
- Nadzirano učenje: Koristi MU algoritam koji je prethodno obučen na specifičnom skupu podataka.
- Nenadzirano učenje: Koristi MU algoritam koji je obučen na neoznačenom skupu podataka.
- Učenje sa potkrepljenjem: Koristi algoritam zasnovan na principu pokušaja i grešaka kako bi se poboljšao i učio iz novih situacija.
Iskopavanje Podataka vs. Mašinsko Učenje: Karakteristike
Karakteristike Iskopavanja Podataka
- Primenljive informacije: Iskopavanje podataka prikuplja značajne informacije iz velikih količina podataka.
- Automatsko otkrivanje: Modeli za ekstrakciju podataka koriste algoritme za prikupljanje ogromnih količina podataka i izdvajanje potrebnih informacija.
- Grupisanje: Iskopavanje podataka može izdvojiti grupe iz podataka. Na primer, model može identifikovati grupu zaposlenih sa redovnim prihodima u određenom rasponu.
- Skladištenje podataka: Svi podaci se čuvaju u sigurnim skladištima, što omogućava brzo rešavanje problema kada se pojave. Ovo je takođe mesto gde se podaci čiste i pripremaju za analizu.
Karakteristike Mašinskog Učenja
- Automatizovana vizualizacija podataka: MU nudi različite metode koje mogu generisati bogate informacije, koje se dalje koriste za strukturirane i nestrukturirane podatke. Preduzeća koriste precizne, relevantne uvide kako bi poboljšala efikasnost u svom razvoju i operacijama, olakšavajući korišćenje alata za vizualizaciju podataka prilagođenih korisnicima.
- Bolja analiza: MU pomaže analitičarima podataka da efikasno i brzo obrađuju i analiziraju velike količine informacija. Sa efikasnim algoritmima i modelima vođenim podacima, postižu se bolji rezultati.
- Poboljšano angažovanje korisnika: MU pomaže u otkrivanju specifičnih fraza, reči, stilova materijala, rečenica, itd., koji privlače ciljnu publiku. Takođe, možete saznati o njihovim osećanjima, preferencijama i ponašanju, što vam omogućava da poboljšate svoju ponudu. Ovo, zauzvrat, doprinosi poboljšanju angažovanja korisnika.
- Unapređena poslovna inteligencija: Kada se funkcije MU spoje sa analitikom, dobija se odlična poslovna inteligencija koja pokreće strateške inicijative.
Iskopavanje Podataka vs. Mašinsko Učenje: Ciljevi
Ciljevi Iskopavanja Podataka
Iskopavanje podataka izdvaja potrebne informacije iz ogromnih količina podataka. To je metoda koja koristi različite tehnike kako bi se došlo do željenih rezultata.
- Predviđanje: Iskopavanje podataka pomaže preduzećima da predvide buduće ishode. Na primer, koliko prihoda od prodaje može ostvariti prodavnica u naredna tri meseca.
- Identifikacija: Identifikuje šablone u prikupljenim i organizovanim podacima. Na primer, tek venčani parovi traže novi nameštaj.
- Klasifikacija: Iskopavanje podataka razdvaja podatke u klase. Na primer, kupci se mogu kategorizovati u različite grupe po starosnoj dobi, polu, artiklu za kupovinu, lokaciji, itd.
- Optimizacija: Iskopavanje podataka optimizuje korišćenje postojećih resursa, kao što su prostor, novac, materijali ili vreme. Na primer, možete shvatiti kako najbolje iskoristiti reklame za povećanje prodaje ili profita.
Ciljevi Mašinskog Učenja
- Razvijanje algoritama za postizanje praktičnih uvida.
- Učenje iz prethodnih iskustava i podataka i ostvarivanje boljih rezultata.
- Predviđanje budućih ishoda i trendova.
- Analiziranje različitih aspekata ponašanja u učenju.
- Iskorišćavanje potencijala računarskih sistema.
