Data mining vs. strojové učení: techniky, aplikace a synergie

Získávání dat a strojové učení jsou spřízněné obory v rámci datové vědy, jež slouží k odhalování cenných poznatků.

V současné době je shromažďování dat dostupnější než kdykoli předtím, nicméně získání přesných informací a statistik může být náročné.

Velké podniky, které pracují s rozsáhlými objemy dat, se potýkají s problémy ohledně správy, organizace a získávání smysluplných závěrů.

Zde mohou firmy využít dvě techniky – dolování dat a strojové učení.

Obě metody umožňují objevit vzorce v nashromážděných datech a napomáhají podnikům k přijímání informovaných rozhodnutí, podložených daty.

Přestože obě disciplíny spadají do oblasti datové vědy a využívají analytické metody, existují mezi nimi určité rozdíly.

Tento článek se zabývá definicí dolování dat a strojového učení, popisuje jejich techniky a aplikace a objasňuje rozdíly mezi nimi.

Začněme!

Co je dolování dat?

Dolování dat je proces, při kterém se shromažďují a analyzují velká množství dat z webových stránek za účelem odhalení vzorců. Identifikováním vztahů a vzorců v datech pomocí této manuální metody, datoví experti pomáhají společnostem řešit obchodní výzvy, předpovídat trendy a činit rozhodnutí založená na informacích.

Dolování dat rovněž napomáhá společnostem snižovat rizika a objevovat nové obchodní příležitosti. Tento proces vychází z firemních růstových cílů. Data se shromažďují z různých zdrojů a ukládají se do datových skladů, které slouží jako úložiště analytických dat.

Prostřednictvím dolování dat mohou společnosti provádět proces čištění, během kterého doplňují chybějící informace a odstraňují duplicity. Pro detekci vzorců využívá dolování dat matematické modely a sofistikované techniky. Využívá technologie jako strojové učení, databáze a statistické metody.

Příklad: Banky a finanční instituce využívají techniky dolování dat k identifikaci tržních rizik. Tento postup se často uplatňuje v systémech pro odhalování podvodů a při hodnocení úvěrů, kde se vyhodnocují transakce, nákupní tendence, finanční údaje klientů, karetní transakce a další parametry.

Marketingové firmy využívají dolování dat k analýze zvyklostí a preferencí zákazníků za účelem zlepšení marketingových strategií, řízení regulativních povinností a vyhodnocování úspěšnosti různých prodejních kanálů.

Co je strojové učení?

Strojové učení (ML) je technologie, která umožňuje počítačům myslet a jednat podobně jako lidé. Umožňuje počítačům učit se z dřívějších dat a rozhodovat se podobně jako lidé. Tím se snižuje potřeba lidského zásahu do firemních procesů, uvolňuje zaměstnance od manuálních, repetitivních úkolů a umožňuje jim soustředit se na významnější aktivity.

Metoda ML se zlepšuje a automatizuje na základě zkušeností, které stroje získávají během učebního procesu. Počítače přijímají vysoce kvalitní data a využívají různé techniky k vytváření modelů strojového učení, které slouží k trénování strojů na základě dat.

Algoritmus použitý v modelu ML závisí na typu dat a automatické akci. Podniky tuto metodu využívají k automatizaci mnoha obchodních procesů a k rychlému vývoji.

Strojové učení se používá pro různé účely v různých odvětvích, jako je analýza sociálních médií, rozpoznávání obrázků, rozpoznávání emocí a další. Zjednodušeně řečeno, ML napomáhá při vývoji a návrhu komplexních algoritmů nebo programů pro velké soubory dat, aby uživatelům poskytovalo lepší výsledky a efektivitu a predikovalo budoucí trendy. Tyto programy se mohou učit z konkrétních souborů dat a zkušeností, aby zlepšily výsledky.

Díky častým vstupním trénovacím datům mohou být algoritmy vylepšovány samotnými modely strojového učení.

