Eksploracja danych a uczenie maszynowe: techniki, aplikacje i synergie

Eksploracja danych i uczenie maszynowe to powiązane pojęcia w dziedzinie nauki o danych, które służą do wydobywania cennych spostrzeżeń.

W dzisiejszych czasach gromadzenie danych jest łatwiejsze i prostsze niż kiedykolwiek, ale uzyskanie dokładnych informacji i spostrzeżeń może być trudne.

Duże przedsiębiorstwa zajmujące się ogromnymi ilościami danych mają trudności z zarządzaniem, organizowaniem i wydobywaniem z nich znaczących informacji.

W tym miejscu firmy mogą wykorzystać dwie techniki – eksplorację danych i uczenie maszynowe.

Oba mogą wykrywać wzorce w zebranych danych i umożliwiać firmom podejmowanie świadomych decyzji opartych na danych na podstawie tych danych.

Chociaż oba należą do nauki o danych i obejmują metody analityczne, istnieje kilka różnic między tymi dwoma terminami.

W tym artykule omówię, czym jest eksploracja danych i uczenie maszynowe, ich techniki i zastosowania oraz różnice między nimi.

Zaczynajmy!

Czym jest eksploracja danych?

Eksploracja danych to proces zbierania i analizowania dużej ilości danych z sieci oraz znajdowania w nich wzorców. Wykrywając relacje i wzorce w danych tą ręczną metodą, analitycy danych pomagają firmie rozwiązywać problemy biznesowe, przewidywać trendy i podejmować świadome decyzje.

Eksploracja danych pomaga również firmom ograniczać ryzyko i odkrywać nowe możliwości biznesowe. Proces ten rozpoczyna się od celu rozwoju firmy. Dane są zbierane z wielu źródeł i umieszczane w hurtowniach danych, które pełnią rolę repozytorium danych analitycznych.

Za pomocą eksploracji danych firmy mogą przeprowadzać procesy czyszczenia, w których dodają brakujące informacje i usuwają duplikaty. W celu wykrycia wzorców eksploracja danych wykorzystuje modele matematyczne i zaawansowane techniki. Wykorzystuje technologie takie jak uczenie maszynowe, bazy danych i statystyki.

Przykład: Banki lub branże finansowe wykorzystują techniki eksploracji danych do wykrywania ryzyka rynkowego. Proces ten jest często używany w systemach zwalczania oszustw i ratingach kredytowych do oceny transakcji, trendów zakupowych, danych finansowych klientów, transakcji kartowych i nie tylko.

Firmy marketingowe wykorzystują eksplorację danych do odkrywania nawyków lub preferencji klientów w celu usprawnienia inicjatyw marketingowych dotyczących zwrotów, zarządzania obowiązkami regulacyjnymi i badania sukcesu różnych kanałów sprzedaży.

Co to jest uczenie maszynowe?

Uczenie maszynowe (ML) to technologia, która sprawia, że komputery myślą i zachowują się jak ludzie. Umożliwia komputerom uczenie się na podstawie wcześniejszych danych i podejmowanie decyzji podobnych do ludzkich. Ułatwia to mniejszą ingerencję człowieka w działalność firmy, uwalnia ich od ręcznych, powtarzalnych zadań i zwiększa ich koncentrację na ważniejszych zadaniach.

Metoda ML jest udoskonalana i automatyzowana w zależności od uczenia się maszyn podczas procesu. Komputery otrzymują wysokiej jakości dane i wykorzystują różne techniki do opracowywania modeli uczenia maszynowego w celu szkolenia maszyn na podstawie danych.

Algorytm zastosowany w modelu ML jest zależny od typu danych i zautomatyzowanej akcji. Firmy wykorzystują tę metodę do automatyzacji kilku procesów biznesowych i prowadzenia szybkiego rozwoju.

Uczenie maszynowe jest wykorzystywane do różnych celów w różnych branżach, takich jak analiza mediów społecznościowych, rozpoznawanie obrazów, rozpoznawanie emocji i nie tylko. Mówiąc najprościej, uczenie maszynowe pomaga opracowywać i projektować złożone algorytmy lub programy dla dużych zbiorów danych, aby zapewnić użytkownikom lepsze wyniki i wydajność oraz przewidywać przyszłe trendy. Programy te mogą uczyć się na podstawie określonych zestawów danych i doświadczeń, aby poprawić wyniki.

