Analiza danych oraz uczenie maszynowe to dwa ściśle powiązane ze sobą obszary w ramach nauki o danych, które umożliwiają wyciąganie wartościowych wniosków i odkrywanie ukrytych zależności.
W dobie cyfryzacji gromadzenie danych jest łatwiejsze niż kiedykolwiek, jednak przekształcenie ich w użyteczne informacje oraz dogłębne analizy może stanowić spore wyzwanie.
Duże organizacje, które operują ogromnymi zbiorami danych, często borykają się z trudnościami w ich efektywnym zarządzaniu, organizacji oraz wyodrębnianiu istotnych treści.
W tym miejscu z pomocą przychodzą dwie kluczowe techniki: eksploracja danych i uczenie maszynowe.
Obie te metody pozwalają na identyfikację wzorców w danych, co z kolei umożliwia firmom podejmowanie świadomych decyzji, opartych na rzetelnych analizach.
Chociaż oba te terminy mieszczą się w obrębie nauki o danych i wykorzystują metody analityczne, istnieją między nimi istotne różnice.
W niniejszym artykule omówimy, czym dokładnie są eksploracja danych i uczenie maszynowe, jakie są ich techniki i zastosowania, a także wskażemy, co je od siebie odróżnia.
Zaczynajmy!
Czym jest eksploracja danych?
Eksploracja danych to proces, który polega na analizowaniu dużych zbiorów informacji w celu identyfikacji powtarzających się schematów i relacji. Poprzez manualne wyszukiwanie zależności w danych, analitycy pomagają firmom rozwiązywać problemy biznesowe, przewidywać przyszłe trendy i podejmować decyzje na podstawie sprawdzonych informacji.
Eksploracja danych wspiera również firmy w minimalizowaniu ryzyka i odkrywaniu nowych możliwości rozwoju. Cały proces rozpoczyna się od określenia celów biznesowych. Dane są gromadzone z różnych źródeł i przenoszone do hurtowni danych, które pełnią rolę repozytorium przeznaczonego do celów analitycznych.
Za pomocą technik eksploracji danych firmy są w stanie przeprowadzać procesy czyszczenia, polegające na uzupełnianiu brakujących informacji i usuwaniu duplikatów. Do wykrywania wzorców wykorzystuje się zaawansowane modele matematyczne i techniki. Stosuje się przy tym technologie takie jak uczenie maszynowe, bazy danych oraz metody statystyczne.
Przykład: Banki i instytucje finansowe stosują eksplorację danych w celu identyfikacji ryzyka rynkowego. Technika ta jest powszechnie wykorzystywana w systemach zapobiegania oszustwom oraz oceny zdolności kredytowej, gdzie analizuje się transakcje, trendy zakupowe, dane finansowe klientów, operacje kartami płatniczymi i inne.
Firmy marketingowe wykorzystują eksplorację danych do poznawania nawyków i preferencji klientów, co pozwala im na optymalizację działań marketingowych, zarządzanie zgodnością z regulacjami oraz ocenę efektywności różnych kanałów sprzedaży.
Co to jest uczenie maszynowe?
Uczenie maszynowe (ang. Machine Learning, ML) to technologia, która umożliwia komputerom myślenie i działanie w sposób zbliżony do ludzkiego. Dzięki niej komputery mogą uczyć się na podstawie danych historycznych i podejmować decyzje w sposób podobny do człowieka. ML przyczynia się do ograniczenia konieczności interwencji człowieka w bieżące operacje firmy, odciążając pracowników od powtarzalnych zadań i pozwalając im skupić się na ważniejszych wyzwaniach.
Metody uczenia maszynowego są udoskonalane i automatyzowane w miarę postępów w procesie uczenia się. Komputery otrzymują wysokiej jakości dane i przy użyciu różnych technik tworzą modele uczenia maszynowego, które służą do „trenowania” algorytmów na podstawie danych wejściowych.
Algorytm, który jest wykorzystywany w danym modelu ML, zależy od charakteru danych i rodzaju automatyzowanych działań. Firmy korzystają z tej technologii w celu automatyzacji rozmaitych procesów biznesowych i przyspieszenia tempa rozwoju.
