Інтелектуальний аналіз даних і машинне навчання є спорідненими концепціями в галузі науки про дані, які використовуються для отримання цінної інформації.
Зараз збирати дані легше та простіше, ніж будь-коли, але отримати точну інформацію та статистику може бути складно.
Великі підприємства, що мають справу з величезними обсягами даних, відчувають труднощі в управлінні, організації та вилученні з них важливої інформації.
Саме тут компанії можуть використовувати дві методики – аналіз даних і машинне навчання.
Обидва можуть виявити закономірності в зібраних даних і дозволити компаніям приймати обґрунтовані рішення на основі цих даних.
Хоча обидва вони належать до науки про дані та включають аналітичні методи, між цими двома термінами є кілька відмінностей.
У цій статті я обговорю, що таке інтелектуальний аналіз даних і машинне навчання, їхні методи та застосування, а також відмінності між ними.
Давайте почнемо!
Що таке інтелектуальний аналіз даних?
Інтелектуальний аналіз даних – це процес збору та аналізу великої кількості даних з Інтернету та пошуку в них закономірностей. Виявляючи зв’язки та закономірності в даних за допомогою цього ручного методу, дослідники даних допомагають компанії вирішувати бізнес-проблеми, прогнозувати тенденції та приймати обґрунтовані рішення.
Інтелектуальний аналіз даних також допомагає компаніям зменшувати ризики та відкривати нові можливості для бізнесу. Цей процес починається з метою розвитку бізнесу. Дані збираються з багатьох джерел і розміщуються в сховищах даних, які діють як аналітичні сховища даних.
За допомогою інтелектуального аналізу даних компанії можуть виконувати процеси очищення, де вони додають відсутню інформацію та видаляють дублікати. Щоб виявити закономірності, інтелектуальний аналіз даних використовує математичні моделі та складні методи. Він використовує такі технології, як машинне навчання, бази даних і статистика.
Приклад: банки або фінансові галузі використовують методи інтелектуального аналізу даних для виявлення ринкових ризиків. Цей процес часто використовується в системах боротьби з шахрайством і кредитних рейтингах для оцінки транзакцій, тенденцій купівлі, фінансових даних клієнтів, операцій з картками тощо.
Маркетингові фірми використовують інтелектуальний аналіз даних, щоб виявити звички чи вподобання клієнтів, щоб посилити свої маркетингові ініціативи щодо прибутків, керувати нормативними обов’язками та досліджувати успішність різних каналів продажів.
Що таке машинне навчання?
Машинне навчання (ML) — це технологія, яка змушує комп’ютери думати й діяти як люди. Це дозволяє комп’ютерам навчатися на попередніх даних і приймати рішення, подібні до людських. Це зменшує людське втручання в діяльність компанії, звільняє їх від ручних, повторюваних завдань і збільшує їхню концентрацію на більш важливих завданнях.
Метод ML удосконалюється та автоматизується залежно від досвіду навчання машин під час процесу. Комп’ютери отримують високоякісні дані та використовують різні методи для розробки моделей машинного навчання, щоб навчати машини на основі даних.
Алгоритм, який використовується в моделі ML, залежить від типу даних і автоматизованої дії. Підприємства використовують цей метод для автоматизації кількох бізнес-процесів і ведення швидкого розвитку.
Машинне навчання використовується в різних галузях, наприклад для аналізу соціальних мереж, розпізнавання зображень, розпізнавання емоцій тощо. Простіше кажучи, ML допомагає розробляти та проектувати складні алгоритми або програми для великих наборів даних, щоб забезпечити кращі результати та ефективність для користувачів і передбачити майбутні тенденції. Ці програми можуть вчитися на конкретних наборах даних і досвіді для покращення результатів.
З частими вхідними даними навчання алгоритми можуть бути покращені за допомогою самих моделей машинного навчання.
ML має кілька алгоритмів, включаючи лінійну регресію, логістичну регресію, дерево рішень, алгоритм SVM, наивний алгоритм Байєса, алгоритм KNN, K-середні, алгоритм випадкового лісу тощо. Алгоритми ML поділяються на такі категорії:
- Контрольоване навчання: контрольоване навчання використовує алгоритм ML, який уже навчено на певному наборі даних.
- Неконтрольоване навчання: використовується алгоритм ML, який уже навчено, але на немаркованому наборі даних.
- Навчання з підкріпленням: він використовує алгоритм, заснований на пробах і помилках, щоб вдосконалюватися та вчитися на новому.