- Pružanje preciznih, relevantnih uvida za poslovnu inteligenciju.
- Automatizacija zadataka koji se ponavljaju i oduzimaju puno vremena.
Iskopavanje Podataka vs. Mašinsko Učenje: Tehnike
Tehnike Iskopavanja Podataka
Tehnike koje se često koriste u iskopavanju podataka su:
- Klasifikacija: Ova tehnika vam pomaže da klasifikujete ili kategorizujete podatke u različite grupe, kao što su ljudi, životinje, zemlje, pol, itd.
- Grupisanje: Analiza klastera olakšava poređenje podataka. Ovo omogućava identifikaciju zajedničkih karakteristika i varijacija između različitih podataka.
- Regresija: Regresiona analiza je tehnika koja se koristi za određivanje i procenu odnosa između različitih elemenata, usled dodavanja novih komponenti.
- Odstupanje: Ova tehnika se odnosi na identifikaciju tačaka podataka u skupu podataka koji odstupaju od uobičajenog trenda ili ponašanja.
- Sekvencijalni šablon: Ovo je tehnika iskopavanja podataka koja se koristi za otkrivanje ponavljajućih trendova u podacima. Pomaže u pronalaženju interesantnih segmenata unutar grupa sekvenci podataka. Značaj sekvence se određuje na osnovu učestalosti, dužine i drugih faktora.
- Predviđanje: Koristi brojne tehnike iskopavanja podataka, kao što su grupisanje, trendovi, klasifikacija, itd., kako bi se predvideli budući događaji. Stručnjaci za iskopavanje podataka predviđaju buduće trendove proučavanjem sekvenci podataka, različitih instanci i prošlih događaja.
- Pravila asocijacije: U okviru ogromnog prikupljanja podataka u različitim vrstama baza podataka, interakcija između različitih elemenata podataka ilustruje verovatnoću svakog podatka. Pravila asocijacije nude „ako-onda“ izjave za obavljanje ovih interakcija.
Tehnike Mašinskog Učenja
Različite tehnike MU su:
- Regresija: Spada u kategoriju nadziranog MU, koja pomaže u predviđanju određene vrednosti na osnovu podataka. Na primer, pomaže u predviđanju cene artikla na osnovu prethodnih podataka o cenama.
- Klasifikacija: To je još jedna klasa nadziranog MU koja pomaže da se objasni ili predvidi vrednost klase. Na primer, možete predvideti da li će kupac kupiti dati proizvod ili ne.
- Grupisanje: Ova tehnika ima za cilj grupisanje sličnih karakteristika kako bi se bolje razumeo kvalitet rešenja.
- Metode ansambla: Odnose se na kombinaciju različitih modela koji se koriste kako bi se dobila kvalitetnija interpretacija od jednog modela.
- Ugrađivanje reči: Može lako da uhvati reč u vašem dokumentu, omogućavajući stručnjacima za podatke da obavljaju aritmetičke operacije sa različitim rečima.
- Smanjenje dimenzionalnosti: Koristi se za uklanjanje nepotrebnih informacija iz skupa podataka, kako bi se prikazale samo potrebne informacije.
- Učenje sa potkrepljenjem: Može da snima akcije kumulativno i da koristi metodu pokušaja i grešaka u definisanom okruženju.
- Transfer učenje: Ovaj metod se koristi za ponovnu upotrebu obučenog dela neuronske mreže i njegovo prilagođavanje sličnom zadatku.
- Neuronska mreža: Ima za cilj da prikupi nelinearne šablone unutar informacija dodavanjem više slojeva modelu.
Iskopavanje Podataka vs. Mašinsko Učenje: Komponente
Komponente Iskopavanja Podataka
Glavne komponente su sledeće:
- Baze podataka: U ovoj komponenti iskopavanja podataka, informacije se čuvaju. Ovde se primenjuju tehnike integracije i čišćenja podataka.
- Server skladišta podataka: Ovo preuzima osnovne informacije na osnovu zahteva korisnika iz skladišta podataka.
