Data Mining Vs Machine Learning Vs Artificial Intelligence Vs Deep Learning

data mining vs machine learning vs artificial intelligence vs deep learning

Hvad er forskellen mellem Data Mining Vs Machine Learning Vs Artificial Intelligence Vs Deep Learning Vs Data Science:

Både Data Mining og Machine Learning er områder, der er inspireret af hinanden, skønt de har mange ting til fælles, men alligevel har de forskellige ender.

Data mining udføres af mennesker på bestemte datasæt med det formål at finde ud af interessante mønstre mellem elementerne i et datasæt. Data mining bruger teknikker udviklet af machine learning til at forudsige resultatet.

Mens maskinindlæring er en computers evne til at lære af minedatasæt.

Maskinindlæringsalgoritmerne tager de oplysninger, der repræsenterer forholdet mellem elementer i datasæt, og bygger modeller, så de kan forudsige fremtidige resultater. Disse modeller er intet andet end handlinger, som maskinen vil udføre for at nå et resultat.

Denne artikel vil orientere dig alt om Data Mining Vs Machine Learning i detaljer.

Hvad du vil lære:

• Hvad er Data Mining?
• Hvad er maskinlæring?
  • Uovervåget maskinindlæring
  • Overvåget maskinindlæring
• Forskelle mellem maskinindlæring og datamining i tabelformat
• Hvad er kunstig intelligens?
  • Kunstig intelligens og datamining
  • Kunstig intelligens og maskinindlæring
• Data Mining vs Machine Learning
• Data Mining, Machine Learning Vs Deep Learning
• Data Mining, Machine Learning Vs Data science
• Statistisk analyse
• Nogle eksempler på maskinlæring
• Konklusion
• Anbefalet læsning

Hvad er Data Mining?

Data mining, som også er kendt som Knowledge Discovery Process, er et videnskabsfelt, der bruges til at finde ud af datasættets egenskaber. Store sæt data indsamlet fra RDMS eller datalager eller komplekse datasæt som tidsserier, rumlige osv. Udvindes for at udtage interessante korrelationer og mønstre blandt dataelementerne.

Disse resultater bruges til at forbedre forretningsprocesser og derved resultere i at få forretningsindsigt.

Anbefalet Læs => Top 15 gratis data minedrift værktøjer

Udtrykket “Knowledge Discovery in Databases” (KDD) blev opfundet af Gregory Piatetsky-Shapiro i 1989. Udtrykket 'data mining' dukkede op i databasesamfundet i 1990.

( billede kilde )

Hvad er maskinlæring?

Machine Learning er en teknik, der udvikler komplekse algoritmer til behandling af store data og leverer resultater til sine brugere. Det bruger komplekse programmer, som kan lære gennem erfaring og komme med forudsigelser.

Algoritmerne forbedres i sig selv gennem regelmæssig input af træningsdata. Målet med maskinlæring er at forstå data og opbygge modeller ud fra data, der kan forstås og bruges af mennesker.

Udtrykket Machine Learning blev opfundet af Arthur Samuel, en amerikansk pioner inden for computerspil og kunstig intelligens i 1959, og han sagde, at 'det giver computere mulighed for at lære uden at være eksplicit programmeret'.

Foreslået læsning => Mest populære maskineindlæringsværktøjer

Maskinindlæring er klassificeret i to typer:

• Uovervåget læring
• Overvåget læring

Uovervåget maskinindlæring

Uovervåget læring er ikke afhængig af uddannede datasæt til at forudsige resultaterne, men den bruger direkte teknikker såsom klyngedannelse og tilknytning for at forudsige resultater. Træne datasæt betyder det input, som output er kendt for.

Overvåget maskinindlæring

Supervised Learning er som lærer-studerendes læring. Forholdet mellem input og outputvariabel er kendt. Maskinindlæringsalgoritmerne forudsiger resultatet på inputdataene, der sammenlignes med det forventede resultat.

Fejlen vil blive rettet, og dette trin udføres iterativt, indtil et acceptabelt ydeevneniveau er opnået.

( billede kilde )

Forskelle mellem maskinindlæring og datamining i tabelformat

Hvad er kunstig intelligens?

