Копање података и машинско учење су повезани концепти у области науке о подацима који се користе за извлачење вредних увида.
Данас је прикупљање података лакше и једноставније него икад, али добијање тачних информација и увида може бити тешко.
Велика предузећа која се баве огромним количинама података наилазе на потешкоће у управљању, организовању и извлачењу значајних информација из њих.
Овде компаније могу да искористе две технике – рударење података и машинско учење.
И једни и други могу открити обрасце у прикупљеним подацима и омогућити предузећима да доносе информисане одлуке засноване на подацима на основу ових података.
Иако оба припадају науци о подацима и укључују аналитичке методе, постоји неколико разлика између ова два термина.
У овом чланку ћу разговарати о томе шта су рударење података и машинско учење, њихове технике и примене и разлике између њих.
Почнимо!
Преглед садржаја
Шта је Дата Мининг?
Дата мининг је процес прикупљања и анализе велике количине података са веба и проналажења образаца у њему. Откривањем односа и образаца у подацима овом ручном методом, научници података помажу компанији да реши своје пословне проблеме, предвиди трендове и донесе информисане одлуке.
Дата мининг такође помаже компанијама у ублажавању ризика и откривању нових пословних могућности. Овај процес почиње са циљем раста бизниса. Подаци се прикупљају из више извора и смештају у складишта података, која делују као аналитичко складиште података.
Уз помоћ рударења података, компаније могу да обављају процесе чишћења где додају информације које недостају и уклањају дупликате. Да би се открили обрасци, рударење података користи математичке моделе и софистициране технике. Користи технологије као што су машинско учење, базе података и статистика.
Пример: Банке или финансијске индустрије користе технике рударења података за откривање тржишних ризика. Процес се често користи у системима за борбу против превара и кредитним рејтингима за процену трансакција, трендова куповине, финансијских података клијената, трансакција картицама и још много тога.
Маркетиншке фирме користе прикупљање података да открију навике или преференције купаца како би побољшале своје маркетиншке иницијативе у погледу поврата, управљале регулаторним обавезама и испитале успех различитих канала продаје.
Шта је машинско учење?
Машинско учење (МЛ) је технологија која чини да рачунари мисле и делују као људи. Омогућава рачунарима да уче из претходних података и доносе одлуке попут људи. Ово олакшава мање уплитање људи у пословање компаније, ослобађа их од ручних задатака који се понављају и повећава њихов фокус на важније задатке.
МЛ метода је рафинисана и аутоматизована у зависности од искуства учења машина током процеса. Рачунари примају висококвалитетне податке и користе различите технике за развој модела машинског учења како би обучили машине на основу података.
Алгоритам који се користи у МЛ моделу зависи од типа података и аутоматизоване акције. Предузећа користе ову методу за аутоматизацију неколико пословних процеса и брз развој.
Машинско учење се користи у различите сврхе у различитим индустријама, као што су анализа друштвених медија, препознавање слика, препознавање емоција и још много тога. Једноставно речено, МЛ помаже у развоју и дизајну сложених алгоритама или програма за велике скупове података како би корисницима пружио боље резултате и ефикасност и предвидео будуће трендове. Ови програми могу да уче из специфичних скупова података и искустава како би побољшали резултате.
Са честим подацима о обуци као улазним подацима, алгоритми се могу побољшати самим моделима машинског учења.
МЛ има неколико алгоритама, укључујући линеарну регресију, логистичку регресију, стабло одлучивања, СВМ алгоритам, наивни Бајес алгоритам, КНН алгоритам, К-средња вредност, алгоритам случајне шуме, итд. МЛ алгоритми су категорисани у:
- Учење под надзором: Учење под надзором користи МЛ алгоритам, који је већ обучен за одређени скуп података.
- Учење без надзора: Користи МЛ алгоритам, који је већ обучен, али на неозначеном скупу података.
- Учење са појачањем: Користи алгоритам заснован на покушајима и грешкама да се побољша и учи из нових ствари.
Копање података наспрам машинског учења: карактеристике
Карактеристике Дата Мининг
- Информације које се могу применити: рударење података прикупља значајне информације из великих количина података.
