Извличане на данни срещу машинно обучение срещу изкуствен интелект срещу дълбоко обучение

data mining vs machine learning vs artificial intelligence vs deep learning

Каква е разликата между извличането на данни срещу машинното обучение срещу изкуствения интелект срещу дълбокото обучение срещу науката за данните:

И извличането на данни, и машинното обучение са области, които са вдъхновени един от друг, макар че имат много общи неща, но имат различни цели.

Извличането на данни се извършва от хора върху определени набори от данни с цел да се открият интересни модели между елементите в набора от данни. Извличането на данни използва техники, разработени от машинно обучение за прогнозиране на резултата.

Докато машинното обучение е способността на компютъра да се учи от добитите набори от данни.

Алгоритмите за машинно обучение вземат информацията, представяща връзката между елементите в набори от данни, и изграждат модели, така че да могат да предсказват бъдещи резултати. Тези модели не са нищо друго освен действия, които машината ще предприеме, за да стигне до резултат.

Тази статия ще ви запознае с всичко Извличане на данни срещу машинно обучение подробно.

Какво ще научите:

• Какво е извличане на данни?
• Какво е машинно обучение?
  • Безконтролно машинно обучение
  • Контролирано машинно обучение
• Разлики между машинното обучение и извличането на данни в табличен формат
• Какво е изкуствен интелект?
  • Изкуствен интелект и извличане на данни
  • Изкуствен интелект и машинно обучение
• Извличане на данни срещу машинно обучение
• Извличане на данни, машинно обучение срещу дълбоко обучение
• Извличане на данни, машинно обучение срещу науката за данните
• Статистически анализ
• Някои примери за машинно обучение
• Заключение
• Препоръчително четене

Какво е извличане на данни?

Извличането на данни, което е известно още като процес на откриване на знания, е научна област, която се използва за откриване на свойствата на наборите от данни. Големи набори от данни, събрани от RDMS или складове за данни или сложни набори от данни като времеви редове, пространствени и т.н. се добиват, за да се извлекат интересни корелации и модели между елементите от данни.

Тези резултати се използват за подобряване на бизнес процесите и по този начин водят до получаване на бизнес прозрения.

Препоръчително четене => Топ 15 безплатни инструменти за извличане на данни

Терминът „Откриване на знания в бази данни“ (KDD) е измислен от Григорий Пиатецки-Шапиро през 1989 г. Терминът „извличане на данни“ се появява в общността на базата данни през 1990 г.

( изображение източник )

Какво е машинно обучение?

Машинното обучение е техника, която разработва сложни алгоритми за обработка на големи данни и предоставя резултати на своите потребители. Той използва сложни програми, които могат да учат чрез опит и да правят прогнози.

Алгоритмите се подобряват сами по себе си чрез редовно въвеждане на данни за обучение. Целта на машинното обучение е да разбере данните и да изгради модели от данни, които могат да бъдат разбрани и използвани от хората.

Терминът машинно обучение е измислен от Артър Самюел, американски пионер в областта на компютърните игри и изкуствения интелект през 1959 г. и той заявява, че „дава на компютрите способността да учат, без да бъдат изрично програмирани“.

Предложено четене => Най-популярните инструменти за машинно обучение

Машинното обучение се класифицира в два вида:

• Учене без надзор
• Учене под наблюдение

Безконтролно машинно обучение

Ненаблюдаваното обучение не разчита на обучени набори от данни за прогнозиране на резултатите, но използва директни техники като групиране и асоцииране, за да прогнозира резултатите. Обучени набори от данни означават входа, за който изходът е известен.

Контролирано машинно обучение

Ученото под наблюдение е като обучението на учител-ученик. Връзката между входната и изходната променлива е известна. Алгоритмите за машинно обучение ще предскажат резултата на входните данни, които ще бъдат сравнени с очаквания резултат.

Грешката ще бъде коригирана и тази стъпка ще се изпълнява итеративно, докато се постигне приемливо ниво на производителност.

( изображение източник )

Разлики между машинното обучение и извличането на данни в табличен формат

Какво е изкуствен интелект?

