Menu

Data Mining vs. Machine Learning vs. Artificial Intelligence vs. Deep Learning

  • Hlavná
  • Iné
  • Data Mining vs. Machine Learning vs. Artificial Intelligence vs. Deep Learning

data mining vs machine learning vs artificial intelligence vs deep learning

Vyskúšajte Náš Nástroj Na Odstránenie Problémov

Aký je rozdiel medzi dolovaním dát vs strojovým učením vs umelou inteligenciou vs hlbokým učením vs dátovou vedou:

Dolovanie dát aj strojové učenie sú oblasti, ktoré sa navzájom inšpirovali, majú síce veľa spoločného, ​​ale majú rôzne ciele.

Dolovanie dát vykonávajú ľudia na určitých súboroch údajov s cieľom zistiť zaujímavé vzory medzi položkami v súbore údajov. Na predpovedanie výsledku využíva dolovanie dát techniky vyvinuté strojovým učením.

Zatiaľ čo Machine Learning je schopnosť počítača učiť sa z vyťažených súborov údajov.

ŤAŽBA ÚDAJOV vs. VÝUČBA STROJA

Algoritmy strojového učenia berú informácie predstavujúce vzťah medzi položkami v množinách údajov a zostavujú modely, aby bolo možné predpovedať budúce výsledky. Tieto modely nie sú ničím iným ako činmi, ktoré stroj vykoná, aby dospel k výsledku.

Tento článok vás bude stručne informovať o všetkých Data Mining vs. strojové učenie podrobne.

Čo sa dozviete:

Čo je dolovanie dát?

Dolovanie dát, ktoré je známe aj ako Knowledge Discovery Process, je oblasť vedy, ktorá sa používa na zisťovanie vlastností súborov údajov. Veľké súbory údajov zhromaždené z RDMS alebo dátových skladov alebo zložité súbory údajov, ako sú časové rady, priestorové údaje atď., Sa ťažia s cieľom získať zaujímavé korelácie a vzory medzi dátovými položkami.

Tieto výsledky sa používajú na zlepšenie obchodných procesov, a tým vedú k získaniu obchodných informácií.

Odporúčané čítanie => Top 15 bezplatných nástrojov na dolovanie dát

Pojem „Zisťovanie znalostí v databázach“ (KDD) zaviedol Gregory Piatetsky-Shapiro v roku 1989. Termín „data mining“ sa v komunite databáz objavil v roku 1990.

Štatistická analýza

( obrázok zdroj )

Čo je to strojové učenie?

Machine Learning je technika, ktorá vyvíja zložité algoritmy na spracovanie veľkých údajov a poskytuje výsledky svojim používateľom. Používa zložité programy, ktoré sa môžu učiť na základe skúseností a predvídať.

Algoritmy sa vylepšujú samy pomocou pravidelného zadávania tréningových údajov. Cieľom strojového učenia je porozumieť údajom a zostaviť modely z údajov, ktoré môžu ľudia pochopiť a použiť.

Termín Machine Learning vytvoril Arthur Samuel, americký priekopník v oblasti počítačových hier a umelej inteligencie v roku 1959, a uviedol, že „počítačom dáva schopnosť učiť sa bez výslovného programovania“.

Navrhované čítanie => Najobľúbenejšie nástroje strojového učenia

Strojové učenie je rozdelené do dvoch typov:

  • Učenie bez dozoru
  • Učenie pod dohľadom

Strojové učenie bez dozoru

Výučba bez dozoru sa pri predpovedaní výsledkov nespolieha na vyškolené súbory údajov, ale na predpovedanie výsledkov používa priame techniky, ako je zhlukovanie a asociácia. Cvičené súbory údajov znamenajú vstup, pre ktorý je výstup známy.

Kontrolované strojové učenie

Kontrolované učenie je ako učenie sa učiteľa - študenta. Vzťah medzi vstupnou a výstupnou premennou je známy. Algoritmy strojového učenia predpovedajú výsledok na vstupných dátach, ktoré sa porovnajú s očakávaným výsledkom.

Chyba bude opravená a tento krok bude prebiehať iteratívne, až kým sa nedosiahne prijateľná úroveň výkonu.