- Аутоматско откривање: Модел за екстракцију података користи алгоритам за прикупљање огромне количине података и издвајање потребних информација.
- Груписање: рударење података може издвојити групе из података. На пример, модел идентификује групу запослених са редовним приходом у фиксном распону.
- Складиштење података: Сви подаци се чувају у сигурним складиштима података тако да се, ако се појави било какав проблем, могу брзо решити у тренутку потребе. То је такође место где се подаци чисте и правилно припремају.
Карактеристике машинског учења
- Аутоматизована визуелизација података: МЛ нуди разне методе које могу да генеришу богате информације, које се даље користе за структуриране и неструктуриране податке. Предузећа користе тачне, релевантне увиде како би побољшала ефикасност у свом развоју и операцијама олакшавањем алата за визуелизацију података прилагођених кориснику.
- Боља анализа: МЛ помаже аналитичарима података да ефикасно и брзо обрађују и анализирају велике количине података. Са ефикасним алгоритмима и моделима вођеним подацима, ствара боље резултате.
- Побољшано ангажовање корисника: МЛ помаже у откривању одређених фраза, речи, стилова материјала, реченица итд., који привлаче циљну публику. Такође можете знати њихова осећања, преференције и понашање, што ће вам помоћи да побољшате своју понуду. Ово, заузврат, помаже у побољшању ангажовања купаца.
- Унапређена пословна интелигенција: Када се функције МЛ-а споје са аналитиком, можете добити одличну пословну интелигенцију која ће покретати своје стратешке иницијативе.
Копање података наспрам машинског учења: циљеви
Циљеви рударења података
Дата Мининг извлачи потребне податке из мора података. Ово је једноставан метод који користи различите технике како би се добио жељени резултат.
- Предвиђање: рударење података помаже предузећима да предвиде будуће исходе. На пример, колики приход од продаје продавница може да оствари у наредна три месеца.
- Идентификација: идентификује обрасце у прикупљеним и организованим подацима. На пример, новопечени парови траже нови намештај.
- Класификација: Дата Мининг раздваја податке у класе. На пример, купци се могу категорисати у различите категорије у погледу старосних група, пола, артикла за куповину, локације итд.
- Оптимизација: Дата Мининг оптимизује коришћење постојећих ресурса, као што су простор, новац, материјали или време. На пример, можете да схватите како да на најбољи начин искористите рекламе за повећање продаје или профита.
Циљеви машинског учења
- Да развије алгоритме за постизање практичних увида
- Учите из претходних искустава и података и остварите боље резултате
- Предвидите будуће исходе и трендове
- Анализирајте различите аспекте понашања у учењу
- Искористите могућности рачунарског система
- Обезбедите тачне, релевантне увиде за пословну интелигенцију
- Аутоматизујте задатке који се понављају и одузимају време
Дата Мининг вс. Мацхине Леарнинг: Тецхникуес
Дата Мининг Тецхникуес
Технике које се често користе у рударењу података су:
- Класификација: Ова техника вам помаже да класификујете или категоризујете податке у различите групе као што су људи, животиње, земље, пол итд.
- Груписање: Анализа кластера олакшава поређење података. Ово омогућава идентификацију заједничких карактеристика и варијација између неколико података.
- Регресија: Регресиона анализа је техника која се примењује за одређивање и процену односа између различитих елемената због додавања неколико нових компоненти.
- Спољни: Ова техника се односи на идентификацију тачака података у скупу података који могу да варирају од тренда до понашања.
- Секвенцијални образац: Ово је техника рударења података која се користи за откривање типичних понављајућих трендова испитивањем података. Стога, помаже у проналажењу интригантних сегмената међу групом низова података. Значај овог низа је одређен учесталошћу, дужином и другим факторима.
- Предвиђање: Користи бројне технике рударења података, као што су груписање, трендови, класификација, итд., како би се предвидели будући догађаји. Стручњаци за рударење података предвиђају будуће трендове проучавањем низова података, различитих инстанци и прошлих догађаја.
