Meni

Data Mining vs Machine Learning vs Artificial Intelligence vs Deep Learning

  • Glavni
  • Ostalo
  • Data Mining vs Machine Learning vs Artificial Intelligence vs Deep Learning

data mining vs machine learning vs artificial intelligence vs deep learning

Isprobajte Naš Instrument Za Uklanjanje Problema

Koja je razlika između rudarenja podataka protiv strojnog učenja protiv umjetne inteligencije protiv dubokog učenja protiv znanosti o podacima:

I Data Mining i Strojno učenje područja su koja su se međusobno nadahnula, iako imaju mnogo zajedničkih stvari, ali imaju različite ciljeve.

Istraživanje podataka vrše ljudi na određenim skupovima podataka s ciljem da se otkriju zanimljivi obrasci između stavki u skupu podataka. Data mining koristi tehnike razvijene strojnim učenjem za predviđanje ishoda.

Dok je strojno učenje sposobnost računala da uči iz miniranih skupova podataka.

RUDARSTVO PODATAKA UČENJE STROJA

Algoritmi strojnog učenja uzimaju informacije koje predstavljaju odnos između stavki u skupovima podataka i grade modele tako da mogu predvidjeti buduće ishode. Ovi modeli nisu ništa drugo do akcije koje će stroj poduzeti da bi došao do rezultata.

Ovaj članak će vas ukratko opisati Data Mining vs Machine Learning detaljno.

Što ćete naučiti:

Što je Data Mining?

Rudarstvo podataka koje je poznato i kao Proces otkrivanja znanja područje je znanosti koje se koristi za otkrivanje svojstava skupova podataka. Veliki skupovi podataka prikupljeni iz RDMS-a ili skladišta podataka ili složenih skupova podataka poput vremenskih serija, prostornih itd. Minirani su kako bi se uklonile zanimljive korelacije i obrasci među stavkama podataka.

Ti se rezultati koriste za poboljšanje poslovnih procesa i time rezultiraju stjecanjem poslovnih uvida.

Preporučeno čitanje => 15 najboljih besplatnih alata za rudarenje podataka

Izraz 'Otkrivanje znanja u bazama podataka' (KDD) skovao je Gregory Piatetsky-Shapiro 1989. Pojam 'rudarenje podacima' pojavio se u zajednici baza podataka 1990.

Statistička analiza

( slika izvor )

Što je strojno učenje?

Strojno učenje je tehnika koja razvija složene algoritme za obradu velikih podataka i donosi rezultate svojim korisnicima. Koristi složene programe koji mogu učiti kroz iskustvo i prognozirati.

Algoritmi su poboljšani sami po sebi redovitim unosom podataka o treningu. Cilj strojnog učenja je razumjeti podatke i izgraditi modele od podataka koje ljudi mogu razumjeti i koristiti.

Pojam Strojno učenje izmislio je Arthur Samuel, američki pionir na polju računalnih igara i umjetne inteligencije 1959. godine, te izjavio da 'računalima daje mogućnost učenja bez izričitog programiranja'.

Predloženo čitanje => Najpopularniji alati za strojno učenje

Strojno učenje klasificirano je u dvije vrste:

  • Učenje bez nadzora
  • Nadzirano učenje

Strojno učenje bez nadzora

Nenadzirano učenje se ne oslanja na obučene skupove podataka za predviđanje ishoda, već koristi izravne tehnike poput grupiranja i udruživanja kako bi predvidio ishode. Obučeni skupovi podataka znače ulaz za koji je izlaz poznat.

Nadzirano strojno učenje

Nadzirano učenje je poput učenja učitelja i učenika. Odnos između ulazne i izlazne varijable je poznat. Algoritmi strojnog učenja predviđat će ishod na ulaznim podacima koji će se uspoređivati ​​s očekivanim ishodom.

pretvoriti char u niz c ++

Pogreška će se ispraviti i ovaj će se korak izvoditi iterativno dok se ne postigne prihvatljiva razina izvedbe.

