data mining vs machine learning vs artificial intelligence vs deep learning
Quina diferència hi ha entre la mineria de dades i l'aprenentatge automàtic contra la intel·ligència artificial i l'aprenentatge profund contra la ciència de dades?
Tant la mineria de dades com l'aprenentatge automàtic són àrees que s'han inspirat les unes en les altres, tot i que tenen moltes coses en comú, però que tenen finalitats diferents.
La mineria de dades la realitzen els humans en determinats conjunts de dades amb l’objectiu d’esbrinar patrons interessants entre els elements d’un conjunt de dades. La mineria de dades utilitza tècniques desenvolupades per l’aprenentatge automàtic per predir el resultat.
Mentre que l'aprenentatge automàtic és la capacitat d'un ordinador per aprendre dels conjunts de dades extrets.
Els algoritmes d’aprenentatge automàtic prenen la informació que representa la relació entre els ítems dels conjunts de dades i construeixen models perquè pugui predir resultats futurs. Aquests models no són res més que accions que la màquina farà per obtenir un resultat.
Aquest article us informarà de tot Data Mining vs Machine Learning en detall.
Què aprendreu:
- Què és la mineria de dades?
- Què és l'aprenentatge automàtic?
- Diferències entre l'aprenentatge automàtic i l'explotació de dades en format tabular
- Què és la intel·ligència artificial?
- Mineria de dades vs aprenentatge automàtic
- Mineria de dades, aprenentatge automàtic contra aprenentatge profund
- Mineria de dades, aprenentatge automàtic contra ciència de dades
- Anàlisi estadística
- Alguns exemples d'aprenentatge automàtic
- Conclusió
- Lectura recomanada
Què és la mineria de dades?
La mineria de dades, que també es coneix com a procés de descobriment del coneixement, és un camp de la ciència que s’utilitza per conèixer les propietats dels conjunts de dades. S’extreuen grans conjunts de dades recopilats de RDMS o magatzems de dades o conjunts de dades complexos com sèries temporals, espacials, etc., per extreure correlacions i patrons interessants entre els ítems de dades.
Aquests resultats s’utilitzen per millorar els processos empresarials i, per tant, permeten obtenir informació comercial.
Lectura recomanada => Top 15 de les eines gratuïtes de mineria de dades
El terme 'Descobriment del coneixement a les bases de dades' (KDD) va ser encunyat per Gregory Piatetsky-Shapiro el 1989. El terme 'mineria de dades' va aparèixer a la comunitat de bases de dades el 1990.
( imatge font )
Què és l'aprenentatge automàtic?
L’aprenentatge automàtic és una tècnica que desenvolupa algoritmes complexos per processar dades de grans dimensions i proporciona resultats als seus usuaris. Utilitza programes complexos que poden aprendre a través de l’experiència i fer prediccions.
Els algoritmes es milloren per si mateixos mitjançant l’entrada regular de dades d’entrenament. L’objectiu de l’aprenentatge automàtic és entendre les dades i construir models a partir de dades que puguin ser enteses i utilitzades pels humans.
El terme Machine Learning va ser encunyat per Arthur Samuel, un pioner nord-americà en el camp dels jocs per ordinador i la intel·ligència artificial el 1959 i va afirmar que 'dóna als ordinadors la possibilitat d'aprendre sense ser programats explícitament'.
Lectura suggerida => Eines d'aprenentatge automàtic més populars
L’aprenentatge automàtic es classifica en dos tipus:
- Aprenentatge sense supervisió
- Aprenentatge supervisat
Aprenentatge automàtic sense supervisió
L’aprenentatge sense supervisió no es basa en conjunts de dades capacitats per predir els resultats, sinó que utilitza tècniques directes com ara l’agrupació i l’associació per predir els resultats. Els conjunts de dades entrenats signifiquen l'entrada per a la qual es coneix la sortida.
Aprenentatge automàtic supervisat
L’aprenentatge supervisat és com l’aprenentatge professor-alumne. Es coneix la relació entre l'entrada i la variable de sortida. Els algoritmes d’aprenentatge automàtic prediran el resultat de les dades d’entrada que es compararan amb el resultat esperat.
L'error es corregirà i aquest pas es realitzarà de manera iterativa fins que s'aconsegueixi un nivell acceptable de rendiment.
