Data Mining Vs Machine Learning Vs Artificial Intelligence Vs Deep Learning

data mining vs machine learning vs artificial intelligence vs deep learning

Vad är skillnaden mellan Data Mining Vs Machine Learning Vs Artificial Intelligence Vs Deep Learning Vs Data Science:

Både Data Mining och Machine Learning är områden som har inspirerats av varandra, även om de har många saker gemensamt, men ändå har de olika syften.

Datautvinning utförs av människor på vissa datamängder i syfte att ta reda på intressanta mönster mellan artiklarna i en datamängd. Data mining använder tekniker som utvecklats av maskininlärning för att förutsäga resultatet.

Medan maskininlärning är datorns förmåga att lära sig av minade datamängder.

Maskininlärningsalgoritmerna tar informationen som representerar förhållandet mellan objekt i datamängder och bygger modeller så att den kan förutsäga framtida resultat. Dessa modeller är ingenting annat än åtgärder som kommer att vidtas av maskinen för att nå ett resultat.

Den här artikeln kommer att informera dig om Data Mining Vs Machine Learning i detalj.

Vad du kommer att lära dig:

• Vad är Data Mining?
• Vad är maskininlärning?
  • Oövervakad maskininlärning
  • Övervakad maskininlärning
• Skillnader mellan maskininlärning och dataminering i tabellformat
• Vad är artificiell intelligens?
  • Artificiell intelligens och datautvinning
  • Artificiell intelligens och maskininlärning
• Data Mining vs Machine Learning
• Data Mining, Machine Learning Vs Deep Learning
• Data Mining, Machine Learning Vs Data science
• Statistisk analys
• Några exempel på maskininlärning
• Slutsats
• Rekommenderad läsning

Vad är Data Mining?

Data mining som också kallas Knowledge Discovery Process är ett vetenskapligt fält som används för att ta reda på egenskaperna hos datamängder. Stora uppsättningar av data som samlats in från RDMS eller datalager eller komplexa datamängder som tidsserier, rumsliga etc. bryts ut för att ta fram intressanta korrelationer och mönster bland dataposterna.

Dessa resultat används för att förbättra affärsprocesser och därmed leda till att få affärsinblick.

Rekommenderad läsning => Topp 15 gratis datagruvverktyg

Termen ”kunskapsupptäckt i databaser” (KDD) myntades av Gregory Piatetsky-Shapiro 1989. Uttrycket 'data mining' dök upp i databasgemenskapen 1990.

( bild källa )

Vad är maskininlärning?

Machine Learning är en teknik som utvecklar komplexa algoritmer för att bearbeta stora data och levererar resultat till sina användare. Den använder komplexa program som kan lära sig genom erfarenhet och göra förutsägelser.

Algoritmerna förbättras av sig själv genom regelbunden inmatning av träningsdata. Målet med maskininlärning är att förstå data och bygga modeller från data som kan förstås och användas av människor.

Termen Machine Learning myntades av Arthur Samuel, en amerikansk pionjär inom datorspel och artificiell intelligens 1959 och han uttalade att 'det ger datorer möjligheten att lära sig utan att uttryckligen programmeras'.

Föreslagen läsning => De mest populära maskininlärningsverktygen

Maskininlärning klassificeras i två typer:

• Oövervakat lärande
• Övervakat lärande

Oövervakad maskininlärning

Icke-övervakat lärande förlitar sig inte på utbildade datamängder för att förutsäga resultaten men det använder direkta tekniker som kluster och associering för att förutsäga resultat. Tränade datamängder betyder ingången för vilken utgången är känd.

Övervakad maskininlärning

Övervakat lärande är som lärare-lärande. Förhållandet mellan ingången och utgångsvariabeln är känd. Maskininlärningsalgoritmerna förutsäger resultatet på indata som kommer att jämföras med det förväntade resultatet.

Felet kommer att korrigeras och detta steg kommer att utföras iterativt tills en acceptabel prestandanivå uppnås.

