Дата Мининг вс Мацхине Леарнинг вс Артифициал Интеллигенце вс Дееп Леарнинг

data mining vs machine learning vs artificial intelligence vs deep learning

Која је разлика између експлоатације података против машинског учења против вештачке интелигенције против дубоког учења против науке о подацима:

И рударство података и машинско учење су подручја која су се међусобно инспирисала, иако имају много заједничких ствари, али имају различите циљеве.

Рударство података обављају људи на одређеним скуповима података са циљем да открију занимљиве обрасце између ставки у скупу података. Рударство података користи технике развијене машинским учењем за предвиђање исхода.

Док је машинско учење способност рачунара да учи из минираних скупова података.

Алгоритми машинског учења узимају информације које представљају однос између ставки у скуповима података и граде моделе тако да могу предвидети будуће исходе. Ови модели нису ништа друго до акције које ће машина предузети да би постигла резултат.

Овај чланак ће вас упознати са свим Дата Мининг вс Мацхине Леарнинг детаљно.

Шта ћете научити:

• Шта је Дата Мининг?
• Шта је машинско учење?
  • Машинско учење без надзора
  • Надзирано машинско учење
• Разлике између машинског учења и рударења података у табеларном формату
• Шта је вештачка интелигенција?
  • Вештачка интелигенција и рударење подацима
  • Вештачка интелигенција и машинско учење
• Дата Мининг вс Мацхине Леарнинг
• Рударство података, машинско учење против дубоког учења
• Рударство података, Машинско учење против науке о подацима
• Статистичка анализа
• Неки примери машинског учења
• Закључак
• Препоручено читање

Шта је Дата Мининг?

Рударство података које је такође познато и као Процес откривања знања је научна област која се користи за откривање својстава скупова података. Велики скупови података прикупљени из РДМС-а или складишта података или сложених скупова података попут временских серија, просторних итд. Минирани су како би се извадиле занимљиве корелације и обрасци међу ставкама података.

Ови резултати се користе за побољшање пословних процеса и тиме резултирају стицањем пословних увида.

Препоручено читање => 15 најбољих бесплатних алата за рударење подацима

цхар у низ ц ++

Термин „Откривање знања у базама података“ (КДД) сковао је Гргур Пјатецки-Шапиро 1989. Термин „рударење подацима“ појавио се у заједници база података 1990.

( слика извор )

Шта је машинско учење?

Машинско учење је техника која развија сложене алгоритме за обраду великих података и доноси резултате својим корисницима. Користи сложене програме који могу да уче кроз искуство и праве предвиђања.

Алгоритми су побољшани сами по себи редовним уносом података о обуци. Циљ машинског учења је разумевање података и изградња модела од података које људи могу разумети и користити.

Појам машинског учења створио је Артхур Самуел, амерички пионир на пољу рачунарских игара и вештачке интелигенције 1959. године, и изјавио да „то омогућава рачунарима способност да уче без изричитог програмирања“.

Предложено читање => Најпопуларнији алати за машинско учење

Машинско учење се класификује у две врсте:

• Учење без надзора
• Надгледано учење

Машинско учење без надзора

Учење без надзора не ослања се на обучене скупове података за предвиђање исхода, већ користи директне технике попут груписања и удруживања како би предвидео исходе. Обучени скупови података значе улаз за који је излаз познат.

Надзирано машинско учење

Учење под надзором је попут учења наставника и ученика. Веза између улазне и излазне променљиве је позната. Алгоритми машинског учења предвиђаће исход на улазним подацима који ће се упоређивати са очекиваним исходом.

Грешка ће се исправити и овај корак ће се изводити итеративно док се не постигне прихватљив ниво перформанси.

( слика извор )

Разлике између машинског учења и рударења података у табеларном формату

Шта је вештачка интелигенција?

Вештачка интелигенција је грана науке која се бави стварањем интелигентних машина. Ове машине се називају интелигентним, јер имају своје способности размишљања и доношења одлука попут људи.

ПримериАИ машине укључују препознавање говора, обраду слика, решавање проблема итд.

Такође прочитајте => Списак најбољих софтвера за вештачку интелигенцију

Вештачка интелигенција, машинско учење и рударење података се често користе у данашњем свету. Ове речи су у међусобној вези и понекад се користе наизменично.

Дакле, упоредимо сваку од њих детаљно:

Вештачка интелигенција и рударење подацима

Вештачка интелигенција је студија за стварање интелигентних машина које могу да раде као људи. То не зависи од учења или повратних информација, већ има директно програмиране системе управљања. АИ системи сами израчунавањем проналазе решења проблема.

Технику рударења података у минираним подацима користе АИ системи за креирање решења. Рударство података служи као основа за вештачку интелигенцију. Рударство података је део програмских кодова са информацијама и подацима неопходним за АИ системе.