Изкуственият интелект е клон на науката, който се занимава със създаването на интелигентни машини. Тези машини се наричат ​​интелигентни, тъй като имат свои собствени способности за мислене и вземане на решения като хората.

Примерина машините с изкуствен интелект включват разпознаване на реч, обработка на изображения, решаване на проблеми и др.

Прочетете също => Списък на най-добрите софтуери за изкуствен интелект

Изкуственият интелект, машинното обучение и извличането на данни често се използват изцяло в днешния свят. Тези думи са силно свързани помежду си и понякога се използват взаимозаменяемо.

Затова нека сравним всеки от тях в детайли:

Изкуствен интелект и извличане на данни

Изкуственият интелект е изследването за създаване на интелигентни машини, които могат да работят като хората. Това не зависи от обучение или обратна връзка, а има директно програмирани системи за управление. Системите на ИИ сами измислят решенията на проблемите чрез изчисления.

Техниката за извличане на данни в извлечени данни се използва от AI системите за създаване на решения. Извличането на данни служи като основа за изкуствен интелект. Извличането на данни е част от програмните кодове с информация и данни, необходими за AI системите.

Изкуствен интелект и машинно обучение

Голяма област на изкуствения интелект е машинното обучение. С това имаме предвид, че AI използва алгоритми за машинно обучение за своето интелигентно поведение. Казва се, че компютърът се учи от някаква задача, ако грешката непрекъснато намалява и ако съответства на производителността по желание.

Машинното обучение ще изучава алгоритми, които автоматично ще изпълняват задачата за извличане. Машинното обучение идва от статистиката, но всъщност не е така. Подобно на AI, машинното обучение също има много широк обхват.

Извличане на данни срещу машинно обучение

( изображение източник )

Извличането на данни и машинното обучение попадат в същия свят на науката. Въпреки че тези термини се бъркат помежду си, има някои основни разлики между тях.

# 1) Обхват: Извличането на данни се използва, за да се установи как различните атрибути на набор от данни са свързани помежду си чрез модели и техники за визуализация на данни. Целта на извличането на данни е да се установи връзката между 2 или повече атрибута на набор от данни и да се използва това, за да се предвидят резултатите или действията.

Машинното обучение се използва за изготвяне на прогнози за резултата, като например оценка на цената или приближение на продължителността на времето. Той автоматично усвоява модела с опит с течение на времето. Той осигурява обратна връзка в реално време.

# 2) Функция: Извличането на данни е техниката за задълбочаване на данните, за да се извлече полезна информация. Докато машинното обучение е метод за усъвършенстване на сложни алгоритми, за да направи машините близо до усъвършенстване чрез итеративно хранене с обучения набор от данни.

# 3) Употреби: Извличането на данни се използва по-често в областта на изследванията, докато машинното обучение има повече приложения при изготвянето на препоръки за продуктите, цените, времето и т.н.

# 4) Концепция: Концепцията за извличане на данни е да се извлече информация с помощта на техники и да се открият тенденциите и моделите.

Машинното обучение се основава на концепцията, че машините се учат от съществуващите данни и се подобрява от само себе си. Машинното обучение използва методи и алгоритми за извличане на данни, за да изгради модели върху логиката зад данните, които предсказват бъдещия резултат. Алгоритмите са изградени върху математика и езици за програмиране.

# 5) Метод: Машинното обучение използва техниката за извличане на данни, за да подобри своите алгоритми и да промени поведението си към бъдещи входове. По този начин извличането на данни действа като входен източник за машинно обучение.

Алгоритмите за машинно обучение непрекъснато ще работят и автоматично ще подобряват работата на системата, а също така ще анализират кога може да възникне повреда. Когато има някакви нови данни или промяна в тенденцията, машината ще включи промените без необходимост от препрограмиране или каквато и да е намеса от страна на човека.

Извличането на данни ще извършва анализ във формат Batch в определен момент, за да се получат резултати, а не непрекъснато.

# 6) Природа: Машинното обучение се различава от извличането на данни, тъй като машинното обучение се учи автоматично, докато извличането на данни изисква човешка намеса за прилагане на техники за извличане на информация.

