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

Data mining a strojové učení jsou příbuzné pojmy v oblasti datové vědy, které se používají k získávání cenných poznatků.

V dnešní době je shromažďování dat snazší a jednodušší než kdy dříve, ale získat přesné informace a statistiky může být složité.

Velké podniky, které pracují s obrovským množstvím dat, mají potíže se správou, organizováním a získáváním smysluplných informací z nich.

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

Oba mohou objevit vzorce ve shromážděných datech a umožnit podnikům činit informovaná rozhodnutí založená na datech na základě těchto dat.

Ačkoli oba patří do vědy o datech a zahrnují analytické metody, existuje mezi těmito dvěma pojmy několik rozdílů.

V tomto článku se budu zabývat tím, co je dolování dat a strojové učení, jejich techniky a aplikace a rozdíly mezi nimi.

Pojďme začít!

Co je dolování dat?

Data mining je proces shromažďování a analýzy velkého množství dat z webu a hledání vzorců v něm. Zjišťováním vztahů a vzorců v datech touto manuální metodou pomáhají datoví vědci společnosti řešit její obchodní problémy, předvídat trendy a činit informovaná rozhodnutí.

Data mining také pomáhá společnostem zmírňovat rizika a objevovat nové obchodní možnosti. Tento proces začíná cílem růstu firmy. Data jsou shromažďována z více zdrojů a umístěna do datových skladů, které fungují jako úložiště analytických dat.

Pomocí dolování dat mohou společnosti provádět čisticí procesy, kde doplňují chybějící informace a odstraňují duplikáty. K detekci vzorů využívá data mining matematické modely a sofistikované techniky. Využívá technologie jako strojové učení, databáze a statistiky.

Příklad: Banky nebo finanční odvětví využívají techniky dolování dat k detekci tržních rizik. Tento proces se často používá v systémech pro boj proti podvodům a úvěrových hodnoceních k vyhodnocování transakcí, nákupních trendů, finančních údajů klientů, karetních transakcí a dalších.

Marketingové firmy využívají dolování dat ke zjišťování zvyků nebo preferencí zákazníků, aby zlepšily své marketingové iniciativy v oblasti návratnosti, spravovaly regulační povinnosti a zkoumaly úspěšnost různých prodejních kanálů.

Co je strojové učení?

Strojové učení (ML) je technologie, která nutí počítače myslet a jednat jako lidé. Umožňuje počítačům učit se z předchozích dat a činit rozhodnutí jako u lidí. To usnadňuje menší zásahy člověka do provozu společnosti, osvobozuje je od manuálních, opakujících se úkolů a zvyšuje jejich zaměření na důležitější úkoly.

Metoda ML je vylepšována a automatizována v závislosti na zkušenostech strojů s učením během procesu. Počítače přijímají vysoce kvalitní data a používají různé techniky k vývoji modelů strojového učení, aby na základě dat trénovaly stroje.

Algoritmus použitý v modelu ML je závislý na datovém typu a automatické akci. Podniky používají tuto metodu k automatizaci několika obchodních procesů a provádění rychlého vývoje.

Strojové učení se používá pro různé účely napříč odvětvími, jako je analýza sociálních médií, rozpoznávání obrázků, rozpoznávání emocí a další. Jednoduše řečeno, ML pomáhá vyvíjet a navrhovat složité algoritmy nebo programy pro velké soubory dat, aby uživatelům poskytovaly lepší výsledky a efektivitu a předpovídaly budoucí trendy. Tyto programy se mohou učit ze specifických souborů dat a zkušeností, aby zlepšily výsledky.

Díky častým trénovacím datům jako vstupu mohou být algoritmy vylepšeny samotnými modely strojového učení.

ML má několik algoritmů, včetně lineární regrese, logistické regrese, rozhodovacího stromu, algoritmu SVM, algoritmu Naive Bayes, algoritmu KNN, K-means, algoritmu Random Forest atd. Algoritmy ML jsou rozděleny do:

• Učení pod dohledem: Učení pod dohledem využívá algoritmus ML, který je již natrénován na konkrétním souboru dat.
• Učení bez dozoru: Využívá algoritmus ML, který je již natrénován, ale na neoznačené sadě dat.
• Posílení učení: Používá algoritmus založený na pokusech a omylech, aby se zlepšil a naučil se z nových věcí.

Data Mining vs. Machine Learning: Funkce

Vlastnosti dolování dat

• Použitelné informace: Data mining shromažďuje smysluplné informace z velkého množství dat.
• Automatizované zjišťování: Model pro extrakci dat využívá algoritmus ke shromažďování velkého množství dat a získávání potřebných informací.
• Seskupování: Dolování dat může z dat extrahovat skupiny. Model například identifikuje skupinu zaměstnanců s pravidelným příjmem v pevném rozsahu.
• Datové sklady: Všechna data jsou uchovávána v bezpečných datových skladech, takže pokud se objeví nějaký problém, může být v případě potřeby rychle vyřešen. Je to také místo, kde jsou data správně vyčištěna a připravena.