Strojno učenje

( slika izvor )

Razlike između strojnog učenja i rudarenja podataka u tabličnom formatu

ČimbeniciData miningStrojno učenje
7. Sposobnost učenjaData Mining zahtijeva da analizu pokrene čovjek, pa je to ručna tehnika.Strojno učenje korak je ispred rudarenja podataka jer koristi iste tehnike koje koristi rudarstvo podataka za automatsko učenje i prilagodbu promjenama. Točnije je od pretraživanja podataka.
1. OpsegData Mining se koristi za otkrivanje međusobne povezanosti različitih atributa skupa podataka kroz uzorke i tehnike vizualizacije podataka.
Cilj rudarstva podataka je otkriti vezu između 2 ili više atributa skupa podataka i koristiti ga za predviđanje ishoda ili radnji.		Strojno učenje koristi se za predviđanje ishoda poput procjene cijene ili aproksimacije vremenskog trajanja.
S vremenom automatski uči model s iskustvom. Pruža povratne informacije u stvarnom vremenu
2. RadnoData Mining je tehnika kopanja duboko u podatke radi vađenja korisnih informacija.Strojno učenje metoda je poboljšanja složenih algoritama kako bi se strojevi približili usavršavanju iterativnim hranjenjem obučenim skupovima podataka.
3. UpotrebeData Mining se češće koristi u istraživačkim područjima poput web pretraživanja, rudarenja tekstom, otkrivanja prijevaraStrojno učenje ima više koristi za davanje preporuka proizvoda, cijena, procjenu vremena potrebnog za isporuku itd.
4. KonceptKoncept koji stoji iza rudarstva je izdvajanje informacija pomoću tehnika i otkrivanje trendova i obrazaca.Strojno učenje temelji se na konceptu da strojevi uče na postojećim podacima te uče i poboljšavaju se samo od sebe. Strojno učenje koristi metode i algoritme rudarenja podataka za izgradnju modela na logici iza podataka koji predviđaju budući ishod. Algoritmi su izgrađeni na matematičkim i programskim jezicima
5. MetodaAnaliza podataka provest će analizu u skupnom formatu u određeno vrijeme kako bi se postigli rezultati, a ne kontinuirano.Strojno učenje koristi tehniku ​​rudarenja podataka kako bi poboljšalo svoje algoritme i promijenilo svoje ponašanje na buduće ulaze. Stoga rudarenje podataka djeluje kao ulazni izvor za strojno učenje.
Algoritmi strojnog učenja kontinuirano će se izvoditi i automatski poboljšavati performanse sustava, također analizirati kada se kvar može dogoditi.
Kada postoje neki novi podaci ili je promjena trend, stroj će uključiti promjene bez potrebe za reprogramiranjem ili ljudskim ometanjem.
6. PrirodaZa istraživanje podataka potrebna je ljudska intervencija za primjenu tehnika za izdvajanje podataka.Strojno učenje razlikuje se od Data Mininga jer se strojno učenje automatski uči.
8. ProvedbaData mining uključuje izgradnju modela na kojima se primjenjuju tehnike rudarenja podacima. Izrađeni su modeli poput modela CRISP-DM.
Proces rudarenja podataka koristi bazu podataka, mehanizam za rudarenje podataka i procjenu uzoraka za otkrivanje znanja.		Strojno učenje implementirano je korištenjem algoritama strojnog učenja u umjetnoj inteligenciji, neuronskoj mreži, neuro mutnim sustavima i stablu odluka itd.
Strojno učenje koristi neuronske mreže i automatizirane algoritme za predviđanje ishoda.
9. TočnostTočnost pretraživanja podataka ovisi o načinu prikupljanja podataka.
Data Mining daje točne rezultate koje koristi strojno učenje, a strojno učenje daje bolje rezultate.
Budući da rudarenje podataka zahtijeva ljudsku intervenciju, može propustiti važne veze		Dokazano je da su algoritmi strojnog učenja točniji od tehnika miniranja podataka
10. PrijaveU odnosu na strojno učenje, rudarenje podataka može rezultirati manjim brojem podataka.Algoritam strojnog učenja treba podatke hraniti u standardnom formatu, zbog čega su dostupni algoritmi ograničeni.
Za analizu podataka pomoću strojnog učenja, podaci iz više izvora trebaju se premjestiti iz izvornog formata u standardni format kako bi ih stroj mogao razumjeti.
Također je potrebna velika količina podataka za točne rezultate
11. PrimjeriMjesta na kojima se koristi rudarenje podataka identificiraju obrasce prodaje ili trendove, od strane mobilnih tvrtki radi zadržavanja kupaca i tako dalje.Strojno učenje koristi se u vođenju marketinških kampanja, za medicinsku dijagnozu, prepoznavanje slika itd.