Strojové učenie

( obrázok zdroj )

Rozdiely medzi strojovým učením a ťažbou dát v tabuľkovom formáte

FaktoryDolovanie dátStrojové učenie
7. Schopnosť učiť saŤažba dát vyžaduje, aby bola analýza iniciovaná človekom, jedná sa teda o manuálnu techniku.Strojové učenie je o krok vpred pred dolovaním dát, pretože využíva rovnaké techniky, ktoré využíva dolovanie dát, aby sa automaticky učilo a prispôsobovalo zmenám. Je to presnejšie ako dolovanie údajov.
1. Rozsah pôsobnostiData Mining sa používa na zistenie vzájomného vzťahu rôznych atribútov súboru údajov prostredníctvom vzorov a techník vizualizácie údajov.
Cieľom dolovania údajov je zistiť vzťah medzi 2 alebo viacerými atribútmi množiny údajov a použiť ich na predpovedanie výsledkov alebo akcií.		Strojové učenie sa používa na tvorbu predpovedí výsledku, ako je napríklad odhad ceny alebo približná doba trvania.
Automaticky sa naučí model so skúsenosťami v priebehu času. Poskytuje spätnú väzbu v reálnom čase
2. PracovnéData Mining je technika hĺbania dát, ktorá umožňuje získavanie užitočných informácií.Machine Learning je metóda vylepšovania zložitých algoritmov, vďaka ktorým sa stroje zdokonaľujú iteračným napájaním vyškoleným súborom údajov.
3. PoužitieŤažba dát sa častejšie používa v oblasti výskumu, ako je ťažba webu, ťažba textov, detekcia podvodovStrojové učenie sa viac využíva pri odporúčaní výrobkov, cenách, odhadovaní času potrebného na doručenie atď.
4. KoncepciaKoncepcia ťažby spočíva v získavaní informácií pomocou techník a zisťovaní trendov a vzorcov.Strojové učenie beží na koncepte, ktorý sa stroje učia z existujúcich údajov a ktoré sa učia a vylepšujú samy. Strojové učenie využíva metódy a algoritmy dolovania dát na zostavenie modelov na logike údajov, ktoré predpovedajú budúci výsledok. Algoritmy sú postavené na matematických a programovacích jazykoch
5. MetódaData mining bude vykonávať analýzu vo formáte Batch v konkrétnom čase, aby priniesla výsledky, a nie priebežne.Machine Learning využíva techniku ​​dolovania dát na vylepšenie svojich algoritmov a zmenu svojho správania na budúce vstupy. Dolovanie dát teda funguje ako vstupný zdroj pre strojové učenie.
Algoritmy strojového učenia budú neustále bežať a automaticky zlepšovať výkon systému. Tiež budú analyzovať, kedy môže dôjsť k zlyhaniu.
Ak dôjde k novým údajom alebo je trendom zmeny, zariadenie zmeny zapracuje bez potreby preprogramovania alebo ľudského zásahu.
6. PrírodaŤažba dát si vyžaduje ľudský zásah pri uplatňovaní techník na získavanie informácií.Strojové učenie sa líši od ťažby dát, pretože strojové učenie sa učí automaticky.
8. ImplementáciaDolovanie dát zahŕňa vytváranie modelov, na ktorých sa používajú techniky dolovania dát. Vyrábajú sa modely ako model CRISP-DM.
Proces získavania údajov využíva na zisťovanie znalostí databázu, stroj na získavanie údajov a hodnotenie vzorov.		Strojové učenie sa implementuje pomocou algoritmov strojového učenia v umelej inteligencii, neurónovej sieti, neurofuzzy systémoch a rozhodovacom strome atď.
Strojové učenie využíva na predpovedanie výsledkov neurónové siete a automatizované algoritmy.
9. PresnosťPresnosť dolovania údajov závisí od spôsobu zhromažďovania údajov.
Dolovanie dát produkuje presné výsledky, ktoré využíva strojové učenie, vďaka čomu strojové učenie prináša lepšie výsledky.
Pretože dolovanie dát si vyžaduje ľudský zásah, môžu mu chýbať dôležité vzťahy		Ukázalo sa, že algoritmy strojového učenia sú presnejšie ako techniky dolovania dát
10. AplikácieV porovnaní so strojovým učením môže ťažba dát priniesť výsledky pri menšom objeme dát.Algoritmus strojového učenia vyžaduje, aby sa údaje dodávali v štandardnom formáte, vďaka čomu sú dostupné algoritmy obmedzené.
Ak chcete analyzovať údaje pomocou strojového učenia, mali by sa údaje z viacerých zdrojov presunúť z natívneho formátu do štandardného formátu, aby stroj pochopil.
Pre presné výsledky tiež vyžaduje veľké množstvo údajov
11. PríkladyMiesta, v ktorých sa ťažba dát používa, slúžia na identifikáciu predajných vzorov alebo trendov bunkovými spoločnosťami na udržanie zákazníka atď.Strojové učenie sa používa pri uskutočňovaní marketingových kampaní, na lekársku diagnostiku, rozpoznávanie obrázkov atď.