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 umožňují uživatelsky přívětivé nástroje pro vizualizaci dat.
• Lepší analýza: ML pomáhá datovým analytikům efektivně a rychle zpracovávat a analyzovat velké 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 zase pomáhá zlepšit zapojení zákazníků.
• Vylepšená business intelligence: Když jsou funkce ML sloučeny s analytikou, můžete získat vynikající business intelligence pro řízení vašich strategických iniciativ.

Data Mining vs. Machine Learning: Cíle

Cíle dolování dat

Data Mining extrahuje potřebná data z moře dat. Jedná se o jednoduchou metodu, která využívá různé techniky k získání požadovaného výsledku.

• Predikce: Dolování dat pomáhá podnikům předvídat budoucí výsledky. Například kolik výnosů z prodeje může obchod vygenerovat v příštích třech měsících.
• Identifikace: Identifikuje vzory ve shromážděných a organizovaných datech. Například novomanželské páry shánějí nový nábytek.
• Klasifikace: Data Mining rozděluje data do tříd. Zákazníci mohou být například kategorizováni do různých kategorií podle věkových skupin, pohlaví, nákupní položky, umístění atd.
• Optimalizace: Data Mining optimalizuje využití stávajících zdrojů, jako je prostor, peníze, materiály nebo čas. Můžete například zjistit, jak co nejlépe využít reklamy ke zvýšení prodeje nebo zisku.

Cíle strojového učení

• Vyvinout algoritmy k dosažení praktických poznatků
• Učte se z předchozích zkušeností a dat a dosahujte lepších výsledků
• Předvídat budoucí výsledky a trendy
• Analyzujte různé aspekty chování při učení
• Využijte schopnosti počítačového systému
• Poskytujte přesné a relevantní informace pro business intelligence
• Automatizujte opakující se, časově náročné úkoly

Data Mining vs. Machine Learning: Techniky

Techniky dolování dat

Techniky často používané při dolování dat jsou:

• Klasifikace: Tato technika vám pomáhá klasifikovat nebo kategorizovat data do různých skupin, jako jsou lidé, zvířata, země, pohlaví atd.
• Shlukování: Shluková analýza usnadňuje porovnávání dat. To umožňuje identifikaci společných rysů a variací mezi několika údaji.
• Regrese: Regresní analýza je technika používaná k určení a posouzení vztahů mezi různými prvky díky přidání několika nových komponent.
• Vnější: Tato technika se týká identifikace datových bodů ve shromážděném souboru dat, které se mohou lišit od trendu k chování.
• Sekvenční vzor: Jedná se o techniku ​​dolování dat používanou k detekci typických opakujících se trendů zkoumáním dat. Proto pomáhá najít zajímavé segmenty ve skupině datových sekvencí. Význam této sekvence je určen častým výskytem, ​​délkou a dalšími faktory.
• Predikce: Využívá četné techniky dolování dat, jako je shlukování, trendy, klasifikace atd., aby bylo možné předpovídat budoucí události. Odborníci na dolování dat předpovídají budoucí trendy studiem sekvencí dat, různých instancí a minulých událostí.
• Asociační pravidla: V rámci rozsáhlého shromažďování dat v různých druzích databází dochází k interakci mezi několika datovými prvky, aby se ilustrovala pravděpodobnost každého data. Pravidla přidružení tedy nabízejí příkazy if-then k provedení těchto interakcí.

Techniky strojového učení

Různé techniky ML jsou:

• Regrese: Spadá do kategorie ML pod dohledem, která pomáhá předpovídat konkrétní hodnotu na základě dat. Pomáhá například předpovídat cenu položky na základě předchozích údajů o cenách.
• Klasifikace: Je to další třída ML pod dohledem, která pomáhá vysvětlit nebo předpovědět hodnotu třídy. Můžete například předvídat, zda si zákazník daný produkt koupí nebo ne.
• Clustering: Tato technika má za cíl seskupit podobné charakteristiky, aby bylo možné pochopit kvalitu řešení.
• Souborové metody: Tyto metody se týkají kombinace různých modelů používaných dohromady 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 neužitečných informací z datové sady, aby byly prezentovány pouze potřebné informace.
• Posílení učení: Dokáže zaznamenávat akce kumulativně a v nastaveném prostředí používat akci pokus-omyl.
• Transfer learning: Tato metoda se používá k opětovnému použití trénované části neuronové sítě a její přizpůsobení podobnému úkolu.
• Neuronové sítě: Cílem je shromáždit nelineární vzory uvnitř informací přidáním více vrstev do modelu.