Kunstig intelligens er en gren af ​​videnskaben, der beskæftiger sig med oprettelsen af ​​intelligente maskiner. Disse maskiner kaldes intelligente, da de har deres egen tænkning og beslutningstagning som mennesker.

Eksempleraf AI-maskiner inkluderer talegenkendelse, billedbehandling, problemløsning osv.

Læs også => Liste over de bedste kunstige intelligenssoftware

Kunstig intelligens, maskinindlæring og datamining bruges ofte helt i nutidens verden. Disse ord er meget indbyrdes relaterede til hinanden og bruges undertiden om hverandre.

Så lad os sammenligne hver af dem i detaljer:

Kunstig intelligens og datamining

Kunstig intelligens er studiet til at skabe intelligente maskiner, der kan fungere som mennesker. Det afhænger ikke af læring eller feedback, men det har direkte programmerede kontrolsystemer. AI-systemerne kommer med løsningerne på problemerne alene ved beregninger.

Data miningsteknikken i minedata bruges af AI-systemerne til at skabe løsninger. Data mining fungerer som et fundament for kunstig intelligens. Data mining er en del af programmeringskoder med information og data, der er nødvendige for AI-systemer.

Kunstig intelligens og maskinindlæring

Et stort område med kunstig intelligens er maskinindlæring. Med dette mener vi, at AI bruger maskinlæringsalgoritmer til sin intelligente adfærd. En computer siges at lære af en eller anden opgave, hvis fejlen konstant falder, og hvis den matcher ydelsen som ønsket.

Maskinindlæring studerer algoritmer, der udfører ekstraktionsopgaven automatisk. Maskinindlæring kommer fra statistikker, men det er det faktisk ikke. I lighed med AI har maskinlæring også et meget bredt anvendelsesområde.

Data Mining vs Machine Learning

( billede kilde )

Data mining og Machine Learning falder ind under den samme verden af ​​videnskab. Selvom disse udtryk er forvekslet med hinanden, er der nogle store forskelle mellem dem.

# 1) Anvendelsesområde: Data Mining bruges til at finde ud af, hvordan forskellige attributter for et datasæt er relateret til hinanden gennem mønstre og datavisualiseringsteknikker. Målet med dataudvinding er at finde ud af sammenhængen mellem to eller flere attributter i et datasæt og bruge dette til at forudsige resultater eller handlinger.

Machine Learning bruges til at forudsige resultatet, såsom prisoverslag eller tilnærmelse af tidsvarighed. Den lærer automatisk modellen med erfaring over tid. Det giver feedback i realtid.

# 2) Funktion: Data Mining er teknikken til at grave dybt ned i data for at udtage nyttige oplysninger. Mens maskinindlæring er en metode til forbedring af komplekse algoritmer for at gøre maskiner tæt på perfekte ved iterativt at fodre det med det uddannede datasæt.

# 3) Anvendelser: Data Mining bruges oftere inden for forskningsfeltet, mens maskinindlæring har flere anvendelsesmuligheder til at komme med anbefalinger til produkter, priser, tid osv.

# 4) Koncept: Konceptet bag datamining er at udtrække information ved hjælp af teknikker og finde ud af trends og mønstre.

Machine Learning kører på konceptet, at maskiner lærer af de eksisterende data og forbedres af sig selv. Maskinindlæring bruger dataminingmetoder og algoritmer til at bygge modeller på logikken bag data, der forudsiger det fremtidige resultat. Algoritmerne er bygget på matematik og programmeringssprog.

# 5) Metode: Machine Learning bruger dataminingsteknikken til at forbedre sine algoritmer og ændre dens adfærd til fremtidige input. Således fungerer data mining som en inputkilde til maskinindlæring.

Maskinindlæringsalgoritmer kører kontinuerligt og forbedrer systemets ydeevne automatisk og analyserer også, hvornår fejlen kan opstå. Når der er nogle nye data eller ændringer i tendensen, vil maskinen inkorporere ændringerne uden behov for omprogrammering eller menneskelig interferens.

Data mining udfører analyser i batchformat på et bestemt tidspunkt for at producere resultater snarere end kontinuerligt.

