Menu

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

  • Hlavní
  • Jiný
  • Data Mining vs. Machine Learning vs. Artificial Intelligence vs. Deep Learning

data mining vs machine learning vs artificial intelligence vs deep learning

Vyzkoušejte Náš Nástroj Pro Odstranění Problémů

Jaký je rozdíl mezi dolováním dat vs strojovým učením vs umělou inteligencí vs hlubokým učením vs datovou vědou:

Dolování dat i strojové učení jsou oblasti, které se navzájem inspirovaly, i když mají mnoho společného, ​​ale mají různé cíle.

Dolování dat provádějí lidé na určitých souborech dat s cílem zjistit zajímavé vzory mezi položkami v souboru dat. Data mining využívá k předpovědi výsledku techniky vyvinuté strojovým učením.

Zatímco Machine Learning je schopnost počítače učit se z vytěžených datových sad.

TĚŽBA DAT VAROVÁNÍ UČENÍ STROJE

Algoritmy strojového učení přebírají informace představující vztah mezi položkami v souborech dat a sestavují modely, aby mohly předpovídat budoucí výsledky. Tyto modely nejsou nic jiného než akce, které stroj provede, aby dosáhl výsledku.

Tento článek vás bude stručně informovat Data Mining vs. strojové učení podrobně.

Co se naučíte:

Co je dolování dat?

Data mining, který je také známý jako Knowledge Discovery Process, je vědní obor, který se používá ke zjišťování vlastností datových souborů. Velké soubory dat shromážděné z RDMS nebo datových skladů nebo složité datové sady, jako jsou časové řady, prostorové atd., Se těží, aby se získaly zajímavé korelace a vzory mezi datovými položkami.

Tyto výsledky se používají ke zlepšení obchodních procesů, a tím vedou k získání obchodních poznatků.

Doporučené čtení => Top 15 bezplatných nástrojů pro dolování dat

Pojem „Zjištění znalostí v databázích“ (KDD) vytvořil Gregory Piatetsky-Shapiro v roce 1989. Termín „data mining“ se objevil v databázové komunitě v roce 1990.

Statistická analýza

( obraz zdroj )

Co je to strojové učení?

Machine Learning je technika, která vyvíjí složité algoritmy pro zpracování velkých dat a přináší výsledky svým uživatelům. Využívá složité programy, které se mohou učit na základě zkušeností a vytvářet předpovědi.

Algoritmy jsou samy vylepšeny pravidelným zadáváním tréninkových dat. Cílem strojového učení je porozumět datům a sestavit modely z dat, která mohou lidé pochopit a použít.

Termín Machine Learning vytvořil Arthur Samuel, americký průkopník v oblasti počítačových her a umělé inteligence v roce 1959, a uvedl, že „dává počítačům schopnost učit se bez výslovného programování“.

Doporučené čtení => Nejoblíbenější nástroje pro strojové učení

Strojové učení se dělí na dva typy:

  • Učení bez dozoru
  • Kontrolované učení

Strojové učení bez dozoru

Učení bez dozoru se při předpovědi výsledků nespoléhá na trénované datové sady, ale k předpovědi výsledků používá přímé techniky, jako je shlukování a asociace. Cvičené datové sady znamenají vstup, pro který je výstup znám.

Kontrolované strojové učení

Kontrolované učení je jako učení učitele a studenta. Vztah mezi vstupní a výstupní proměnnou je známý. Algoritmy strojového učení předpovídají výsledek na vstupních datech, který bude porovnán s očekávaným výsledkem.

Chyba bude opravena a tento krok bude prováděn iterativně, dokud nebude dosaženo přijatelné úrovně výkonu.