- Baza znanja: Baza znanja ili domen znanja pomaže u otkrivanju novih šablona u izdvojenim podacima.
- Motor za iskopavanje podataka: Ovo pomaže u obavljanju zadataka kao što su klasifikacija, analiza klastera, povezivanje, itd.
- Modul za evaluaciju šablona: Ovaj modul komunicira sa strukturom iskopavanja podataka u cilju traženja interesantnih šablona.
- Korisnički interfejs: Dobićete grafički korisnički interfejs u alatu za analizu podataka gde možete kontrolisati funkcije, efikasno obavljati proces, pratiti promene i napredak i videti predviđene stavke.
Komponente Mašinskog Učenja
Postoji nekoliko MU algoritama, a svaki algoritam ima tri komponente:
- Reprezentacija: Ova komponenta opisuje kako model izgleda i kako predstaviti osnovno znanje. Na primer, postojaće skupovi pravila, neuronske mreže, ansambli modela, mašine za podršku vektorima, grafički modeli, stabla odlučivanja, itd.
- Evaluacija: Ova komponenta vam omogućava da procenite različite programe, kao što su predviđanje i opoziv, posteriorna verovatnoća, greška na kvadrat, tačnost, margina i mnogo toga drugog.
- Optimizacija: Ova komponenta pomaže u generisanju novih, optimizovanih programa i može se definisati kao proces pretraživanja. Različiti tipovi optimizacije mogu biti konveksna, ograničena i kombinatorna optimizacija.
Iskopavanje Podataka vs. Mašinsko Učenje: Primene
Primene Iskopavanja Podataka
- Zdravstvo: U cilju poboljšanja sistema zdravstvene zaštite, tehnologija iskopavanja podataka nudi različite mogućnosti. Pruža uvid koji pomaže u unapređenju nege pacijenata i smanjenju troškova.
- Bankarstvo: Rešenja za iskopavanje podataka se koriste u bankarstvu kako bi se poboljšala mogućnost otkrivanja štete, izazova, trendova i mnogo toga drugog.
- Obrazovanje: U oblasti obrazovanja, iskopavanje podataka pomaže u širenju i razvoju obrazovnih institucija, putem informacija prikupljenih iz različitih izvora i vršenju analize konkurencije.
- Bezbednost: Da bi se otkrile prevare, iskopavanje podataka pomaže u pretvaranju podataka u vredne uvide i otkrivanju novih šablona.
- Marketing: Iskopavanje podataka omogućava organizacijama da podele svoju korisničku bazu u različite segmente. Na ovaj način mogu prilagoditi svoje usluge jedinstvenim potrebama kupaca koji spadaju u različite segmente.
Primene Mašinskog Učenja
- Prepoznavanje slika: Mašinsko učenje pomaže industrijama da prepoznaju slike, lica, tekst, itd. Na primer, može klasifikovati pse i mačke, pratiti prisustvo zaposlenih pomoću tehnologije prepoznavanja lica, itd.
- Prepoznavanje govora: Inteligentni sistemi za zasnovani na prepoznavanju govora kao što su Siri, Alexa, itd., koriste MU algoritme za komunikaciju. Oni mogu lako pretvoriti govor u tekst uz pomoć mogućnosti mašinskog učenja.
- Sistemi preporuka: Kako svet postaje sve više digitalizovan, kompanije zasnovane na tehnologiji žele da ponude prilagođene usluge potrošačima. Ovo je omogućeno putem sistema za preporuke, koji analiziraju preferencije korisnika i preporučuju im usluge ili sadržaj na osnovu toga.
- Automobili koji se sami voze: Automobili koji se sami voze, kao što su Tesla automobili, postaju sve popularniji jer pružaju naprednu ili automatizovanu vožnju. MU se koristi u ovim automobilima za otkrivanje saobraćaja i pružanje bolje bezbednosti.
