Μενού

Data Mining Vs Machine Learning Vs Artificial Intelligence Vs Deep Learning

data mining vs machine learning vs artificial intelligence vs deep learning

Δοκιμάστε Το Όργανο Μας Για Την Εξάλειψη Των Προβλημάτων

Ποια είναι η διαφορά μεταξύ της εξόρυξης δεδομένων Vs Machine Learning Vs Artificial Intelligence Vs Deep Learning Vs Data Science:

Τόσο η Εξόρυξη Δεδομένων όσο και η Μηχανική μάθηση είναι τομείς που έχουν εμπνευστεί ο ένας από τον άλλο, αν και έχουν πολλά κοινά πράγματα, αλλά έχουν διαφορετικούς σκοπούς.

Η εξόρυξη δεδομένων πραγματοποιείται από ανθρώπους σε ορισμένα σύνολα δεδομένων με σκοπό να ανακαλύψει ενδιαφέροντα μοτίβα μεταξύ των στοιχείων σε ένα σύνολο δεδομένων. Η εξόρυξη δεδομένων χρησιμοποιεί τεχνικές που αναπτύχθηκαν από τη μηχανική μάθηση για την πρόβλεψη του αποτελέσματος.

Ενώ η Machine Learning είναι η ικανότητα ενός υπολογιστή να μαθαίνει από σύνολα δεδομένων που εξορύσσονται.

ΕΚΠΑΙΔΕΥΣΗ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ VS MACHINE

Οι αλγόριθμοι μηχανικής εκμάθησης λαμβάνουν τις πληροφορίες που αντιπροσωπεύουν τη σχέση μεταξύ αντικειμένων σε σύνολα δεδομένων και μοντέλων κατασκευής έτσι ώστε να μπορεί να προβλέψει μελλοντικά αποτελέσματα. Αυτά τα μοντέλα δεν είναι παρά ενέργειες που θα αναλάβει το μηχάνημα για να φτάσει σε ένα αποτέλεσμα.

Αυτό το άρθρο θα σας ενημερώσει για όλα Εξόρυξη δεδομένων Vs Machine Learning λεπτομερώς.

Τι θα μάθετε:

Τι είναι η Εξόρυξη Δεδομένων;

Η εξόρυξη δεδομένων που είναι επίσης γνωστή ως Γνώση Ανακάλυψης Διαδικασία είναι ένα πεδίο της επιστήμης που χρησιμοποιείται για να ανακαλύψει τις ιδιότητες των συνόλων δεδομένων. Μεγάλα σύνολα δεδομένων που συλλέγονται από RDMS ή αποθήκες δεδομένων ή σύνθετα σύνολα δεδομένων, όπως χρονοσειρές, χωρικές κλπ, εξορύσσονται για να πάρουν ενδιαφέρουσες συσχετίσεις και μοτίβα μεταξύ των στοιχείων δεδομένων.

Αυτά τα αποτελέσματα χρησιμοποιούνται για τη βελτίωση των επιχειρηματικών διαδικασιών, και ως εκ τούτου έχουν ως αποτέλεσμα την απόκτηση επιχειρηματικών πληροφοριών.

Συνιστώμενη ανάγνωση => Κορυφαία 15 δωρεάν εργαλεία εξόρυξης δεδομένων

Ο όρος «Ανακάλυψη γνώσεων σε βάσεις δεδομένων» (KDD) επινοήθηκε από το Γκρέγκορι Πιατέτσκυ-Σαπίρο το 1989. Ο όρος «εξόρυξη δεδομένων» εμφανίστηκε στην κοινότητα βάσεων δεδομένων το 1990.

Στατιστική ανάλυση

( εικόνα πηγή )

Τι είναι η μηχανική εκμάθηση;

Η Machine Learning είναι μια τεχνική που αναπτύσσει πολύπλοκους αλγόριθμους για την επεξεργασία μεγάλων δεδομένων και παρέχει αποτελέσματα στους χρήστες της. Χρησιμοποιεί πολύπλοκα προγράμματα που μπορούν να μάθουν μέσω της εμπειρίας και να κάνουν προβλέψεις.

Οι αλγόριθμοι βελτιώνονται από μόνοι τους μέσω της τακτικής εισαγωγής δεδομένων εκπαίδευσης. Ο στόχος της μηχανικής μάθησης είναι η κατανόηση δεδομένων και η δημιουργία μοντέλων από δεδομένα που μπορούν να κατανοηθούν και να χρησιμοποιηθούν από τον άνθρωπο.