( bild källa )

Skillnader mellan maskininlärning och dataminering i tabellformat

Vad är artificiell intelligens?

Artificiell intelligens är en gren av vetenskapen som handlar om skapandet av intelligenta maskiner. Dessa maskiner kallas intelligenta eftersom de har sin egen tänkande och beslutsfattande kapacitet som människor.

Exempelav AI-maskiner inkluderar taligenkänning, bildbehandling, problemlösning etc.

Läs också => Lista över de bästa artificiella intelligensprogrammen

Artificiell intelligens, maskininlärning och datautvinning används ofta helt i dagens värld. Dessa ord är starkt inbördes relaterade till varandra och används ibland omväxlande.

Så låt oss jämföra var och en av dem i detalj:

Artificiell intelligens och datautvinning

Artificiell intelligens är studien för att skapa intelligenta maskiner som kan fungera som människor. Det beror inte på inlärning eller feedback, utan har direktprogrammerade styrsystem. AI-systemen kommer med lösningarna på problemen på egen hand genom beräkningar.

Datagruppstekniken i brytad data används av AI-systemen för att skapa lösningar. Data mining fungerar som en grund för artificiell intelligens. Data mining är en del av programmeringskoder med information och data som krävs för AI-system.

Artificiell intelligens och maskininlärning

Ett stort område av artificiell intelligens är maskininlärning. Med detta menar vi att AI använder maskininlärningsalgoritmer för sitt intelligenta beteende. En dator sägs lära av någon uppgift om felet kontinuerligt minskar och om det matchar prestandan som önskat.

Maskininlärning kommer att studera algoritmer som kommer att utföra extraktionsuppgiften automatiskt. Maskininlärning kommer från statistik men det är det faktiskt inte. I likhet med AI har maskininlärning också ett mycket brett omfång.

Data Mining vs Machine Learning

( bild källa )

Datautvinning och maskininlärning faller under samma vetenskapsvärld. Även om dessa termer är förvirrade med varandra, finns det några stora skillnader mellan dem.

# 1) Räckvidd: Data Mining används för att ta reda på hur olika attribut för en datamängd är relaterade till varandra genom mönster och datavisualiseringstekniker. Målet med datautvinning är att ta reda på förhållandet mellan två eller flera attribut för en datamängd och använda detta för att förutsäga resultaten eller åtgärderna.

Maskininlärning används för att göra förutsägelser av utfallet, t.ex. prisuppskattning eller ungefärlig tidsperiod. Den lär sig automatiskt modellen med erfarenhet över tiden. Det ger feedback i realtid.

# 2) Funktion: Data Mining är tekniken att gräva djupt i data för att ta ut användbar information. Medan maskininlärning är en metod för att förbättra komplexa algoritmer för att göra maskiner nära perfekta genom att mata den iterat med den utbildade datamängden.

# 3) Användningar: Data Mining används oftare inom forskningsområdet medan maskininlärning har fler användningsområden för att ge rekommendationer om produkter, priser, tid etc.

# 4) Koncept: Konceptet bakom data mining är att extrahera information med hjälp av tekniker och ta reda på trender och mönster.

Machine Learning bygger på konceptet att maskiner lär sig av befintlig data och förbättras av sig själva. Maskininlärning använder data mining metoder och algoritmer för att bygga modeller på logiken bakom data som förutsäger det framtida resultatet. Algoritmerna bygger på matematik och programmeringsspråk.

# 5) Metod: Machine Learning använder data miningstekniken för att förbättra sina algoritmer och ändra sitt beteende till framtida ingångar. Således fungerar data mining som en ingångskälla för maskininlärning.

Maskininlärningsalgoritmer körs kontinuerligt och förbättrar systemets prestanda automatiskt och analyserar också när felet kan inträffa. När det finns några nya data eller förändringar i trenden kommer maskinen att införliva ändringarna utan att behöva omprogrammeras eller någon mänsklig störning.

Datautvinning kommer att utföra analyser i batchformat vid en viss tidpunkt för att ge resultat snarare än kontinuerligt.

