Меню

Видобуток даних проти машинного навчання проти штучного інтелекту проти глибокого навчання

  • Головна
  • Інший
  • Видобуток даних проти машинного навчання проти штучного інтелекту проти глибокого навчання

data mining vs machine learning vs artificial intelligence vs deep learning

Спробуйте Наш Інструмент Для Усунення Проблем

Яка різниця між видобуванням даних проти машинного навчання проти штучного інтелекту проти глибокого навчання проти даних:

Як видобуток даних, так і машинне навчання - сфери, натхненні одне одним, хоча у них багато спільного, але вони мають різні цілі.

Видобуток даних виконується людиною на певних наборах даних з метою з’ясувати цікаві закономірності між елементами набору даних. Видобуток даних використовує методи, розроблені машинним навчанням, для прогнозування результату.

Тоді як машинне навчання - це здатність комп’ютера вчитися на видобутих наборах даних.

ЗВІТ З ДАНИХ ПРОТИ НАВЧАННЯ МАШИНИ

Алгоритми машинного навчання беруть інформацію, що відображає взаємозв'язок між елементами в наборах даних, і будують моделі, щоб можна було передбачити майбутні результати. Ці моделі - не що інше, як дії, які буде виконана машиною для досягнення результату.

як відкрити торрент-файл -

Ця стаття коротко розповість вам про все Видобуток даних проти машинного навчання детально.

Що ви дізнаєтесь:

Що таке видобуток даних?

Видобуток даних, який також відомий як Процес виявлення знань - це галузь науки, яка використовується для з’ясування властивостей наборів даних. Великі набори даних, зібрані з RDMS або сховищ даних, або складних наборів даних, таких як часові ряди, просторові тощо, видобуваються, щоб отримати цікаві кореляції та закономірності між елементами даних.

Ці результати використовуються для вдосконалення бізнес-процесів і, таким чином, призводять до отримання бізнес-аналітики.

Рекомендуємо прочитати => 15 найкращих безкоштовних інструментів для видобутку даних

Термін «Відкриття знань у базах даних» (KDD) був введений в Григорій П'ятецький-Шапіро у 1989 р. Термін „видобуток даних” з’явився у спільноті баз даних у 1990 р.

Статистичний аналіз

( зображення джерело )

Що таке машинне навчання?

Машинне навчання - це техніка, яка розробляє складні алгоритми для обробки великих даних та забезпечує результати для своїх користувачів. Він використовує складні програми, які можуть навчитися на досвіді та робити прогнози.

Алгоритми вдосконалюються самі по собі шляхом регулярного введення навчальних даних. Метою машинного навчання є розуміння даних та побудова моделей з даних, які можуть бути зрозумілі та використані людиною.

Термін 'машинне навчання' був введений Артуром Самуелем, американським піонером у галузі комп'ютерних ігор та штучного інтелекту в 1959 році, і він заявив, що 'це дає комп'ютерам можливість вчитися без явного програмування'.

Пропоноване читання => Найпопулярніші інструменти машинного навчання

Машинне навчання класифікується на два типи:

  • Навчання без нагляду
  • Навчання під наглядом

Машинне навчання без нагляду

Навчання без нагляду не покладається на підготовлені набори даних для прогнозування результатів, але воно використовує прямі методи, такі як кластеризація та асоціація для прогнозування результатів. Навчені набори даних означають вхідні дані, для яких вихідний результат відомий.

Контрольоване машинне навчання

Навчання під наглядом - це як навчання вчителя та студента. Зв'язок між вхідною та вихідною змінною відомий. Алгоритми машинного навчання прогнозуватимуть результат на основі вхідних даних, які порівнюватимуть із очікуваним результатом.

Помилка буде виправлена, і цей крок буде виконуватися ітеративно, доки не буде досягнутий прийнятний рівень продуктивності.

