data mining vs machine learning vs artificial intelligence vs deep learning
Hva er forskjellen mellom Data Mining Vs Machine Learning Vs Artificial Intelligence Vs Deep Learning Vs Data Science:
Både Data Mining og Machine Learning er områder som er inspirert av hverandre, selv om de har mange ting felles, men de har forskjellige mål.
Data mining utføres av mennesker på visse datasett med sikte på å finne ut interessante mønstre mellom elementene i et datasett. Data mining bruker teknikker utviklet av maskinlæring for å forutsi resultatet.
Mens maskinlæring er datamaskinens evne til å lære av utgrevne datasett.
Maskinlæringsalgoritmene tar informasjonen som representerer forholdet mellom elementer i datasett og bygger modeller slik at den kan forutsi fremtidige resultater. Disse modellene er ikke annet enn handlinger som vil bli utført av maskinen for å komme til et resultat.
Denne artikkelen vil orientere deg om Data Mining Vs Machine Learning i detalj.
Hva du vil lære:
- Hva er Data Mining?
- Hva er maskinlæring?
- Forskjeller mellom maskinlæring og datautvinning i tabellformat
- Hva er kunstig intelligens?
- Data Mining vs Machine Learning
- Data Mining, Machine Learning Vs Deep Learning
- Data Mining, Machine Learning Vs Data science
- Statistisk analyse
- Noen eksempler på maskinlæring
- Konklusjon
- Anbefalt lesing
Hva er Data Mining?
Data mining som også er kjent som Knowledge Discovery Process er et vitenskapsfelt som brukes til å finne ut egenskapene til datasett. Store sett med data samlet fra RDMS eller datalager eller komplekse datasett som tidsserier, romlige osv. Blir utvunnet for å ta ut interessante sammenhenger og mønstre blant dataelementene.
Disse resultatene brukes til å forbedre forretningsprosesser, og dermed resultere i å få forretningsinnsikt.
Anbefalt lese => Topp 15 gratis data mining verktøy
Begrepet “Kunnskapsfunn i databaser” (KDD) ble laget av Gregory Piatetsky-Shapiro i 1989. Begrepet “data mining” dukket opp i databasesamfunnet i 1990.
[ bilde kilde ]
Hva er maskinlæring?
Machine Learning er en teknikk som utvikler komplekse algoritmer for behandling av store data og gir resultater til brukerne. Den bruker komplekse programmer som kan lære gjennom erfaring og komme med spådommer.
Algoritmene forbedres av seg selv gjennom regelmessig innlasting av treningsdata. Målet med maskinlæring er å forstå data og bygge modeller fra data som kan forstås og brukes av mennesker.
Begrepet Machine Learning ble laget av Arthur Samuel, en amerikansk pioner innen dataspill og kunstig intelligens i 1959, og han uttalte at 'det gir datamaskiner muligheten til å lære uten å være eksplisitt programmert'.
Foreslått lese => De mest populære maskinlæringsverktøyene
Maskinlæring er klassifisert i to typer:
- Uovervåket læring
- Veiledet læring
Uovervåket maskinlæring
Uovervåket læring er ikke avhengig av trente datasett for å forutsi resultatene, men den bruker direkte teknikker som klynging og tilknytning for å forutsi resultater. Trenede datasett betyr inngangen som utgangen er kjent for.
Overvåket maskinlæring
Veiledet læring er som lærer-student læring. Forholdet mellom inngangen og utgangsvariabelen er kjent. Maskinlæringsalgoritmene vil forutsi resultatet på inngangsdataene som vil bli sammenlignet med forventet utfall.
Feilen vil bli rettet, og dette trinnet vil bli utført iterativt til et akseptabelt ytelsesnivå er oppnådd.