# 7) Способност за обучение: Машинното обучение е стъпка пред извличането на данни, тъй като използва същите техники, използвани от извличането на данни, за да се учи автоматично и да се адаптира към промените. Той е по-точен от извличането на данни. Извличането на данни изисква анализът да бъде иницииран от човек и по този начин това е ръчна техника.

# 8) Изпълнение: Извличането на данни включва изграждане на модели, върху които се прилагат техники за извличане на данни. Изградени са модели като модела CRISP-DM. Процесът за извличане на данни използва база данни, двигател за извличане на данни и оценка на модела за откриване на знания.

Машинното обучение се прилага чрез използване на алгоритми за машинно обучение в изкуствен интелект, невронна мрежа, невро-размити системи и дърво на решенията и др. Машинното обучение използва невронни мрежи и автоматизирани алгоритми за прогнозиране на резултатите.

# 9) Точност: Точността на извличането на данни зависи от начина на събиране на данните. Data Mining дава точни резултати, които се използват от машинното обучение и по този начин кара машинното обучение да дава по-добри резултати.

Тъй като извличането на данни изисква човешка намеса, може да пропусне важни взаимоотношения. Алгоритмите за машинно обучение се оказват по-точни от техниките за извличане на данни.

# 10) Приложения: Алгоритъмът за машинно обучение се нуждае от данни, които да се подават в стандартен формат, поради което наличните алгоритми са много ограничени. За да анализирате данни с помощта на машинно обучение, данните от множество източници трябва да бъдат преместени от естествения формат в стандартен формат, за да може машината да ги разбере.

Той също така изисква голямо количество данни за точни резултати. Това е режийни разходи в сравнение с извличането на данни.

# единадесет) Примери: Извличането на данни се използва при идентифициране на модели на продажби или тенденции, докато машинното обучение се използва при провеждане на маркетингови кампании.

Извличане на данни, машинно обучение срещу дълбоко обучение

( изображение източник )

Машинното обучение включва способността на машината да се учи от обучен набор от данни и да прогнозира резултата автоматично. Това е подмножество на изкуствения интелект.

Дълбокото обучение е подмножество на машинното обучение. Той работи по същия начин на машината, точно както човешкият мозък обработва информацията. Както мозъкът може да идентифицира моделите, като го сравнява с предварително запаметени модели, дълбокото обучение също използва тази концепция.

Дълбокото обучение може автоматично да открие атрибутите от сурови данни, докато машинното обучение избира тези функции ръчно, което допълнително се нуждае от обработка. Той също така използва изкуствени невронни мрежи с много скрити слоеве, големи данни и големи компютърни ресурси.

Извличането на данни е процес на откриване на скрити модели и правила от съществуващите данни. Той използва относително прости правила като асоцииране, корелационни правила за процеса на вземане на решения и др. Дълбокото обучение се използва за сложна обработка на проблеми като разпознаване на глас и т.н. Използва изкуствени невронни мрежи с много скрити слоеве за обработка.

Понякога извличането на данни използва и алгоритми за дълбоко обучение за обработка на данните.

Извличане на данни, машинно обучение срещу науката за данните

( изображение източник )

Науката за данните е огромна област, под която идва машинното обучение. Много технологии като SPARK, HADOOP и др. Също попадат в науката за данните. Науката за данни е разширение на статистиката, което има способността да обработва масивно големи данни с помощта на технологии.

vr слушалки, съвместими с xbox one

Занимава се с решаването на всички реални сложни проблеми като анализ на изискванията, разбиране, извличане на полезни данни и т.н.

Data Science се занимава с генерирани от човека необработени данни, тя може да анализира изображенията и аудиото от данни, точно както правят хората. Науката за данните изисква висок набор от умения с експертиза в областта, силни познания за бази данни и др. Тя изисква големи изчислителни ресурси, голяма RAM и т.н.

Моделите на Data Science имат ясно определени етапи, които трябва да бъдат постигнати в сравнение с машинното обучение, което се опитва да постигне целта само с наличните данни.