Машинне навчання

( зображення джерело )

Відмінності між машинним навчанням та видобутком даних у табличному форматі

ФакториВидобуток данихМашинне навчання
7. Можливість навчанняВидобуток даних вимагає, щоб аналіз ініціював людина, тому це ручна техніка.Машинне навчання - це крок попереду видобутку даних, оскільки воно використовує ті самі методи, що використовуються при видобуванні даних, для автоматичного навчання та адаптації до змін. Це точніше, ніж аналіз даних.
1. Сфера застосуванняВидобуток даних використовується, щоб з’ясувати, як різні атрибути набору даних пов’язані між собою за допомогою шаблонів та методів візуалізації даних.
Мета видобутку даних - з’ясувати взаємозв’язок між 2 або більше атрибутами набору даних і використовувати це для прогнозування результатів чи дій.		Машинне навчання використовується для прогнозування результатів, таких як оцінка ціни або наближення тривалості часу.
Він автоматично засвоює модель із досвідом з часом. Це забезпечує зворотний зв'язок у реальному часі
2. РобочаВидобуток даних - це техніка глибокого копання даних, щоб отримати корисну інформацію.Машинне навчання - це метод вдосконалення складних алгоритмів для наближення машин до досконалості шляхом ітеративного подавання їх за допомогою навчених наборів даних.
3. ВикористанняВидобуток даних частіше використовується в таких сферах досліджень, як веб-майнінг, видобуток тексту, виявлення шахрайстваМашинне навчання має більше застосування для вироблення рекомендацій щодо продуктів, цін, оцінки часу, необхідного для доставки тощо.
4. КонцепціяКонцепція видобутку корисних копалин полягає у вилученні інформації за допомогою методів та з’ясуванні тенденцій та закономірностей.Машинне навчання базується на концепції, згідно з якою машини навчаються на основі наявних даних, навчаються і вдосконалюються самі собою. Машинне навчання використовує методи аналізу даних та алгоритми для побудови моделей на основі логіки даних, які передбачають майбутній результат. Алгоритми побудовані на математиці та мовах програмування
5. МетодВидобуток даних проводитиме аналіз у пакетному форматі в певний час для отримання результатів, а не на постійній основі.Машинне навчання використовує техніку видобутку даних для вдосконалення своїх алгоритмів та зміни своєї поведінки на майбутні вхідні дані. Таким чином, видобуток даних виступає джерелом вхідних даних для машинного навчання.
Алгоритми машинного навчання будуть постійно працювати і автоматично покращувати продуктивність системи, а також аналізувати, коли може статися збій.
Коли з’являються нові дані або зміни є тенденцією, апарат враховує ці зміни без необхідності перепрограмувати чи втручатися людей.
6. ПриродаВидобуток даних вимагає втручання людини для застосування методів вилучення інформації.Машинне навчання відрізняється від Data Mining, оскільки машинне навчання навчається автоматично.
8. ВпровадженняВидобуток даних передбачає побудову моделей, на яких застосовуються методи видобутку даних. Побудовано такі моделі, як модель CRISP-DM.
Процес видобутку даних використовує базу даних, механізм обробки даних та оцінку шаблону для виявлення знань.		Машинне навчання реалізоване за допомогою алгоритмів машинного навчання у штучному інтелекті, нейронних мережах, нейро-нечітких системах та дереві рішень тощо.
Машинне навчання використовує нейронні мережі та автоматизовані алгоритми для прогнозування результатів.
9. ТочністьТочність видобутку даних залежить від способу збору даних.
Data Mining дає точні результати, які використовуються в машинному навчанні, завдяки чому машинне навчання дає кращі результати.
Оскільки для аналізу даних потрібне втручання людини, він може пропустити важливі взаємозв'язки		Доведено, що алгоритми машинного навчання є більш точними, ніж методи видобутку даних
10. ДодаткиПорівняно з машинним навчанням, видобуток даних може дати результати на меншому обсязі даних.Алгоритму машинного навчання потрібно подавати дані у стандартному форматі, завдяки чому доступні алгоритми обмежені.
Щоб проаналізувати дані за допомогою машинного навчання, дані з декількох джерел слід перенести з рідного формату в стандартний формат, щоб машина зрозуміла.
Крім того, для точних результатів потрібен великий обсяг даних
11. ПрикладиМісця, де використовується видобуток даних, - це виявлення моделей продажів або тенденцій, стільниковими компаніями для утримання клієнтів тощо.Машинне навчання використовується при проведенні маркетингових кампаній, для медичної діагностики, розпізнавання зображень тощо.