( imatge font )
Diferències entre l'aprenentatge automàtic i l'explotació de dades en format tabular
| Factors | Mineria de dades | Aprenentatge automàtic |
|---|---|---|
| 7. Capacitat d'aprenentatge | La mineria de dades requereix que l’anàlisi sigui iniciada per humans, per tant és una tècnica manual. | L’aprenentatge automàtic és un pas per davant de la mineria de dades, ja que utilitza les mateixes tècniques que la mineria de dades per aprendre i adaptar-se als canvis automàticament. És més precís que la mineria de dades. |
| 1. Abast | La mineria de dades s’utilitza per esbrinar com es relacionen els diferents atributs d’un conjunt de dades mitjançant patrons i tècniques de visualització de dades. L’objectiu de la mineria de dades és esbrinar la relació entre 2 o més atributs d’un conjunt de dades i utilitzar-lo per predir resultats o accions. | L’aprenentatge automàtic s’utilitza per fer prediccions del resultat, com ara estimació de preus o aproximació de la durada del temps. Aprèn automàticament el model amb experiència al llarg del temps. Proporciona comentaris en temps real |
| 2. Treballar | La mineria de dades és la tècnica per aprofundir en les dades per obtenir informació útil. | L’aprenentatge automàtic és un mètode per millorar algorismes complexos per fer que les màquines estiguin a punt de perfeccionar-se alimentant-les iterativament amb un conjunt de dades entrenat. |
| 3. Usos | La mineria de dades s’utilitza més sovint en el camp de la investigació, com ara la mineria web, la mineria de text i la detecció de fraus | L’aprenentatge automàtic té més utilitat a l’hora de fer recomanacions de productes, preus, estimar el temps necessari per al lliurament, etc. |
| 4. Concepte | El concepte darrere de la mineria és extreure informació mitjançant tècniques i conèixer les tendències i els patrons. | L’aprenentatge automàtic funciona amb el concepte que les màquines aprenen de les dades existents i aprenen i milloren per si mateixes. L’aprenentatge automàtic utilitza mètodes i algorismes de mineria de dades per construir models basats en la lògica darrere de dades que prediuin el resultat futur. Els algoritmes es basen en llenguatges de programació i matemàtiques |
| 5. Mètode | La mineria de dades realitzarà anàlisis en format Batch en un moment concret per produir resultats en lloc de fer-ho de forma contínua. | L’aprenentatge automàtic utilitza la tècnica de mineria de dades per millorar els seus algoritmes i canviar el seu comportament a futures entrades. Així, la mineria de dades actua com a font d’entrada per a l’aprenentatge automàtic. Els algoritmes d’aprenentatge automàtic s’executaran contínuament i milloraran el rendiment del sistema automàticament, també analitzaran quan es pot produir l’error. Quan hi hagi algunes dades noves o hi hagi canvis en la tendència, la màquina incorporarà els canvis sense necessitat de reprogramar ni interferències humanes. |
| 6. Natura | La mineria de dades requereix una intervenció humana per aplicar tècniques per extreure informació. | L’aprenentatge automàtic és diferent de la mineria de dades, ja que l’aprenentatge automàtic s’aprèn automàticament. |
| 8. Implementació | La mineria de dades implica la creació de models sobre els quals s’apliquen tècniques de mineria de dades. Es construeixen models com el model CRISP-DM. El procés de mineria de dades utilitza bases de dades, motors de mineria de dades i avaluació de patrons per descobrir coneixements. | L’aprenentatge automàtic s’implementa mitjançant l’ús d’algoritmes d’aprenentatge automàtic en intel·ligència artificial, xarxa neuronal, sistemes neuro fuzzy i arbre de decisions, etc. L’aprenentatge automàtic utilitza xarxes neuronals i algorismes automatitzats per predir els resultats. |
| 9. Precisió | La precisió de l'explotació de dades depèn de com es recopilin les dades. La mineria de dades produeix resultats precisos que s’utilitzen en l’aprenentatge automàtic, cosa que fa que l’aprenentatge automàtic produeixi millors resultats. Atès que la mineria de dades requereix intervenció humana, pot faltar relacions importants | Es demostra que els algoritmes d’aprenentatge automàtic són més precisos que les tècniques de mineria de dades |
| 10. Aplicacions | En relació amb l'aprenentatge automàtic, la mineria de dades pot produir resultats amb un volum de dades menor. | L’algorisme d’aprenentatge automàtic necessita que les dades s’alimentin en format estàndard, per la qual cosa els algorismes disponibles són limitats. Per analitzar les dades mitjançant l'aprenentatge automàtic, les dades de diverses fonts haurien de passar del format nadiu al format estàndard perquè la màquina entengui. També requereix una gran quantitat de dades per obtenir resultats precisos |
| 11. Exemples | Els llocs on s’utilitza l’explotació de dades és per identificar patrons o tendències de vendes, per part de les empreses mòbils per retenir els clients, etc. | L’aprenentatge automàtic s’utilitza en campanyes de màrqueting, per al diagnòstic mèdic, el reconeixement d’imatges, etc. |
Què és la intel·ligència artificial?