Čo je to umelá inteligencia?

Umelá inteligencia je vedné odvetvie, ktoré sa zaoberá vývojom inteligentných strojov. Tieto stroje sa nazývajú inteligentné, pretože majú svoje vlastné schopnosti myslenia a rozhodovania ako ľudské bytosti.

Príkladystrojov AI zahŕňa rozpoznávanie reči, spracovanie obrazu, riešenie problémov atď.

špičkový súkromný server World of Warcraft

Prečítajte si tiež => Zoznam špičkového softvéru pre umelú inteligenciu

Umelá inteligencia, strojové učenie a dolovanie dát sa v dnešnom svete často používajú úplne. Tieto slová spolu navzájom veľmi súvisia a niekedy sa používajú zameniteľné.

Poďme si teda každý z nich podrobne porovnať:

Umelá inteligencia a dolovanie dát

Umelá inteligencia je štúdia zameraná na vytvorenie inteligentných strojov, ktoré môžu fungovať ako ľudia. Nezávisí to od učenia ani od spätnej väzby, skôr má priamo naprogramované riadiace systémy. Systémy AI prichádzajú s riešeniami problémov sami pomocou výpočtov.

Techniku ​​dolovania dát v vyťažených dátach používajú systémy AI na vytváranie riešení. Data mining slúži ako základ pre umelú inteligenciu. Ťažba dát je súčasťou programovacích kódov s informáciami a údajmi potrebnými pre systémy AI.

Umelá inteligencia a strojové učenie

Veľkou oblasťou umelej inteligencie je strojové učenie. To znamená, že AI používa na svoje inteligentné správanie algoritmy strojového učenia. Počítač sa údajne z nejakej úlohy poučí, ak chyba neustále klesá a zodpovedá požadovanému výkonu.

Strojové učenie bude študovať algoritmy, ktoré budú úlohu extrakcie vykonávať automaticky. Strojové učenie pochádza zo štatistík, ale nie je to tak. Podobne ako AI má aj strojové učenie veľmi široký záber.

Dolovanie dát vs strojové učenie

MachineLearningvsDataMining

( obrázok zdroj )

Dolovanie dát a strojové učenie spadajú do rovnakého sveta vedy. Aj keď sú tieto pojmy navzájom zamieňané, sú medzi nimi určité zásadné rozdiely.

# 1) Rozsah: Data Mining sa používa na zistenie vzájomného vzťahu rôznych atribútov súboru údajov prostredníctvom vzorov a techník vizualizácie údajov. Cieľom dolovania údajov je zistiť vzťah medzi 2 alebo viacerými atribútmi súboru údajov a použiť ho na predpovedanie výsledkov alebo akcií.

Strojové učenie sa používa na tvorbu predpovedí výsledku, ako je napríklad odhad ceny alebo približná doba trvania. Automaticky sa naučí model so skúsenosťami v priebehu času. Poskytuje spätnú väzbu v reálnom čase.

# 2) Funkcia: Data Mining je technika hĺbania dát, ktorá umožňuje získavanie užitočných informácií. Zatiaľ čo Machine Learning je metóda vylepšovania zložitých algoritmov, vďaka ktorým sa stroje zdokonaľujú tak, že ich iteratívne napájame trénovaným súborom údajov.

# 3) Použitie: Ťažba dát sa častejšie používa v oblasti výskumu, zatiaľ čo strojové učenie sa viac využíva pri odporúčaní produktov, cien, času atď.

# 4) Koncept: Koncept dolovania dát spočíva v získaní informácií pomocou techník a zistení trendov a vzorcov.

Strojové učenie beží na koncepcii, ktorú sa stroje učia z existujúcich údajov, a vylepšuje sa samo. Strojové učenie využíva metódy a algoritmy dolovania dát na zostavenie modelov na základe logiky údajov, ktoré predpovedajú budúci výsledok. Algoritmy sú postavené na matematike a programovacích jazykoch.

# 5) Metóda: Machine Learning využíva techniku ​​dolovania dát na vylepšenie svojich algoritmov a zmenu svojho správania na budúce vstupy. Dolovanie dát teda funguje ako vstupný zdroj pre strojové učenie.

Algoritmy strojového učenia budú neustále bežať a automaticky zlepšovať výkon systému. Tiež budú analyzovať, kedy môže dôjsť k poruche. Ak dôjde k novým údajom alebo k zmene trendu, zariadenie tieto zmeny zapracuje bez potreby preprogramovania alebo zásahu človeka.