Ο όρος Machine Learning επινοήθηκε από τον Arthur Samuel, έναν Αμερικανό πρωτοπόρο στον τομέα των ηλεκτρονικών παιχνιδιών και της τεχνητής νοημοσύνης το 1959 και δήλωσε ότι «δίνει στους υπολογιστές τη δυνατότητα να μάθουν χωρίς να έχουν προγραμματιστεί ρητά».

Προτεινόμενη ανάγνωση => Τα πιο δημοφιλή εργαλεία μηχανικής εκμάθησης

Η μηχανική μάθηση ταξινομείται σε δύο τύπους:

  • Μη εποπτευόμενη μάθηση
  • Εποπτευόμενη μάθηση

Μη εποπτευόμενη μηχανική εκμάθηση

Η μη επιτηρούμενη μάθηση δεν βασίζεται σε εκπαιδευμένα σύνολα δεδομένων για την πρόβλεψη των αποτελεσμάτων, αλλά χρησιμοποιεί άμεσες τεχνικές όπως ομαδοποίηση και συσχέτιση για την πρόβλεψη των αποτελεσμάτων. Εκπαιδευμένα σύνολα δεδομένων σημαίνουν την είσοδο για την οποία είναι γνωστή η έξοδος.

Εποπτευόμενη Μηχανική Εκμάθηση

Η εποπτευόμενη μάθηση είναι σαν μάθηση δασκάλου-μαθητή. Η σχέση μεταξύ της εισόδου και της μεταβλητής εξόδου είναι γνωστή. Οι αλγόριθμοι μηχανικής εκμάθησης θα προβλέψουν το αποτέλεσμα στα δεδομένα εισόδου που θα συγκριθούν με το αναμενόμενο αποτέλεσμα.

Το σφάλμα θα διορθωθεί και αυτό το βήμα θα εκτελεστεί επαναληπτικά έως ότου επιτευχθεί ένα αποδεκτό επίπεδο απόδοσης.

Μηχανική εκμάθηση

( εικόνα πηγή )