La Intel·ligència Artificial és una branca de la ciència que s’ocupa de la creació de màquines intel·ligents. Aquestes màquines s’anomenen intel·ligents, ja que tenen les seves pròpies capacitats de pensament i de presa de decisions com els éssers humans.
Exemplesde les màquines d’IA inclouen el reconeixement de veu, el processament d’imatges, la resolució de problemes, etc.
Llegiu també => Llista del millor programari d’intel·ligència artificial
La intel·ligència artificial, l’aprenentatge automàtic i la mineria de dades s’utilitzen sovint al món actual. Aquestes paraules estan molt relacionades entre elles i de vegades s’utilitzen indistintament.
Comparem, doncs, cadascun d’ells en detall:
Intel·ligència artificial i mineria de dades
La Intel·ligència Artificial és l’estudi per crear màquines intel·ligents que puguin funcionar com els humans. No depèn de l'aprenentatge ni de la retroalimentació, sinó que té sistemes de control directament programats. Els sistemes d’IA presenten per si sols solucions als problemes mitjançant càlculs.
Els sistemes d’IA utilitzen la tècnica de mineria de dades en dades minades per crear solucions. La mineria de dades serveix de base per a la intel·ligència artificial. La mineria de dades és una part dels codis de programació amb informació i dades necessàries per als sistemes d’intel·ligència artificial.
Intel·ligència artificial i aprenentatge automàtic
Una àmplia àrea d’Intel·ligència Artificial és l’aprenentatge automàtic. Amb això, volem dir que la IA utilitza algoritmes d’aprenentatge automàtic per al seu comportament intel·ligent. Es diu que un ordinador aprèn d'alguna tasca si l'error disminueix contínuament i si coincideix amb el rendiment desitjat.
L’aprenentatge automàtic estudiarà algorismes que realitzaran la tasca d’extracció automàticament. L’aprenentatge automàtic prové d’estadístiques, però en realitat no ho és. De manera similar a la IA, l'aprenentatge automàtic també té un abast molt ampli.
Mineria de dades vs aprenentatge automàtic
( imatge font )
La mineria de dades i l'aprenentatge automàtic cauen en el mateix món de la ciència. Tot i que aquests termes es confonen entre si, hi ha algunes diferències importants entre ells.
# 1) Abast: La mineria de dades s’utilitza per esbrinar com es relacionen els diferents atributs d’un conjunt de dades mitjançant patrons i tècniques de visualització de dades. L’objectiu de l’explotació de dades és esbrinar la relació entre 2 o més atributs d’un conjunt de dades i utilitzar-lo per predir els resultats o les accions.
L’aprenentatge automàtic s’utilitza per fer prediccions del resultat, com ara estimació de preus o aproximació de la durada del temps. Aprèn automàticament el model amb experiència al llarg del temps. Proporciona comentaris en temps real.
# 2) Funció: La mineria de dades és la tècnica per aprofundir en les dades per obtenir informació útil. Mentre que l'aprenentatge automàtic és un mètode per millorar algorismes complexos per fer que les màquines estiguin a punt de perfeccionar-se alimentant-les iterativament amb el conjunt de dades entrenat.
# 3) Usos: La mineria de dades s’utilitza més sovint en el camp de la investigació, mentre que l’aprenentatge automàtic té més utilitat a l’hora de fer recomanacions dels productes, preus, temps, etc.
# 4) Concepte: El concepte darrere de la mineria de dades és extreure informació mitjançant tècniques i conèixer les tendències i els patrons.
L’aprenentatge automàtic funciona amb el concepte que les màquines aprenen de les dades existents i milloren per si mateixes. L’aprenentatge automàtic utilitza mètodes i algorismes de mineria de dades per construir models sobre la lògica de les dades que prediuin el resultat futur. Els algoritmes es basen en matemàtiques i llenguatges de programació.
# 5) Mètode: L’aprenentatge automàtic utilitza la tècnica de mineria de dades per millorar els seus algoritmes i canviar el seu comportament a futures entrades. Així, la mineria de dades actua com a font d’entrada per a l’aprenentatge automàtic.
Els algoritmes d’aprenentatge automàtic s’executaran contínuament i milloraran el rendiment del sistema automàticament i també analitzaran quan es pot produir l’error. Quan hi hagi noves dades o canvis en la tendència, la màquina incorporarà els canvis sense la necessitat de reprogramar ni cap interferència humana.
