Data Mining Vs Machine Learning Vs Umetna inteligenca Vs Poglobljeno učenje

data mining vs machine learning vs artificial intelligence vs deep learning

Kakšna je razlika med rudarjenjem podatkov proti strojnemu učenju proti umetni inteligenci in globokemu učenju proti podatkovni znanosti:

Tako rudarjenje podatkov kot strojno učenje sta področji, ki sta se medsebojno navdihovala, čeprav imata veliko skupnih stvari, vendar imata različne cilje.

kako odpreti objekt bliskovnega vala

Pridobivanje podatkov izvajajo ljudje na določenih naborih podatkov, da bi ugotovili zanimive vzorce med elementi v naboru podatkov. Podatkovno rudarjenje za predvidevanje izida uporablja tehnike, razvite s strojnim učenjem.

Medtem ko je strojno učenje sposobnost računalnika, da se uči iz miniranih podatkovnih nizov.

Algoritmi strojnega učenja zajemajo informacije, ki predstavljajo razmerje med elementi v naborih podatkov, in gradijo modele, da lahko napovejo prihodnje rezultate. Ti modeli niso nič drugega kot dejanja, ki jih bo naprava izvedla, da bo prišla do rezultata.

Ta članek vas bo seznanil z vsemi temami Data Mining Vs Machine Learning Podrobno.

Kaj se boste naučili:

• Kaj je Data Mining?
• Kaj je strojno učenje?
  • Strojno učenje brez nadzora
  • Nadzorovano strojno učenje
• Razlike med strojnim učenjem in rudarjenjem podatkov v tabelarni obliki
• Kaj je umetna inteligenca?
  • Umetna inteligenca in pridobivanje podatkov
  • Umetna inteligenca in strojno učenje
• Podatkovno rudarjenje vs strojno učenje
• Podatkovno rudarjenje, strojno učenje proti globokemu učenju
• Data Mining, Machine Learning Vs Data science
• Statistična analiza
• Nekaj ​​primerov strojnega učenja
• Zaključek
• Priporočeno branje

Kaj je Data Mining?

Podatkovno rudarjenje, ki je znano tudi kot Proces odkrivanja znanja, je znanstveno področje, ki se uporablja za ugotavljanje lastnosti naborov podatkov. Veliki nabori podatkov, zbrani iz RDMS ali podatkovnih skladišč ali zapletenih podatkovnih nizov, kot so časovne vrste, prostorski itd., So pridobljeni, da se med postavkami podatkov izvedejo zanimive korelacije in vzorci.

Ti rezultati se uporabljajo za izboljšanje poslovnih procesov in s tem pridobivanje poslovnih vpogledov.

Priporočeno branje => 15 najboljših brezplačnih orodij za pridobivanje podatkov

Izraz 'Odkrivanje znanja v zbirkah podatkov' (KDD) je skoval Gregory Piatetsky-Shapiro leta 1989. Izraz 'podatkovno rudarjenje' se je v skupnosti podatkovnih baz pojavil leta 1990.

( slike vir )

Kaj je strojno učenje?

Strojno učenje je tehnika, ki razvija kompleksne algoritme za obdelavo velikih podatkov in prinaša rezultate svojim uporabnikom. Uporablja zapletene programe, ki se lahko učijo skozi izkušnje in napovedujejo.

Algoritme izboljšuje sam po sebi z rednim vnašanjem podatkov o vadbi. Cilj strojnega učenja je razumeti podatke in zgraditi modele iz podatkov, ki jih lahko razumemo in uporabimo ljudje.

Izraz Strojno učenje je leta 1959 skoval Arthur Samuel, ameriški pionir na področju računalniških iger in umetne inteligence, in izjavil, da 'računalnikom omogoča, da se učijo, ne da bi bili izrecno programirani'.

Predlagano branje => Najbolj priljubljena orodja za strojno učenje

Strojno učenje je razvrščeno v dve vrsti:

• Nenadzorovano učenje
• Nadzorovano učenje

Strojno učenje brez nadzora

Nenadzorovano učenje se za napovedovanje izidov ne opira na usposobljene nabore podatkov, ampak za napovedovanje rezultatov uporablja neposredne tehnike, kot sta združevanje in združevanje. Usposobljeni nabori podatkov pomenijo vhod, za katerega je izhod znan.

Nadzorovano strojno učenje

Nadzorovano učenje je kot učenje učiteljev in študentov. Povezava med vhodno in izhodno spremenljivko je znana. Algoritmi strojnega učenja bodo napovedali rezultat na vhodnih podatkih, ki se bodo primerjali s pričakovanim rezultatom.

Napaka bo popravljena in ta korak se bo ponavljal, dokler ne bo dosežena sprejemljiva raven zmogljivosti.