ML zahrnuje několik algoritmů, jako je lineární regrese, logistická regrese, rozhodovací strom, algoritmus SVM, algoritmus Naive Bayes, algoritmus KNN, K-means, algoritmus Random Forest atd. Algoritmy ML se dělí na:

• Učení s dohledem: Učení s dohledem využívá algoritmus ML, který je již natrénován na konkrétním souboru dat.
• Učení bez dohledu: Využívá algoritmus ML, který je natrénován, ale na neoznačeném datovém souboru.
• Posilování učení: Využívá algoritmus založený na metodě pokusů a omylů, aby se zlepšil a učil z nových situací.

Dolování dat vs. Strojové učení: Funkce

Vlastnosti dolování dat

• Využitelné informace: Dolování dat shromažďuje smysluplné informace z velkého množství dat.
• Automatizované zjišťování: Model pro extrakci dat využívá algoritmus ke sběru velkého množství dat a získávání potřebných informací.
• Seskupování: Dolování dat dokáže z dat extrahovat skupiny. Například model identifikuje skupinu zaměstnanců s pravidelným příjmem v určitém rozmezí.
• Datové sklady: Veškerá data jsou uložena v zabezpečených datových skladech, takže případné problémy lze v případě potřeby rychle řešit. Je to také místo, kde se data řádně čistí a připravují.

Vlastnosti strojového učení

• Automatizovaná vizualizace dat: ML nabízí řadu metod, které dokážou generovat bohaté informace, které se dále využívají pro strukturovaná i nestrukturovaná data. Firmy využívají přesné a relevantní poznatky ke zvýšení efektivity svého vývoje a provozu tím, že poskytují uživatelsky přívětivé nástroje pro vizualizaci dat.
• Lepší analýza: ML pomáhá datovým analytikům efektivně a rychle zpracovávat a analyzovat velká množství dat. Díky účinným algoritmům a modelům založeným na datech vytváří lepší výsledky.
• Lepší zapojení zákazníků: ML pomáhá detekovat určité fráze, slova, styly materiálů, věty atd., které osloví cílové publikum. Můžete také znát jejich pocity, preference a chování, což vám pomůže zlepšit vaše nabídky. To následně přispívá ke zlepšení zapojení zákazníků.
• Vylepšená business intelligence: Když se funkce ML spojí s analytickými nástroji, můžete získat vynikající business intelligence pro řízení vašich strategických iniciativ.

Dolování dat vs. Strojové učení: Cíle

Cíle dolování dat

Dolování dat extrahuje potřebná data z velkého objemu informací. Jedná se o přímočarou metodu, která využívá různé techniky k dosažení požadovaného výsledku.

• Předpovídání: Dolování dat pomáhá firmám předvídat budoucí výsledky. Například kolik tržeb může obchod vygenerovat v následujících třech měsících.
• Identifikace: Identifikuje vzorce v nashromážděných a uspořádaných datech. Například novomanželské páry hledají nový nábytek.
• Klasifikace: Dolování dat rozděluje data do kategorií. Zákazníci mohou být například kategorizováni do různých skupin podle věku, pohlaví, nákupních položek, umístění atd.
• Optimalizace: Dolování dat optimalizuje využití stávajících zdrojů, jako je prostor, peníze, materiál nebo čas. Můžete například zjistit, jak co nejlépe využít reklamy ke zvýšení prodeje nebo zisku.

Cíle strojového učení

• Vyvíjet algoritmy k získání praktických poznatků
• Učit se z dřívějších zkušeností a dat a dosahovat lepších výsledků
• Předvídat budoucí výsledky a trendy
• Analyzovat různé aspekty učebního chování
• Využít schopnosti počítačového systému
• Poskytovat přesné a relevantní informace pro business intelligence
• Automatizovat opakující se, časově náročné úkoly

Dolování dat vs. Strojové učení: Techniky

Techniky dolování dat

Techniky často používané při dolování dat zahrnují:

• Klasifikace: Tato technika pomáhá klasifikovat nebo kategorizovat data do různých skupin, jako jsou lidé, zvířata, země, pohlaví atd.
• Shlukování: Shluková analýza usnadňuje porovnávání dat. Umožňuje identifikovat společné rysy a odchylky mezi různými datovými sadami.
• Regrese: Regresní analýza je technika používaná k určení a posouzení vztahů mezi různými prvky s přidáním několika nových komponent.
• Extrémy: Tato technika se zabývá identifikací datových bodů v nashromážděném souboru dat, které se odchylují od trendu chování.
• Sekvenční vzor: Jedná se o techniku dolování dat používanou k detekci typických opakujících se trendů zkoumáním dat. Proto pomáhá nalézt zajímavé segmenty ve skupině datových sekvencí. Význam této sekvence je určen častým výskytem, délkou a dalšími faktory.
• Predikce: Využívá různé techniky dolování dat, jako je shlukování, analýza trendů, klasifikace atd., k předpovídání budoucích událostí. Odborníci na dolování dat předpovídají budoucí trendy na základě studia datových sekvencí, různých výskytů a minulých událostí.
• Asociační pravidla: V rámci rozsáhlého shromažďování dat v různých databázích dochází k interakci mezi několika datovými prvky, aby se ilustrovala pravděpodobnost každého data. Pravidla asociace tedy nabízejí příkazy if-then k provedení těchto interakcí.

Techniky strojového učení

Různé techniky ML zahrnují:

• Regrese: Spadá do kategorie ML s dohledem, která pomáhá předvídat konkrétní hodnotu na základě dat. Pomáhá například předvídat cenu položky na základě předchozích cenových údajů.
• Klasifikace: Jedná se o další třídu ML s dohledem, která pomáhá vysvětlit nebo předpovědět hodnotu třídy. Můžete například předvídat, zda si zákazník daný produkt koupí, nebo ne.
• Shlukování: Tato technika si klade za cíl seskupit podobné charakteristiky, aby bylo možné pochopit kvalitu řešení.
• Souborové metody: Tyto metody zahrnují kombinaci různých modelů používaných společně k získání kvalitnějších interpretací než u jednoho modelu.
• Vkládání slov: Může snadno zachytit slovo ve vašem dokumentu, což umožňuje datovým expertům provádět aritmetické operace s různými slovy.
• Redukce rozměrů: Používá se k odstranění zbytečných informací z datové sady, aby byly prezentovány pouze potřebné informace.
• Posilování učení: Dokáže zaznamenávat akce kumulativně a v daném prostředí používat metodu pokusů a omylů.
• Transfer learning: Tato metoda se používá k opětovnému použití trénované části neuronové sítě a jejímu přizpůsobení podobnému úkolu.
• Neuronové sítě: Cílem je shromáždit nelineární vzory uvnitř informací přidáním více vrstev do modelu.

Dolování dat vs. Strojové učení: Komponenty

Komponenty dolování dat

Mezi hlavní komponenty patří:

• Databáze: V této složce dolování dat se ukládají data. Zde se uplatňují integrační techniky a čištění dat.
• Server datového skladu: Stahuje základní informace z datového skladu na základě požadavků uživatelů.
• Znalostní báze: Znalostní báze neboli znalostní doména pomáhá při objevování nových vzorců v extrahovaných datech.
• Modul pro dolování dat: Pomáhá provádět úkoly, jako je klasifikace, shluková analýza, asociace atd.
• Modul pro vyhodnocování vzorů: Tento modul komunikuje se strukturou dolování dat za účelem vyhledávání zajímavých vzorů.
• Uživatelské rozhraní: V nástroji pro analýzu dat získáte grafické uživatelské rozhraní, kde můžete ovládat funkce, efektivně provádět proces, sledovat změny a pokrok a prohlížet predikované položky.

Komponenty strojového učení

Existuje mnoho algoritmů ML a každý algoritmus má tři komponenty:

• Reprezentace: Tato komponenta určuje, jak model vypadá a jak reprezentuje základní znalosti. Mohou to být například sady pravidel, neuronové sítě, modelové soubory, podpůrné vektorové stroje, grafické modely, rozhodovací stromy atd.
• Vyhodnocení: Tato komponenta umožňuje vyhodnotit různé programy, jako je predikce a vyvolání, zadní pravděpodobnost, druhá mocnina chyby, přesnost, marže a další.
• Optimalizace: Tato komponenta pomáhá vytvářet nové, optimalizované programy a lze ji definovat jako vyhledávací proces. Různé typy optimalizace mohou být konvexní, omezené a kombinační.