Uczenie maszynowe znajduje zastosowanie w wielu branżach, np. w analizie mediów społecznościowych, rozpoznawaniu obrazów, rozpoznawaniu emocji i nie tylko. Upraszczając, uczenie maszynowe pomaga w tworzeniu i projektowaniu zaawansowanych algorytmów dla dużych zbiorów danych, co pozwala uzyskać lepsze wyniki i wydajność, a także prognozować przyszłe trendy. Programy te są zdolne uczyć się na podstawie określonych zbiorów danych i doświadczeń, co przekłada się na ich ciągłe doskonalenie.
Dzięki wykorzystaniu częstych danych szkoleniowych jako danych wejściowych, algorytmy mogą być ulepszane przez same modele uczenia maszynowego.
Istnieje wiele algorytmów uczenia maszynowego, wśród nich można wymienić: regresję liniową, regresję logistyczną, drzewo decyzyjne, algorytm SVM, algorytm Naive Bayes, algorytm KNN, K-średnie oraz algorytm lasu losowego. Algorytmy ML dzielą się na:
- Uczenie nadzorowane: Wykorzystuje algorytm ML, który został wcześniej wytrenowany na oznaczonym zbiorze danych.
- Uczenie bez nadzoru: Opiera się na algorytmie ML, który został nauczony na zbiorze danych bez etykiet.
- Uczenie ze wzmocnieniem: Wykorzystuje algorytm, który uczy się na podstawie prób i błędów w celu doskonalenia swoich umiejętności.
Eksploracja danych a uczenie maszynowe: funkcje
Cechy eksploracji danych
- Praktyczne informacje: Eksploracja danych ma na celu wydobywanie istotnych informacji z dużych zbiorów danych.
- Automatyczne wykrywanie: Model eksploracji danych wykorzystuje algorytmy do analizy danych i identyfikacji potrzebnych informacji.
- Grupowanie: Eksploracja danych umożliwia wyodrębnianie grup z danych, np. identyfikację pracowników o określonym poziomie dochodów.
- Hurtownia danych: Dane są przechowywane w bezpiecznych hurtowniach, co zapewnia szybki dostęp do nich w razie potrzeby. Dane są tam również czyszczone i przygotowywane do analizy.
Cechy uczenia maszynowego
- Automatyzacja wizualizacji danych: ML oferuje rozmaite metody, które pozwalają na generowanie bogatych danych wyjściowych, które są wykorzystywane w przypadku danych strukturalnych i niestrukturalnych. Firmy korzystają z tych precyzyjnych i istotnych analiz, aby zwiększyć efektywność swojego rozwoju i operacji dzięki przyjaznym dla użytkownika narzędziom do wizualizacji danych.
- Lepsza analiza: Uczenie maszynowe pomaga analitykom efektywnie i szybko przetwarzać oraz analizować duże zbiory danych. Dzięki zaawansowanym algorytmom i modelom opartym na danych, osiągane są lepsze wyniki.
- Lepsze zaangażowanie klientów: ML pomaga w identyfikacji konkretnych fraz, słów, stylów materiałów i zdań, które przemawiają do docelowych odbiorców. Można również analizować nastroje, preferencje i zachowania, co pozwala na ulepszanie oferty. W efekcie poprawia się zaangażowanie klientów.
- Ulepszona analiza biznesowa: Połączenie funkcji uczenia maszynowego z analizą danych pozwala na uzyskanie zaawansowanej analizy biznesowej, która może być motorem strategicznych inicjatyw.
Eksploracja danych a uczenie maszynowe: cele
Cele eksploracji danych
Eksploracja danych pozwala na wydobywanie potrzebnych danych z ogromnej ilości informacji. Jest to metoda, która wykorzystuje różne techniki w celu osiągnięcia pożądanych rezultatów.
- Prognozowanie: Eksploracja danych pomaga firmom w przewidywaniu przyszłych wyników, np. prognozowanie przychodów ze sprzedaży w danym sklepie w ciągu najbliższych trzech miesięcy.
