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Data mining vs machine learning vs intelligenza artificiale vs deep learning

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Qual è la differenza tra data mining vs machine learning vs intelligenza artificiale vs deep learning vs data science:

Sia il data mining che il machine learning sono aree che si sono ispirate l'una dall'altra, sebbene abbiano molte cose in comune, ma hanno scopi diversi.

Il data mining viene eseguito dagli esseri umani su determinati set di dati con l'obiettivo di scoprire modelli interessanti tra gli elementi in un set di dati. Il data mining utilizza tecniche sviluppate dal machine learning per prevedere il risultato.

Mentre l'apprendimento automatico è la capacità di un computer di apprendere da set di dati estratti.

DATA MINING VS MACHINE LEARNING

Gli algoritmi di apprendimento automatico prendono le informazioni che rappresentano la relazione tra gli elementi nei set di dati e creano modelli in modo che possano prevedere i risultati futuri. Questi modelli non sono altro che azioni che saranno intraprese dalla macchina per arrivare ad un risultato.

Questo articolo ti spiegherà tutto Data mining vs machine learning in dettaglio.

Cosa imparerai:

Cos'è il data mining?

Il data mining, noto anche come Knowledge Discovery Process, è un campo della scienza utilizzato per scoprire le proprietà dei set di dati. Grandi set di dati raccolti da RDMS o data warehouse o set di dati complessi come serie temporali, spaziali, ecc. Vengono estratti per estrarre correlazioni e modelli interessanti tra gli elementi di dati.

Questi risultati vengono utilizzati per migliorare i processi aziendali e, di conseguenza, ottenere informazioni dettagliate sul business.

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Il termine 'Knowledge Discovery in Databases' (KDD) è stato coniato da Gregory Piatetsky-Shapiro nel 1989. Il termine 'data mining' è apparso nella comunità dei database nel 1990.

Analisi statistica

( Immagine fonte )

Cos'è l'apprendimento automatico?

L'apprendimento automatico è una tecnica che sviluppa algoritmi complessi per l'elaborazione di dati di grandi dimensioni e fornisce risultati ai suoi utenti. Utilizza programmi complessi che possono apprendere attraverso l'esperienza e fare previsioni.

Gli algoritmi vengono migliorati da soli attraverso l'inserimento regolare dei dati di addestramento. L'obiettivo dell'apprendimento automatico è comprendere i dati e costruire modelli a partire dai dati che possono essere compresi e utilizzati dagli esseri umani.

Il termine Machine Learning è stato coniato da Arthur Samuel, un pioniere americano nel campo dei giochi per computer e dell'intelligenza artificiale nel 1959 e ha affermato che 'dà ai computer la capacità di apprendere senza essere programmati esplicitamente'.

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L'apprendimento automatico è classificato in due tipi:

  • Apprendimento senza supervisione
  • Apprendimento supervisionato

Machine Learning senza supervisione

L'apprendimento senza supervisione non si basa su set di dati addestrati per prevedere i risultati, ma utilizza tecniche dirette come il raggruppamento e l'associazione per prevedere i risultati. I set di dati addestrati indicano l'input per il quale l'output è noto.

Apprendimento automatico supervisionato

L'apprendimento supervisionato è come l'apprendimento insegnante-studente. La relazione tra la variabile di input e quella di output è nota. Gli algoritmi di machine learning prevedono il risultato sui dati di input che verranno confrontati con il risultato atteso.

L'errore verrà corretto e questo passaggio verrà eseguito in modo iterativo fino a raggiungere un livello accettabile di prestazioni.

Apprendimento automatico

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Differenze tra machine learning e data mining in formato tabulare