# 6) Natur: Machine Learning skiljer sig från Data Mining eftersom maskininlärning lär sig automatiskt medan data mining kräver mänsklig intervention för att tillämpa tekniker för att extrahera information.

# 7) Inlärningsförmåga: Maskininlärning är ett steg före datautvinning eftersom det använder samma tekniker som används av datautvinning för att automatiskt lära sig och anpassa sig till förändringar. Det är mer exakt än datautvinning. Data Mining kräver att analysen initieras av människa och därför är det en manuell teknik.

# 8) Implementering: Data mining involverar att bygga modeller på vilka data mining tekniker tillämpas. Modeller som CRISP-DM-modellen är byggda. Data mining process använder en databas, data mining motor och mönster utvärdering för kunskap upptäckt.

Machine Learning implementeras med hjälp av maskininlärningsalgoritmer i artificiell intelligens, neurala nätverk, neuro-fuzzy-system och beslutsträd, etc. Machine learning använder neurala nätverk och automatiserade algoritmer för att förutsäga resultaten.

# 9) Noggrannhet: Noggrannheten för datautvinning beror på hur data samlas in. Data Mining ger korrekta resultat som används av maskininlärning och därmed får maskininlärning att ge bättre resultat.

Eftersom datautvinning kräver mänsklig intervention kan det missa viktiga relationer. Maskininlärningsalgoritmer har visat sig vara mer exakta än Data Mining-teknikerna.

# 10) Tillämpningar: Maskininlärningsalgoritmen behöver data matas i ett standardformat, varför tillgängliga algoritmer är mycket begränsade. För att analysera data med maskininlärning bör data från flera källor flyttas från eget format till standardformat för att maskinen ska förstå.

Det kräver också en stor mängd data för exakta resultat. Detta är en overhead jämfört med data mining.

#elva) Exempel: Data mining används för att identifiera försäljningsmönster eller trender medan maskininlärning används i körning av marknadsföringskampanjer.

Data Mining, Machine Learning Vs Deep Learning

( bild källa )

Machine Learning består av maskinens förmåga att lära av utbildad datamängd och förutsäga resultatet automatiskt. Det är en delmängd av artificiell intelligens.

Deep Learning är en delmängd av maskininlärning. Det fungerar på samma sätt på maskinen precis som hur den mänskliga hjärnan bearbetar information. Precis som en hjärna kan identifiera mönstren genom att jämföra det med tidigare memorerade mönster, använder djupt lärande också detta koncept.

Deep learning kan automatiskt ta reda på attributen från rådata medan maskininlärning väljer dessa funktioner manuellt vilket ytterligare behöver bearbetas. Det använder också artificiella neurala nätverk med många dolda lager, big data och höga datorresurser.

Data Mining är en process för att upptäcka dolda mönster och regler från befintlig data. Den använder relativt enkla regler som associering, korrelationsregler för beslutsprocessen, etc. Deep Learning används för komplex problembehandling som röstigenkänning etc. Den använder artificiella neurala nätverk med många dolda lager för bearbetning.

Ibland använder data mining också djupinlärningsalgoritmer för bearbetning av data.

Data Mining, Machine Learning Vs Data science

( bild källa )

Datavetenskap är ett stort område under vilket Machine Learning kommer. Många teknologier som SPARK, HADOOP osv. Omfattas också av datavetenskap. Datavetenskap är en förlängning av statistik som har förmågan att bearbeta stora data med hjälp av teknik.

1 nf 2 nf 3 nf

Den behandlar all verklig komplex problemlösning som kravanalys, förståelse, extrahering av användbara data etc.

Datavetenskap behandlar mänsklig genererad rådata, den kan analysera bilderna och ljudet från data precis som hur människor gör. Datavetenskap kräver en hög kompetens med domenexpertis, stark kunskap om databaser etc. Det kräver höga beräkningsresurser, högt RAM-minne etc.