- Identyfikacja: Technika ta identyfikuje wzorce w zgromadzonych i uporządkowanych danych, np. identyfikację nowożeńców poszukujących nowych mebli.
- Klasyfikacja: Eksploracja danych dzieli dane na klasy, np. podział klientów na kategorie ze względu na wiek, płeć, rodzaj zakupów czy lokalizację.
- Optymalizacja: Eksploracja danych pozwala na optymalne wykorzystanie zasobów, takich jak przestrzeń, środki pieniężne, materiały czy czas, np. poprzez optymalizację działań reklamowych w celu zwiększenia sprzedaży lub zysków.
Cele uczenia maszynowego
- Opracowanie algorytmów w celu uzyskania praktycznych wniosków.
- Uczenie się na podstawie przeszłych doświadczeń i danych, co prowadzi do osiągania lepszych wyników.
- Prognozowanie przyszłych wyników i trendów.
- Analiza różnorodnych aspektów zachowań związanych z uczeniem się.
- Wykorzystanie potencjału systemów komputerowych.
- Dostarczanie dokładnych i istotnych danych na potrzeby analizy biznesowej.
- Automatyzacja powtarzalnych i czasochłonnych zadań.
Eksploracja danych a uczenie maszynowe: techniki
Techniki eksploracji danych
Techniki często wykorzystywane w eksploracji danych obejmują:
- Klasyfikacja: Technika ta pomaga klasyfikować lub kategoryzować dane w różne grupy, np. ludzi, zwierzęta, kraje, płeć itd.
- Klastrowanie: Analiza klastrowania ułatwia porównywanie danych poprzez identyfikację podobieństw i różnic pomiędzy nimi.
- Regresja: Analiza regresji jest wykorzystywana do określenia i oceny relacji pomiędzy różnymi elementami w wyniku dodania nowych zmiennych.
- Wykrywanie wartości odstających: Metoda ta polega na identyfikacji punktów danych, które odbiegają od ogólnego trendu.
- Wzorzec sekwencyjny: Jest to technika wykorzystywana do wykrywania powtarzających się schematów poprzez analizę danych. Pomaga ona w identyfikacji ważnych segmentów w szeregu danych. Istotność sekwencji zależy od częstości występowania, długości oraz innych czynników.
- Prognozowanie: Wykorzystuje rozmaite techniki eksploracji danych (np. grupowanie, trendy, klasyfikację) w celu prognozowania przyszłych zdarzeń. Eksperci prognozują trendy przyszłe poprzez badanie sekwencji danych i wydarzeń z przeszłości.
- Reguły asocjacyjne: W dużych zbiorach danych analizuje się interakcje między elementami, aby określić prawdopodobieństwo wystąpienia każdego z nich. Reguły asocjacyjne przyjmują postać instrukcji „jeżeli-to”, które opisują te interakcje.
Techniki uczenia maszynowego
Techniki wykorzystywane w uczeniu maszynowym obejmują:
- Regresja: Należy do kategorii uczenia nadzorowanego. Pomaga przewidzieć określoną wartość na podstawie danych, np. prognozowanie cen towarów na podstawie historycznych danych.
- Klasyfikacja: Jest to kolejna metoda uczenia nadzorowanego, która pomaga w przypisaniu danych do konkretnej klasy, np. przewidywanie, czy klient dokona zakupu danego produktu.
- Grupowanie: Ma na celu grupowanie podobnych cech w celu analizy jakości rozwiązania.
- Metody zespołowe: Polegają na łączeniu różnych modeli w celu uzyskania lepszych wyników, niż w przypadku pojedynczego modelu.
- Osadzanie słów: Umożliwia analizę słów w dokumencie, pozwalając na wykonywanie operacji arytmetycznych z różnymi słowami.
- Redukcja wymiarowości: Służy do eliminowania niepotrzebnych informacji ze zbioru danych w celu przedstawienia tylko istotnych elementów.
- Uczenie ze wzmocnieniem: Rejestruje działania kumulatywnie i wykorzystuje metodę prób i błędów w danym środowisku.