Što je umjetna inteligencija?

Umjetna inteligencija je grana znanosti koja se bavi stvaranjem inteligentnih strojeva. Ti se strojevi nazivaju inteligentnima jer imaju vlastite sposobnosti razmišljanja i odlučivanja poput ljudi.

PrimjeriAI strojeva uključuju prepoznavanje govora, obradu slika, rješavanje problema itd.

Također pročitajte => Popis najboljih softvera za umjetnu inteligenciju

Umjetna inteligencija, strojno učenje i rudarstvo podataka često se koriste u današnjem svijetu. Te su riječi međusobno povezane i ponekad se koriste naizmjenično.

Usporedimo dakle svaku od njih detaljno:

Umjetna inteligencija i rudarenje podacima

Umjetna inteligencija je studija za stvaranje inteligentnih strojeva koji mogu raditi poput ljudi. To ne ovisi o učenju ili povratnim informacijama, već ima izravno programirane sustave upravljanja. AI sustavi sami izračunavaju rješenja za probleme.

kako napraviti lažni e-mail

Tehniku ​​miniranja podataka u miniranim podacima koriste AI sustavi za stvaranje rješenja. Data mining služi kao temelj za umjetnu inteligenciju. Rudarstvo podataka dio je programskih kodova s ​​informacijama i podacima potrebnim za AI sustave.

Umjetna inteligencija i strojno učenje

Veliko područje umjetne inteligencije je strojno učenje. Pod ovim mislimo da AI za svoje inteligentno ponašanje koristi algoritme strojnog učenja. Kaže se da računalo uči iz nekog zadatka ako se pogreška kontinuirano smanjuje i odgovara li izvedbi po želji.

Strojno učenje proučit će algoritme koji će automatski izvršiti zadatak ekstrakcije. Strojno učenje dolazi iz statistike, ali zapravo nije. Slično AI, i strojno učenje ima vrlo širok opseg.

Data Mining vs Machine Learning

MachineLearningvsDataMining

( slika izvor )

Rudarstvo podataka i strojno učenje spadaju u isti svijet znanosti. Iako se ovi pojmovi međusobno brkaju, postoje neke velike razlike među njima.

# 1) Opseg: Data Mining se koristi za otkrivanje međusobne povezanosti različitih atributa skupa podataka kroz uzorke i tehnike vizualizacije podataka. Cilj rudarstva podataka je otkriti vezu između 2 ili više atributa skupa podataka i upotrijebiti to za predviđanje ishoda ili radnji.

Strojno učenje koristi se za predviđanje ishoda poput procjene cijene ili aproksimacije vremenskog trajanja. S vremenom automatski uči model s iskustvom. Pruža povratne informacije u stvarnom vremenu.

# 2) Funkcija: Data Mining je tehnika kopanja duboko u podatke radi vađenja korisnih informacija. Dok je strojno učenje metoda poboljšanja složenih algoritama kako bi se strojevi približili usavršavanju iterativnim dodavanjem obučenog skupa podataka.

# 3) Upotrebe: Data Mining se češće koristi u istraživačkom području, dok se strojno učenje koristi više u davanju preporuka proizvoda, cijena, vremena itd.

# 4) Koncept: Koncept koji stoji iza rudarenja podataka je izdvajanje informacija pomoću tehnika i otkrivanje trendova i obrazaca.

Strojno učenje temelji se na konceptu da strojevi uče iz postojećih podataka i poboljšavaju se samo po sebi. Strojno učenje koristi metode i algoritme rudarenja podataka za izgradnju modela na logici podataka koji predviđaju budući ishod. Algoritmi su izgrađeni na matematici i programskim jezicima.

# 5) Metoda: Strojno učenje koristi tehniku ​​rudarenja podataka kako bi poboljšalo svoje algoritme i promijenilo svoje ponašanje na buduće ulaze. Stoga rudarenje podataka djeluje kao ulazni izvor za strojno učenje.

Algoritmi strojnog učenja kontinuirano će se izvoditi i automatski poboljšavati performanse sustava, a također će analizirati kada se kvar može dogoditi. Kada postoje neki novi podaci ili promjena u trendu, stroj će ugraditi promjene bez potrebe za ponovnim programiranjem ili bilo kakvim ljudskim ometanjem.