Інтелектуальний аналіз даних проти машинного навчання: особливості
Особливості Data Mining
- Діяльна інформація. Інтелектуальний аналіз даних збирає значущу інформацію з великих обсягів даних.
- Автоматизоване виявлення: модель вилучення даних використовує алгоритм для збору величезної кількості даних і вилучення необхідної інформації.
- Групування: аналіз даних може витягувати групи з даних. Наприклад, модель ідентифікує групу працівників із регулярним доходом у фіксованому діапазоні.
- Сховище даних: усі дані зберігаються в безпечних сховищах даних, щоб у разі виникнення будь-якої проблеми її можна було швидко вирішити вчасно. Це також місце, де дані очищаються та належним чином готуються.
Особливості машинного навчання
- Автоматизована візуалізація даних: ML пропонує різноманітні методи, які можуть генерувати багату інформацію, яка надалі використовується для структурованих і неструктурованих даних. Підприємства використовують точні, релевантні відомості, щоб підвищити ефективність свого розвитку та операцій за допомогою зручних інструментів візуалізації даних.
- Кращий аналіз: ML допомагає аналітикам даних ефективно й швидко обробляти й аналізувати великі обсяги даних. Завдяки ефективним алгоритмам і моделям, керованим даними, він забезпечує кращі результати.
- Покращене залучення клієнтів: ML допомагає виявляти певні фрази, слова, стилі матеріалів, речення тощо, які привабливі для цільової аудиторії. Ви також можете знати їхні настрої, уподобання та поведінку, що допоможе вам покращити свої пропозиції. Це, у свою чергу, допомагає покращити залучення клієнтів.
- Покращена бізнес-аналітика: коли функції ML поєднуються з аналітикою, ви можете отримати чудову бізнес-аналітику для реалізації своїх стратегічних ініціатив.
Інтелектуальний аналіз даних проти машинного навчання: цілі
Цілі інтелектуального аналізу даних
Data Mining витягує необхідні дані з моря даних. Це простий метод, який використовує різні техніки для отримання бажаного результату.
- Прогнозування. Інтелектуальний аналіз даних допомагає компаніям передбачати майбутні результати. Наприклад, який дохід від продажів магазин може отримати протягом наступних трьох місяців.
- Ідентифікація: визначає шаблони в зібраних і впорядкованих даних. Наприклад, молодята шукають нові меблі.
- Класифікація: інтелектуальний аналіз даних поділяє дані на класи. Наприклад, клієнтів можна класифікувати за різними категоріями за віковими групами, статтю, предметом покупки, місцезнаходженням тощо.
- Оптимізація: інтелектуальний аналіз даних оптимізує використання наявних ресурсів, таких як простір, гроші, матеріали або час. Наприклад, ви можете зрозуміти, як найкращим чином використовувати рекламу для збільшення продажів або прибутку.
Цілі машинного навчання
- Розробити алгоритми для досягнення практичного розуміння
- Вчіться на попередньому досвіді та даних і досягайте кращих результатів
- Прогнозуйте майбутні результати та тенденції
- Аналізуйте різні аспекти поведінки у навчанні
- Використовуйте можливості комп’ютерної системи
- Надайте точну, релевантну інформацію для бізнес-аналітики
- Автоматизуйте повторювані завдання, що потребують багато часу
Видобуток даних проти машинного навчання: методи
Методи інтелектуального аналізу даних
Методи, які часто використовуються в аналізі даних:
- Класифікація: ця техніка допомагає вам класифікувати або категоризувати дані за різними групами, як-от люди, тварини, країни, стать тощо.
- Кластеризація: аналіз кластеризації полегшує порівняння даних. Це дозволяє визначити спільні риси та відмінності між кількома даними.
- Регресія: регресійний аналіз – це техніка, яка використовується для визначення та оцінки зв’язків між різними елементами через додавання кількох нових компонентів.
- Зовнішній: ця техніка стосується визначення точок даних у зібраному наборі даних, які можуть змінюватися від тенденції до поведінки.
- Послідовний шаблон: це техніка аналізу даних, яка використовується для виявлення типових повторюваних тенденцій шляхом вивчення даних. Таким чином, це допомагає знайти інтригуючі сегменти серед групи послідовностей даних. Значущість цієї послідовності визначається частотою появи, довжиною та іншими факторами.
- Прогнозування: він використовує численні методи аналізу даних, такі як кластеризація, тренди, класифікація тощо, щоб прогнозувати майбутні події. Експерти з інтелектуального аналізу даних прогнозують майбутні тенденції, вивчаючи послідовності даних, різні випадки та минулі події.