- Transfer learning: Umożliwia ponowne wykorzystanie części wytrenowanej sieci neuronowej i dostosowanie jej do podobnego zadania.
- Sieci neuronowe: Pozwalają na identyfikację nieliniowych wzorców w danych poprzez dodanie wielu warstw do modelu.
Eksploracja danych a uczenie maszynowe: komponenty
Komponenty eksploracji danych
Do głównych komponentów należą:
- Bazy danych: W tym komponencie eksploracji danych są przechowywane informacje. Tutaj wdrażane są techniki integracji i czyszczenia danych.
- Serwer hurtowni danych: Pozyskuje podstawowe informacje z hurtowni danych na podstawie wymagań użytkowników.
- Baza wiedzy: Pomaga w odkrywaniu nowych wzorców w wyodrębnionych danych.
- Silnik eksploracji danych: Umożliwia wykonywanie zadań takich jak klasyfikacja, analiza skupień i asocjacja.
- Moduł oceny wzorców: Komunikuje się ze strukturą eksploracji danych w celu wyszukania interesujących wzorców.
- Interfejs użytkownika: Narzędzie do analizy danych wyposażone jest w interfejs graficzny, za pomocą którego można kontrolować funkcje, prowadzić proces, śledzić postępy i przeglądać przewidywane elementy.
Komponenty uczenia maszynowego
Algorytmy ML składają się z trzech elementów:
- Reprezentacja: Określa, jak wygląda model i w jaki sposób reprezentować posiadaną wiedzę. Może przyjmować postać zestawu reguł, sieci neuronowej, zespołu modeli, maszyn wektorów nośnych, modeli graficznych lub drzew decyzyjnych.
- Ocena: Umożliwia ocenę różnych programów, np. precyzję i przypominanie, prawdopodobieństwo a posteriori, błąd kwadratowy, margines i dokładność.
- Optymalizacja: Pomaga w generowaniu zoptymalizowanych programów. Jest to proces poszukiwania, który może przyjąć postać optymalizacji wypukłej, ograniczonej lub kombinatorycznej.
Eksploracja danych a uczenie maszynowe: aplikacje
Zastosowania eksploracji danych
- Opieka zdrowotna: Eksploracja danych zapewnia wiele możliwości ulepszania systemów opieki zdrowotnej, pozwalając na poprawę opieki nad pacjentem i minimalizację kosztów.
- Bankowość: Rozwiązania do eksploracji danych są wykorzystywane w bankowości w celu zwiększenia zdolności do wykrywania szkód, wyzwań, trendów i innych.
- Edukacja: W dziedzinie edukacji eksploracja danych pomaga w rozwoju instytucji edukacyjnych poprzez analizę informacji z różnych źródeł oraz badanie konkurencji.
- Bezpieczeństwo: Eksploracja danych pomaga w identyfikowaniu oszustw poprzez analizę danych i odkrywanie nowych wzorców.
- Marketing: Umożliwia podział bazy klientów na różne segmenty, co pozwala na dostosowanie usług do potrzeb klientów z różnych grup.
Zastosowania uczenia maszynowego
- Rozpoznawanie obrazów: Uczenie maszynowe pomaga w rozpoznawaniu obrazów, twarzy, tekstu itd. Może służyć np. do klasyfikacji psów i kotów, śledzenia obecności pracowników za pomocą technologii rozpoznawania twarzy.
- Rozpoznawanie mowy: Systemy oparte na rozpoznawaniu mowy (np. Siri czy Alexa) wykorzystują algorytmy ML do komunikacji i konwersji mowy na tekst.
- Systemy rekomendacyjne: Wraz z postępującą cyfryzacją firmy starają się dostarczać klientom spersonalizowane usługi. Jest to możliwe dzięki systemom rekomendującym, które analizują preferencje użytkowników i proponują im odpowiednie usługi lub treści.
- Samochody autonomiczne: Samochody bez kierowcy (np. Tesla) zyskują popularność dzięki zaawansowanej technologii automatycznej jazdy. ML jest wykorzystywane w samochodach autonomicznych do wykrywania ruchu i zapewnienia większego bezpieczeństwa.