Διαφορές μεταξύ μηχανικής μάθησης έναντι εξόρυξης δεδομένων σε μορφή πίνακα

ΠαράγοντεςΕξόρυξη δεδομένωνΜηχανική εκμάθηση
7. Δυνατότητα μάθησηςΗ εξόρυξη δεδομένων απαιτεί την έναρξη της ανάλυσης από τον άνθρωπο, επομένως είναι μια χειροκίνητη τεχνική.Η Μηχανική Εκμάθηση είναι ένα βήμα μπροστά από την εξόρυξη δεδομένων καθώς χρησιμοποιεί τις ίδιες τεχνικές που χρησιμοποιούνται από την εξόρυξη δεδομένων για αυτόματη εκμάθηση και προσαρμογή στις αλλαγές. Είναι πιο ακριβές από την εξόρυξη δεδομένων.
1. Πεδίο εφαρμογήςΗ Εξόρυξη Δεδομένων χρησιμοποιείται για να ανακαλύψει πώς τα διαφορετικά χαρακτηριστικά ενός συνόλου δεδομένων σχετίζονται μεταξύ τους μέσω προτύπων και τεχνικών οπτικοποίησης δεδομένων.
Ο στόχος της εξόρυξης δεδομένων είναι να ανακαλύψει τη σχέση μεταξύ 2 ή περισσότερων χαρακτηριστικών ενός συνόλου δεδομένων και να το χρησιμοποιήσει για να προβλέψει τα αποτελέσματα ή τις ενέργειες.		Η Μηχανική Μάθηση χρησιμοποιείται για την πραγματοποίηση προβλέψεων για το αποτέλεσμα, όπως εκτίμηση τιμής ή προσέγγιση χρόνου.
Μαθαίνει αυτόματα το μοντέλο με εμπειρία με την πάροδο του χρόνου. Παρέχει ανατροφοδότηση σε πραγματικό χρόνο
2. ΕργασίαΗ Εξόρυξη Δεδομένων είναι η τεχνική του βαθύτερου βαθμού δεδομένων για τη λήψη χρήσιμων πληροφοριών.Η Μηχανική Εκμάθηση είναι μια μέθοδος βελτίωσης σύνθετων αλγορίθμων ώστε οι μηχανές να πλησιάζουν τελείως, τροφοδοτώντας την επαναληπτικά με εκπαιδευμένο σύνολο δεδομένων.
3. ΧρήσειςΗ Εξόρυξη Δεδομένων χρησιμοποιείται συχνότερα σε ερευνητικούς τομείς όπως η εξόρυξη ιστού, η εξόρυξη κειμένων, η ανίχνευση απάτηςΗ μηχανική εκμάθηση έχει περισσότερες χρήσεις στην υποβολή προτάσεων προϊόντων, τιμών, εκτιμώντας το χρόνο που απαιτείται για την παράδοση κ.λπ.
4. ΈννοιαΗ ιδέα πίσω από την εξόρυξη είναι η εξαγωγή πληροφοριών χρησιμοποιώντας τεχνικές και η εύρεση των τάσεων και των προτύπων.Η μηχανική εκμάθηση βασίζεται στην ιδέα ότι οι μηχανές μαθαίνουν από τα υπάρχοντα δεδομένα και μαθαίνουν και βελτιώνονται από μόνες τους. Η μηχανική εκμάθηση χρησιμοποιεί μεθόδους εξόρυξης δεδομένων και αλγόριθμους για τη δημιουργία μοντέλων στη λογική πίσω από δεδομένα που προβλέπουν το μελλοντικό αποτέλεσμα. Οι αλγόριθμοι βασίζονται στις γλώσσες Math και προγραμματισμού
5. ΜέθοδοςΗ εξόρυξη δεδομένων θα εκτελέσει ανάλυση σε μορφή παρτίδας σε μια συγκεκριμένη στιγμή για να παράγει αποτελέσματα και όχι σε συνεχή βάση.Η Machine Learning χρησιμοποιεί την τεχνική εξόρυξης δεδομένων για να βελτιώσει τους αλγόριθμους της και να αλλάξει τη συμπεριφορά της σε μελλοντικές εισόδους. Έτσι, η εξόρυξη δεδομένων λειτουργεί ως πηγή εισόδου για τη μηχανική μάθηση.
Οι αλγόριθμοι μηχανικής εκμάθησης θα εκτελούνται συνεχώς και θα βελτιώνουν την απόδοση του συστήματος αυτόματα, αναλύοντας επίσης πότε μπορεί να συμβεί η αποτυχία.
Όταν υπάρχουν κάποια νέα δεδομένα ή η αλλαγή είναι τάση, το μηχάνημα θα ενσωματώσει τις αλλαγές χωρίς να χρειάζεται να επαναπρογραμματίσετε ή να κάνετε ανθρώπινη παρέμβαση.
6. ΦύσηΗ εξόρυξη δεδομένων απαιτεί ανθρώπινη παρέμβαση για την εφαρμογή τεχνικών για την εξαγωγή πληροφοριών.Η Μηχανική Εκμάθηση διαφέρει από την Εξόρυξη Δεδομένων καθώς η μηχανική εκμάθηση μαθαίνει αυτόματα.
8. ΥλοποίησηΗ εξόρυξη δεδομένων περιλαμβάνει τη δημιουργία μοντέλων στα οποία εφαρμόζονται τεχνικές εξόρυξης δεδομένων. Κατασκευάζονται μοντέλα όπως το μοντέλο CRISP-DM.
Η διαδικασία εξόρυξης δεδομένων χρησιμοποιεί βάση δεδομένων, μηχανή εξόρυξης δεδομένων και αξιολόγηση προτύπων για την ανακάλυψη γνώσεων.		Η Μηχανική Μάθηση υλοποιείται χρησιμοποιώντας αλγόριθμους Μηχανικής Μάθησης στην τεχνητή νοημοσύνη, το νευρικό δίκτυο, τα νευρικά ασαφή συστήματα και το δέντρο αποφάσεων κ.λπ.
Η μηχανική μάθηση χρησιμοποιεί νευρωνικά δίκτυα και αυτοματοποιημένους αλγόριθμους για την πρόβλεψη των αποτελεσμάτων.
9. ΑκρίβειαΗ ακρίβεια της εξόρυξης δεδομένων εξαρτάται από τον τρόπο συλλογής των δεδομένων.
Η Εξόρυξη Δεδομένων παράγει ακριβή αποτελέσματα που χρησιμοποιούνται από τη μηχανική μάθηση κάνοντας τη μηχανική μάθηση να παράγει καλύτερα αποτελέσματα.
Δεδομένου ότι η εξόρυξη δεδομένων απαιτεί ανθρώπινη παρέμβαση, μπορεί να χάσει σημαντικές σχέσεις		Οι αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης αποδεικνύονται πιο ακριβείς από τις τεχνικές εξόρυξης δεδομένων
10. ΕφαρμογέςΣε σχέση με τη μηχανική μάθηση, η εξόρυξη δεδομένων μπορεί να παράγει αποτελέσματα σε μικρότερο όγκο δεδομένων.Ο αλγόριθμος μηχανικής εκμάθησης χρειάζεται να τροφοδοτούνται δεδομένα σε τυπική μορφή, λόγω των οποίων οι διαθέσιμοι αλγόριθμοι είναι περιορισμένοι.
Για την ανάλυση δεδομένων χρησιμοποιώντας μηχανική εκμάθηση, τα δεδομένα από πολλές πηγές πρέπει να μετακινηθούν από εγγενή μορφή σε τυπική μορφή για να κατανοήσει η μηχανή.
Επίσης, απαιτεί μεγάλη ποσότητα δεδομένων για ακριβή αποτελέσματα
11. ΠαραδείγματαΤα μέρη όπου χρησιμοποιείται η εξόρυξη δεδομένων είναι για τον προσδιορισμό των προτύπων πωλήσεων ή των τάσεων, από εταιρείες κινητής τηλεφωνίας για διατήρηση πελατών και ούτω καθεξής.Η μηχανική εκμάθηση χρησιμοποιείται για την εκτέλεση καμπανιών μάρκετινγκ, για ιατρική διάγνωση, αναγνώριση εικόνας κ.λπ.