Analiza podataka provest će analizu u skupnom formatu u određeno vrijeme kako bi se postigli rezultati, a ne kontinuirano.

# 6) Priroda: Strojno učenje razlikuje se od Data Mininga jer strojno učenje automatski uči dok rudarenje podataka zahtijeva ljudsku intervenciju za primjenu tehnika za izdvajanje podataka.

# 7) Sposobnost učenja: Strojno učenje korak je ispred rudarenja podataka jer koristi iste tehnike koje koristi rudarstvo podataka za automatsko učenje i prilagodbu promjenama. Točniji je od pretraživanja podataka. Data Mining zahtijeva da analizu pokrene čovjek, pa je to ručna tehnika.

# 8) Implementacija: Data mining uključuje izgradnju modela na kojima se primjenjuju tehnike rudarenja podacima. Izrađeni su modeli poput modela CRISP-DM. Proces rudarenja podataka koristi bazu podataka, mehanizam za rudarenje podataka i procjenu uzoraka za otkrivanje znanja.

Strojno učenje implementirano je korištenjem algoritama strojnog učenja u umjetnoj inteligenciji, neuronskoj mreži, neuro-nejasnim sustavima i stablu odluka itd. Strojno učenje koristi neuronske mreže i automatizirane algoritme za predviđanje ishoda.

# 9) Točnost: Točnost pretraživanja podataka ovisi o načinu prikupljanja podataka. Data Mining daje točne rezultate koje koristi strojno učenje, a time i strojno učenje daje bolje rezultate.

Kako rudarenje podataka zahtijeva ljudsku intervenciju, može propustiti važne veze. Dokazano je da su algoritmi strojnog učenja točniji od tehnika rudarenja podataka.

# 10) Primjene: Algoritam strojnog učenja treba podatke hraniti u standardnom formatu, zbog čega su dostupni algoritmi mnogo ograničeni. Za analizu podataka pomoću strojnog učenja, podaci iz više izvora trebaju se premjestiti iz izvornog formata u standardni format kako bi ih stroj mogao razumjeti.

Također je potrebna velika količina podataka za točne rezultate. Ovo je općenito u usporedbi s pretraživanjem podataka.

#jedanaest) Primjeri: Istraživanje podataka koristi se za prepoznavanje obrazaca prodaje ili trendova, dok se strojno učenje koristi u vođenju marketinških kampanja.

Rudarstvo podataka, Strojno učenje protiv dubokog učenja

Duboko učenje1

( slika izvor )

Strojno učenje protiv dubokog učenja

Strojno učenje obuhvaća sposobnost stroja da uči iz obučenog skupa podataka i automatski predviđa ishod. To je podskup umjetne inteligencije.

Dubinsko učenje podskup je strojnog učenja. Djeluje na stroju na isti način kao što ljudski mozak obrađuje informacije. Kao što mozak može prepoznati obrasce uspoređujući ga s prethodno zapamćenim obrascima, i duboko učenje koristi ovaj koncept.

Dubinsko učenje može automatski saznati atribute iz sirovih podataka, dok strojno učenje ručno odabire te značajke koje dalje trebaju obradu. Također koristi umjetne neuronske mreže s mnogo skrivenih slojeva, velikim podacima i velikim računalnim resursima.

Data Mining je postupak otkrivanja skrivenih uzoraka i pravila iz postojećih podataka. Koristi relativno jednostavna pravila kao što su povezivanje, pravila korelacije za proces donošenja odluka itd. Dubinsko učenje koristi se za složenu obradu problema kao što je prepoznavanje glasa itd. Za obradu koristi umjetne neuronske mreže s mnogo skrivenih slojeva.

Povremeno rudarstvo podataka također koristi algoritme dubokog učenja za obradu podataka.

Rudarstvo podataka, Strojno učenje protiv znanosti o podacima

DataScience

( slika izvor )

Znanost o podacima veliko je područje pod kojim dolazi strojno učenje. Mnoge tehnologije kao što su SPARK, HADOOP itd. Također spadaju u znanost o podacima. Znanost o podacima proširenje je statistike koja ima sposobnost obrade velikih podataka koristeći tehnologije.