Przy częstych danych szkoleniowych jako danych wejściowych algorytmy mogą być ulepszane przez same modele uczenia maszynowego.

ML ma kilka algorytmów, w tym regresję liniową, regresję logistyczną, drzewo decyzyjne, algorytm SVM, algorytm Naive Bayes, algorytm KNN, K-średnie, algorytm lasu losowego itp. Algorytmy ML dzielą się na:

Uczenie nadzorowane: Uczenie nadzorowane wykorzystuje algorytm ML, który jest już przeszkolony na określonym zbiorze danych.
Uczenie bez nadzoru: wykorzystuje algorytm ML, który jest już wyszkolony, ale na nieoznakowanym zbiorze danych.
Uczenie się ze wzmocnieniem: Wykorzystuje algorytm oparty na próbach i błędach, aby doskonalić się i uczyć się na nowych rzeczach.

Eksploracja danych a uczenie maszynowe: funkcje

Cechy eksploracji danych

Praktyczne informacje: Eksploracja danych gromadzi istotne informacje z dużych ilości danych.
Automatyczne wykrywanie: model ekstrakcji danych wykorzystuje algorytm do gromadzenia ogromnej ilości danych i wydobywania potrzebnych informacji.
Grupowanie: Eksploracja danych może wyodrębnić grupy z danych. Na przykład model identyfikuje grupę pracowników o regularnych dochodach w ustalonym przedziale.
Hurtownia danych: Wszystkie dane są przechowywane w bezpiecznych hurtowniach danych, dzięki czemu w razie potrzeby można szybko rozwiązać problem. Tam też dane są odpowiednio czyszczone i przygotowywane.

Cechy uczenia maszynowego

Zautomatyzowana wizualizacja danych: ML oferuje różnorodne metody, które mogą generować bogate informacje, które są następnie wykorzystywane w przypadku danych ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych. Firmy korzystają z dokładnych, istotnych spostrzeżeń, aby zwiększyć efektywność swojego rozwoju i operacji, ułatwiając korzystanie z przyjaznych dla użytkownika narzędzi do wizualizacji danych.
Lepsza analiza: uczenie maszynowe pomaga analitykom danych wydajnie i szybko przetwarzać i analizować duże ilości danych. Dzięki wydajnym algorytmom i modelom opartym na danych zapewnia lepsze wyniki.
Lepsze zaangażowanie klientów: ML pomaga wykrywać określone frazy, słowa, style materiałów, zdania itp., które przemawiają do docelowych odbiorców. Możesz także poznać ich nastroje, preferencje i zachowania, co pomoże Ci ulepszyć Twoją ofertę. To z kolei pomaga poprawić zaangażowanie klientów.
Ulepszona analiza biznesowa: kiedy funkcje uczenia maszynowego zostaną połączone z analizą, możesz uzyskać doskonałą analizę biznesową, która będzie napędzać Twoje strategiczne inicjatywy.

Eksploracja danych a uczenie maszynowe: cele

Cele eksploracji danych

Eksploracja danych wydobywa potrzebne dane z morza danych. Jest to prosta metoda, która wykorzystuje różne techniki w celu uzyskania pożądanego rezultatu.

Prognozowanie: Eksploracja danych pomaga firmom przewidywać przyszłe wyniki. Na przykład, ile przychodów ze sprzedaży sklep może wygenerować w ciągu najbliższych trzech miesięcy.
Identyfikacja: identyfikuje wzorce w zebranych i uporządkowanych danych. Na przykład nowożeńcy szukają nowych mebli.
Klasyfikacja: Eksploracja danych dzieli dane na klasy. Na przykład klientów można podzielić na różne kategorie pod względem grup wiekowych, płci, przedmiotu zakupów, lokalizacji itp.
Optymalizacja: Eksploracja danych optymalizuje wykorzystanie istniejących zasobów, takich jak przestrzeń, pieniądze, materiały lub czas. Na przykład możesz dowiedzieć się, jak najlepiej wykorzystać reklamy, aby zwiększyć sprzedaż lub zyski.