( slike vir )

Razlike med strojnim učenjem in rudarjenjem podatkov v tabelarni obliki

Kaj je umetna inteligenca?

Umetna inteligenca je veja znanosti, ki se ukvarja z ustvarjanjem inteligentnih strojev. Ti stroji se imenujejo inteligentni, saj imajo svoje lastne sposobnosti razmišljanja in odločanja, kot so ljudje.

Primeristrojev AI vključujejo prepoznavanje govora, obdelavo slik, reševanje problemov itd.

dodajanje elementov v matriko java

Preberite tudi => Seznam najboljših programov za umetno inteligenco

Umetna inteligenca, strojno učenje in podatkovno rudarjenje se v današnjem svetu pogosto pogosto uporabljajo. Te besede so medsebojno zelo povezane in se včasih uporabljajo med seboj.

Torej, primerjajmo vsakega posebej:

Umetna inteligenca in pridobivanje podatkov

Umetna inteligenca je študija ustvarjanja inteligentnih strojev, ki lahko delujejo kot ljudje. To ni odvisno od učenja ali povratnih informacij, temveč ima neposredno programirane nadzorne sisteme. AI sistemi rešitve problemov sami najdejo z izračuni.

Tehniko rudarjenja podatkov v miniranih podatkih uporabljajo sistemi umetne inteligence za ustvarjanje rešitev. Podatkovno rudarjenje je osnova za umetno inteligenco. Podatkovno rudarjenje je del programskih kod z informacijami in podatki, potrebnimi za sisteme umetne inteligence.

Umetna inteligenca in strojno učenje

Veliko področje umetne inteligence je strojno učenje. S tem mislimo, da AI za svoje inteligentno vedenje uporablja algoritme strojnega učenja. Računalnik naj bi se učil iz neke naloge, če se napaka nenehno zmanjšuje in če se po želji ujema z zmogljivostjo.

Strojno učenje bo preučevalo algoritme, ki bodo nalogo ekstrakcije izvedli samodejno. Strojno učenje izhaja iz statistike, v resnici pa ni. Podobno kot umetna inteligenca ima tudi strojno učenje zelo širok obseg.

Podatkovno rudarjenje vs strojno učenje

( slike vir )

Podatkovno rudarjenje in strojno učenje spadata v isti svet znanosti. Čeprav se ti izrazi med seboj zamenjujejo, obstajajo nekatere velike razlike med njimi.

# 1) Področje uporabe: Podatkovno rudarjenje se uporablja za ugotavljanje, kako so različni atributi nabora podatkov med seboj povezani z vzorci in tehnikami vizualizacije podatkov. Cilj rudarjenja podatkov je ugotoviti razmerje med 2 ali več atributi nabora podatkov in to uporabiti za napovedovanje izidov ali dejanj.

Strojno učenje se uporablja za napovedovanje izida, na primer oceno cene ali približek časovnega trajanja. Sčasoma se samodejno nauči modela z izkušnjami. Zagotavlja povratne informacije v realnem času.

# 2) Funkcija: Podatkovno rudarjenje je tehnika kopanja globoko v podatke za pridobivanje koristnih informacij. Medtem ko je strojno učenje metoda izboljšanja zapletenih algoritmov, s katerimi lahko stroje skoraj izpopolnimo s ponavljajočim se hranjenjem z usposobljenim naborom podatkov.

# 3) Uporabe: Podatkovno rudarjenje se pogosteje uporablja na področju raziskav, medtem ko ima strojno učenje več uporab pri podajanju priporočil za izdelke, cene, čas itd.

# 4) Koncept: Koncept podatkovnega rudarjenja je pridobivanje informacij s pomočjo tehnik in odkrivanje trendov in vzorcev.

Strojno učenje temelji na konceptu, da se stroji učijo iz obstoječih podatkov in se sami izboljšujejo. Strojno učenje uporablja metode in algoritme podatkovnega rudarjenja za gradnjo modelov na podlagi logike podatkov, ki napovedujejo prihodnji rezultat. Algoritmi temeljijo na matematiki in programskih jezikih.

# 5) Metoda: Strojno učenje uporablja tehniko rudarjenja podatkov za izboljšanje algoritmov in spreminjanje vedenja v prihodnje. Tako rudarjenje podatkov deluje kot vhodni vir za strojno učenje.

Algoritmi strojnega učenja se bodo neprekinjeno izvajali in samodejno izboljševali delovanje sistema ter analizirali tudi, kdaj lahko pride do okvare. Ko pride do nekaterih novih podatkov ali sprememb v trendu, bo naprava vključila spremembe brez potrebe po ponovnem programiranju ali kakršnem koli človeškem vmešavanju.