- Otkrivanje prevara: Od kupovine artikala do obavljanja transakcija, sve je sada jednostavnije i pristupačnije. Međutim, sa povećanjem digitalizacije, povećali su se i slučajevi prevara. Da bi se ublažio ili ograničio ovaj problem, rešenja za otkrivanje prevara opremljena su naprednim MU algoritmima koji mogu lako, pa čak i daljinski, otkriti prevaru.
Iskopavanje Podataka vs. Mašinsko Učenje: Sličnosti
- I iskopavanje podataka i mašinsko učenje se koriste u oblasti nauke o podacima, na primer, u prediktivnom modeliranju i analizi osećanja.
- Oba koncepta uključuju srodne matematičke koncepte, algoritme i statistiku.
- Oba mogu da filtriraju ogromne skupove podataka, aplikacije (koristeći algoritamske metode) i alate.
- Oba koriste algoritamske metode ili uporedive strukture.
Iskopavanje Podataka vs. Mašinsko Učenje: Razlike
| Iskopavanje Podataka | Mašinsko Učenje |
| Iskopavanje podataka je proces izdvajanja značajnih informacija iz prikupljenih podataka. | Mašinsko učenje je tehnologija koja se koristi za automatizaciju zadataka, sticanje uvida, donošenje boljih odluka i predviđanje budućih događaja. |
| Tehnike iskopavanja podataka koriste se za prikupljanje, analizu, otkrivanje obrazaca i dobijanje vrednih informacija. | Tehnologija mašinskog učenja se koristi za predviđanje ishoda, kao što su aproksimacija vremenske dužine, procene cena, itd. |
| Primarna svrha je da se poboljša upotrebljivost prikupljenih informacija. Uključuje procese kao što su čišćenje podataka, inženjering karakteristika, predviđanja i transformacije. Iskopavanje podataka je vrsta istraživačke aktivnosti koja koristi mnoge tehnologije, uključujući mašinsko učenje. | MU je sistem za samoobuku i samoučenje za precizno obavljanje zadataka. |
| Potreban je ljudski napor. | Ljudski napor nije potreban kada se dizajn završi. |
| Iskopavanje podataka izdvaja podatke iz izvora i skladišti ih u skladišta podataka. | Tehnologija mašinskog učenja čita mašine i nastavlja da uči i razvija se. |
| Otkriva skrivene uvide i šablone. | Generiše predviđanja da bi uticala na poslovne odluke. |
| Zasnovano je na istorijskim podacima. | Zasniva se na podacima u realnom vremenu i istorijskim podacima. |
| Može se primeniti u ogromnoj oblasti ili industrijama, kao što su proizvodnja, sajber bezbednost, finansije, bankarstvo, marketing, obrazovanje, zdravstvo, pretraživači i još mnogo toga. Koristi redne, kontinuirane, diskretne i nominalne tipove podataka. | Može se primeniti u ograničenoj oblasti, kao što su zdravstvo, društvene nauke, biznis, itd. |
| Može se primeniti u ogromnoj oblasti ili industrijama, kao što su proizvodnja, sajber bezbednost, finansije, bankarstvo, marketing, obrazovanje, zdravstvo, pretraživači, i još mnogo toga. |
Zaključak
Iskopavanje podataka i mašinsko učenje su slični koncepti, koji se koriste u analizi podataka za dobijanje vrednih informacija i uvida.
Međutim, između njih postoje mnoge razlike. Iskopavanje podataka je proces u kojem se potrebne informacije izdvajaju iz skupa podataka kako bi se otkrili šabloni i postigla efikasnost. Sa druge strane, MU pravi predviđanja i automatizuje procese koristeći podatke i prethodna iskustva.
Stoga, ukoliko želite da ih primenite u realnom vremenu, razumevanje pristupa svake metode je korisno. Kada se koriste zajedno, mogu doneti veće koristi vašoj kompaniji u razvoju poslovanja, poboljšanju operacija i donošenju boljih odluka.
Takođe, možete istražiti neke ključne tehnike iskopavanja podataka.