Strojové učení

( obraz zdroj )

Rozdíly mezi strojovým učením a těžbou dat v tabulkovém formátu

FaktoryDolování datStrojové učení
7. Schopnost učeníDolování dat vyžaduje, aby byla analýza zahájena člověkem, jedná se tedy o manuální techniku.Machine Learning je o krok napřed před dolováním dat, protože používá stejné techniky, jaké používá dolování dat k automatickému učení a přizpůsobení se změnám. Je přesnější než dolování dat.
1. RozsahData Mining se používá k tomu, aby se zjistilo, jak různé atributy sady dat navzájem souvisejí, a to prostřednictvím vzorů a technik vizualizace dat.
Cílem dolování dat je zjistit vztah mezi 2 nebo více atributy datové sady a použít jej k předpovědi výsledků nebo akcí.		Machine Learning se používá k vytváření předpovědí výsledku, jako je odhad ceny nebo přibližná doba trvání.
Automaticky se učí model se zkušenostmi v průběhu času. Poskytuje zpětnou vazbu v reálném čase
2. PráceData Mining je technika hloubení dat, která umožňuje získávání užitečných informací.Machine Learning je metoda vylepšování složitých algoritmů, díky nimž se stroje zdokonalují iterativním napájením vyškolenou datovou sadou.
3. PoužitíDolování dat se častěji používá v oblasti výzkumu, jako je těžba webu, těžba textů, detekce podvodůStrojové učení má více využití při doporučování produktů, cen, odhadování času potřebného k dodání atd.
4. KonceptKonceptem těžby je extrakce informací pomocí technik a zjištění trendů a vzorců.Machine Learning běží na konceptu, který se stroje učí z existujících dat a sám se učí a vylepšuje. Strojové učení využívá metody a algoritmy dolování dat k vytváření modelů na logice za daty, která předpovídají budoucí výsledek. Algoritmy jsou postaveny na matematických a programovacích jazycích
5. MetodaDolování dat provede analýzu ve formátu Batch v určitou dobu, aby přineslo výsledky, a nikoli průběžně.Machine Learning používá techniku ​​dolování dat ke zdokonalení svých algoritmů a změně svého chování na budoucí vstupy. Data mining tedy funguje jako vstupní zdroj pro strojové učení.
Algoritmy strojového učení budou nepřetržitě běžet a automaticky zlepšovat výkon systému, také analyzovat, kdy může dojít k selhání.
Pokud dojde k nějakým novým datům nebo je změna trendem, stroj tyto změny zapracuje, aniž by bylo nutné přeprogramovat nebo zasahovat člověka.
6. PřírodaData mining vyžaduje lidský zásah pro použití technik k získání informací.Strojové učení se liší od dolování dat, protože strojové učení se učí automaticky.
8. ImplementaceDolování dat zahrnuje vytváření modelů, na nichž se používají techniky dolování dat. Jsou postaveny modely jako model CRISP-DM.
Proces dolování dat využívá databázi, stroj pro dolování dat a vyhodnocení vzorů pro zjišťování znalostí.		Machine Learning je implementováno pomocí algoritmů Machine Learning v umělé inteligenci, neuronové síti, neurofuzzy systémech a rozhodovacím stromu atd.
Strojové učení používá k předpovědi výsledků neuronové sítě a automatizované algoritmy.
9. PřesnostPřesnost dolování dat závisí na způsobu sběru dat.
Dolování dat produkuje přesné výsledky, které využívá strojové učení, díky čemuž strojové učení přináší lepší výsledky.
Protože dolování dat vyžaduje lidský zásah, mohou mu chybět důležité vztahy		Ukázalo se, že algoritmy strojového učení jsou přesnější než techniky dolování dat
10. AplikaceVe vztahu k strojovému učení může těžba dat přinést výsledky při menším objemu dat.Algoritmus strojového učení vyžaduje, aby byla data dodávána ve standardním formátu, díky čemuž jsou dostupné algoritmy omezené.
Chcete-li analyzovat data pomocí strojového učení, měla by být data z více zdrojů přesunuta z nativního formátu do standardního formátu, aby tomu stroj rozuměl.
Pro přesné výsledky také vyžaduje velké množství dat
11. PříkladyMísta, kde se využívá dolování dat, jsou identifikace prodejních vzorů nebo trendů, celulárními společnostmi pro udržení zákazníků atd.Strojové učení se používá při provádění marketingových kampaní, pro lékařskou diagnostiku, rozpoznávání obrázků atd.