Podatkovno rudarjenje bo izvedlo analizo v paketnem formatu ob določenem času, da bi dalo rezultate, ne pa neprekinjeno.

# 6) Narava: Strojno učenje se razlikuje od rudarjenja podatkov, saj se strojno učenje uči samodejno, medtem ko rudarjenje podatkov zahteva človekovo posredovanje za uporabo tehnik za pridobivanje informacij.

# 7) Zmožnost učenja: Strojno učenje je korak pred podatkovnim rudarjenjem, saj uporablja iste tehnike, ki jih uporablja rudarjenje podatkov, za samodejno učenje in prilagajanje spremembam. Je natančnejši od podatkovnega rudarjenja. Data Mining zahteva, da analizo začne človek, zato gre za ročno tehniko.

# 8) Izvedba: Podatkovno rudarjenje vključuje gradnjo modelov, na katerih se uporabljajo tehnike rudarjenja podatkov. Izdelani so modeli, kot je model CRISP-DM. Proces podatkovnega rudarjenja za odkrivanje znanja uporablja bazo podatkov, motor za podatkovno rudarjenje in vrednotenje vzorcev.

Strojno učenje se izvaja z uporabo algoritmov strojnega učenja v umetni inteligenci, nevronski mreži, nevro-mehkih sistemih in drevesu odločitev itd. Strojno učenje uporablja nevronske mreže in avtomatizirane algoritme za napovedovanje rezultatov.

# 9) Natančnost: Natančnost podatkovnega rudarjenja je odvisna od načina zbiranja podatkov. Data Mining daje natančne rezultate, ki jih uporablja strojno učenje, in s tem omogoča strojno učenje boljše rezultate.

Ker rudarjenje podatkov zahteva človekovo posredovanje, lahko zamudi pomembne odnose. Izkazalo se je, da so algoritmi strojnega učenja natančnejši od tehnik rudarjenja podatkov.

# 10) Aplikacije: Algoritem strojnega učenja potrebuje podatke v standardni obliki, zaradi česar so algoritmi, ki so na voljo, zelo omejeni. Če želite analizirati podatke s pomočjo strojnega učenja, je treba podatke iz več virov premakniti iz izvorne oblike v standardni format, da jih bo naprava lahko razumela.

Za natančne rezultate zahteva tudi veliko količino podatkov. To je režijski strošek v primerjavi z podatkovnim rudarjenjem.

#eleven) Primeri: Podatkovno rudarjenje se uporablja pri prepoznavanju prodajnih vzorcev ali trendov, medtem ko se strojno učenje uporablja pri vodenju tržnih kampanj.

Podatkovno rudarjenje, strojno učenje proti globokemu učenju

( slike vir )

Strojno učenje obsega sposobnost stroja, da se uči iz usposobljenega nabora podatkov in samodejno napove rezultat. Je podskupina umetne inteligence.

Poglobljeno učenje je podskupina strojnega učenja. Na stroj deluje enako, tako kot človeški možgani obdelujejo informacije. Kot možgani lahko prepoznajo vzorce s primerjavo s predhodno zapomnjenimi vzorci, tudi globoko učenje uporablja ta koncept.

Poglobljeno učenje lahko samodejno ugotovi atribute iz neobdelanih podatkov, medtem ko strojno učenje ročno izbere te funkcije, ki jih je treba nadalje obdelati. Uporablja tudi umetne nevronske mreže s številnimi skritimi plastmi, velikimi podatki in velikimi računalniškimi viri.

Data Mining je postopek odkrivanja skritih vzorcev in pravil iz obstoječih podatkov. Uporablja sorazmerno preprosta pravila, kot so povezovanje, korelacijska pravila za postopek odločanja itd. Deep Learning se uporablja za zapleteno obdelavo problemov, kot je prepoznavanje glasu itd. Za obdelavo uporablja umetna nevronska omrežja s številnimi skritimi plastmi.

Včasih podatkovno rudarjenje za obdelavo podatkov uporablja tudi algoritme globokega učenja.

Data Mining, Machine Learning Vs Data science

( slike vir )

Podatkovna znanost je obsežno področje strojnega učenja. Številne tehnologije, kot so SPARK, HADOOP itd., Prav tako spadajo pod znanost o podatkih. Podatkovna znanost je razširitev statistike, ki ima možnost obdelave velikih podatkov z uporabo tehnologij.

Ukvarja se z vsemi resničnimi zapletenimi problemi, kot so analiza zahtev, razumevanje, pridobivanje koristnih podatkov itd.

Data Science se ukvarja s človeškimi surovimi podatki, lahko analizira slike in zvoke iz podatkov, tako kot to počnejo ljudje. Podatkovna znanost zahteva visoko znanje z domenskim znanjem, močno poznavanje baz podatkov itd. Zahteva velike računske vire, veliko RAM-a itd.