FattoriEstrazione dei datiApprendimento automatico
7. Capacità di apprendimentoIl Data Mining richiede che l'analisi venga avviata dall'uomo, quindi è una tecnica manuale.Il machine learning è un passo avanti rispetto al data mining in quanto utilizza le stesse tecniche utilizzate dal data mining per apprendere e adattarsi automaticamente ai cambiamenti. È più accurato del data mining.
1. Campo di applicazioneIl data mining viene utilizzato per scoprire in che modo i diversi attributi di un set di dati sono correlati tra loro tramite modelli e tecniche di visualizzazione dei dati.
L'obiettivo del data mining è scoprire la relazione tra 2 o più attributi di un set di dati e utilizzarla per prevedere i risultati o le azioni.		L'apprendimento automatico viene utilizzato per effettuare previsioni del risultato come la stima dei prezzi o l'approssimazione della durata del tempo.
Apprende automaticamente il modello con l'esperienza nel tempo. Fornisce feedback in tempo reale
2. LavorareIl data mining è la tecnica per scavare in profondità nei dati per estrarre informazioni utili.L'apprendimento automatico è un metodo per migliorare algoritmi complessi per rendere le macchine quasi perfette alimentandole iterativamente con set di dati addestrati.
3. UsiIl data mining è più spesso utilizzato nel campo della ricerca come web mining, text mining, rilevamento di frodiL'apprendimento automatico ha più usi nella formulazione di raccomandazioni su prodotti, prezzi, stima del tempo necessario per la consegna, ecc.
4. ConcettoIl concetto alla base del mining è estrarre informazioni utilizzando tecniche e scoprire tendenze e modelli.Il machine learning si basa sul concetto che le macchine apprendono dai dati esistenti e apprendono e migliorano da sole. L'apprendimento automatico utilizza metodi e algoritmi di data mining per costruire modelli sulla logica alla base dei dati che prevedono il risultato futuro. Gli algoritmi sono basati su linguaggi matematici e di programmazione
5. MetodoIl data mining eseguirà l'analisi in formato Batch in un determinato momento per produrre risultati piuttosto che su base continua.L'apprendimento automatico utilizza la tecnica di data mining per migliorare i suoi algoritmi e modificare il suo comportamento in input futuri. Pertanto il data mining funge da fonte di input per l'apprendimento automatico.
Gli algoritmi di apprendimento automatico verranno eseguiti continuamente e miglioreranno automaticamente le prestazioni del sistema, analizzando anche quando può verificarsi l'errore.
Quando sono presenti nuovi dati o un cambiamento è la tendenza, la macchina incorporerà le modifiche senza necessità di riprogrammazione o interferenza umana.
6. NaturaIl data mining richiede l'intervento umano per applicare le tecniche per estrarre le informazioni.Il machine learning è diverso dal data mining poiché il machine learning apprende automaticamente.
8. AttuazioneIl data mining implica la creazione di modelli su cui vengono applicate le tecniche di data mining. Vengono costruiti modelli come il modello CRISP-DM.
Il processo di data mining utilizza database, motore di data mining e valutazione dei modelli per la discovery della conoscenza.		Il Machine Learning viene implementato utilizzando algoritmi di Machine Learning in intelligenza artificiale, rete neurale, sistemi neuro fuzzy e albero decisionale, ecc.
L'apprendimento automatico utilizza reti neurali e algoritmi automatizzati per prevedere i risultati.
9. PrecisioneLa precisione del data mining dipende da come vengono raccolti i dati.
Il data mining produce risultati accurati che vengono utilizzati dal machine learning, facendo in modo che il machine learning produca risultati migliori.
Poiché il data mining richiede l'intervento umano, potrebbe mancare relazioni importanti		Gli algoritmi di machine learning si sono dimostrati più accurati delle tecniche di data mining
10. ApplicazioniRispetto al machine learning, il data mining può produrre risultati su un volume minore di dati.L'algoritmo di apprendimento automatico richiede che i dati vengano inseriti in un formato standard, a causa del quale gli algoritmi disponibili sono limitati.
Per analizzare i dati utilizzando l'apprendimento automatico, i dati da più origini devono essere spostati dal formato nativo al formato standard affinché la macchina possa comprenderli.
Inoltre richiede una grande quantità di dati per risultati accurati
11. EsempiI luoghi in cui viene utilizzato il data mining sono l'identificazione dei modelli o delle tendenze di vendita, da parte delle società cellulari per la fidelizzazione dei clienti e così via.L'apprendimento automatico viene utilizzato nella conduzione di campagne di marketing, per diagnosi mediche, riconoscimento di immagini, ecc.

Cos'è l'intelligenza artificiale?