[ bilde kilde ]
Forskjeller mellom maskinlæring og datautvinning i tabellformat
Faktorer | Datautvinning | Maskinlæring |
---|---|---|
7. Læringsevne | Data Mining krever at analysen initieres av mennesker, og det er derfor en manuell teknikk. | Machine Learning er et skritt foran datautvinning, da den bruker de samme teknikkene som brukes av datautvinning for automatisk å lære og tilpasse seg endringer. Det er mer nøyaktig enn datautvinning. |
1. Omfang | Data Mining brukes til å finne ut hvordan forskjellige attributter til et datasett er relatert til hverandre gjennom mønstre og datavisualiseringsteknikker. Målet med data mining er å finne ut forholdet mellom to eller flere attributter i et datasett og bruke dette til å forutsi resultater eller handlinger. | Maskinlæring brukes til å forutsi utfallet, for eksempel prisoverslag eller tilnærming av varighet. Den lærer automatisk modellen med erfaring over tid. Det gir tilbakemelding i sanntid |
2. Arbeider | Data Mining er teknikken for å grave dypt ned i data for å hente ut nyttig informasjon. | Maskinlæring er en metode for å forbedre komplekse algoritmer for å gjøre maskiner nær perfekte ved å mate den iterat med trent datasett. |
3. Bruksområder | Data Mining brukes oftere i forskningsfelt som nettgruvedrift, tekstgruvedrift, svindeloppdagelse | Maskinlæring har flere bruksområder for å gi anbefalinger om produkter, priser, estimere leveringstid osv. |
4. Konsept | Konseptet bak gruvedrift er å hente ut informasjon ved hjelp av teknikker og finne ut trendene og mønstrene. | Machine Learning kjører på konseptet at maskiner lærer av eksisterende data og lærer og forbedrer seg selv. Maskinlæring bruker data mining metoder og algoritmer for å bygge modeller på logikk bak data som forutsier det fremtidige resultatet. Algoritmene er bygget på matematikk og programmeringsspråk |
5. Metode | Data mining vil utføre analyser i batch-format på et bestemt tidspunkt for å gi resultater i stedet for kontinuerlig. | Machine Learning bruker data mining teknikken for å forbedre algoritmene og endre oppførselen til fremtidige innganger. Dermed fungerer data mining som en inngangskilde for maskinlæring. Maskinlæringsalgoritmer vil kontinuerlig kjøre og forbedre ytelsen til systemet automatisk, og analysere også når feilen kan oppstå. Når det er noen nye data eller endring er trend, vil maskinen innlemme endringene uten behov for omprogrammering eller menneskelig forstyrrelse. |
6. Natur | Datautvinning krever menneskelig inngripen for å anvende teknikker for å hente ut informasjon. | Machine Learning er forskjellig fra Data Mining ettersom maskinlæring lærer seg automatisk. |
8. Implementering | Data mining innebærer å bygge modeller som data mining teknikker brukes på. Modeller som CRISP-DM-modeller er bygget. Data mining prosessen bruker database, data mining motor og mønster evaluering for oppdagelse av kunnskap. | Machine Learning implementeres ved hjelp av maskinlæringsalgoritmer i kunstig intelligens, nevrale nettverk, neuro fuzzy systemer og beslutningstreet etc. Maskinlæring bruker nevrale nettverk og automatiserte algoritmer for å forutsi resultater. |
9. Nøyaktighet | Nøyaktigheten av datautvinning avhenger av hvordan data samles inn. Data Mining gir nøyaktige resultater som brukes av maskinlæring, slik at maskinlæring gir bedre resultater. Siden datautvinning krever menneskelig inngripen, kan det gå glipp av viktige forhold | Maskinlæringsalgoritmer har vist seg å være mer nøyaktige enn Data Mining-teknikker |
10. Søknader | I forhold til maskinlæring kan data mining produsere resultater på mindre datavolum. | Maskinlæringsalgoritme trenger data for å mates i standardformat, på grunn av hvilke tilgjengelige algoritmer er begrenset. For å analysere data ved hjelp av maskinlæring, bør data fra flere kilder flyttes fra opprinnelig format til standardformat for å forstå maskinen. Det krever også stor mengde data for nøyaktige resultater |
11. Eksempler | Steder der datautvinning brukes, er å identifisere salgsmønstre eller trender, av mobilbedrifter for kundebeholdning og så videre. | Maskinlæring brukes i kjøring av markedsføringskampanjer, for medisinsk diagnose, bildegjenkjenning etc. |
Hva er kunstig intelligens?