- Правила асоціації: у величезному зборі даних у різних типах баз даних відбувається взаємодія між кількома елементами даних, щоб проілюструвати ймовірність кожного з даних. Отже, правила асоціації пропонують оператори if- then для здійснення цих взаємодій.
Методи машинного навчання
Різні методи ML:
- Регресія: підпадає під категорію контрольованого ML, яка допомагає передбачити конкретне значення на основі даних. Наприклад, це допомагає прогнозувати ціну товару на основі попередніх даних про ціни.
- Класифікація: це ще один клас керованого ML, який допомагає пояснити або передбачити значення класу. Наприклад, ви можете передбачити, чи придбає клієнт певний продукт чи ні.
- Кластеризація: ця техніка спрямована на групування схожих характеристик, щоб зрозуміти якість рішення.
- Методи ансамблю: вони стосуються комбінації різних моделей, які використовуються разом для отримання вищої якості інтерпретації, ніж одна модель.
- Вбудовування слів: він може легко захопити слово у вашому документі, дозволяючи експертам з даних виконувати арифметичні операції з різними словами.
- Зменшення розмірності: використовується для видалення непотрібної інформації з набору даних для представлення лише необхідної інформації.
- Навчання з підкріпленням: він може записувати дії сукупно та використовувати дію методом проб і помилок у встановленому середовищі.
- Передача навчання: цей метод використовується для повторного використання навченої частини нейронної мережі та її адаптації до подібного завдання.
- Нейронні мережі: вони спрямовані на збір нелінійних шаблонів всередині інформації шляхом додавання кількох шарів до моделі.
Інтелектуальний аналіз даних проти машинного навчання: компоненти
Компоненти інтелектуального аналізу даних
Основні компоненти такі:
- Бази даних: у цьому компоненті інтелектуального аналізу даних дані зберігаються. Тут реалізуються методи інтеграції та очищення даних.
- Сервер сховища даних: він отримує важливу інформацію на основі запитів користувачів зі сховища даних.
- База знань: база знань або область знань допомагає виявляти нові закономірності в отриманих даних.
- Механізм інтелектуального аналізу даних: допомагає виконувати такі завдання, як класифікація, кластерний аналіз, об’єднання тощо.
- Модуль оцінки шаблонів: цей модуль спілкується зі структурою інтелектуального аналізу даних для пошуку цікавих шаблонів.
- Інтерфейс користувача: ви отримаєте графічний інтерфейс користувача в інструменті аналізу даних, де ви зможете контролювати функції, ефективно виконувати процес, відстежувати зміни та прогрес, а також переглядати прогнозовані елементи.
Компоненти машинного навчання
Існує багато алгоритмів ML, і кожен алгоритм складається з трьох компонентів:
- Представлення: цей компонент розповідає, як виглядає модель і як представити базові знання. Наприклад, будуть набори правил, нейронні мережі, модельні ансамблі, опорні векторні машини, графічні моделі, дерева рішень тощо.
- Оцінка: цей компонент дозволяє оцінювати різні програми, такі як передбачення та відкликання, апостеріорна ймовірність, квадрат помилки, точність, маржа тощо.
- Оптимізація: цей компонент допомагає створювати нові, оптимізовані програми та може бути визначений як процес пошуку. Різні види оптимізації можуть бути опуклою, обмеженою та комбінаційною.
Інтелектуальний аналіз даних проти машинного навчання: програми
Застосування інтелектуального аналізу даних
- Охорона здоров’я: щоб покращити системи охорони здоров’я, технологія аналізу даних надає різні можливості. Він надає інформацію, яка допоможе покращити обслуговування пацієнтів і мінімізувати витрати.
- Банківська справа: рішення для аналізу даних використовуються в банківській справі, щоб покращити здатність виявляти збитки, проблеми, тенденції тощо.
- Освіта: у сфері освіти інтелектуальний аналіз даних допомагає розширювати та розвивати навчальні заклади за допомогою інформації, зібраної з різних джерел і аналізу конкурентів.
- Безпека: для виявлення шахрайства інтелектуальний аналіз даних допомагає перетворювати дані на цінну інформацію та відкривати нові закономірності.
- Маркетинг: інтелектуальний аналіз даних дозволяє організаціям розділяти свою клієнтську базу на різні сегменти. Таким чином, вони можуть налаштувати свої послуги відповідно до унікальних потреб клієнтів, що належать до різних сегментів.
Застосування машинного навчання
- Розпізнавання зображень: машинне навчання допомагає галузям розпізнавати зображення, обличчя, текст тощо. Наприклад, воно може класифікувати собак і котів, відстежувати присутність працівників за допомогою технології розпізнавання облич тощо.