Моделът за наука за данни се състои от:

• ETL - Извличане на данни за натоварване и трансформиране.
• Разпространение и обработка на данни.
• Приложение за автоматизирани модели за резултати.
• Визуализация на данни
• Докладване с функция за филийки и зарове за по-добро разбиране.
• Архивиране на данни, възстановяване и сигурност.
• Миграция към производство.
• Работещи бизнес модели с алгоритмите.

Статистически анализ

Статистиката формира основната част от алгоритмите за извличане на данни и машинно обучение. Статистическият анализ използва цифрови данни и включва много математически уравнения за извеждане на резултатите.

Той предоставя правилните инструменти и техники за анализ на големи обеми данни. Той обхваща широка област на анализ на данните и обхваща целия жизнен цикъл на данните от планирането до анализа, представянето и създаването на отчети.

Има два вида статистически анализ, както е споменато по-долу:

• Описателно
• Изводен

Дескриптивният анализ обобщава данните, а инференционният анализ използва обобщените данни, за да извлече резултати.

Статистиката се прилага в различни области, т.е. в географията за определяне на населението на глава от населението, в икономиката за изследване на търсенето и предлагането, в банкирането за оценка на депозитите за един ден и т.н.

Някои примери за машинно обучение

По-долу са изброени няколко примера за машинно обучение.

# 1) Поддръжка на онлайн чат от уебсайтове: Ботовете, използвани от няколко уебсайта за предоставяне на незабавно обслужване на клиентите, се захранват от изкуствен интелект.

# 2) Съобщения по имейл: The имейл услуги автоматично разпознава дали съдържанието е спам или не. Тази техника се задвижва и от AI, който разглежда прикачените файлове и съдържанието, за да определи дали е подозрителен или вреден за потребителя на компютъра.

# 3) Маркетингови кампании: Машинното обучение предоставя предложения за нов продукт или подобни продукти на своите клиенти. Въз основа на избора на клиента, той автоматично ще сформира сделки незабавно, когато клиентът е на живо, за да го привлече да купува. Например , мълниеносни сделки от Amazon.

Заключение

Данните се превръщат в най-важния фактор за машинно обучение, извличане на данни, наука за данни и задълбочено обучение. Анализът на данните и прозренията са много важни в днешния свят. Следователно инвестирането на време, усилия, както и разходи за тези техники за анализ, формира критично решение за бизнеса.

Тъй като данните нарастват с много бързи темпове, тези методи трябва да бъдат достатъчно бързи, за да включат новите набори от данни и да предскажат полезен анализ. Машинното обучение може да ни помогне бързо да обработваме данните и да предоставяме по-бързи резултати под формата на модели автоматично.

Техниките за извличане на данни създават модели и тенденции от исторически данни, за да предскажат бъдещи резултати. Тези резултати са под формата на графики, диаграми и др. Статистическият анализ е неразделна част от Анализ на данни и ще нарасне по-високо в близко бъдеще.

Тези технологии ще нарастват неимоверно в бъдеще с подобряването на бизнес процесите. Те от своя страна също ще помогнат на предприятията да автоматизират ръчния процес, да увеличат продажбите и печалбите и по този начин да помогнат за задържането на клиентите.

Надявам се, че бихте натрупали огромни познания по Data Mining Vs Machine Learning!

Препоръчително четене

• 11 Най-популярни софтуерни инструменти за машинно обучение през 2021 г.
• 10 най-добри софтуера за изкуствен интелект (прегледи на софтуера за изкуствен интелект през 2021 г.)
• Топ 15 най-добри безплатни инструменти за извличане на данни: Най-изчерпателният списък
• Параметризиране на данни на JMeter, използвайки дефинирани от потребителя променливи
• 10+ най-добри инструменти за събиране на данни със стратегии за събиране на данни
• 10+ най-добри инструмента за управление на данни, които да отговорят на вашите нужди от данни през 2021 г.
• Функция за пула от данни в IBM Rational Quality Manager за управление на тестови данни
• Четирите стъпки към тестване на бизнес интелигентността (BI): Как да тестваме бизнес данни