La mineria de dades realitzarà anàlisis en format Batch en un moment concret per produir resultats en lloc de fer-ho de forma continuada.
# 6) Natura: L’aprenentatge automàtic és diferent de la mineria de dades, ja que l’aprenentatge automàtic s’aprèn automàticament mentre que la mineria de dades requereix la intervenció humana per aplicar tècniques per extreure informació.
# 7) Capacitat d'aprenentatge: L’aprenentatge automàtic és un pas per davant de la mineria de dades, ja que utilitza les mateixes tècniques que la mineria de dades per aprendre i adaptar-se als canvis automàticament. És més precís que la mineria de dades. La mineria de dades requereix que l’anàlisi sigui iniciada per humans i, per tant, és una tècnica manual.
# 8) Implementació: La mineria de dades implica la creació de models sobre els quals s’apliquen tècniques de mineria de dades. Es construeixen models com el model CRISP-DM. El procés de mineria de dades utilitza una base de dades, un motor de mineria de dades i una avaluació de patrons per al descobriment del coneixement.
L’aprenentatge automàtic s’implementa mitjançant l’ús d’algoritmes d’aprenentatge automàtic en intel·ligència artificial, xarxa neuronal, sistemes neuro-difusos i arbre de decisions, etc. L’aprenentatge automàtic utilitza xarxes neuronals i algorismes automatitzats per predir els resultats.
# 9) Precisió: La precisió de l'explotació de dades depèn de com es recopilin les dades. La mineria de dades produeix resultats precisos que s’utilitzen en l’aprenentatge automàtic i, per tant, fa que l’aprenentatge automàtic produeixi millors resultats.
Com que la mineria de dades requereix una intervenció humana, pot faltar relacions importants. Es demostra que els algoritmes d’aprenentatge automàtic són més precisos que les tècniques de mineria de dades.
# 10) Aplicacions: L’algorisme d’aprenentatge automàtic necessita que les dades s’alimentin en un format estàndard, per la qual cosa els algorismes disponibles són molt limitats. Per analitzar les dades mitjançant l'aprenentatge automàtic, les dades de diverses fonts haurien de passar del format nadiu al format estàndard perquè la màquina entengui.
També requereix una gran quantitat de dades per obtenir resultats precisos. Es tracta d’una despesa general en comparació amb la mineria de dades.
# 11) Exemples: La mineria de dades s’utilitza per identificar patrons o tendències de vendes, mentre que l’aprenentatge automàtic s’utilitza en campanyes de màrqueting.
Mineria de dades, aprenentatge automàtic contra aprenentatge profund
( imatge font )
L’aprenentatge automàtic inclou la capacitat de la màquina d’aprendre d’un conjunt de dades entrenat i predir el resultat automàticament. És un subconjunt d’intel·ligència artificial.
L’aprenentatge profund és un subconjunt d’aprenentatge automàtic. Funciona de la mateixa manera a la màquina de la mateixa manera que el cervell humà processa la informació. Igual que un cervell pot identificar els patrons comparant-los amb patrons memoritzats prèviament, l’aprenentatge profund també utilitza aquest concepte.
L’aprenentatge profund pot trobar automàticament els atributs de les dades brutes mentre que l’aprenentatge automàtic selecciona aquestes funcions manualment, cosa que necessita un processament addicional. També utilitza xarxes neuronals artificials amb moltes capes ocultes, dades massives i recursos informàtics elevats.
La mineria de dades és un procés per descobrir patrons i regles ocults a partir de les dades existents. Utilitza regles relativament senzilles com ara associació, regles de correlació per al procés de presa de decisions, etc. L’aprenentatge profund s’utilitza per al processament de problemes complexos com el reconeixement de veu, etc. Utilitza xarxes neuronals artificials amb moltes capes ocultes per al processament.
De vegades, l'explotació de dades també utilitza algoritmes d'aprenentatge profund per processar les dades.
Mineria de dades, aprenentatge automàtic contra ciència de dades
( imatge font )
La ciència de dades és una àmplia àrea sota la qual s’aplica l’aprenentatge automàtic. Moltes tecnologies com SPARK, HADOOP, etc. també entren en ciència de dades. La ciència de les dades és una extensió de les estadístiques que té la capacitat de processar dades massivament grans mitjançant tecnologies.
auriculars vr compatibles amb Xbox One
Tracta de totes les solucions complexes del món real, com ara anàlisi de requisits, comprensió, extracció de dades útils, etc.