Τι είναι η Τεχνητή Νοημοσύνη;

Η Τεχνητή Νοημοσύνη είναι ένας κλάδος της επιστήμης που ασχολείται με τη δημιουργία έξυπνων μηχανών. Αυτές οι μηχανές καλούνται ευφυείς καθώς έχουν τις δικές τους δυνατότητες σκέψης και λήψης αποφάσεων όπως τα ανθρώπινα όντα.

Παραδείγματατων μηχανών AI περιλαμβάνουν αναγνώριση ομιλίας, επεξεργασία εικόνας, επίλυση προβλημάτων κ.λπ.

Διαβάστε επίσης => Λίστα του κορυφαίου λογισμικού τεχνητής νοημοσύνης

Η τεχνητή νοημοσύνη, η μηχανική εκμάθηση και η εξόρυξη δεδομένων χρησιμοποιούνται συχνά συνολικά στον σημερινό κόσμο. Αυτές οι λέξεις είναι πολύ αλληλένδετες μεταξύ τους και μερικές φορές χρησιμοποιούνται εναλλακτικά.

Ας συγκρίνουμε λοιπόν καθένα από αυτά λεπτομερώς:

Τεχνητή Νοημοσύνη και Εξόρυξη Δεδομένων

Η Τεχνητή Νοημοσύνη είναι η μελέτη για τη δημιουργία ευφυών μηχανών που μπορούν να λειτουργήσουν σαν τους ανθρώπους. Δεν εξαρτάται από τη μάθηση ή την ανατροφοδότηση, αλλά έχει προγραμματίσει άμεσα συστήματα ελέγχου. Τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης καταλήγουν σε λύσεις στα προβλήματα από μόνα τους με υπολογισμούς.

Η τεχνική εξόρυξης δεδομένων στα δεδομένα εξόρυξης χρησιμοποιείται από τα συστήματα AI για τη δημιουργία λύσεων. Η εξόρυξη δεδομένων χρησιμεύει ως βάση για την τεχνητή νοημοσύνη. Η εξόρυξη δεδομένων είναι ένα μέρος κωδικών προγραμματισμού με πληροφορίες και δεδομένα απαραίτητα για συστήματα AI.

Τεχνητή νοημοσύνη και μηχανική μάθηση

Ένας μεγάλος τομέας της Τεχνητής Νοημοσύνης είναι η Μηχανική Εκμάθηση. Με αυτό, εννοούμε ότι η AI χρησιμοποιεί αλγόριθμους μηχανικής μάθησης για την έξυπνη συμπεριφορά του. Ένας υπολογιστής λέγεται ότι μαθαίνει από κάποια εργασία εάν το σφάλμα μειώνεται συνεχώς και αν ταιριάζει με την απόδοση όπως επιθυμείται.

Η μηχανική μάθηση θα μελετήσει αλγόριθμους που θα εκτελούν αυτόματα το έργο της εξαγωγής. Η μηχανική μάθηση προέρχεται από στατιστικά στοιχεία, αλλά δεν είναι στην πραγματικότητα. Παρόμοια με την τεχνητή νοημοσύνη, η μηχανική μάθηση έχει επίσης πολύ ευρύ πεδίο.

Εξόρυξη δεδομένων έναντι μηχανικής μάθησης

MachineLearningvsDataMining

( εικόνα πηγή )

Η εξόρυξη δεδομένων και η Μηχανική Μάθηση εμπίπτουν στον ίδιο κόσμο της Επιστήμης. Αν και αυτοί οι όροι συγχέονται μεταξύ τους, υπάρχουν μερικές σημαντικές διαφορές μεταξύ τους.