Data Mining vs. Machine Learning: Components

Komponenty dolování dat

Hlavní součásti jsou následující:

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

Komponenty strojového učení

Existuje mnoho algoritmů ML a každý algoritmus má tři složky:

• Reprezentace: Tato komponenta říká, jak model vypadá a jak reprezentovat základní znalosti. Budou to 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, omezená a kombinační.

Data Mining vs. Machine Learning: Aplikace

Aplikace dolování dat

• Zdravotní péče: Technologie dolování dat poskytuje různé možnosti pro zlepšení systémů zdravotní péče. 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 data mining při expanzi 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 objevovat nové vzorce.
• Marketing: Data mining umožňuje organizacím rozdělit zákaznickou základnu do různých segmentů. Své služby si tak mohou přizpůsobit podle jedinečných potřeb zákazníků spadajících do různých segmentů.

Aplikace strojového učení

• Rozpoznávání obrázků: Strojové učení pomáhá průmyslům rozpoznávat obrázky, obličeje, 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.
• Systémy doporučení: 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 auta: Samořídící auta, jako jsou vozy Tesla, jsou mezi mnoha zákazníky oblíbená, protože poskytují pokročilé nebo automatizované řízení. ML se používá v samořídících automobilech pro detekci provozu a zajištění lepší bezpečnosti.
• Detekce podvodů: Od nákupu položek po provádění transakcí je nyní vše snadno použitelné a přístupnější. S nárůstem digitalizace ale přibylo i případů podvodných aktivit. Aby se tento problém zmírnil nebo omezil, jsou řešení pro detekci podvodů vybavena pokročilými algoritmy ML, které dokážou podvody odhalit snadno a dokonce i vzdáleně.

Data Mining vs. Machine Learning: Podobnosti

• Data mining i strojové učení se používají v oblasti datové vědy, například prediktivní modelování a analýza sentimentu.
• Oba zahrnují související matematické koncepty, algoritmy a statistiky.
• Oba mohou filtrovat přes obrovskou sadu dat, aplikací (pomocí algoritmických metod) a nástrojů.
• Oba používají algoritmické metody nebo srovnatelné struktury.

Data mining vs. strojové učení: rozdíly

Data MiningMachine LearningData mining je proces extrahování smysluplných informací ze shromážděných dat.

Techniky dolování dat se používají pro sběr dat, analýzu, zjišťování vzorců a získávání cenných informací.

Strojové učení je technologie používaná pro automatizaci úkolů, získávání přehledů, lepší rozhodování a předpovídání budoucích událostí.

Technologie strojového učení se používá k předpovídání výsledků, jako je aproximace délky času, odhady cen atd.

Primárním účelem je zlepšit použitelnost shromážděných informací. Zahrnuje procesy jako čištění dat, inženýrství funkcí, předpovědi a transformace. Data mining je druh výzkumné činnosti, která využívá mnoho technologií, včetně strojového učení.ML je samoučící se a samoučící se systém pro přesné provádění úkolů.Je vyžadováno lidské úsilí.Po dokončení návrhu není nutné lidské úsilí.Data těžba extrahuje data ze zdrojů a ukládá je do datových skladů. Technologie strojového učení čte stroje a neustále se učí a vyvíjí. Odhaluje skryté poznatky a vzorce. Na základě toho generuje předpovědi, které ovlivňují obchodní rozhodnutí. Je založena na historických datech. je založen na datech v reálném čase a na historických datech. Lze jej použít v rozsáhlé oblasti nebo odvětvích, jako je výroba, kybernetická bezpečnost, finance, bankovnictví, marketing, vzdělávání, zdravotnictví, vyhledávače a mnoho dalších. Používá ordinální, spojité, diskrétní a nominální datové typy. Může být aplikován v omezené oblasti, jako je zdravotnictví, společenské vědy, obchod atd. Může být aplikován v rozsáhlé oblasti nebo průmyslových odvětvích, jako je výroba, kybernetická bezpečnost, finance, bankovnictví, marketing, vzdělávání, zdravotnictví, vyhledávače, a mnoho dalších.

Závěr

Data mining a strojové učení jsou podobné; oba se používají při analýze dat k získání cenných informací a náhledů.

Mezi nimi je však mnoho rozdílů. Data mining je proces, kde jsou potřebné informace extrahovány ze souboru dat k detekci vzorců a dosažení efektivity. Na druhou stranu ML dělá predikce a automatizuje procesy pomocí dat a předchozích zkušeností.

Pokud je tedy chcete aplikovat v reálném čase, je výhodné porozumět přístupům každé metody. A když se použijí společně, mohou vaší společnosti přinést větší výhody při růstu vašeho podnikání, zlepšení provozu a pomoci vám činit lepší rozhodnutí.

Můžete také prozkoumat některé klíčové techniky dolování dat.