Kunstig intelligens er en gren av vitenskapen som arbeider med å skape intelligente maskiner. Disse maskinene kalles intelligente, ettersom de har sine egne tanker og beslutningsprosesser som mennesker.
Eksemplerav AI-maskiner inkluderer talegjenkjenning, bildebehandling, problemløsning osv.
Les også => Liste over topp kunstig intelligens programvare
Kunstig intelligens, maskinlæring og datautvinning brukes ofte helt i dagens verden. Disse ordene er sterkt relatert til hverandre og noen ganger brukes om hverandre.
Så la oss sammenligne hver av dem i detalj:
Kunstig intelligens og datautvinning
Kunstig intelligens er studien for å lage intelligente maskiner som kan fungere som mennesker. Det avhenger ikke av læring eller tilbakemelding, men har direkte programmerte kontrollsystemer. AI-systemene kommer med løsningene på problemene alene ved beregninger.
Datautvinningsteknikken i gruvedata brukes av AI-systemene for å lage løsninger. Data mining fungerer som et grunnlag for kunstig intelligens. Data mining er en del av programmeringskoder med informasjon og data som er nødvendige for AI-systemer.
Kunstig intelligens og maskinlæring
Et stort område med kunstig intelligens er maskinlæring. Med dette mener vi at AI bruker maskinlæringsalgoritmer for sin intelligente oppførsel. En datamaskin sies å lære av noen oppgaver hvis feilen kontinuerlig avtar og hvis den samsvarer med ytelsen som ønsket.
Maskinlæring vil studere algoritmer som vil utføre ekstraksjonsoppgaven automatisk. Maskinlæring kommer fra statistikk, men det er det faktisk ikke. I likhet med AI har maskinlæring også et veldig bredt omfang.
Data Mining vs Machine Learning
[ bilde kilde ]
Datautvinning og maskinlæring faller inn under samme verden av vitenskap. Selv om disse begrepene er forvekslet med hverandre, er det noen store forskjeller mellom dem.
# 1) Omfang: Data Mining brukes til å finne ut hvordan forskjellige attributter til et datasett er relatert til hverandre gjennom mønstre og datavisualiseringsteknikker. Målet med data mining er å finne ut forholdet mellom to eller flere attributter til et datasett og bruke dette til å forutsi resultatene eller handlingene.
Maskinlæring brukes til å forutsi utfallet, for eksempel prisoverslag eller tilnærming av varighet. Den lærer automatisk modellen med erfaring over tid. Det gir tilbakemelding i sanntid.
# 2) Funksjon: Data Mining er teknikken for å grave dypt ned i data for å hente ut nyttig informasjon. Mens maskinlæring er en metode for å forbedre komplekse algoritmer for å gjøre maskiner nær perfekte ved å mate dem iterativt med det trente datasettet.
# 3) Bruk: Data Mining brukes oftere i forskningsfeltet mens maskinlæring har flere bruksområder for å gi anbefalinger om produktene, priser, tid osv.
# 4) Konsept: Konseptet bak data mining er å hente ut informasjon ved hjelp av teknikker og finne ut trendene og mønstrene.
Machine Learning kjører på konseptet at maskiner lærer av eksisterende data og forbedres av seg selv. Maskinlæring bruker data mining metoder og algoritmer for å bygge modeller på logikken bak data som forutsier det fremtidige utfallet. Algoritmene er bygget på matematikk og programmeringsspråk.
# 5) Metode: Machine Learning bruker data mining teknikken for å forbedre algoritmene og endre oppførselen til fremtidige innganger. Dermed fungerer data mining som en inngangskilde for maskinlæring.
Maskinlæringsalgoritmer vil kontinuerlig kjøre og forbedre ytelsen til systemet automatisk, og analysere også når feilen kan oppstå. Når det er noen nye data eller endringer i trenden, vil maskinen innlemme endringene uten behov for omprogrammering eller menneskelig forstyrrelse.
Data mining vil utføre analyser i batch-format på et bestemt tidspunkt for å gi resultater i stedet for kontinuerlig.