# 1) Πεδίο εφαρμογής: Η Εξόρυξη Δεδομένων χρησιμοποιείται για να ανακαλύψει πώς τα διαφορετικά χαρακτηριστικά ενός συνόλου δεδομένων σχετίζονται μεταξύ τους μέσω προτύπων και τεχνικών οπτικοποίησης δεδομένων. Ο στόχος της εξόρυξης δεδομένων είναι να ανακαλύψει τη σχέση μεταξύ 2 ή περισσότερων χαρακτηριστικών ενός συνόλου δεδομένων και να το χρησιμοποιήσει για να προβλέψει τα αποτελέσματα ή τις ενέργειες.

Η Μηχανική Μάθηση χρησιμοποιείται για την πραγματοποίηση προβλέψεων για το αποτέλεσμα, όπως εκτίμηση τιμής ή προσέγγιση χρόνου. Μαθαίνει αυτόματα το μοντέλο με εμπειρία με την πάροδο του χρόνου. Παρέχει σχόλια σε πραγματικό χρόνο.

# 2) Λειτουργία: Η Εξόρυξη Δεδομένων είναι η τεχνική του βαθύτερου βαθμού δεδομένων για τη λήψη χρήσιμων πληροφοριών. Ενώ η Machine Learning είναι μια μέθοδος βελτίωσης σύνθετων αλγορίθμων ώστε οι μηχανές να πλησιάζουν τελείως, τροφοδοτώντας την επαναληπτικά με το εκπαιδευμένο σύνολο δεδομένων.

# 3) Χρήσεις: Η Εξόρυξη Δεδομένων χρησιμοποιείται συχνότερα στον τομέα της έρευνας ενώ η μηχανική μάθηση έχει περισσότερες χρήσεις για την υποβολή προτάσεων για τα προϊόντα, τις τιμές, το χρόνο κ.λπ.

# 4) Έννοια: Η ιδέα πίσω από την εξόρυξη δεδομένων είναι η εξαγωγή πληροφοριών χρησιμοποιώντας τεχνικές και η εύρεση των τάσεων και των προτύπων.

Η μηχανική εκμάθηση βασίζεται στην ιδέα ότι οι μηχανές μαθαίνουν από τα υπάρχοντα δεδομένα και βελτιώνεται από μόνη της. Η μηχανική μάθηση χρησιμοποιεί μεθόδους εξόρυξης δεδομένων και αλγόριθμους για τη δημιουργία μοντέλων στη λογική πίσω από δεδομένα που προβλέπουν το μελλοντικό αποτέλεσμα. Οι αλγόριθμοι βασίζονται σε μαθηματικά και γλώσσες προγραμματισμού.

# 5) Μέθοδος: Η Machine Learning χρησιμοποιεί την τεχνική εξόρυξης δεδομένων για να βελτιώσει τους αλγόριθμους της και να αλλάξει τη συμπεριφορά της σε μελλοντικές εισόδους. Έτσι, η εξόρυξη δεδομένων λειτουργεί ως πηγή εισόδου για τη μηχανική μάθηση.

Οι αλγόριθμοι μηχανικής εκμάθησης θα εκτελούνται συνεχώς και θα βελτιώνουν την απόδοση του συστήματος αυτόματα και θα αναλύουν επίσης πότε μπορεί να συμβεί η αποτυχία. Όταν υπάρχουν κάποια νέα δεδομένα ή αλλαγές στην τάση, το μηχάνημα θα ενσωματώσει τις αλλαγές χωρίς την ανάγκη επαναπρογραμματισμού ή ανθρώπινης παρέμβασης.

Η εξόρυξη δεδομένων θα πραγματοποιήσει ανάλυση σε μορφή Batch σε μια συγκεκριμένη στιγμή για να παράγει αποτελέσματα και όχι σε συνεχή βάση.

# 6) Φύση: Η Μηχανική Μάθηση διαφέρει από την Εξόρυξη Δεδομένων καθώς η μηχανική μάθηση μαθαίνει αυτόματα, ενώ η εξόρυξη δεδομένων απαιτεί ανθρώπινη παρέμβαση για την εφαρμογή τεχνικών για την εξαγωγή πληροφοριών.