Вештачка интелигенција и машинско учење

Велико подручје вештачке интелигенције је машинско учење. Овим подразумевамо да АИ користи алгоритме машинског учења за своје интелигентно понашање. Каже се да рачунар учи из неког задатка ако се грешка непрестано смањује и ако се по жељи подудара са перформансама.

Машинско учење ће проучавати алгоритме који ће аутоматски извршити задатак екстракције. Машинско учење потиче из статистике, али заправо није. Слично АИ, машинско учење такође има врло широк опсег.

Дата Мининг вс Мацхине Леарнинг

( слика извор )

Рударство података и машинско учење спадају у исти свет науке. Иако се ови појмови међусобно мешају, постоје неке велике разлике међу њима.

#1 Обим: Дата Мининг се користи да би се открило како су различити атрибути скупа података међусобно повезани кроз обрасце и технике визуелизације података. Циљ рударења подацима је да се утврди однос између 2 или више атрибута скупа података и користи се за предвиђање исхода или радњи.

Машинско учење се користи за предвиђање исхода као што су процена цене или апроксимација временског трајања. Временом аутоматски учи модел са искуством. Пружа повратне информације у реалном времену.

# 2) Функција: Дата Мининг је техника копања дубоко у податке како би се извадиле корисне информације. Док је машинско учење метода побољшања сложених алгоритама како би се машине готово усавршиле итеративним храњењем обученим скуповима података.

# 3) Употребе: Дата Мининг се чешће користи у истраживачком пољу, док машинско учење има више користи у давању препорука за производе, цене, време итд.

# 4) Концепт: Концепт који стоји иза рударења података је издвајање информација помоћу техника и откривање трендова и образаца.

Машинско учење темељи се на концепту да машине уче из постојећих података и побољшава се само по себи. Машинско учење користи методе руковања подацима и алгоритме за изградњу модела на логици података који предвиђају будући исход. Алгоритми су засновани на математици и програмским језицима.

# 5) Метода: Машинско учење користи технику рударења података да би побољшало своје алгоритме и променило своје понашање на будуће улазе. Стога рударење података делује као улазни извор за машинско учење.

како отворити .јар датотеке

Алгоритми машинског учења континуирано ће се покретати и аутоматски побољшавати перформансе система, а такође ће анализирати када квар може да се догоди. Када постоје неки нови подаци или промена у тренду, машина ће укључити промене без потребе за репрограмирањем или било каквим људским ометањем.

Анализа података вршиће анализу у пакетном формату у одређено време ради добијања резултата, а не континуирано.

# 6) Природа: Машинско учење се разликује од рударства података јер се машинско учење аутоматски учи док рударење података захтева људску интервенцију за примену техника за издвајање информација.

# 7) Способност учења: Машинско учење је корак испред рударења података, јер користи исте технике које користи рударство података за аутоматско учење и прилагођавање променама. Тачније је од претраживања података. Дата Мининг захтева да анализу покрене човек, па је то ручна техника.

# 8) Имплементација: Рударство података укључује изградњу модела на којима се примењују технике рударења подацима. Израђени су модели попут модела ЦРИСП-ДМ. Процес рударења података користи базу података, механизам за руковање подацима и процену образаца за откривање знања.

Машинско учење се примењује коришћењем алгоритама машинског учења у вештачкој интелигенцији, неуронским мрежама, неуро-нејасним системима и стаблу одлука итд. Машинско учење користи неуронске мреже и аутоматизоване алгоритме за предвиђање исхода.

# 9) Тачност: Тачност претраживања података зависи од начина прикупљања података. Дата Мининг даје тачне резултате које користи машинско учење, а самим тим и машинско учење даје боље резултате.

Како рударење података захтева људску интервенцију, може пропустити важне везе. Доказано је да су алгоритми машинског учења тачнији од техника минирања података.

# 10) Апликације: Алгоритму машинског учења је потребно да се подаци уносе у стандардном формату, због чега су доступни алгоритми много ограничени. Да бисте анализирали податке помоћу машинског учења, податке из више извора треба преместити из изворног формата у стандардни формат да би их машина разумела.

Такође је потребна велика количина података за тачне резултате. Ово је режијски резултат у поређењу са претраживањем података.

#Једанаест) Примери: Ископавање података се користи за идентификовање образаца продаје или трендова, док се машинско учење користи у вођењу маркетиншких кампања.

Рударство података, машинско учење против дубоког учења

( слика извор )

Машинско учење обухвата способност машине да учи из обученог скупа података и аутоматски предвиђа исход. То је подскуп вештачке интелигенције.

Дубоко учење је подскуп машинског учења. То делује на исти начин на машини, баш као и то како људски мозак обрађује информације. Као што мозак може да идентификује обрасце упоређујући га са претходно запамћеним обрасцима, дубоко учење такође користи овај концепт.

Дубинско учење може аутоматски сазнати атрибуте из сирових података док машинско учење ручно бира ове функције које даље требају обраду. Такође користи вештачке неуронске мреже са много скривених слојева, великим подацима и великим рачунарским ресурсима.