Modeli Data Science imajo jasno opredeljene mejnike, ki jih je treba doseči v primerjavi s strojnim učenjem, ki skuša cilj doseči le z razpoložljivimi podatki.

Model Data Science obsega:

• ETL - Izvleči podatke o nalaganju in preoblikovanju.
• Porazdelitev in obdelava podatkov.
• Uporaba avtomatiziranih modelov za rezultate.
• Vizualizacija podatkov
• Poročanje s funkcijo rezin in kock za boljše razumevanje.
• Varnostno kopiranje, obnovitev in varnost podatkov.
• Prehod na proizvodnjo.
• Vodenje poslovnih modelov z algoritmi.

Statistična analiza

Statistika je glavni del algoritmov podatkovnega rudarjenja in strojnega učenja. Statistična analiza uporablja numerične podatke in vključuje veliko matematičnih enačb za sklepanje rezultatov.

Ponuja prava orodja in tehnike za analizo obsežnih podatkov. Zajema široko področje analize podatkov in zajema celoten življenjski cikel podatkov, vse od načrtovanja do analize, predstavitve in ustvarjanja poročil.

Kot je navedeno spodaj, obstajata dve vrsti statističnih analiz:

• Opisno
• Inferencialno

Opisna analiza povzema podatke, inferencialna analiza pa uporablja povzete podatke za pripravo rezultatov.

Statistika se uporablja na različnih področjih, tj. V geografiji za določanje prebivalstva na prebivalca, v ekonomiji za proučevanje povpraševanja in ponudbe, v bančništvu za oceno vlog za en dan itd.

zagotavljanje kakovosti v primerjavi s kontrolo kakovosti

Nekaj ​​primerov strojnega učenja

Spodaj je navedenih nekaj primerov strojnega učenja.

# 1) Spletna podpora spletnih klepetov: Bote, ki jih več spletnih mest uporablja za takojšnje storitve za stranke, poganja umetna inteligenca.

# 2) E-poštna sporočila: The e-poštne storitve samodejno zazna, ali je vsebina neželena. To tehniko poganja tudi umetna inteligenca, ki pregleda priloge in vsebino, da ugotovi, ali je sumljiva ali škodljiva za uporabnika računalnika.

# 3) Marketinške kampanje: Strojno učenje svojim strankam ponuja predloge o novem izdelku ali podobnih izdelkih. Na podlagi izbire kupca bo samodejno oblikoval ponudbe takoj, ko bo stranka v živo, da jo bo pritegnil k nakupu. Na primer , strele ukvarja Amazon.

Zaključek

Podatki postanejo najpomembnejši dejavnik strojnega učenja, rudarjenja podatkov, podatkovne znanosti in poglobljenega učenja. Analiza podatkov in vpogledi so v današnjem svetu zelo pomembni. Zato je vlaganje časa, truda in stroškov za te tehnike analize ključna odločitev za podjetja.

Ker podatki rastejo zelo hitro, bi morale biti te metode dovolj hitre, da vključijo nove nabore podatkov in napovedujejo koristno analizo. Strojno učenje nam lahko pomaga pri hitri obdelavi podatkov in samodejnem posredovanju hitrejših rezultatov v obliki modelov.

Tehnike podatkovnega rudarjenja ustvarjajo vzorce in trende iz zgodovinskih podatkov za napovedovanje prihodnjih rezultatov. Ti izidi so v obliki grafov, grafikonov itd. Statistična analiza je sestavni del Analiza podatkov in bo v bližnji prihodnosti narasel višje.

Te tehnologije bodo v prihodnosti neizmerno rasle, ko se bodo poslovni procesi izboljševali. Ti pa bodo tudi podjetjem pomagali avtomatizirati ročni postopek, povečali prodajo in dobiček ter s tem pomagali pri zadrževanju strank.

Upam, da bi pridobili neizmerno znanje o Data Mining Vs Machine Learning!

Priporočeno branje

• 11 Najbolj priljubljenih orodij za strojno učenje v letu 2021
• 10 najboljših programov za umetno inteligenco (pregledi programske opreme AI leta 2021)
• 15 najboljših brezplačnih orodij za pridobivanje podatkov: Najobsežnejši seznam
• Parametrizacija podatkov JMeter z uporabniško določenimi spremenljivkami
• 10+ najboljših orodij za zbiranje podatkov s strategijami zbiranja podatkov
• 10+ najboljših orodij za upravljanje podatkov za izpolnitev vaših podatkovnih potreb v letu 2021
• Funkcija področja podatkov v IBM Rational Quality Manager za upravljanje testnih podatkov
• Štirje koraki do testiranja poslovne inteligence (BI): Kako preizkusiti poslovne podatke