# 7) Μαθησιακή ικανότητα: Η Μηχανική Εκμάθηση είναι ένα βήμα μπροστά από την εξόρυξη δεδομένων καθώς χρησιμοποιεί τις ίδιες τεχνικές που χρησιμοποιούνται από την εξόρυξη δεδομένων για αυτόματη εκμάθηση και προσαρμογή στις αλλαγές. Είναι πιο ακριβές από την εξόρυξη δεδομένων. Η Εξόρυξη Δεδομένων απαιτεί την έναρξη της ανάλυσης από τον άνθρωπο και ως εκ τούτου είναι μια χειροκίνητη τεχνική.

# 8) Υλοποίηση: Η εξόρυξη δεδομένων περιλαμβάνει τη δημιουργία μοντέλων στα οποία εφαρμόζονται τεχνικές εξόρυξης δεδομένων. Κατασκευάζονται μοντέλα όπως το μοντέλο CRISP-DM. Η διαδικασία εξόρυξης δεδομένων χρησιμοποιεί μια βάση δεδομένων, μηχανή εξόρυξης δεδομένων και αξιολόγηση προτύπων για την ανακάλυψη γνώσεων.

Η Μηχανική Μάθηση υλοποιείται με τη χρήση αλγορίθμων Μηχανικής Μάθησης σε τεχνητή νοημοσύνη, νευρωνικό δίκτυο, νευρο-ασαφή συστήματα, και δέντρο αποφάσεων κ.λπ.

# 9) Ακρίβεια: Η ακρίβεια της εξόρυξης δεδομένων εξαρτάται από τον τρόπο συλλογής των δεδομένων. Η εξόρυξη δεδομένων παράγει ακριβή αποτελέσματα που χρησιμοποιούνται από τη μηχανική εκμάθηση και έτσι καθιστά τη μηχανική μάθηση παράγει καλύτερα αποτελέσματα.

Καθώς η εξόρυξη δεδομένων απαιτεί ανθρώπινη παρέμβαση, μπορεί να χάσει σημαντικές σχέσεις. Οι αλγόριθμοι μηχανικής εκμάθησης αποδεικνύονται πιο ακριβείς από τις τεχνικές εξόρυξης δεδομένων.

# 10) Εφαρμογές: Ο αλγόριθμος μηχανικής εκμάθησης χρειάζεται να τροφοδοτούνται δεδομένα σε τυπική μορφή, λόγω των οποίων οι διαθέσιμοι αλγόριθμοι είναι πολύ περιορισμένοι. Για την ανάλυση δεδομένων χρησιμοποιώντας μηχανική εκμάθηση, τα δεδομένα από πολλές πηγές πρέπει να μετακινηθούν από εγγενή μορφή σε τυπική μορφή για να κατανοήσει η μηχανή.

Απαιτεί επίσης μεγάλο αριθμό δεδομένων για ακριβή αποτελέσματα. Αυτό είναι ένα γενικό κόστος σε σύγκριση με την εξόρυξη δεδομένων.

#έντεκα) Παραδείγματα: Η εξόρυξη δεδομένων χρησιμοποιείται για τον προσδιορισμό προτύπων πωλήσεων ή τάσεων, ενώ η μηχανική μάθηση χρησιμοποιείται για την εκτέλεση καμπανιών μάρκετινγκ.

Εξόρυξη Δεδομένων, Μηχανική Εκμάθηση εναντίον Deep Learning

Βαθιά μάθηση

( εικόνα πηγή )

Μηχανική εκμάθηση Vs Deep Learning

Η Μηχανική Εκμάθηση περιλαμβάνει την ικανότητα του μηχανήματος να μαθαίνει από εκπαιδευμένο σύνολο δεδομένων και να προβλέπει αυτόματα το αποτέλεσμα. Είναι ένα υποσύνολο της τεχνητής νοημοσύνης.

Η βαθιά μάθηση είναι ένα υποσύνολο της μηχανικής μάθησης. Λειτουργεί με τον ίδιο τρόπο στο μηχάνημα όπως ακριβώς ο ανθρώπινος εγκέφαλος επεξεργάζεται πληροφορίες. Όπως ένας εγκέφαλος μπορεί να αναγνωρίσει τα μοτίβα συγκρίνοντάς τα με προηγούμενα απομνημονευμένα μοτίβα, η βαθιά μάθηση χρησιμοποιεί επίσης αυτήν την ιδέα.

Η βαθιά μάθηση μπορεί να ανακαλύψει αυτόματα τα χαρακτηριστικά από τα ανεπεξέργαστα δεδομένα, ενώ η μηχανική εκμάθηση επιλέγει αυτές τις δυνατότητες με μη αυτόματο τρόπο που χρειάζονται περαιτέρω επεξεργασία. Χρησιμοποιεί επίσης τεχνητά νευρωνικά δίκτυα με πολλά κρυφά στρώματα, μεγάλα δεδομένα και υψηλούς πόρους υπολογιστών.