Data Science tracta de dades brutes generades per humans, pot analitzar les imatges i àudios de dades tal com ho fan els humans. La ciència de les dades requereix un alt nivell d’habilitats amb coneixements de domini, un fort coneixement de les bases de dades, etc. Requereix recursos computacionals elevats, memòria RAM elevada, etc.
Els models de ciència de dades tenen fites clarament definides en comparació amb l’aprenentatge automàtic que intenta assolir l’objectiu només amb les dades disponibles.
El model de ciència de dades es compon de:
- ETL: extreure dades de càrrega i transformació.
- Distribució i tractament de dades.
- Aplicació de models automatitzats per obtenir resultats.
- Visualització de dades
- Informes amb funció de tall i daus per a una millor comprensió.
- Còpia de seguretat, recuperació i seguretat de dades.
- Migració a la producció.
- Execució de models de negoci amb els algoritmes.
Anàlisi estadística
Les estadístiques formen la part principal dels algorismes de mineria de dades i d’aprenentatge automàtic. L’anàlisi estadística utilitza dades numèriques i implica moltes equacions matemàtiques per inferir els resultats.
Proporciona les eines i tècniques adequades per a l'anàlisi de dades de gran volum. Cobreix una àmplia àrea d'anàlisi de dades i cobreix tot el cicle de vida de les dades, des de la planificació fins a l'anàlisi, presentant i creant informes.
Hi ha dos tipus d’anàlisi estadística que s’esmenten a continuació:
- Descriptiu
- Inferencial
L’anàlisi descriptiva resumeix les dades i l’anàlisi inferencial utilitza les dades resumides per obtenir resultats.
Les estadístiques s’apliquen en diversos camps, és a dir, en geografia per determinar la població per càpita, en economia per estudiar la demanda i l’oferta, en banca per estimar els dipòsits d’un dia, etc.
Alguns exemples d'aprenentatge automàtic
A continuació es detallen alguns exemples d’aprenentatge automàtic.
# 1) Assistència de xats en línia de llocs web: Els robots utilitzats per diversos llocs web per proporcionar un servei instantani al client estan basats en intel·ligència artificial.
# 2) Missatges de correu electrònic: El serveis de correu electrònic detecta automàticament si el contingut és spam o no. Aquesta tècnica també funciona amb IA que analitza els fitxers adjunts i el contingut per determinar si és sospitós o perjudicial per a l'usuari de l'ordinador.
# 3) Campanyes de màrqueting: L’aprenentatge automàtic proporciona als seus clients suggeriments sobre un producte nou o productes similars. Segons les opcions del client, emmarcarà automàticament les ofertes a l’instant quan el client estigui en directe per atraure’l a comprar. Per exemple , ofertes de llamps d’Amazon.
Conclusió
Les dades es converteixen en el factor més important darrere de l’aprenentatge automàtic, la mineria de dades, la ciència de dades i l’aprenentatge profund. L’anàlisi i les estadístiques de les dades són molt crucials al món actual. Per tant, invertir temps, esforç i costos en aquestes tècniques d’anàlisi constitueix una decisió crítica per a les empreses.
Com que les dades creixen a un ritme molt ràpid, aquests mètodes haurien de ser prou ràpids com per incorporar els nous conjunts de dades i predir anàlisis útils. L’aprenentatge automàtic ens pot ajudar a processar ràpidament les dades i a obtenir resultats més ràpids en forma de models automàticament.
Les tècniques de mineria de dades produeixen patrons i tendències a partir de dades històriques per predir resultats futurs. Aquests resultats es presenten en forma de gràfics, gràfics, etc. L'anàlisi estadística en forma part integral anàlisi de dades i creixerà més alt en un futur proper.
Aquestes tecnologies creixeran enormement en el futur a mesura que millorin els processos empresarials. Aquests, al seu torn, també ajudaran les empreses a automatitzar el procés manual, augmentar les vendes i els beneficis i, per tant, ajudar a la retenció del client.
Espero que hagueu adquirit un coneixement immens sobre Data Mining Vs Machine Learning.
Lectura recomanada
- 11 eines de programari d'aprenentatge automàtic més populars el 2021
- 10 millors programes d’intel·ligència artificial (ressenyes de programari AI el 2021)
- Top 15 de les millors eines gratuïtes de mineria de dades: la llista més completa
- Parametrizació de dades de JMeter mitjançant variables definides per l'usuari
- 10+ millors eines de recopilació de dades amb estratègies de recopilació de dades
- 10+ millors eines de governança de dades per satisfer les vostres necessitats de dades el 2021
- Funció de pool de dades a IBM Rational Quality Manager per a la gestió de dades de proves
- Els 4 passos per provar la intel·ligència empresarial (BI): com provar dades empresarials