Bavi se rješavanjem svih složenih problema u stvarnosti, poput analize zahtjeva, razumijevanja, izdvajanja korisnih podataka itd.

kako pisati automatizirane test skripte

Data Science se bavi sirovim podacima koje generira čovjek, može analizirati slike i zvukove iz podataka baš kao i ljudi. Znanost o podacima zahtijeva visok skup vještina s domenskom stručnošću, snažno poznavanje baza podataka itd. Zahtijeva velike računske resurse, veliku RAM memoriju itd.

Modeli Data Science imaju jasno definirane prekretnice koje treba postići u usporedbi s Strojnim učenjem koje cilj pokušava postići samo s dostupnim podacima.

Model Data Science sastoji se od:

  • ETL - Izdvoji podatke o opterećenju i transformiraj.
  • Distribucija i obrada podataka.
  • Primjena automatiziranih modela za ishode.
  • Vizualizacija podataka
  • Izvještavanje pomoću značajke kriški i kockica za bolje razumijevanje.
  • Sigurnosna kopija podataka, oporavak i sigurnost.
  • Migracija u proizvodnju.
  • Vođenje poslovnih modela s algoritmima.

Statistička analiza

Statistika čini glavni dio algoritama za rudarenje podataka i strojno učenje. Statistička analiza koristi numeričke podatke i uključuje puno matematičkih jednadžbi za izvođenje rezultata.

Pruža prave alate i tehnike za analizu podataka velikog volumena. Obuhvaća široko područje analize podataka i pokriva čitav životni ciklus podataka, od planiranja do analize, predstavljanja i izrade izvješća.

Postoje dvije vrste statističke analize kao što je spomenuto u nastavku:

  • Opisni
  • Inferencijalno

Deskriptivna analiza sažima podatke, a inferencijalna analiza koristi sažete podatke za crtanje rezultata.

Statistika se primjenjuje u raznim poljima, tj. U zemljopisu za određivanje stanovništva po stanovniku, u ekonomiji za proučavanje potražnje i ponude, u bankarstvu za procjenu depozita za jedan dan i tako dalje.

Neki primjeri strojnog učenja

U nastavku je navedeno nekoliko primjera strojnog učenja.

# 1) Podrška internetskog chata od strane web stranica: Botove koje nekoliko web stranica koristi za pružanje trenutne korisničke usluge pokreće umjetna inteligencija.

# 2) Poruke e-pošte: The usluge e-pošte automatski prepoznaje je li sadržaj neželjena pošta. Ovu tehniku ​​pokreće i AI koji pregledava privitke i sadržaj kako bi utvrdio je li sumnjiv ili štetan za korisnika računala.

# 3) Marketinške kampanje: Strojno učenje svojim kupcima daje prijedloge za novi proizvod ili slične proizvode. Na temelju izbora kupaca, automatski će sklopiti ponude odmah kad kupac živi kako bi ga privukao da kupi. Na primjer , munjevitog posla Amazon.

Zaključak

Podaci postaju najvažniji čimbenik iza strojnog učenja, rudarenja podataka, znanosti o podacima i dubokog učenja. Analiza podataka i uvidi vrlo su važni u današnjem svijetu. Stoga ulaganje vremena, truda, kao i troškova na ove tehnike analize, čini ključnu odluku za tvrtke.

Kako podaci rastu vrlo brzom brzinom, ove bi metode trebale biti dovoljno brze da uključe nove skupove podataka i predviđaju korisnu analizu. Strojno učenje može nam pomoći da brzo obradimo podatke i automatski dostavimo brže rezultate u obliku modela.

Tehnike rudarenja podataka stvaraju obrasce i trendove iz povijesnih podataka kako bi se predvidjeli budući ishodi. Ti su ishodi u obliku grafikona, grafikona itd. Statistička analiza čini sastavni dio Analiza podataka a u bliskoj će budućnosti rasti više.

Te će tehnologije neizmjerno rasti u budućnosti kako se poboljšavaju poslovni procesi. Oni će, pak, također pomoći tvrtkama da automatiziraju ručni postupak, povećaju prodaju i dobit, a time i zadržavanju kupaca.

Nadam se da biste stekli neizmjerno znanje o Data Mining vs Machine Learning!

Preporučena literatura

^