Η εξόρυξη δεδομένων είναι μια διαδικασία ανακάλυψης κρυφών μοτίβων και κανόνων από τα υπάρχοντα δεδομένα. Χρησιμοποιεί σχετικά απλούς κανόνες, όπως συσχέτιση, κανόνες συσχέτισης για τη διαδικασία λήψης αποφάσεων κ.λπ. Η Deep Learning χρησιμοποιείται για σύνθετη επεξεργασία προβλημάτων, όπως η αναγνώριση φωνής κ.λπ. Χρησιμοποιεί τεχνητά νευρικά δίκτυα με πολλά κρυμμένα επίπεδα για επεξεργασία.

Κατά καιρούς η εξόρυξη δεδομένων χρησιμοποιεί επίσης αλγόριθμους βαθιάς μάθησης για την επεξεργασία των δεδομένων.

Εξόρυξη Δεδομένων, Μηχανική Μάθηση Vs Επιστήμη δεδομένων

Επιστημονικά δεδομένα

( εικόνα πηγή )

Η Επιστήμη των Δεδομένων είναι ένας τεράστιος τομέας κάτω από τον οποίο έρχεται η Μηχανική Εκμάθηση. Πολλές τεχνολογίες όπως το SPARK, το HADOOP κ.λπ. εμπίπτουν επίσης στην επιστήμη των δεδομένων. Η επιστήμη δεδομένων είναι μια επέκταση στατιστικών που έχει τη δυνατότητα να επεξεργάζεται μαζικά μεγάλα δεδομένα χρησιμοποιώντας τεχνολογίες.

pl sql για αρχάριους με παραδείγματα

Ασχολείται με όλες τις πραγματικές, πολύπλοκες λύσεις προβλημάτων, όπως ανάλυση απαιτήσεων, κατανόηση, εξαγωγή χρήσιμων δεδομένων κ.λπ.

Η Επιστήμη δεδομένων ασχολείται με μη επεξεργασμένα δεδομένα που παράγονται από τον άνθρωπο, μπορεί να αναλύσει τις εικόνες και τους ήχους από δεδομένα όπως ακριβώς κάνουν οι άνθρωποι. Η επιστήμη των δεδομένων απαιτεί ένα σύνολο δεξιοτήτων με εξειδίκευση στον τομέα, ισχυρή γνώση βάσεων δεδομένων κ.λπ. Απαιτεί υψηλούς υπολογιστικούς πόρους, υψηλή μνήμη RAM κ.λπ.

Τα μοντέλα Επιστήμης Δεδομένων έχουν σαφώς καθοριστεί ορόσημα που πρέπει να επιτευχθούν σε σύγκριση με τη Μηχανική Μάθηση που προσπαθεί να επιτύχει τον στόχο μόνο με τα διαθέσιμα δεδομένα.

Το μοντέλο επιστήμης δεδομένων περιλαμβάνει:

  • ETL - Εξαγωγή φορτίου και μετασχηματισμού δεδομένων.
  • Διανομή και επεξεργασία δεδομένων.
  • Αυτοματοποιημένη εφαρμογή μοντέλων για αποτελέσματα.
  • Οπτικοποίηση δεδομένων
  • Αναφορά με φέτες και ζάρια για καλύτερη κατανόηση.
  • Δημιουργία αντιγράφων ασφαλείας, ανάκτηση και ασφάλεια δεδομένων.
  • Μετανάστευση στην παραγωγή.
  • Τρέχοντας επιχειρηματικά μοντέλα με τους αλγόριθμους.

Στατιστική ανάλυση

Οι στατιστικές αποτελούν το κύριο μέρος των αλγορίθμων εξόρυξης δεδομένων και μηχανικής μάθησης. Η στατιστική ανάλυση χρησιμοποιεί αριθμητικά δεδομένα και περιλαμβάνει πολλές μαθηματικές εξισώσεις για την εξαγωγή συμπερασμάτων.

Παρέχει τα σωστά εργαλεία και τεχνικές για την ανάλυση δεδομένων μεγάλου όγκου. Καλύπτει ένα ευρύ πεδίο ανάλυσης δεδομένων και καλύπτει ολόκληρο τον κύκλο ζωής δεδομένων από το σχεδιασμό έως την ανάλυση, την παρουσίαση και τη δημιουργία αναφορών.