- Wykrywanie oszustw: Cyfryzacja ułatwia korzystanie z różnych usług, jednak rośnie też liczba przypadków oszustw. W celu rozwiązania tego problemu, rozwiązania do wykrywania oszustw są wyposażone w algorytmy ML, które pozwalają na łatwe i zdalne wykrywanie oszustw.
Eksploracja danych a uczenie maszynowe: podobieństwa
- Zarówno eksploracja danych, jak i uczenie maszynowe znajdują zastosowanie w dziedzinie nauki o danych, np. w modelowaniu predykcyjnym i analizie nastrojów.
- Obie techniki wykorzystują koncepcje matematyczne, algorytmy i statystykę.
- Obie metody umożliwiają filtrowanie dużych zbiorów danych i wykorzystywanie aplikacji i narzędzi.
- Oba opierają się na metodach algorytmicznych i porównywalnych strukturach.
Eksploracja danych a uczenie maszynowe: różnice
Eksploracja danychUczenie maszynoweEksploracja danych to proces analizowania zebranych danych w celu wyodrębnienia z nich istotnych informacji.
Techniki eksploracji danych są wykorzystywane do zbierania danych, ich analizy, wykrywania wzorców oraz pozyskiwania wartościowych danych.
Uczenie maszynowe to technologia, która służy do automatyzacji zadań, zdobywania wiedzy, podejmowania lepszych decyzji i przewidywania przyszłych zdarzeń.
Technologia uczenia maszynowego jest wykorzystywana do przewidywania wyników, takich jak np. szacowanie czasu trwania czynności czy przewidywanie cen.
Podstawowym celem eksploracji danych jest zwiększenie użyteczności gromadzonych informacji. Obejmuje ona procesy takie jak czyszczenie danych, inżynieria funkcji, prognozy i transformacje. Eksploracja danych jest rodzajem działalności badawczej, która wykorzystuje rozmaite technologie, w tym uczenie maszynowe. ML jest systemem samouczącym się, który jest w stanie wykonywać zadania z dużą dokładnością. Wymaga interwencji człowieka na etapie projektowania. Po ukończeniu projektu ludzka interwencja nie jest już potrzebna. Eksploracja danych polega na pobieraniu informacji z różnych źródeł i przechowywaniu ich w hurtowniach danych. Technologia uczenia maszynowego uczy się i ewoluuje w sposób ciągły. Eksploracja danych polega na odkrywaniu ukrytych zależności i wzorców. ML generuje prognozy, które wpływają na decyzje biznesowe. Opiera się na danych historycznych. Opiera się na danych w czasie rzeczywistym i na danych historycznych. Może być stosowana w różnych obszarach, takich jak produkcja, cyberbezpieczeństwo, finanse, bankowość, marketing, edukacja, opieka zdrowotna i wyszukiwarki. Wykorzystuje dane porządkowe, ciągłe, dyskretne i nominalne. Może być stosowana w ograniczonym obszarze, takim jak opieka zdrowotna, nauki społeczne i biznes. Może być stosowana w różnych obszarach, takich jak produkcja, cyberbezpieczeństwo, finanse, bankowość, marketing, edukacja, opieka zdrowotna i wyszukiwarki.
Wniosek
Eksploracja danych i uczenie maszynowe są do siebie podobne. Obie techniki są wykorzystywane w analizie danych w celu uzyskania wartościowych informacji i spostrzeżeń.
Jednak istnieje wiele różnic pomiędzy nimi. Eksploracja danych to proces, w którym z dużych zbiorów danych wydobywa się potrzebne informacje w celu wykrycia wzorców i zwiększenia efektywności. Z drugiej strony, ML dokonuje prognoz i automatyzuje procesy w oparciu o dane i przeszłe doświadczenia.
Zrozumienie podejścia każdej z tych metod jest istotne, jeśli chcemy wykorzystywać je w praktyce. W połączeniu ze sobą mogą przynieść firmie wiele korzyści, takich jak rozwój firmy, optymalizacja procesów i lepsze decyzje biznesowe.
Warto również zapoznać się z różnymi technikami eksploracji danych.
newsblog.pl