L'intelligenza artificiale è una branca della scienza che si occupa della creazione di macchine intelligenti. Queste macchine sono chiamate intelligenti in quanto hanno le proprie capacità di pensiero e di decisione come gli esseri umani.

Esempidelle macchine AI includono il riconoscimento vocale, l'elaborazione delle immagini, la risoluzione dei problemi, ecc.

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L'intelligenza artificiale, l'apprendimento automatico e il data mining sono spesso utilizzati insieme nel mondo di oggi. Queste parole sono strettamente correlate tra loro e talvolta sono usate in modo intercambiabile.

Quindi confrontiamoli in dettaglio:

Intelligenza artificiale e data mining

L'intelligenza artificiale è lo studio per creare macchine intelligenti che possano funzionare come gli esseri umani. Non dipende dall'apprendimento o dal feedback, piuttosto ha sistemi di controllo programmati direttamente. I sistemi di intelligenza artificiale escogitano le soluzioni ai problemi da soli tramite calcoli.

La tecnica di data mining nei dati estratti viene utilizzata dai sistemi di intelligenza artificiale per la creazione di soluzioni. Il data mining funge da base per l'intelligenza artificiale. Il data mining fa parte dei codici di programmazione con informazioni e dati necessari per i sistemi di intelligenza artificiale.

Intelligenza artificiale e apprendimento automatico

Una vasta area dell'intelligenza artificiale è il machine learning. Con questo, intendiamo che l'IA utilizza algoritmi di apprendimento automatico per il suo comportamento intelligente. Si dice che un computer impari da un'attività se l'errore diminuisce continuamente e se corrisponde alle prestazioni come desiderato.

L'apprendimento automatico studierà algoritmi che eseguiranno automaticamente il compito di estrazione. L'apprendimento automatico proviene dalle statistiche ma in realtà non lo è. Simile all'intelligenza artificiale, anche l'apprendimento automatico ha un ambito molto ampio.

Data mining vs machine learning

MachineLearningvsDataMining

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Il data mining e l'apprendimento automatico rientrano nello stesso mondo della scienza. Sebbene questi termini siano confusi tra loro, ci sono alcune differenze importanti tra loro.

# 1) Ambito: Il data mining viene utilizzato per scoprire in che modo i diversi attributi di un set di dati sono correlati tra loro tramite modelli e tecniche di visualizzazione dei dati. L'obiettivo del data mining è scoprire la relazione tra 2 o più attributi di un set di dati e utilizzarla per prevedere i risultati o le azioni.

L'apprendimento automatico viene utilizzato per effettuare previsioni del risultato come la stima dei prezzi o l'approssimazione della durata del tempo. Apprende automaticamente il modello con l'esperienza nel tempo. Fornisce feedback in tempo reale.

# 2) Funzione: Il data mining è la tecnica per scavare in profondità nei dati per estrarre informazioni utili. Mentre l'apprendimento automatico è un metodo per migliorare algoritmi complessi per rendere le macchine quasi perfette alimentandole iterativamente con il set di dati addestrato.

# 3) Usi: Il data mining è più spesso utilizzato nel campo della ricerca mentre il machine learning ha più usi nel formulare raccomandazioni su prodotti, prezzi, tempo, ecc.

# 4) Concetto: Il concetto alla base del data mining è quello di estrarre informazioni utilizzando tecniche e scoprire tendenze e modelli.

Il machine learning si basa sul concetto che le macchine apprendono dai dati esistenti e migliorano da sole. L'apprendimento automatico utilizza metodi e algoritmi di data mining per costruire modelli sulla logica alla base dei dati che prevedono il risultato futuro. Gli algoritmi sono basati su matematica e linguaggi di programmazione.

# 5) Metodo: L'apprendimento automatico utilizza la tecnica di data mining per migliorare i suoi algoritmi e modificare il suo comportamento in input futuri. Pertanto il data mining funge da fonte di input per l'apprendimento automatico.

Gli algoritmi di apprendimento automatico verranno eseguiti continuamente e miglioreranno automaticamente le prestazioni del sistema e analizzeranno anche quando può verificarsi l'errore. Quando sono presenti nuovi dati o cambiamenti nella tendenza, la macchina incorporerà i cambiamenti senza la necessità di riprogrammare o qualsiasi interferenza umana.

