Data Mining Vs. Machine Learning: ключевое отличие

Наш быстрорастущий цифровой мир популяризировал так много новых терминов и выражений, что легко растеряться или сбиться с толку. Натиск технической болтовни ошеломляющ. И люди склонны использовать странные новые слова как взаимозаменяемые, не подозревая, что эти слова означают две разные вещи.

В частности, это проблема, с которой сталкиваются “интеллектуальный анализ данных” и “машинное обучение”. Грань между двумя терминами иногда размывается из-за некоторых общих характеристик. ​​​

Что такое интеллектуальный анализ данных?

Интеллектуальный анализ данных считается процессом извлечения полезной информации из огромного объема данных. Он используется для обнаружения новых, точных и полезных закономерностей в данных, поиска смысла и релевантной информации для организации или отдельного лица, которым это нужно. Это инструмент, используемый людьми.

Что такое машинное обучение?

С другой стороны, машинное обучение – это процесс обнаружения алгоритмов, которые улучшились благодаря опыту, полученному на основе данных. Это проектирование, изучение и разработка алгоритмов, которые позволяют машинам обучаться без вмешательства человека. Это инструмент, позволяющий сделать машины умнее, устраняя человеческий фактор (но не устраняя самих людей; это было бы неправильно).

Посмотрите видео ниже, которое поможет вам понять основы машинного обучения.

Разница между интеллектуальным анализом данных и машинным обучением

Итак, мы видим, что их сходства невелики, но по-прежнему естественно путать два термина из-за совпадения данных. С другой стороны, между ними существует значительное количество различий. Итак, для наглядности и организации мы собираемся выделить каждому из них отдельный пункт.

Давайте углубимся, чтобы выяснить некоторые различия между интеллектуальным анализом данных и машинным обучением:

Их возраст

Начнем с того, что интеллектуальный анализ данных предшествует машинному обучению на два десятилетия, причем последнее изначально называлось обнаружением знаний в базах данных (KDD). Интеллектуальный анализ данных в некоторых областях до сих пор называют KDD. Машинное обучение дебютировало в программе для игры в шашки. Интеллектуальный анализ данных существует с 1930-х годов; машинное обучение появилось в 1950-х годах.

Их цель

Интеллектуальный анализ данных предназначен для извлечения правил из больших объемов данных, в то время как машинное обучение учит компьютер тому, как изучать и понимать заданные параметры. Или, другими словами, интеллектуальный анализ данных – это просто метод исследования для определения конкретного результата на основе общего количества собранных данных. С другой стороны медали, у нас есть машинное обучение, которое обучает систему выполнять сложные задачи и использует собранные данные и опыт, чтобы стать умнее.

Что они используют

Интеллектуальный анализ данных опирается на обширные хранилища данных (например, Большие данные), которые затем, в свою очередь, используются для составления прогнозов для предприятий и других организаций. Машинное обучение, с другой стороны, работает с алгоритмами, а не с необработанными данными.

Человеческий фактор

Вот довольно существенное различие. Интеллектуальный анализ данных основан на вмешательстве человека и в конечном итоге создан для использования людьми. В то время как основная причина существования машинного обучения заключается в том, что оно может обучаться само по себе и не зависит от влияния или действий человека. Без человека из плоти и крови, использующего ИТ и взаимодействующего с ними, интеллектуальный анализ данных не может работать. С другой стороны, контакт человека с машинным обучением в значительной степени ограничивается настройкой начальных алгоритмов. А затем просто оставляем все как есть, своего рода процесс “установи и забудь”. Люди присматривают за интеллектуальным анализом данных; системы сами о себе заботятся с помощью машинного обучения.

Как они соотносятся друг с другом

Кроме того, интеллектуальный анализ данных – это процесс, включающий два элемента: базу данных и машинное обучение. Первый предоставляет методы управления данными, а второй – методы анализа данных. Таким образом, хотя интеллектуальный анализ данных требует машинного обучения, машинное обучение не обязательно требует интеллектуального анализа данных. Хотя есть случаи, когда информация из интеллектуального анализа данных используется для выявления связей между отношениями. В конце концов, трудно проводить сравнения, если у вас нет хотя бы двух фрагментов информации, которые сравниваются друг с другом! Следовательно, информация, собранная и обработанная с помощью интеллектуального анализа данных, может быть использована для машинного обучения, но, опять же, в этом нет необходимости. Думайте об этом скорее как об удобстве, которое удобно иметь.

Способность расти

Вот простое отличие: интеллектуальный анализ данных не позволяет учиться или адаптироваться, тогда как в машинном обучении в этом весь смысл. Интеллектуальный анализ данных следует заранее установленным правилам и является статичным, в то время как машинное обучение корректирует алгоритмы по мере того, как проявляются нужные обстоятельства. Интеллектуальный анализ данных настолько умен, насколько пользователи вводят параметры; машинное обучение означает, что эти компьютеры становятся умнее.