Datavetenskapsmodeller har tydligt definierade milstolpar att uppnå jämfört med maskininlärning som bara försöker uppnå målet med tillgänglig data.

Datavetenskapsmodellen består av:

• ETL- Extrahera Ladda och transformera data.
• Datadistribution och bearbetning.
• Applikation för automatiserade modeller för resultat.
• Datavisualisering
• Rapportering med skiva och tärningsfunktion för bättre förståelse.
• Säkerhetskopiering, återställning och säkerhet.
• Migration till produktion.
• Köra affärsmodeller med algoritmerna.

Statistisk analys

Statistik utgör den huvudsakliga delen av algoritmer för datautvinning och maskininlärning. Statistisk analys använder numeriska data och involverar många matematiska ekvationer för att sluta resultaten.

Det ger rätt verktyg och tekniker för analys av stora volymdata. Den täcker ett brett område för dataanalys och täcker hela datalivscykeln från planering till analys, presentation och skapande av rapporter.

Det finns två typer av statistisk analys som nämns nedan:

• Beskrivande
• Inferentiell

Den beskrivande analysen sammanfattar data och inferentiell analys använder de sammanfattade uppgifterna för att rita resultat.

Statistik tillämpas inom olika områden, dvs. i geografi för att bestämma befolkningen per capita, i ekonomi för att studera efterfrågan och utbudet, i bank för att uppskatta insättningarna för en dag och så vidare.

Några exempel på maskininlärning

Nedan finns några exempel på maskininlärning.

# 1) Onlinechattstöd från webbplatser: Bots som används av flera webbplatser för att tillhandahålla omedelbar kundservice drivs av artificiell intelligens.

# 2) E-postmeddelanden: De e-posttjänster automatiskt upptäcka om innehållet är skräppost eller inte. Denna teknik drivs också av AI som tittar på bilagorna och innehållet för att avgöra om det är misstänkt eller skadligt för datoranvändaren.

# 3) Marknadsföringskampanjer: Maskininlärning ger förslag om en ny produkt eller liknande produkter till sina kunder. Baserat på kundvalen kommer det automatiskt att rama in affärer direkt när kunden är live för att locka honom att köpa. Till exempel , blixtavtal från Amazon.

Slutsats

Data blir den viktigaste faktorn bakom maskininlärning, datautvinning, datavetenskap och djupinlärning. Dataanalysen och insikterna är mycket avgörande i dagens värld. Därför utgör investering av tid, ansträngning samt kostnader för dessa analysmetoder ett viktigt beslut för företag.

Eftersom data växer i mycket snabb takt bör dessa metoder vara tillräckligt snabba för att införliva de nya datamängderna och förutsäga användbar analys. Maskininlärning kan hjälpa oss att snabbt bearbeta data och leverera snabbare resultat i form av modeller automatiskt.

Data miningstekniker producerar mönster och trender från historisk data för att förutsäga framtida resultat. Dessa resultat är i form av diagram, diagram etc. Statistisk analys utgör en integrerad del av dataanalys och kommer att växa högre inom en snar framtid.

Dessa tekniker kommer att växa enormt i framtiden när affärsprocesserna förbättras. Dessa kommer i sin tur också att hjälpa företagen att automatisera den manuella processen, öka försäljningen och vinsten och därigenom hjälpa till att behålla kunder.

Hoppas att du skulle ha fått enorm kunskap om Data Mining Vs Machine Learning!

Rekommenderad läsning

• 11 mest populära maskininlärningsverktyg 2021
• De 10 bästa programvarorna för artificiell intelligens (AI-programvarurecensioner 2021)
• Topp 15 bästa gratis datavärvningsverktyg: den mest omfattande listan
• JMeter-dataparameterisering med användardefinierade variabler
• 10+ bästa datainsamlingsverktyg med datainsamlingsstrategier
• 10+ bästa datastyrningsverktyg för att uppfylla dina behov av data 2021
• Data Pool-funktion i IBM Rational Quality Manager för testdatahantering
• De fyra stegen till BI-testning: Hur man testar affärsdata