# 6) Natur: Machine Learning er forskjellig fra Data Mining ettersom maskinlæring lærer automatisk mens data mining krever menneskelig inngripen for å anvende teknikker for å hente ut informasjon.
# 7) Læringsevne: Machine Learning er et skritt foran datautvinning, da den bruker de samme teknikkene som brukes av datautvinning for automatisk å lære og tilpasse seg endringer. Det er mer nøyaktig enn datautvinning. Data Mining krever at analysen initieres av mennesker, og det er derfor en manuell teknikk.
# 8) Implementering: Data mining innebærer å bygge modeller som data mining teknikker brukes på. Modeller som CRISP-DM-modellen er bygget. Data mining prosessen bruker en database, data mining motor og mønster evaluering for kunnskap oppdagelse.
Machine Learning implementeres ved å bruke Machine Learning-algoritmer i kunstig intelligens, nevrale nettverk, neuro-fuzzy systemer og beslutningstreet, etc. Machine learning bruker nevrale nettverk og automatiserte algoritmer for å forutsi resultatene.
# 9) Nøyaktighet: Nøyaktigheten av datautvinning avhenger av hvordan data samles inn. Data Mining gir nøyaktige resultater som brukes av maskinlæring og får dermed maskinlæring til å gi bedre resultater.
Ettersom datautvinning krever menneskelig inngripen, kan det gå glipp av viktige forhold. Maskinlæringsalgoritmer har vist seg å være mer nøyaktige enn Data Mining-teknikkene.
# 10) Applikasjoner: Maskinlæringsalgoritme trenger at data mates i et standardformat, på grunn av hvilke tilgjengelige algoritmer er mye begrenset. For å analysere data ved hjelp av maskinlæring, bør data fra flere kilder flyttes fra opprinnelig format til standardformat for å forstå maskinen.
Det krever også en stor mengde data for nøyaktige resultater. Dette er en overhead sammenlignet med data mining.
#elleve) Eksempler: Data mining brukes til å identifisere salgsmønstre eller trender mens maskinlæring brukes i kjøring av markedsføringskampanjer.
Data Mining, Machine Learning Vs Deep Learning
[ bilde kilde ]
Machine Learning består av maskinens evne til å lære av trent datasett og forutsi resultatet automatisk. Det er en delmengde av kunstig intelligens.
Deep Learning er en delmengde av maskinlæring. Det fungerer på samme måte på maskinen akkurat som hvordan den menneskelige hjerne behandler informasjon. Som en hjerne kan identifisere mønstrene ved å sammenligne det med tidligere huskede mønstre, bruker dyp læring også dette konseptet.
Dyp læring kan automatisk finne ut attributtene fra rådata mens maskinlæring velger disse funksjonene manuelt som ytterligere trenger behandling. Det benytter også kunstige nevrale nettverk med mange skjulte lag, store data og høye dataressurser.
Data Mining er en prosess for å oppdage skjulte mønstre og regler fra eksisterende data. Den bruker relativt enkle regler som assosiasjon, korrelasjonsregler for beslutningsprosessen, etc. Deep Learning brukes til komplekse problembehandling som stemmegjenkjenning etc. Den bruker kunstige nevrale nettverk med mange skjulte lag for behandling.
Noen ganger bruker data mining også dyplæringsalgoritmer for å behandle dataene.
Data Mining, Machine Learning Vs Data science
[ bilde kilde ]
Datavitenskap er et stort område som Machine Learning kommer under. Mange teknologier som SPARK, HADOOP osv. Kommer også inn under datavitenskap. Datavitenskap er en utvidelse av statistikk som har muligheten til å behandle store data med teknologier.
hvordan konvertere en røye til en streng c ++
Den tar for seg all kompleks problemløsning i virkeligheten, for eksempel kravanalyse, forståelse, utvinning av nyttige data, etc.
Datavitenskap håndterer menneskedannede rådata, den kan analysere bildene og lydene fra data akkurat som hvordan mennesker gjør det. Datavitenskap krever et høyt ferdighetssett med domenekompetanse, sterk kunnskap om databaser osv. Det krever høye beregningsressurser, høyt RAM osv.