Data mining bude vykonávať analýzu vo formáte Batch v konkrétnom čase, aby priniesla výsledky, a nie priebežne.

ako zoradiť pole v jave -

# 6) Príroda: Strojové učenie sa líši od ťažby dát, pretože strojové učenie sa učí automaticky, zatiaľ čo ťažba dát vyžaduje ľudský zásah pri uplatňovaní techník na extrahovanie informácií.

# 7) Schopnosť učiť sa: Strojové učenie je o krok vpred pred dolovaním dát, pretože využíva rovnaké techniky, ktoré využíva dolovanie dát, aby sa automaticky učilo a prispôsobovalo zmenám. Je to presnejšie ako dolovanie dát. Ťažba dát vyžaduje, aby analýzu inicioval človek, a preto ide o manuálnu techniku.

# 8) Implementácia: Dolovanie dát zahŕňa vytváranie modelov, na ktorých sa používajú techniky dolovania dát. Vyrábajú sa modely ako model CRISP-DM. Proces získavania údajov využíva na zisťovanie znalostí databázu, stroj na získavanie údajov a hodnotenie vzorov.

Strojové učenie sa implementuje pomocou algoritmov strojového učenia v umelej inteligencii, neurónových sieťach, neurofuzzy systémoch a rozhodovacom strome atď. Strojové učenie využíva na predpovedanie výsledkov neurónové siete a automatizované algoritmy.

# 9) Presnosť: Presnosť dolovania údajov závisí od spôsobu zhromažďovania údajov. Dolovanie dát produkuje presné výsledky, ktoré využíva strojové učenie, a vďaka tomu strojové učenie prináša lepšie výsledky.

Pretože dolovanie dát si vyžaduje ľudský zásah, môžu mu chýbať dôležité vzťahy. Ukázalo sa, že algoritmy strojového učenia sú presnejšie ako techniky ťažby dát.

# 10) Aplikácie: Algoritmus strojového učenia vyžaduje, aby boli údaje napájané v štandardnom formáte, vďaka čomu sú dostupné algoritmy značne obmedzené. Ak chcete analyzovať údaje pomocou strojového učenia, mali by sa údaje z viacerých zdrojov presunúť z natívneho formátu do štandardného formátu, aby stroj pochopil.

Pre presné výsledky tiež vyžaduje veľké množstvo údajov. To je réžia v porovnaní s dolovaním údajov.

#eleven) Príklady: Data mining sa používa na identifikáciu predajných vzorov alebo trendov, zatiaľ čo strojové učenie sa používa na uskutočňovanie marketingových kampaní.

Ťažba dát, strojové učenie vs. hlboké učenie

DeepLearning1

( obrázok zdroj )

Strojové učenie vs. hlboké učenie

Strojové učenie spočíva v schopnosti stroja učiť sa z trénovaných údajov a automaticky predpovedať výsledok. Je to podmnožina umelej inteligencie.

Hlboké učenie je podmnožinou strojového učenia. Na stroji to funguje rovnako, ako keď ľudský mozog spracováva informácie. Rovnako ako mozog dokáže identifikovať vzorce porovnaním s predtým zapamätanými vzormi, aj tento koncept využíva hlboké učenie.

Hlboké učenie dokáže automaticky zistiť atribúty zo surových údajov, zatiaľ čo strojové učenie tieto funkcie vyberá manuálne, čo je potrebné ďalej spracovať. Taktiež využíva umelé neurónové siete s mnohými skrytými vrstvami, veľkými dátami a vysokými počítačovými prostriedkami.

Data Mining je proces zisťovania skrytých vzorcov a pravidiel z existujúcich údajov. Používa pomerne jednoduché pravidlá, ako je asociácia, korelačné pravidlá pre rozhodovací proces, atď. Deep Learning sa používa na komplexné spracovanie problémov, ako je rozpoznávanie hlasu atď. Na spracovanie používa umelé neurónové siete s mnohými skrytými vrstvami.

Data mining občas využíva na spracovanie dát aj algoritmy hlbokého učenia.

Ťažba dát, strojové učenie vs.

DataScience

( obrázok zdroj )

Dátová veda je rozsiahla oblasť, pod ktorú prichádza Machine Learning. Veľa technológií, ako napríklad SPARK, HADOOP atď., Spadá tiež do oblasti dátovej vedy. Dátová veda je rozšírenie štatistík, ktoré má schopnosť spracovávať masívne veľké údaje pomocou technológií.