Що таке штучний інтелект?

Штучний інтелект - це галузь науки, яка займається створенням інтелектуальних машин. Ці машини називають інтелектуальними, оскільки вони мають власні можливості мислення та прийняття рішень, як люди.

Прикладиз машин AI включають розпізнавання мови, обробку зображень, вирішення проблем тощо.

Також прочитайте => Список найкращих програм для штучного інтелекту

Штучний інтелект, машинне навчання та видобуток даних часто використовуються в сучасному світі. Ці слова дуже взаємопов’язані між собою і іноді вживаються як взаємозамінні.

Тож давайте порівняємо кожен із них детально:

Штучний інтелект та видобуток даних

Штучний інтелект - це дослідження для створення інтелектуальних машин, які можуть працювати як люди. Це не залежить від навчання або зворотного зв’язку, навпаки, це безпосередньо запрограмовані системи управління. Системи ШІ самостійно придумують рішення проблем шляхом розрахунків.

Техніка видобутку даних у видобутих даних використовується системами AI для створення рішень. Видобуток даних служить основою для штучного інтелекту. Видобуток даних є частиною програмних кодів з інформацією та даними, необхідними для систем ШІ.

Штучний інтелект та машинне навчання

Великим напрямком штучного інтелекту є машинне навчання. Під цим ми маємо на увазі, що ШІ використовує алгоритми машинного навчання для своєї інтелектуальної поведінки. Кажуть, що комп’ютер вчиться на якомусь завданні, якщо помилка постійно зменшується і якщо вона відповідає продуктивності за бажанням.

Машинне навчання вивчатиме алгоритми, які автоматично виконуватимуть завдання з вилучення. Машинне навчання походить із статистики, але насправді це не так. Подібно до ШІ, машинне навчання також має дуже широкий обсяг.

Видобуток даних проти машинного навчання

MachineLearningvsDataMining

який завантажувач відео mp4 сумісний з YouTube

( зображення джерело )

Видобуток даних та машинне навчання підпадають під той самий світ науки. Хоча ці терміни плутають між собою, між ними є деякі основні відмінності.

# 1) Сфера застосування: Видобуток даних використовується, щоб з’ясувати, як різні атрибути набору даних пов’язані між собою за допомогою шаблонів та методів візуалізації даних. Мета видобутку даних - з’ясувати взаємозв’язок між 2 або більше атрибутами набору даних і використовувати це для прогнозування результатів чи дій.

Машинне навчання використовується для прогнозування результатів, таких як оцінка ціни або наближення тривалості часу. Він автоматично засвоює модель із досвідом з часом. Він забезпечує зворотний зв'язок у реальному часі.

# 2) Функція: Видобуток даних - це техніка глибокого копання даних, щоб отримати корисну інформацію. Тоді як машинне навчання - це метод вдосконалення складних алгоритмів для наближення машин до вдосконалення шляхом ітеративного подавання їх за допомогою навченого набору даних.

# 3) Використання: Інтелектуальний аналіз даних частіше використовується в галузі досліджень, тоді як машинне навчання більше використовує для вироблення рекомендацій щодо продуктів, цін, часу тощо.

# 4) Концепція: Концепція інтелектуального аналізу даних полягає у вилученні інформації за допомогою методів та з’ясуванні тенденцій та закономірностей.

Машинне навчання базується на концепції, що машини вчаться на основі наявних даних і вдосконалюються самі собою. Машинне навчання використовує методи аналізу даних та алгоритми для побудови моделей на основі логіки даних, які передбачають майбутній результат. Алгоритми побудовані на математиці та мовах програмування.

# 5) Метод: Машинне навчання використовує техніку видобутку даних для вдосконалення своїх алгоритмів та зміни своєї поведінки на майбутні вхідні дані. Таким чином, видобуток даних виступає джерелом вхідних даних для машинного навчання.