Co je to umělá inteligence?

Umělá inteligence je vědní obor zabývající se tvorbou inteligentních strojů. Tyto stroje se nazývají inteligentní, protože mají své vlastní schopnosti myšlení a rozhodování, jako jsou lidské bytosti.

Příkladystrojů AI zahrnuje rozpoznávání řeči, zpracování obrazu, řešení problémů atd.

Přečtěte si také => Seznam špičkového softwaru pro umělou inteligenci

Umělá inteligence, strojové učení a dolování dat se v dnešním světě často používají úplně. Tato slova spolu navzájem velmi souvisejí a někdy se používají zaměnitelně.

Pojďme si tedy podrobně porovnat každý z nich:

Umělá inteligence a dolování dat

Umělá inteligence je studie zaměřená na vytvoření inteligentních strojů, které mohou fungovat jako lidé. Nezáleží na učení nebo zpětné vazbě, ale má přímo naprogramované řídicí systémy. Systémy AI přicházejí s řešením problémů samostatně výpočty.

Techniku ​​dolování dat v těžených datech používají systémy AI k vytváření řešení. Data mining slouží jako základ pro umělou inteligenci. Data mining je součástí programovacích kódů s informacemi a daty nezbytnými pro systémy AI.

jak zobrazit soubor json

Umělá inteligence a strojové učení

Velkou oblastí umělé inteligence je strojové učení. Tím myslíme, že AI používá pro své inteligentní chování algoritmy strojového učení. Počítač se říká, že se z nějakého úkolu učí, pokud chyba neustále klesá a pokud odpovídá požadovanému výkonu.

Strojové učení bude studovat algoritmy, které budou automaticky provádět úlohu extrakce. Strojové učení pochází ze statistik, ale ve skutečnosti tomu tak není. Podobně jako AI má strojové učení také velmi široký rozsah.

Dolování dat vs strojové učení

MachineLearningvsDataMining

( obraz zdroj )

Dolování dat a strojové učení spadají do stejného světa vědy. Ačkoli jsou tyto pojmy navzájem zaměňovány, existují mezi nimi některé zásadní rozdíly.

# 1) Rozsah: Data Mining se používá k tomu, aby se zjistilo, jak různé atributy sady dat navzájem souvisejí, a to prostřednictvím vzorů a technik vizualizace dat. Cílem dolování dat je zjistit vztah mezi 2 nebo více atributy souboru dat a použít jej k předpovědi výsledků nebo akcí.

Machine Learning se používá k vytváření předpovědí výsledku, jako je odhad ceny nebo přibližná doba trvání. Automaticky se učí model se zkušenostmi v průběhu času. Poskytuje zpětnou vazbu v reálném čase.

# 2) Funkce: Data Mining je technika hloubení dat, která umožňuje získávání užitečných informací. Zatímco Machine Learning je metoda vylepšování složitých algoritmů, díky nimž se stroje zdokonalují iterativním doplňováním vyškolenou datovou sadou.

# 3) Použití: Dolování dat se častěji používá v oblasti výzkumu, zatímco strojové učení má větší využití při doporučování produktů, cen, času atd.

# 4) Koncept: Koncept dolování dat spočívá v extrakci informací pomocí technik a zjištění trendů a vzorců.

Machine Learning běží na konceptu, který se stroje učí z existujících dat, a sám o sobě vylepšuje. Strojové učení využívá metody a algoritmy dolování dat k vytváření modelů na logice dat, které předpovídají budoucí výsledek. Algoritmy jsou postaveny na matematice a programovacích jazycích.

# 5) Metoda: Machine Learning používá techniku ​​dolování dat ke zdokonalení svých algoritmů a změně svého chování na budoucí vstupy. Data mining tedy funguje jako vstupní zdroj pro strojové učení.

Algoritmy strojového učení budou nepřetržitě běžet a automaticky zlepšovat výkon systému a také analyzovat, kdy může dojít k selhání. Pokud dojde k nějakým novým datům nebo změně trendu, zařízení tyto změny zapracuje bez nutnosti přeprogramování nebo jakéhokoli lidského zásahu.