Как они используются

С точки зрения полезности, у каждого процесса есть своя особенность. Интеллектуальный анализ данных используется в розничной торговле для понимания покупательских привычек своих клиентов, тем самым помогая компаниям формулировать более успешные стратегии продаж. Социальные сети – это плодородная площадка для интеллектуального анализа данных, поскольку можно объединить информацию из профилей пользователей, запросов, ключевых слов и общих материалов. Это поможет рекламодателям проводить соответствующие рекламные акции. Мир финансов использует интеллектуальный анализ данных для изучения потенциальных инвестиционных возможностей и даже вероятности успеха стартапа. Сбор такой информации помогает инвесторам решить, хотят ли они вкладывать деньги в новые проекты. Если бы интеллектуальный анализ данных был доведен до совершенства еще в середине 90-х, это вполне могло бы предотвратить крах отличного интернет-стартапа конца 90-х.

Между тем, компании используют машинное обучение для таких целей, как автономное вождение автомобилей, обнаружение мошенничества с кредитными картами, онлайн-обслуживание клиентов, перехват спама по электронной почте, бизнес-аналитика (например, управление транзакциями, сбор результатов продаж, отбор бизнес-инициатив) и персонализированный маркетинг. Среди компаний, которые полагаются на машинное обучение, такие авторитетные компании, как Yelp, Twitter, Facebook, Pinterest, Salesforce и небольшая поисковая система, о которой вы, возможно, слышали: Google.

Интеллектуальный анализ данных против. Машинное обучение

Что у них общего?

И интеллектуальный анализ данных, и машинное обучение подпадают под эгидой науки о данных, что имеет смысл, поскольку они оба используют данные. Оба процесса используются для решения сложных задач, поэтому, следовательно, многие люди (ошибочно) используют эти два термина как взаимозаменяемые. Это не так уж удивительно, учитывая, что машинное обучение иногда используется как средство проведения полезного интеллектуального анализа данных. Хотя данные, собранные в результате интеллектуального анализа данных, можно использовать для обучения машин, границы между этими двумя концепциями становятся немного размытыми.

Более того, в обоих процессах используются одни и те же критические алгоритмы для обнаружения шаблонов данных. Хотя их желаемые результаты в конечном итоге различаются, кое-что станет ясно по мере продолжения чтения.

Итак, что все это значит?

С каждым днем все больше людей в нашем мире обращаются к цифровым решениям для решения задач и проблем. Это достаточно большой цифровой мир, в котором более чем достаточно возможностей для развития как интеллектуального анализа данных, так и машинного обучения. Продолжающееся доминирование больших данных означает, что потребность в интеллектуальном анализе данных будет существовать всегда. А постоянное стремление и спрос на интеллектуальные машины гарантируют, что машинное обучение останется очень востребованным навыком.

Возможно, вам интересно, какой из них обладает наибольшим потенциалом? Четкого ответа нет, но мы можем сделать достойное, обоснованное предположение. Повышенный интерес к искусственному интеллекту и интеллектуальным устройствам и продолжающийся рост использования мобильных устройств являются хорошими признаками. Между этими двумя процессами машинное обучение может предложить наилучшие возможности.

Это ни в коем случае не означает, что интеллектуальный анализ данных – это тупиковая карьера. По данным Forbes, общий объем накопленных данных в нашей цифровой вселенной вырастет с 4,4 зеттабайт в 2019 году примерно до 44 зеттабайт, или 44 триллионов гигабайт данных. Да, обратите внимание на пропущенную десятичную точку между этими двумя значениями!

Вопросы и ответы

1. В чем разница между интеллектуальным анализом данных и машинным обучением?

Интеллектуальный анализ данных – это процесс обнаружения закономерностей и извлечения информации из больших наборов данных, в то время как машинное обучение фокусируется на разработке алгоритмов и моделей, которые извлекают уроки из данных и делают прогнозы или решения.

2. Что лучше: интеллектуальный анализ данных или машинное обучение?

Выбор между интеллектуальным анализом данных и машинным обучением зависит от конкретной задачи или цели. Интеллектуальный анализ данных эффективен для обнаружения закономерностей и анализа существующих данных, в то время как машинное обучение ценно для построения прогнозных моделей и принятия решений на основе данных. Оба подхода имеют свои сильные стороны и могут использоваться вместе для всестороннего анализа данных.

3. Можно ли использовать машинное обучение для интеллектуального анализа данных?

Да, методы машинного обучения могут использоваться в процессе интеллектуального анализа данных. Алгоритмы машинного обучения могут помочь в выявлении закономерностей, прогнозировании результатов и извлечении значимой информации из больших наборов данных, что является важными этапами процесса интеллектуального анализа данных.

4. Интеллектуальный анализ данных прост или сложен в освоении?

Сложность обучения интеллектуальному анализу данных зависит от различных факторов, включая предварительные знания, опыт и сложность используемых методов и инструментов. Интеллектуальный анализ данных требует глубокого понимания статистического анализа, манипулирования данными и концепций машинного обучения. Несмотря на то, что процесс обучения может быть длительным, с самоотдачей и практикой можно развить навыки интеллектуального анализа данных.