# 6) Natur: Machine Learning er forskellig fra Data Mining, da machine learning lærer automatisk, mens data mining kræver menneskelig intervention for at anvende teknikker til at udtrække information.

# 7) Læringsevne: Machine Learning er et skridt foran data mining, da det bruger de samme teknikker, der bruges af data mining til automatisk at lære og tilpasse sig ændringer. Det er mere nøjagtigt end data mining. Data Mining kræver, at analysen initieres af mennesker, og det er således en manuel teknik.

# 8) Implementering: Data mining involverer opbygning af modeller, hvor data mining teknikker anvendes. Modeller som CRISP-DM-modellen er bygget. Data mining processen bruger en database, data mining motor og mønster evaluering til opdagelse af viden.

Machine Learning implementeres ved hjælp af Machine Learning-algoritmer i kunstig intelligens, neurale netværk, neuro-fuzzy-systemer og beslutningstræ osv. Machine learning bruger neurale netværk og automatiserede algoritmer til at forudsige resultaterne.

# 9) Nøjagtighed: Nøjagtigheden af ​​dataudvinding afhænger af, hvordan data indsamles. Data Mining producerer nøjagtige resultater, der bruges af maskinlæring og derved får maskinlæring til at give bedre resultater.

Da datamining kræver menneskelig indblanding, kan det gå glip af vigtige relationer. Machine learning-algoritmer har vist sig at være mere nøjagtige end Data Mining-teknikkerne.

# 10) Anvendelser: Maskinindlæringsalgoritme har brug for data, der skal tilføres i et standardformat, hvorfor de tilgængelige algoritmer er meget begrænsede. For at analysere data ved hjælp af maskinindlæring skal data fra flere kilder flyttes fra oprindeligt format til standardformat, som maskinen kan forstå.

Det kræver også en stor mængde data for nøjagtige resultater. Dette er en overhead sammenlignet med data mining.

#elleve) Eksempler: Data mining bruges til at identificere salgsmønstre eller tendenser, mens machine learning bruges til at køre marketingkampagner.

Data Mining, Machine Learning Vs Deep Learning

( billede kilde )

Machine Learning består af maskinens evne til at lære af trænet datasæt og forudsige resultatet automatisk. Det er en delmængde af kunstig intelligens.

Deep Learning er en delmængde af maskinlæring. Det fungerer på samme måde på maskinen ligesom hvordan den menneskelige hjerne behandler information. Ligesom en hjerne kan identificere mønstrene ved at sammenligne det med tidligere huskede mønstre, bruger dyb læring også dette koncept.

Dyb læring kan automatisk finde ud af attributterne fra rådata, mens maskinindlæring vælger disse funktioner manuelt, hvilket yderligere skal behandles. Det beskæftiger også kunstige neurale netværk med mange skjulte lag, big data og høje computerressourcer.

Data Mining er en proces til at opdage skjulte mønstre og regler fra de eksisterende data. Det bruger relativt enkle regler såsom tilknytning, korrelationsregler for beslutningsprocessen osv. Deep Learning bruges til kompleks problembehandling såsom stemmegenkendelse osv. Det bruger kunstige neurale netværk med mange skjulte lag til behandling.

Til tider bruger data mining også dyb læringsalgoritmer til behandling af dataene.

Data Mining, Machine Learning Vs Data science

( billede kilde )

Datalogi er et stort område, hvorunder Machine Learning kommer. Mange teknologier som SPARK, HADOOP osv. Er også omfattet af datalogi. Datavidenskab er en udvidelse af statistik, som har evnen til at behandle massivt store data ved hjælp af teknologier.

hvilket ikke er et eksempel på datamining?

Det beskæftiger sig med alle komplekse problemløsning i den virkelige verden såsom kravanalyse, forståelse, udtrækning af nyttige data osv.

Data Science beskæftiger sig med menneskeskabte rådata, den kan analysere billederne og lydbåndene fra data ligesom hvordan mennesker gør det. Datavidenskab kræver en høj færdighed med domæneekspertise, stærk viden om databaser osv. Det kræver høje beregningsressourcer, højt RAM osv.