Dolování dat provede analýzu ve formátu Batch v určitou dobu, aby přineslo výsledky, a nikoli průběžně.

# 6) Příroda: Machine Learning se liší od dolování dat, protože strojové učení se učí automaticky, zatímco dolování dat vyžaduje lidský zásah pro použití technik k získání informací.

# 7) Schopnost učení: Machine Learning je o krok napřed před dolováním dat, protože používá stejné techniky, jaké používá dolování dat k automatickému učení a přizpůsobení se změnám. Je to přesnější než dolování dat. Dolování dat vyžaduje, aby byla analýza zahájena člověkem, a jedná se tedy o manuální techniku.

# 8) Implementace: Dolování dat zahrnuje vytváření modelů, na nichž se používají techniky dolování dat. Jsou postaveny modely jako model CRISP-DM. Proces dolování dat využívá databázi, stroj pro dolování dat a vyhodnocení vzorů pro zjišťování znalostí.

Strojové učení je implementováno pomocí algoritmů strojového učení v umělé inteligenci, neuronové síti, neurofuzzy systémech a rozhodovacím stromu atd. Strojové učení používá neurální sítě a automatizované algoritmy k předpovědi výsledků.

# 9) Přesnost: Přesnost dolování dat závisí na způsobu sběru dat. Dolování dat produkuje přesné výsledky, které využívá strojové učení, a díky tomu strojové učení přináší lepší výsledky.

Protože dolování dat vyžaduje lidský zásah, mohou mu chybět důležité vztahy. Ukázalo se, že algoritmy strojového učení jsou přesnější než techniky dolování dat.

# 10) Aplikace: Algoritmus strojového učení vyžaduje, aby byla data dodávána ve standardním formátu, díky čemuž jsou dostupné algoritmy velmi omezené. Chcete-li analyzovat data pomocí strojového učení, měla by být data z více zdrojů přesunuta z nativního formátu do standardního formátu, aby tomu stroj rozuměl.

Pro přesné výsledky také vyžaduje velké množství dat. To je režie ve srovnání s dolování dat.

#jedenáct) Příklady: Dolování dat se používá při identifikaci prodejních vzorů nebo trendů, zatímco strojové učení se používá při běhu marketingových kampaní.

Těžba dat, strojové učení vs. hluboké učení

DeepLearning1

( obraz zdroj )

Strojové učení vs. hluboké učení

Machine Learning zahrnuje schopnost stroje učit se z trénovaných datových sad a automaticky předvídat výsledek. Je to podmnožina umělé inteligence.

Hluboké učení je podmnožinou strojového učení. Na stroji to funguje stejně, jako když lidský mozek zpracovává informace. Stejně jako mozek může identifikovat vzorce porovnáním s dříve zapamatovanými vzory, využívá i tento koncept hluboké učení.

Hluboké učení může automaticky zjistit atributy z nezpracovaných dat, zatímco strojové učení tyto funkce vybírá ručně, což vyžaduje další zpracování. Také využívá umělé neuronové sítě s mnoha skrytými vrstvami, velkými daty a vysokými počítačovými prostředky.

Dolování dat je proces zjišťování skrytých vzorů a pravidel ze stávajících dat. Využívá relativně jednoduchá pravidla, jako je asociace, korelační pravidla pro rozhodovací proces atd. Deep Learning se používá pro komplexní zpracování problémů, jako je rozpoznávání hlasu atd. Pro zpracování využívá umělé neuronové sítě s mnoha skrytými vrstvami.

Data mining občas využívá ke zpracování dat také algoritmy hlubokého učení.

Těžba dat, strojové učení vs. datová věda

DataScience

( obraz zdroj )

Data Science je obrovská oblast, pod kterou Machine Learning přichází. Mnoho technologií, jako je SPARK, HADOOP atd., Spadá také pod datovou vědu. Datová věda je rozšíření statistiky, které má schopnost zpracovávat masivně velká data pomocí technologií.