Il data mining eseguirà l'analisi nel formato Batch in un determinato momento per produrre risultati piuttosto che su base continua.

# 6) Natura: Il machine learning è diverso dal data mining poiché il machine learning apprende automaticamente mentre il data mining richiede l'intervento umano per applicare le tecniche per estrarre le informazioni.

# 7) Capacità di apprendimento: Il machine learning è un passo avanti rispetto al data mining in quanto utilizza le stesse tecniche utilizzate dal data mining per apprendere e adattarsi automaticamente ai cambiamenti. È più accurato del data mining. Il Data Mining richiede che l'analisi venga avviata dall'essere umano e quindi è una tecnica manuale.

# 8) Implementazione: Il data mining implica la creazione di modelli su cui vengono applicate le tecniche di data mining. Vengono costruiti modelli come il modello CRISP-DM. Il processo di data mining utilizza un database, un motore di data mining e una valutazione dei modelli per la discovery della conoscenza.

L'apprendimento automatico viene implementato utilizzando algoritmi di apprendimento automatico nell'intelligenza artificiale, nella rete neurale, nei sistemi neuro-fuzzy e nell'albero decisionale, ecc. L'apprendimento automatico utilizza reti neurali e algoritmi automatizzati per prevedere i risultati.

# 9) Precisione: La precisione del data mining dipende da come vengono raccolti i dati. Il data mining produce risultati accurati che vengono utilizzati dal machine learning e quindi fa sì che il machine learning produca risultati migliori.

Poiché il data mining richiede l'intervento umano, potrebbe mancare relazioni importanti. Gli algoritmi di apprendimento automatico si sono dimostrati più accurati delle tecniche di data mining.

# 10) Applicazioni: L'algoritmo di apprendimento automatico richiede che i dati vengano inseriti in un formato standard, a causa del quale gli algoritmi disponibili sono molto limitati. Per analizzare i dati utilizzando l'apprendimento automatico, i dati da più origini devono essere spostati dal formato nativo al formato standard affinché la macchina possa comprenderli.

Richiede anche una grande quantità di dati per risultati accurati. Questo è un sovraccarico rispetto al data mining.

#undici) Esempi: Il data mining viene utilizzato per identificare modelli o tendenze di vendita mentre l'apprendimento automatico viene utilizzato per eseguire campagne di marketing.

Data mining, machine learning e deep learning

DeepLearning1

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Machine learning vs deep learning

L'apprendimento automatico comprende la capacità della macchina di apprendere da un set di dati addestrato e prevedere automaticamente il risultato. È un sottoinsieme dell'intelligenza artificiale.

Il deep learning è un sottoinsieme dell'apprendimento automatico. Funziona allo stesso modo sulla macchina proprio come il cervello umano elabora le informazioni. Come un cervello può identificare i modelli confrontandolo con modelli precedentemente memorizzati, anche l'apprendimento profondo utilizza questo concetto.

Il deep learning può rilevare automaticamente gli attributi dai dati grezzi mentre il machine learning seleziona manualmente queste funzionalità che richiedono un'ulteriore elaborazione. Utilizza anche reti neurali artificiali con molti livelli nascosti, big data e risorse informatiche elevate.

Il data mining è un processo di scoperta di schemi e regole nascosti dai dati esistenti. Utilizza regole relativamente semplici come l'associazione, le regole di correlazione per il processo decisionale, ecc. Il Deep Learning viene utilizzato per l'elaborazione di problemi complessi come il riconoscimento vocale, ecc. Utilizza reti neurali artificiali con molti livelli nascosti per l'elaborazione.

A volte il data mining utilizza anche algoritmi di deep learning per l'elaborazione dei dati.

Data mining, machine learning e data science

DataScience

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La scienza dei dati è una vasta area in cui rientra il machine learning. Molte tecnologie come SPARK, HADOOP, ecc. Rientrano anche nella scienza dei dati. La scienza dei dati è un'estensione delle statistiche che ha la capacità di elaborare dati di grandi dimensioni utilizzando le tecnologie.

l'obiettivo principale del test di accettazione è

Si occupa di risolvere tutti i problemi complessi del mondo reale come l'analisi dei requisiti, la comprensione, l'estrazione di dati utili, ecc.