Dolování dat vs. Strojové učení: Aplikace

Aplikace dolování dat

• Zdravotnictví: Technologie dolování dat nabízí řadu možností pro zlepšení zdravotnických systémů. Poskytuje informace, které pomáhají zlepšit péči o pacienty a minimalizovat náklady.
• Bankovnictví: Řešení pro dolování dat se v bankovnictví používají ke zlepšení schopnosti odhalovat škody, výzvy, trendy a další.
• Vzdělávání: V oblasti vzdělávání pomáhá dolování dat při rozšiřování a rozvoji vzdělávacích institucí prostřednictvím informací shromážděných z různých zdrojů a prováděním analýzy konkurence.
• Zabezpečení: K odhalování podvodů pomáhá dolování dat převádět data na cenné poznatky a odhalovat nové vzorce.
• Marketing: Dolování dat umožňuje organizacím rozdělit zákaznickou základnu do různých segmentů. Své služby si tak mohou přizpůsobit podle specifických potřeb zákazníků spadajících do různých segmentů.

Aplikace strojového učení

• Rozpoznávání obrázků: Strojové učení pomáhá průmyslovým odvětvím rozpoznávat obrázky, tváře, text atd. Dokáže například klasifikovat psy a kočky, sledovat docházku zaměstnanců pomocí technologie rozpoznávání obličejů atd.
• Rozpoznávání řeči: Inteligentní systémy založené na rozpoznávání řeči, jako je Siri, Alexa atd., používají pro komunikaci algoritmy ML. Mohou snadno převést řeč na text pomocí schopnosti strojového učení.
• Doporučovací systémy: S tím, jak se svět stále více digitalizuje, chtějí firmy založené na technologiích nabízet zákazníkům přizpůsobené služby. To je možné díky doporučovacím systémům, které analyzují preference uživatelů a podle toho jim doporučují služby nebo obsah.
• Samořídící automobily: Samořídící automobily, jako jsou vozy Tesla, jsou mezi mnoha zákazníky oblíbené, protože poskytují pokročilé nebo automatizované řízení. ML se používá v samořídících automobilech pro detekci provozu a zajištění vyšší bezpečnosti.
• Detekce podvodů: Od nákupu položek po provádění transakcí je nyní vše snadno použitelné a dostupnější. S nárůstem digitalizace však přibylo i případů podvodných aktivit. Za účelem zmírnění nebo omezení tohoto problému jsou řešení pro detekci podvodů vybavena pokročilými algoritmy ML, které dokážou podvody snadno a dokonce i vzdáleně detekovat.

Dolování dat vs. Strojové učení: Podobnosti

• Dolování dat i strojové učení se používají v oblasti datové vědy, například při prediktivním modelování a analýze sentimentu.
• Oba zahrnují související matematické koncepty, algoritmy a statistické metody.
• Oba dokážou filtrovat velké datové sady, aplikace (pomocí algoritmických metod) a nástroje.
• Oba využívají algoritmické metody nebo srovnatelné struktury.

Dolování dat vs. strojové učení: Rozdíly

Závěr

Dolování dat a strojové učení si jsou podobné; obě se používají při analýze dat k získání cenných informací a náhledů.

Nicméně mezi nimi existuje mnoho rozdílů. Dolování dat je proces, při kterém se z datové sady extrahují potřebné informace za účelem odhalení vzorců a dosažení efektivnosti. Na druhou stranu ML provádí predikce a automatizuje procesy s využitím dat a dřívějších zkušeností.

Pokud je tedy chcete aplikovat v reálném čase, je výhodné porozumět přístupům každé z metod. A když se použijí společně, mohou vaší společnosti přinést větší výhody při růstu vašeho podnikání, zlepšování provozu a napomáhat k přijímání lepších rozhodnutí.

Můžete si také prostudovat některé klíčové techniky dolování dat.