- Розпізнавання мовлення: інтелектуальні системи на основі розпізнавання мовлення, такі як Siri, Alexa тощо, використовують для спілкування алгоритми ML. Вони можуть легко перетворювати мову в текст за допомогою машинного навчання.
- Системи рекомендацій: світ стає все більш цифровим, технологічні компанії хочуть пропонувати індивідуальні послуги споживачам. Це стало можливим завдяки системам рекомендацій, які аналізують уподобання користувачів і відповідно рекомендують їм послуги або контент.
- Безпілотні автомобілі: безпілотні автомобілі, як-от автомобілі Tesla, стають популярними серед багатьох клієнтів, оскільки вони забезпечують вдосконалене або автоматизоване водіння. ML використовується в безпілотних автомобілях для виявлення дорожнього руху та забезпечення кращої безпеки.
- Виявлення шахрайства: від купівлі товарів до здійснення транзакцій, усе тепер легко використовувати та доступніше. Але зі збільшенням оцифрування почастішали випадки шахрайства. Щоб пом’якшити або обмежити цю проблему, рішення для виявлення шахрайства оснащено розширеними алгоритмами ML, які можуть легко та навіть дистанційно виявляти шахрайство.
Інтелектуальний аналіз даних проти машинного навчання: схожість
- Інтелектуальний аналіз даних і машинне навчання використовуються в галузі науки про дані, наприклад, прогнозне моделювання та аналіз настроїв.
- Обидва включають пов’язані математичні концепції, алгоритми та статистику.
- Обидва можуть фільтрувати величезний набір даних, програм (за допомогою алгоритмічних методів) і інструментів.
- Обидва використовують алгоритмічні методи або порівнювані структури.
Інтелектуальний аналіз даних проти машинного навчання: відмінності
Інтелектуальний аналіз даних Машинне навчання Інтелектуальний аналіз даних – це процес вилучення значущої інформації із зібраних даних.
Методи аналізу даних використовуються для збору даних, аналізу, виявлення закономірностей і отримання цінної інформації.
Машинне навчання – це технологія, яка використовується для автоматизації завдань, отримання розуміння, прийняття кращих рішень і прогнозування майбутніх подій.
Технологія машинного навчання використовується для прогнозування результатів, таких як наближення тривалості часу, оцінка цін тощо.
Основна мета — покращити зручність використання зібраної інформації. Це включає такі процеси, як очищення даних, розробка функцій, передбачення та перетворення. Інтелектуальний аналіз даних — це різновид дослідницької діяльності, яка використовує багато технологій, у тому числі машинне навчання. ML — це система самонавчання та самонавчання для точного виконання завдань. Потрібні людські зусилля. Людські зусилля не потрібні після завершення розробки. Дані Майнінг витягує дані з джерел і зберігає їх у сховищах даних. Технологія машинного навчання зчитує машини, продовжує навчатися й розвиватися. Вона виявляє приховані ідеї та закономірності. Вона генерує прогнози, щоб впливати на бізнес-рішення на основі цього. Вона базується на історичних даних. базується на даних у реальному часі та за минулі дані. Його можна застосовувати у величезній сфері чи галузях, таких як виробництво, кібербезпека, фінанси, банківська справа, маркетинг, освіта, охорона здоров’я, пошукові системи тощо. Він використовує порядковий, безперервний, дискретний і номінальний типи даних. Його можна застосовувати в обмеженій сфері, наприклад, у сфері охорони здоров’я, соціальних науках, бізнесі тощо. Його можна застосовувати у величезній сфері чи галузях, таких як виробництво, кібербезпека, фінанси, банківська справа, маркетинг, освіта, охорона здоров’я, пошукові системи, та багато іншого.
Висновок
Видобуток даних і машинне навчання схожі; обидва використовуються в аналізі даних для отримання цінної інформації та розуміння.
Однак між ними є багато відмінностей. Інтелектуальний аналіз даних — це процес, у якому необхідна інформація витягується з пулу даних для виявлення закономірностей і підвищення ефективності. З іншого боку, ML робить прогнози та автоматизує процеси, використовуючи дані та попередній досвід.
Отже, якщо ви хочете застосовувати їх у реальному часі, розуміння підходів кожного методу є корисним. І коли вони використовуються разом, вони можуть принести більші переваги для вашої компанії у розвитку вашого бізнесу, покращенні операцій і допомогти вам приймати кращі рішення.
Ви також можете дослідити деякі ключові методи аналізу даних.