Datavitenskapsmodeller har klart definerte milepæler å oppnå sammenlignet med maskinlæring som prøver å oppnå målet bare med tilgjengelige data.
Data Science Model består av:
- ETL- Pakk inn og transformer data.
- Datadistribusjon og behandling.
- Applikasjon for automatiserte modeller for resultater.
- Datavisualisering
- Rapportering med skive- og terningsfunksjon for bedre forståelse.
- Sikkerhetskopiering av data, gjenoppretting og sikkerhet.
- Migrasjon til produksjon.
- Kjører forretningsmodeller med algoritmene.
Statistisk analyse
Statistikk utgjør hoveddelen av data mining og maskinlæringsalgoritmer. Statistisk analyse bruker numeriske data og involverer mange matematiske ligninger for å slutte utgangene.
Det gir riktige verktøy og teknikker for analyse av store volumdata. Den dekker et bredt område med dataanalyse og dekker hele datas livssyklus fra planlegging til analyse, presentasjon og oppretting av rapporter.
Det er to typer statistisk analyse som nevnt nedenfor:
- Beskrivende
- Inferensiell
Den beskrivende analysen oppsummerer dataene og inferensiell analyse bruker de oppsummerte dataene til å trekke resultater.
Statistikk brukes på forskjellige felt, dvs. i geografi for å bestemme befolkningen per innbygger, i økonomi for å studere etterspørsel og tilbud, i bank for å estimere innskudd for en dag og så videre.
Noen eksempler på maskinlæring
Nedenfor er noen eksempler på maskinlæring.
# 1) Nettstedsstøtte fra nettsteder: Bots som brukes av flere nettsteder for å tilby øyeblikkelig kundeservice er drevet av kunstig intelligens.
# 2) E-postmeldinger: De e-posttjenester automatisk oppdage om innholdet er spam eller ikke. Denne teknikken drives også av AI som ser på vedleggene og innholdet for å avgjøre om det er mistenkelig eller skadelig for brukeren av datamaskinen.
# 3) Markedsføringskampanjer: Maskinlæring gir forslag om et nytt produkt eller lignende produkter til sine kunder. Basert på kundens valg, vil det automatisk ramme avtaler umiddelbart når kunden er live for å tiltrekke ham til å kjøpe. For eksempel , lynavtaler fra Amazon.
Konklusjon
Data blir den viktigste faktoren bak maskinlæring, data mining, data science og deep learning. Dataanalysen og innsiktene er veldig avgjørende i dagens verden. Derfor er investering av tid, krefter, samt kostnader på disse analyseteknikkene, en kritisk beslutning for bedrifter.
Ettersom data vokser i veldig raskt tempo, bør disse metodene være raske nok til å innlemme de nye datasettene og forutsi nyttig analyse. Maskinlæring kan hjelpe oss med å raskt behandle dataene og levere raskere resultater i form av modeller automatisk.
Data mining teknikker produserer mønstre og trender fra historiske data for å forutsi fremtidige resultater. Disse resultatene er i form av grafer, diagrammer osv. Statistisk analyse utgjør en integrert del av dataanalyse og vil vokse høyere i nær fremtid.
Disse teknologiene vil vokse enormt i fremtiden ettersom forretningsprosesser forbedres. Disse vil i sin tur også hjelpe bedriftene med å automatisere den manuelle prosessen, øke salget og fortjenesten, og derved hjelpe til med å beholde kundene.
Håper du ville ha fått enorm kunnskap om Data Mining Vs Machine Learning!
Anbefalt lesing
- De 11 mest populære maskinlæringsverktøyene i 2021
- De 10 beste programvarene for kunstig intelligens (AI-programvarevurderinger i 2021)
- Topp 15 beste gratis dataverktøy: Den mest omfattende listen
- JMeter-dataparameterisering ved bruk av brukerdefinerte variabler
- 10+ beste datainnsamlingsverktøy med strategier for datainnsamling
- 10+ beste datastyringsverktøy for å oppfylle dine behov i 2021
- Data Pool Feature i IBM Rational Quality Manager for Test Data Management
- De 4 trinnene til Business Intelligence (BI) -testing: Hvordan teste forretningsdata