Алгоритми машинного навчання будуть постійно працювати і автоматично покращувати продуктивність системи, а також аналізувати, коли може статися несправність. Коли з’являються нові дані або змінюється тенденція, машина враховуватиме зміни без необхідності перепрограмувати чи будь-якого втручання людини.

Видобуток даних проводитиме аналіз у пакетному форматі в певний час для отримання результатів, а не на постійній основі.

# 6) Природа: Машинне навчання відрізняється від Data Mining, оскільки машинне навчання навчається автоматично, тоді як для аналізу даних потрібне втручання людини для застосування методів вилучення інформації.

# 7) Можливість навчання: Машинне навчання - це крок попереду видобутку даних, оскільки воно використовує ті самі методи, що використовуються при видобуванні даних, для автоматичного навчання та адаптації до змін. Це точніше, ніж аналіз даних. Видобуток даних вимагає, щоб аналіз ініціював людина, і, отже, це ручна техніка.

# 8) Впровадження: Видобуток даних передбачає побудову моделей, на яких застосовуються методи видобутку даних. Побудовано такі моделі, як модель CRISP-DM. Процес видобутку даних використовує базу даних, механізм обробки даних та оцінку шаблону для виявлення знань.

Машинне навчання реалізоване за допомогою алгоритмів машинного навчання у штучному інтелекті, нейронних мережах, нейро-нечітких системах та дереві рішень тощо. Машинне навчання використовує нейронні мережі та автоматизовані алгоритми для прогнозування результатів.

# 9) Точність: Точність видобутку даних залежить від способу збору даних. Видобуток даних дає точні результати, які використовуються в машинному навчанні, а отже, машинне навчання дає кращі результати.

Оскільки для обробки даних потрібне втручання людини, він може пропустити важливі взаємозв’язки. Доведено, що алгоритми машинного навчання є більш точними, ніж методи видобутку даних.

# 10) Додатки: Алгоритму машинного навчання потрібно подавати дані у стандартному форматі, завдяки чому доступні алгоритми набагато обмежені. Щоб проаналізувати дані за допомогою машинного навчання, дані з декількох джерел слід перенести з рідного формату в стандартний формат, щоб машина зрозуміла.

Для точних результатів також потрібен великий обсяг даних. Це накладні витрати в порівнянні з аналізом даних.

# одинадцять) Приклади: Видобуток даних використовується для виявлення моделей продажів або тенденцій, тоді як машинне навчання використовується для проведення маркетингових кампаній.

Видобуток даних, машинне навчання проти глибокого навчання

Глибоке навчання1

( зображення джерело )

Машинне навчання проти глибокого навчання

Машинне навчання включає в себе здатність машини навчатися на основі навчених наборів даних і передбачати результат автоматично. Це підмножина штучного інтелекту.

Глибоке навчання - це підмножина машинного навчання. Це працює на машині так само, як і те, як людський мозок обробляє інформацію. Як мозок може ідентифікувати закономірності, порівнюючи їх із раніше запам’ятованими шаблонами, глибоке навчання також використовує це поняття.

Поглиблене навчання може автоматично знаходити атрибути з необроблених даних, тоді як машинне навчання обирає ці функції вручну, що потребує подальшої обробки. Він також використовує штучні нейронні мережі з безліччю прихованих шарів, великими даними та великими комп'ютерними ресурсами.

Видобуток даних - це процес виявлення прихованих шаблонів та правил із наявних даних. Він використовує відносно прості правила, такі як асоціація, правила кореляції для процесу прийняття рішень тощо. Глибоке навчання використовується для складної обробки проблем, таких як розпізнавання голосу тощо. Для обробки використовується штучні нейронні мережі з безліччю прихованих шарів.

Інколи для обробки даних також використовуються алгоритми глибокого навчання для обробки даних.

Видобуток даних, машинне навчання проти науки про дані

DataScience

( зображення джерело )

Наука про дані - це величезна сфера, під яку підпадає машинне навчання. Багато технологій, таких як SPARK, HADOOP тощо, також підпадають під науку про дані. Наука про дані - це розширення статистики, яке має можливість обробляти величезні великі дані за допомогою технологій.