- Правила повезивања: Унутар огромног прикупљања података у различитим врстама база података, одвија се интеракција између неколико елемената података како би се илустровала вероватноћа сваког податка. Дакле, правила асоцијације нуде изјаве ако-онда за обављање ових интеракција.
Технике машинског учења
Различите МЛ технике су:
- Регресија: спада у категорију надзираног МЛ-а која помаже у предвиђању одређене вредности на основу података. На пример, помаже у предвиђању цене артикла на основу претходних података о ценама.
- Класификација: То је још једна класа надгледаног МЛ-а која помаже да се објасни или предвиди вредност класе. На пример, можете предвидети да ли ће купац купити дати производ или не.
- Груписање: Ова техника има за циљ груписање сличних карактеристика да би се разумео квалитет решења.
- Методе ансамбла: Оне се односе на комбинацију различитих модела који се користе да би се добила квалитетнија интерпретација од једног модела.
- Уграђивање речи: може лако да ухвати реч у вашем документу, омогућавајући стручњацима за податке да изводе аритметичке операције са различитим речима.
- Смањење димензионалности: Користи се за уклањање бескорисних информација из скупа података да би се представиле само потребне информације.
- Учење са појачањем: Може да снима акције кумулативно и да користи акцију покушаја и грешке у подешеном окружењу.
- Трансфер учење: Овај метод се користи за поновно коришћење обученог дела неуронске мреже и прилагођавање сличном задатку.
- Неуронске мреже: Има за циљ да прикупи нелинеарне обрасце унутар информација додавањем више слојева моделу.
Дата Мининг наспрам машинског учења: компоненте
Компоненте рударења података
Главне компоненте су следеће:
- Базе података: У овој компоненти рударења података, подаци се чувају. Овде се примењују технике интеграције и чишћење података.
- Сервер складишта података: Ово дохваћа основне информације на основу захтева корисника из складишта података.
- База знања: База знања или домен знања помаже у откривању нових образаца у издвојеним подацима.
- Мотор за рударење података: Ово помаже у обављању задатака као што су класификација, анализа кластера, повезивање итд.
- Модул за евалуацију шаблона: Овај модул комуницира са структуром рударења података у циљу тражења занимљивих образаца.
- Кориснички интерфејс: Добићете графички кориснички интерфејс у алату за анализу података где можете да контролишете функције, ефикасно обављате процес, пратите промене и напредак и видите предвиђене ставке.
Компоненте машинског учења
Постоје бројни МЛ алгоритми, а сваки алгоритам има три компоненте:
- Репрезентација: Ова компонента говори како модел изгледа и како представити основно знање. На пример, постојаће скупови правила, неуронске мреже, ансамбли модела, машине за подршку векторима, графички модели, стабла одлучивања итд.
- Евалуација: Ова компонента вам омогућава да процените различите програме, као што су предвиђање и опозив, постериорна вероватноћа, грешка на квадрат, тачност, маргина и још много тога.
- Оптимизација: Ова компонента помаже у генерисању нових, оптимизованих програма и може се дефинисати као процес претраживања. Различити типови оптимизације могу бити конвексна, ограничена и комбинациона оптимизација.
Дата Мининг наспрам машинског учења: апликације
Примене рударења података
- Здравство: У циљу побољшања система здравствене заштите, технологија рударења података пружа различите могућности. Пружа увид који помаже у побољшању неге пацијената и минимизирању трошкова.
- Банкарство: Решења за рударење података се користе у банкарству како би се побољшала могућност откривања штете, изазова, трендова и још много тога.
- Образовање: У области образовања, дата мининг помаже у ширењу и развоју образовних институција кроз информације прикупљене из различитих извора и вршење анализе конкурената.
- Безбедност: Да би се откриле преваре, рударење података помаже у претварању података у вредне увиде и откривању нових образаца.
- Маркетинг: рударење података омогућава организацијама да одвоје своју корисничку базу у различите сегменте. На овај начин могу да прилагоде своје услуге према јединственим потребама купаца који спадају у различите сегменте.