Υπάρχουν δύο τύποι στατιστικής ανάλυσης όπως αναφέρεται παρακάτω:

  • Περιγραφικός
  • Υπολογικό

Η περιγραφική ανάλυση συνοψίζει τα δεδομένα και η συμπεραστική ανάλυση χρησιμοποιεί τα συνοπτικά δεδομένα για την εξαγωγή αποτελεσμάτων.

Τα στατιστικά στοιχεία εφαρμόζονται σε διάφορους τομείς, δηλαδή στη γεωγραφία για τον προσδιορισμό του κατά κεφαλή πληθυσμού, στα οικονομικά για τη μελέτη της ζήτησης και της προσφοράς, στον τραπεζικό τομέα για την εκτίμηση των καταθέσεων για μια ημέρα και ούτω καθεξής.

Μερικά παραδείγματα μηχανικής μάθησης

Παρατίθενται παρακάτω μερικά παραδείγματα Μηχανικής Μάθησης.

# 1) Υποστήριξη διαδικτυακής συνομιλίας από ιστότοπους: Τα Bots που χρησιμοποιούνται από διάφορους ιστότοπους για την παροχή άμεσης εξυπηρέτησης πελατών υποστηρίζονται από την Τεχνητή Νοημοσύνη.

# 2) Μηνύματα ηλεκτρονικού ταχυδρομείου: ο υπηρεσίες email ανιχνεύει αυτόματα εάν το περιεχόμενο είναι ανεπιθύμητο ή όχι. Αυτή η τεχνική υποστηρίζεται επίσης από το AI που εξετάζει τα συνημμένα και το περιεχόμενο για να προσδιορίσει εάν είναι ύποπτο ή επιβλαβές για τον χρήστη του υπολογιστή.

# 3) Εκστρατείες μάρκετινγκ: Η μηχανική εκμάθηση παρέχει προτάσεις για ένα νέο προϊόν ή παρόμοια προϊόντα στους πελάτες της. Με βάση τις επιλογές των πελατών, θα πλαισιώνει αυτόματα τις προσφορές αμέσως όταν ο πελάτης είναι ζωντανός για να τον προσελκύσει να αγοράσει. Για παράδειγμα , αστραπές προσφορές από την Amazon.

συμπέρασμα

Τα δεδομένα γίνονται ο πιο σημαντικός παράγοντας πίσω από τη μηχανική μάθηση, την εξόρυξη δεδομένων, την επιστήμη δεδομένων και τη βαθιά μάθηση. Η ανάλυση δεδομένων και οι πληροφορίες είναι πολύ σημαντικές στον σημερινό κόσμο. Ως εκ τούτου, επενδύοντας χρόνο, προσπάθεια, καθώς και κόστος σε αυτές τις τεχνικές ανάλυσης, αποτελεί μια κρίσιμη απόφαση για τις επιχειρήσεις.

Καθώς τα δεδομένα αυξάνονται με πολύ γρήγορο ρυθμό, αυτές οι μέθοδοι πρέπει να είναι αρκετά γρήγορες ώστε να ενσωματώνουν τα νέα σύνολα δεδομένων και να προβλέπουν χρήσιμη ανάλυση. Η μηχανική εκμάθηση μπορεί να μας βοηθήσει να επεξεργαστούμε γρήγορα τα δεδομένα και να αποδώσουμε ταχύτερα αποτελέσματα με τη μορφή μοντέλων αυτόματα.

Οι τεχνικές εξόρυξης δεδομένων παράγουν μοτίβα και τάσεις από ιστορικά δεδομένα για να προβλέψουν μελλοντικά αποτελέσματα. Αυτά τα αποτελέσματα έχουν τη μορφή γραφημάτων, διαγραμμάτων κ.λπ. Η στατιστική ανάλυση αποτελεί αναπόσπαστο μέρος του ανάλυση δεδομένων και θα αυξηθεί στο εγγύς μέλλον.

Αυτές οι τεχνολογίες θα αναπτυχθούν πάρα πολύ στο μέλλον καθώς βελτιώνονται οι επιχειρηματικές διαδικασίες. Αυτά, με τη σειρά τους, θα βοηθήσουν επίσης τις επιχειρήσεις να αυτοματοποιήσουν τη μη αυτόματη διαδικασία, να αυξήσουν τις πωλήσεις και τα κέρδη, και έτσι να βοηθήσουν στη διατήρηση των πελατών.

Ελπίζω να έχετε αποκτήσει τεράστιες γνώσεις σχετικά με την Εξόρυξη Δεδομένων Vs Machine Learning!

Συνιστώμενη ανάγνωση

^