Він займається вирішенням усіх реальних складних проблем, таких як аналіз вимог, розуміння, витяг корисних даних тощо.

Data Science займається генерованими людиною необробленими даними, вона може аналізувати зображення та аудіо з даних, як і люди. Наука даних вимагає високого рівня кваліфікації, що володіє знаннями доменів, глибоких знань баз даних тощо. Вона вимагає великих обчислювальних ресурсів, великої оперативної пам'яті тощо

Моделі Data Science мають чітко визначені етапи досягнення у порівнянні з машинним навчанням, яке намагається досягти цілі лише за допомогою наявних даних.

Модель науки про дані складається з:

  • ETL - Витяг навантаження та перетворення даних.
  • Поширення та обробка даних.
  • Застосування автоматизованих моделей для результатів.
  • Візуалізація даних
  • Звітування за допомогою функції нарізки та кістки для кращого розуміння.
  • Резервне копіювання даних, відновлення та безпека.
  • Міграція до виробництва.
  • Запуск бізнес-моделей з алгоритмами.

Статистичний аналіз

Статистика становить основну частину алгоритмів видобутку даних та машинного навчання. Статистичний аналіз використовує числові дані та включає багато математичних рівнянь для виведення результатів.

Він забезпечує правильні інструменти та методи для аналізу великих обсягів даних. Він охоплює широку область аналізу даних та охоплює весь життєвий цикл даних, починаючи від планування до аналізу, представляючи та створюючи звіти.

Існує два типи статистичного аналізу, як зазначено нижче:

  • Описовий
  • Довідковий

Описовий аналіз узагальнює дані, а аналіз результатів використовує узагальнені дані для отримання результатів.

Статистика застосовується в різних галузях, тобто в географії для визначення населення на душу населення, в економіці для вивчення попиту та пропозиції, у банківській діяльності для оцінки депозитів на день тощо.

Деякі приклади машинного навчання

Нижче наведено кілька прикладів машинного навчання.

# 1) Підтримка Інтернет-чату веб-сайтами: Боти, що використовуються кількома веб-сайтами для надання миттєвого обслуговування клієнтів, працюють на основі штучного інтелекту.

# 2) Повідомлення електронною поштою: послуги електронної пошти автоматично визначати, чи є вміст спамом чи ні. Цей прийом також забезпечується ШІ, який переглядає вкладення та вміст, щоб визначити, чи є він підозрілим чи шкідливим для користувача комп’ютера.

# 3) Маркетингові кампанії: Машинне навчання пропонує своїм клієнтам пропозиції щодо нового продукту або подібних продуктів. Залежно від вибору клієнта, він автоматично формує угоди миттєво, коли клієнт працює, щоб залучити його до покупки. Наприклад , блискавичні угоди від Amazon.

Висновок

Дані стають найважливішим фактором машинного навчання, видобутку даних, науки про дані та глибокого навчання. Аналіз даних та розуміння дуже важливі в сучасному світі. Отже, інвестування часу, зусиль, а також витрат на ці методи аналізу є важливим рішенням для бізнесу.

круті речі, які ви можете робити з C ++

Оскільки дані зростають дуже швидкими темпами, ці методи повинні бути досить швидкими, щоб включити нові набори даних та передбачити корисний аналіз. Машинне навчання може допомогти нам швидко обробляти дані та автоматично отримувати більш швидкі результати у вигляді моделей.

Методи видобутку даних створюють закономірності та тенденції з історичних даних для прогнозування майбутніх результатів. Ці результати мають форму графіків, діаграм тощо. Статистичний аналіз є невід'ємною частиною аналіз даних і найближчим часом зросте вище.

Ці технології будуть надзвичайно зростати в майбутньому в міру вдосконалення бізнес-процесів. Це, в свою чергу, також допоможе бізнесу автоматизувати ручний процес, збільшити продажі та прибуток, а отже, допомогти утримати клієнтів.

Сподіваюся, ви отримали величезні знання з видобутку даних проти машинного навчання!

Рекомендована література

^