Примене машинског учења
- Препознавање слика: Машинско учење помаже индустријама да препознају слике, лица, текст итд. На пример, може да класификује псе и мачке, прати присуство запослених помоћу технологије препознавања лица итд.
- Препознавање говора: Интелигентни системи засновани на препознавању говора као што су Сири, Алека, итд., користе МЛ алгоритме за комуникацију. Они могу лако да конвертују говор у текст уз могућност машинског учења.
- Системи препорука: Како свет постаје све дигитализованији, компаније засноване на технологији желе да понуде прилагођене услуге потрошачима. Ово је омогућено системима за препоруке који анализирају преференције корисника и у складу са тим им препоручују услуге или садржај.
- Аутомобили који се сами возе: Самовозећи аутомобили попут Тесла аутомобила постају популарни међу многим купцима јер пружају напредну или аутоматизовану вожњу. МЛ се користи у аутомобилима који се сами возе за откривање саобраћаја и пружање боље безбедности.
- Откривање превара: Од куповине артикала до обављања трансакција, све је сада једноставно за коришћење и приступачније. Али са повећањем дигитализације, повећали су се и случајеви преварних активности. Да би ублажили или ограничили овај проблем, решења за откривање превара опремљена су напредним алгоритмима МЛ који могу лако, па чак и даљински, открити превару.
Дата Мининг наспрам машинског учења: сличности
- И рударење података и машинско учење се користе у области науке о подацима, на пример, предиктивно моделирање и анализа осећања.
- Оба укључују сродне математичке концепте, алгоритме и статистику.
- Оба могу да филтрирају преко огромног скупа података, апликација (користећи алгоритамске методе) и алата.
- Оба усвајају алгоритамске методе или упоредиве структуре.
Дата Мининг наспрам машинског учења: разлике
Дата МинингМацхине Леарнинг Дата мининг је процес издвајања значајних информација из прикупљених података.
Технике рударења података користе се за прикупљање података, анализу, откривање образаца и добијање вредних информација.
Машинско учење је технологија која се користи за аутоматизацију задатака, стицање увида, доношење бољих одлука и предвиђање будућих догађаја.
Технологија машинског учења се користи за предвиђање исхода, као што су апроксимација временске дужине, процене цена итд.
Примарна сврха је да се побољша употребљивост прикупљених информација. Укључује процесе као што су чишћење података, инжењеринг карактеристика, предвиђања и трансформације. Копање података је врста истраживачке активности која користи многе технологије, укључујући машинско учење. МЛ је систем за самообуку и самоучење за прецизно обављање задатака. Потребан је људски напор. Људски напор није потребан када се дизајн заврши. Подаци рударење извлачи податке из извора и складишти их у складишта података. Технологија машинског учења чита машине и наставља да учи и развија се. Открива скривене увиде и обрасце. Генерира предвиђања да би на основу тога утицала на пословне одлуке. Заснована је на историјским подацима. заснива се на подацима у реалном времену и историјским подацима. Може се применити у огромној области или индустријама, као што су производња, сајбер безбедност, финансије, банкарство, маркетинг, образовање, здравство, претраживачи и још много тога. Користи редне, континуиране, дискретни и номинални типови података. Може се применити у ограниченој области, као што су здравство, друштвене науке, бизнис, итд. Може се применити у огромној области или индустријама, као што су производња, сајбер безбедност, финансије, банкарство, маркетинг, образовање, здравство, претраживачи, и још много тога.
Закључак
Копање података и машинско учење су слични; оба се користе у анализи података за добијање вредних информација и увида.
Међутим, међу њима има много разлика. Дата мининг је процес у коме се потребне информације издвајају из скупа података да би се открили обрасци и постигла ефикасност. С друге стране, МЛ прави предвиђања и аутоматизује процесе користећи податке и претходна искуства.
Дакле, ако желите да их примените у реалном времену, разумевање приступа сваке методе је корисно. А када се користе заједно, могу донети веће предности вашој компанији у развоју вашег пословања, побољшању пословања и помоћи вам да донесете боље одлуке.
Такође можете истражити неке кључне технике рударења података.