Zabývá se komplexním řešením problémů v reálném světě, jako je analýza požadavků, porozumění, extrakce užitečných dat atd.

Data Science se zabývá nezpracovanými daty generovanými člověkem, dokáže analyzovat obrázky a audio z dat stejně, jako to dělají lidé. Datová věda vyžaduje vysokou kvalifikaci s odbornými znalostmi v doméně, silnou znalost databází atd. Vyžaduje vysoké výpočetní zdroje, vysokou RAM atd.

Modely datové vědy mají jasně definované milníky, kterých je třeba dosáhnout ve srovnání se strojovým učením, které se snaží dosáhnout cíle pouze s dostupnými daty.

Model datové vědy zahrnuje:

  • ETL - Extrahujte zatížení a transformujte data.
  • Distribuce a zpracování dat.
  • Automatizovaná aplikace pro výsledky.
  • Vizualizace dat
  • Hlášení s řezy a kostkami pro lepší pochopení.
  • Zálohování, obnovení a zabezpečení dat.
  • Migrace do výroby.
  • Spouštění obchodních modelů s algoritmy.

Statistická analýza

Statistika tvoří hlavní část algoritmů těžby dat a strojového učení. Statistická analýza využívá numerická data a zahrnuje mnoho matematických rovnic pro odvození výstupů.

Poskytuje správné nástroje a techniky pro analýzu velkých objemů dat. Pokrývá širokou oblast analýzy dat a pokrývá celý životní cyklus dat, od plánování až po analýzu, prezentaci a vytváření sestav.

Níže jsou uvedeny dva typy statistické analýzy:

  • Popisný
  • Inferenciální

Popisná analýza sumarizuje data a inferenční analýza využívá sumarizovaná data k vyvození výsledků.

Statistiky se používají v různých oblastech, tj. V geografii k určení populace na obyvatele, v ekonomii ke studiu poptávky a nabídky, v bankovnictví k odhadu vkladů na jeden den atd.

Některé příklady strojového učení

Níže je uvedeno několik příkladů strojového učení.

# 1) Podpora online chatu prostřednictvím webových stránek: Boti využívaní několika webů k poskytování okamžitých služeb zákazníkům využívají technologii Artificial Intelligence.

# 2) E-mailové zprávy: The e-mailové služby automaticky zjistit, zda je obsah spamu nebo ne. Tato technika je také využívána umělou inteligencí, která zkoumá přílohy a obsah, aby zjistila, zda je pro uživatele počítače podezřelá nebo škodlivá.

# 3) Marketingové kampaně: Strojové učení poskytuje svým zákazníkům návrhy týkající se nového produktu nebo podobných produktů. Na základě výběru zákazníka automaticky zarámuje dohody okamžitě, když je zákazník aktivní, aby ho přilákal ke koupi. Například , bleskové obchody od Amazonu.

Závěr

Data se stávají nejdůležitějším faktorem v pozadí strojového učení, dolování dat, vědy o datech a hlubokého učení. Analýza dat a postřehy jsou v dnešním světě velmi zásadní. Investice času, úsilí a nákladů do těchto analytických technik tedy tvoří pro podniky zásadní rozhodnutí.

Vzhledem k tomu, že data rostou velmi rychlým tempem, měly by být tyto metody dostatečně rychlé, aby zahrnovaly nové soubory dat a předpovídaly užitečnou analýzu. Strojové učení nám může pomoci rychle zpracovat data a automaticky poskytovat rychlejší výsledky ve formě modelů.

Techniky dolování dat vytvářejí vzory a trendy z historických dat pro předpovídání budoucích výsledků. Tyto výstupy jsou ve formě grafů, grafů atd. Statistická analýza je nedílnou součástí analýza dat a v blízké budoucnosti poroste výš.

Tyto technologie budou v budoucnu s růstem obchodních procesů nesmírně růst. Ty pak také pomohou podnikům automatizovat manuální proces, zvýšit prodej a zisky, a tím pomoci při udržení zákazníků.

Doufám, že byste získali obrovské znalosti o strojovém učení Data Mining vs.

Doporučené čtení

^