Zaoberá sa všetkým komplexným riešením problémov v reálnom svete, ako je analýza požiadaviek, porozumenie, extrakcia užitočných údajov atď.

Data Science sa zaoberá nespracovanými údajmi generovanými človekom, dokáže analyzovať obrázky a zvuky z údajov rovnako, ako to robia ľudia. Veda o dátach vyžaduje vysokú odbornosť s odbornými znalosťami domén, silnú znalosť databáz atď. Vyžaduje vysoké výpočtové zdroje, veľkú pamäť RAM atď.

Modely dátovej vedy majú jasne definované míľniky, ktoré je potrebné dosiahnuť v porovnaní so strojovým učením, ktoré sa snaží dosiahnuť cieľ iba na základe dostupných údajov.

Model dátovej vedy pozostáva z:

  • ETL - Extrahujte načítanie a transformujte údaje.
  • Distribúcia a spracovanie údajov.
  • Aplikácia automatizovaných modelov pre výstupy.
  • Vizualizácia údajov
  • Vytváranie prehľadov s funkciou nakrájania na kocky pre lepšie pochopenie.
  • Zálohovanie, obnova a zabezpečenie údajov.
  • Migrácia na výrobu.
  • Prevádzkovanie obchodných modelov s algoritmami.

Štatistická analýza

Štatistika tvorí hlavnú časť algoritmov dolovania dát a strojového učenia. Štatistická analýza využíva číselné údaje a na odvodenie výstupov obsahuje množstvo matematických rovníc.

Poskytuje správne nástroje a techniky na analýzu údajov s veľkým objemom. Pokrýva širokú oblasť analýzy údajov a pokrýva celý životný cyklus údajov od plánovania po analýzu, prezentáciu a vytváranie správ.

Ďalej sú uvedené dva typy štatistických analýz:

  • Popisné
  • Inferenčný

Deskriptívna analýza sumarizuje údaje a inferenčná analýza využíva tieto údaje na získanie výsledkov.

Štatistiky sa používajú v rôznych oblastiach, t. J. V geografii na určenie populácie na obyvateľa, v ekonomike na štúdium dopytu a ponuky, v bankovníctve na odhad vkladov na jeden deň a podobne.

Niekoľko príkladov strojového učenia

Nižšie je uvedených niekoľko príkladov strojového učenia.

# 1) Podpora online chatu prostredníctvom webových stránok: Boti využívaní niekoľkými webovými stránkami na poskytovanie okamžitých služieb zákazníkom sú poháňaní umelou inteligenciou.

# 2) E-mailové správy: The e-mailové služby automaticky zistiť, či je obsah spam alebo nie. Túto techniku ​​využíva aj AI, ktorá na základe príloh a obsahu zisťuje, či je pre používateľa počítača podozrivá alebo škodlivá.

# 3) Marketingové kampane: Strojové učenie poskytuje svojim zákazníkom návrhy týkajúce sa nového produktu alebo podobných produktov. Na základe výberu zákazníka bude automaticky zarámovať obchody okamžite, keď bude zákazník aktívny, aby ho prilákal k nákupu. Napríklad , bleskové ponuky spoločnosti Amazon.

Záver

Dáta sa stávajú najdôležitejším faktorom, ktorý stojí za strojovým učením, dolovaním dát, prírodovedou a hlbokým učením. Analýza dát a postrehy sú v dnešnom svete veľmi dôležité. Investícia času, úsilia a nákladov do týchto analytických techník preto predstavuje pre podniky rozhodujúce rozhodnutie.

Pretože údaje rastú veľmi rýchlym tempom, mali by byť tieto metódy dostatočne rýchle na to, aby zahŕňali nové súbory údajov a predpovedali užitočnú analýzu. Strojové učenie nám môže pomôcť rýchlo spracovať údaje a automaticky poskytovať rýchlejšie výsledky vo forme modelov.

Techniky dolovania dát vytvárajú vzory a trendy z historických údajov, ktoré umožňujú predpovedať budúce výsledky. Tieto výstupy sú vo forme grafov, grafov atď. Štatistická analýza je neoddeliteľnou súčasťou programu analýza dát a v blízkej budúcnosti bude rásť vyššie.

Tieto technológie budú v budúcnosti s rastom obchodných procesov nesmierne narastať. Tie následne tiež pomôžu podnikom automatizovať manuálny proces, zvýšiť tržby a zisky, a tým pomôcť pri udržaní zákazníka.

Dúfam, že by ste získali obrovské vedomosti o strojovom učení Data Mining vs.

Odporúčané čítanie

^