Data Science-modeller har klart definerede milepæle, der skal opnås sammenlignet med Machine Learning, som kun forsøger at nå målet med de tilgængelige data.

Data Science Model består af:

• ETL- Uddrag indlæs og transformer data.
• Datadistribution og -behandling.
• Automatiske modeller ansøgning om resultater.
• Datavisualisering
• Rapportering med skive- og terningsfunktion for bedre forståelse.
• Sikkerhedskopiering af data, gendannelse og sikkerhed.
• Migration til produktion.
• Kørsel af forretningsmodeller med algoritmerne.

Statistisk analyse

Statistik udgør hoveddelen af ​​datamining og algoritmer til maskinindlæring. Statistisk analyse bruger numeriske data og involverer mange matematiske ligninger til at slutte output.

Det giver de rigtige værktøjer og teknikker til analyse af store datamængder. Det dækker et bredt område af dataanalyse og dækker hele datalivscyklussen lige fra planlægning til analyse, præsentation og oprettelse af rapporter.

Der er to typer statistisk analyse som nævnt nedenfor:

• Beskrivende
• Inferentiel

Den beskrivende analyse opsummerer dataene og inferentiel analyse bruger de opsummerede data til at tegne resultater.

Statistik anvendes på forskellige områder, dvs. i geografi for at bestemme befolkningen pr. Indbygger, i økonomi for at undersøge efterspørgsel og udbud, i bank for at estimere indskud for en dag og så videre.

Nogle eksempler på maskinlæring

Nedenfor er nogle eksempler på maskinlæring.

# 1) Online chat support fra websteder: Bots, der bruges af flere websteder til at levere øjeblikkelig kundeservice, drives af kunstig intelligens.

# 2) E-mail-beskeder: Det e-mail-tjenester automatisk registrere, om indholdet er spam eller ej. Denne teknik er også drevet af AI, der ser på vedhæftede filer og indhold for at afgøre, om det er mistænkeligt eller skadeligt for computerbrugeren.

# 3) Marketingkampagner: Maskinindlæring giver forslag til et nyt produkt eller lignende produkter til sine kunder. Baseret på kundens valg vil det automatisk indramme tilbud med det samme, når kunden er live for at tiltrække ham til at købe. For eksempel , lynaftaler fra Amazon.

Konklusion

Data bliver den vigtigste faktor bag maskinlæring, datamining, datalogi og dyb læring. Dataanalysen og indsigten er meget afgørende i nutidens verden. Derfor er investering af tid, kræfter samt omkostninger på disse analyseteknikker en kritisk beslutning for virksomhederne.

Da data vokser i et meget hurtigt tempo, skal disse metoder være hurtige nok til at inkorporere de nye datasæt og forudsige nyttig analyse. Maskinindlæring kan hjælpe os med hurtigt at behandle dataene og levere hurtigere resultater i form af modeller automatisk.

Data mining teknikker producerer mønstre og tendenser fra historiske data for at forudsige fremtidige resultater. Disse resultater er i form af grafer, diagrammer osv. Statistisk analyse er en integreret del af dataanalyse og vil vokse højere i den nærmeste fremtid.

Disse teknologier vil vokse enormt i fremtiden, når forretningsprocesser forbedres. Disse vil igen også hjælpe virksomhederne med at automatisere den manuelle proces, øge salg og fortjeneste og derved hjælpe med at fastholde kunder.

Håber du ville have fået enorm viden om Data Mining Vs Machine Learning!

Anbefalet læsning

• 11 mest populære maskinlæringssoftwareværktøjer i 2021
• De 10 bedste kunstige intelligenssoftware (AI-softwarevurderinger i 2021)
• Top 15 Bedste gratis dataudvindingsværktøjer: Den mest omfattende liste
• JMeter-dataparameterisering ved hjælp af brugerdefinerede variabler
• 10+ bedste dataindsamlingsværktøjer med strategier til dataindsamling
• 10+ bedste datastyringsværktøjer til at opfylde dine databehov i 2021
• Data Pool-funktion i IBM Rational Quality Manager til testdatastyring
• De 4 trin til Business Intelligence (BI) -test: Sådan tester du forretningsdata