Дата Мининг је процес откривања скривених образаца и правила из постојећих података. Користи релативно једноставна правила као што су повезивање, правила корелације за процес доношења одлука итд. Дубинско учење се користи за сложену обраду проблема као што је препознавање гласа итд. За обраду користи вештачке неуронске мреже са много скривених слојева.

Повремено рударство података такође користи алгоритме дубоког учења за обраду података.

Рударство података, Машинско учење против науке о подацима

( слика извор )

Наука података је огромно подручје под којим долази машинско учење. Многе технологије као што су СПАРК, ХАДООП итд. Такође спадају у науку о подацима. Наука о подацима је продужетак статистике која има способност обраде масовно великих података користећи технологије.

Бави се решавањем свих сложених проблема из стварног света, као што су анализа захтева, разумевање, издвајање корисних података итд.

Дата Сциенце се бави сировим подацима које генерише човек, може да анализира слике и звукове из података баш као и људи. Наука о подацима захтева висок скуп вештина са доменском стручношћу, снажно познавање база података итд. Захтева велике рачунске ресурсе, велику РАМ меморију итд.

Модели науке о подацима имају јасно дефинисане прекретнице које треба постићи у поређењу са машинским учењем које покушава постићи циљ само уз доступне податке.

Модел науке о подацима састоји се од:

• ЕТЛ - Издвоји податке о оптерећењу и трансформиши.
• Дистрибуција и обрада података.
• Примена аутоматизованих модела за исходе.
• Визуализација података
• Извештавање помоћу функције кришки и коцкица за боље разумевање.
• Израда резервних копија, опоравак и сигурност.
• Миграција у производњу.
• Управљање пословним моделима са алгоритмима.

Статистичка анализа

Статистика чини главни део алгоритама за рударење података и машинско учење. Статистичка анализа користи нумеричке податке и укључује пуно математичких једначина за извођење резултата.

Пружа праве алате и технике за анализу података великог обима. Обухвата широко подручје анализе података и покрива читав животни циклус података, од планирања до анализе, представљања и креирања извештаја.

Постоје две врсте статистичких анализа као што је поменуто у наставку:

• Описно
• Инференцијално

Дескриптивна анализа резимира податке, а инференцијална анализа користи сажете податке за цртање резултата.

Статистика се примењује у различитим областима, тј. У географији за одређивање становништва по становнику, у економији за проучавање потражње и понуде, у банкарству за процену депозита за један дан и тако даље.

Неки примери машинског учења

У наставку је наведено неколико примера машинског учења.

# 1) Подршка путем Интернет ћаскања путем веб локација: Ботове које неколико веб локација користи за пружање тренутне корисничке услуге покреће вештачка интелигенција.

# 2) Поруке е-поште: Тхе услуге е-поште аутоматски препознаје да ли је садржај нежељени или не. Ову технику такође покреће АИ која прегледа прилоге и садржај како би утврдила да ли је сумњива или штетна за корисника рачунара.

# 3) Маркетиншке кампање: Машинско учење пружа сугестије о новом производу или сличним производима својим купцима. На основу избора купаца, аутоматски ће склопити понуде одмах када купац живи како би га привукао да купи. На пример , громови се баве Амазоном.

Закључак

Подаци постају најважнији фактор који стоји иза машинског учења, рударења података, науке о подацима и дубоког учења. Анализа података и увиди су веома важни у данашњем свету. Отуда улагање времена, труда, као и трошкова на ове технике анализе, чини кључну одлуку за предузећа.

Како подаци расту врло брзим темпом, ове методе би требале бити довољно брзе да укључују нове скупове података и предвиђају корисну анализу. Машинско учење може нам помоћи да брзо обрадимо податке и аутоматски доставимо брже резултате у облику модела.

Технике рударења података стварају обрасце и трендове на основу историјских података да би се предвидели будући исходи. Ови исходи су у облику графикона, графикона итд. Статистичка анализа чини саставни део Анализа података а у блиској будућности ће расти више.

Ове технологије ће неизмерно расти у будућности како се побољшавају пословни процеси. Они ће, заузврат, такође помоћи предузећима да аутоматизују ручни процес, повећају продају и профит, а тиме и задржавање купаца.

Надам се да бисте стекли огромно знање о Дата Мининг-у против машинског учења!

Препоручено читање

• 11 Најпопуларнијих софтверских алата за машинско учење 2021
• 10 најбољих софтвера за вештачку интелигенцију (прегледи АИ софтвера 2021)
• Топ 15 најбољих бесплатних алата за рударење података: Најопсежнија листа
• ЈМетер параметризација података коришћењем кориснички дефинисаних променљивих
• 10+ најбољих алата за прикупљање података са стратегијама прикупљања података
• 10+ најбољих алата за управљање подацима који ће испунити ваше потребе за подацима 2021
• Карактеристика базена података у ИБМ Ратионал Куалити Манагер за управљање тест подацима
• 4 корака до тестирања пословне интелигенције (БИ): Како тестирати пословне податке