Data Science si occupa di dati grezzi generati dall'uomo, può analizzare le immagini e gli audio dai dati proprio come fanno gli umani. La scienza dei dati richiede un elevato set di competenze con competenze nel dominio, una forte conoscenza dei database, ecc. Richiede elevate risorse computazionali, elevata RAM, ecc.

I modelli di Data Science hanno traguardi chiaramente definiti da raggiungere rispetto al Machine Learning che cerca di raggiungere l'obiettivo solo con i dati disponibili.

Il modello di scienza dei dati comprende:

  • ETL: estrazione dei dati di caricamento e trasformazione.
  • Distribuzione ed elaborazione dei dati.
  • Applicazione di modelli automatizzati per risultati.
  • Visualizzazione dati
  • Reporting con funzionalità slice and dice per una migliore comprensione.
  • Backup, ripristino e sicurezza dei dati.
  • Migrazione alla produzione.
  • Esecuzione di modelli di business con gli algoritmi.

Analisi statistica

Le statistiche costituiscono la parte principale del data mining e degli algoritmi di machine learning. L'analisi statistica utilizza dati numerici e coinvolge molte equazioni matematiche per inferire i risultati.

Fornisce gli strumenti e le tecniche giusti per l'analisi di grandi volumi di dati. Copre un'ampia area di analisi dei dati e copre l'intero ciclo di vita dei dati, dalla pianificazione all'analisi, alla presentazione e alla creazione di report.

Esistono due tipi di analisi statistica come indicato di seguito:

  • Descrittivo
  • Inferenziale

L'analisi descrittiva riassume i dati e l'analisi inferenziale utilizza i dati riassunti per disegnare i risultati.

La statistica viene applicata in vari campi, ad esempio in geografia per determinare la popolazione pro capite, in economia per studiare la domanda e l'offerta, in banca per stimare i depositi per un giorno e così via.

Alcuni esempi di machine learning

Di seguito sono elencati alcuni esempi di Machine Learning.

# 1) Supporto per chat online da parte di siti Web: I Bot utilizzati da diversi siti Web per fornire un servizio clienti istantaneo sono alimentati dall'intelligenza artificiale.

# 2) Messaggi di posta elettronica: Il servizi di posta elettronica rileva automaticamente se il contenuto è spam o meno. Questa tecnica è anche alimentata dall'intelligenza artificiale che esamina gli allegati e il contenuto per determinare se è sospetto o dannoso per l'utente del computer.

# 3) Campagne di marketing: L'apprendimento automatico fornisce suggerimenti su un nuovo prodotto o prodotti simili ai propri clienti. In base alle scelte del cliente, inquadrerà automaticamente le offerte immediatamente quando il cliente è in diretta per attirarlo all'acquisto. Per esempio , offerte lampo di Amazon.

Conclusione

I dati diventano il fattore più importante dietro machine learning, data mining, data science e deep learning. L'analisi dei dati e le intuizioni sono molto cruciali nel mondo di oggi. Pertanto, investire tempo, impegno e costi su queste tecniche di analisi costituisce una decisione fondamentale per le aziende.

Poiché i dati stanno crescendo a un ritmo molto rapido, questi metodi dovrebbero essere abbastanza veloci da incorporare i nuovi set di dati e prevedere analisi utili. L'apprendimento automatico può aiutarci a elaborare rapidamente i dati e fornire risultati più rapidi sotto forma di modelli automaticamente.

Le tecniche di data mining producono modelli e tendenze dai dati storici per prevedere i risultati futuri. Questi risultati sono sotto forma di grafici, tabelle, ecc. L'analisi statistica costituisce parte integrante di analisi dei dati e crescerà più in alto nel prossimo futuro.

Queste tecnologie cresceranno immensamente in futuro con il miglioramento dei processi aziendali. Questi, a loro volta, aiuteranno anche le aziende ad automatizzare il processo manuale, aumentare le vendite e i profitti e quindi aiutare nella fidelizzazione dei clienti.

Spero che tu abbia acquisito una conoscenza immensa sul data mining e sul machine learning!

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