Cele uczenia maszynowego

Opracowanie algorytmów w celu uzyskania praktycznych spostrzeżeń
Ucz się na podstawie wcześniejszych doświadczeń i danych i osiągaj lepsze wyniki
Przewiduj przyszłe wyniki i trendy
Analizuj różne aspekty zachowań związanych z uczeniem się
Wykorzystaj możliwości systemu komputerowego
Dostarczaj dokładnych, istotnych informacji na potrzeby analizy biznesowej
Zautomatyzuj powtarzalne, czasochłonne zadania

Eksploracja danych a uczenie maszynowe: techniki

Techniki eksploracji danych

Techniki często stosowane w eksploracji danych to:

Klasyfikacja: Ta technika pomaga klasyfikować lub kategoryzować dane w różne grupy, takie jak ludzie, zwierzęta, kraje, płeć itp.
Klastrowanie: analiza klastrowania ułatwia porównywanie danych. Pozwala to na identyfikację podobieństw i różnic między kilkoma danymi.
Regresja: Analiza regresji to technika stosowana do określenia i oceny relacji między różnymi elementami z powodu dodania kilku nowych komponentów.
Zewnętrzna: Ta technika odnosi się do identyfikacji punktów danych w zebranym zbiorze danych, które mogą różnić się od trendu do zachowania.
Wzorzec sekwencyjny: Jest to technika eksploracji danych używana do wykrywania typowych powtarzających się trendów poprzez badanie danych. Dlatego pomaga znaleźć intrygujące segmenty wśród grupy sekwencji danych. Znaczenie tej sekwencji zależy od częstości występowania, długości i innych czynników.
Prognozowanie: Wykorzystuje liczne techniki eksploracji danych, takie jak grupowanie, trendy, klasyfikacja itp., W celu prognozowania przyszłych zdarzeń. Eksperci eksploracji danych przewidują przyszłe trendy, badając sekwencje danych, różne instancje i zdarzenia z przeszłości.
Reguły asocjacji: Wewnątrz ogromnego zbioru danych w różnego rodzaju bazach danych zachodzą interakcje między kilkoma elementami danych, aby zilustrować prawdopodobieństwo wystąpienia każdej z nich. W związku z tym reguły asocjacyjne oferują instrukcje „jeżeli-to” w celu przeprowadzenia tych interakcji.

Techniki uczenia maszynowego

Różne techniki uczenia maszynowego to:

Regresja: należy do nadzorowanej kategorii ML, która pomaga przewidzieć określoną wartość na podstawie danych. Na przykład pomaga prognozować cenę towaru na podstawie poprzednich danych cenowych.
Klasyfikacja: To kolejna klasa nadzorowanej nauki uczącej, która pomaga wyjaśnić lub przewidzieć wartość klasy. Na przykład możesz przewidzieć, czy klient kupi dany produkt, czy nie.
Grupowanie: Ta technika ma na celu grupowanie podobnych cech w celu zrozumienia jakości rozwiązania.
Metody zespołowe: odnoszą się do kombinacji różnych modeli używanych razem w celu uzyskania interpretacji wyższej jakości niż pojedynczy model.
Osadzanie słów: może łatwo uchwycić słowo w dokumencie, umożliwiając ekspertom danych wykonywanie operacji arytmetycznych z różnymi słowami.
Redukcja wymiarowości: służy do eliminowania bezużytecznych informacji ze zbioru danych w celu przedstawienia tylko potrzebnych informacji.
Uczenie się ze wzmocnieniem: może rejestrować działania kumulatywnie i wykorzystywać działanie metodą prób i błędów w ustalonym środowisku.
Transfer learning: ta metoda służy do ponownego wykorzystania wytrenowanej części sieci neuronowej i dostosowania jej do podobnego zadania.
Sieci neuronowe: Ma na celu zebranie nieliniowych wzorców wewnątrz informacji poprzez dodanie wielu warstw do modelu.

Eksploracja danych a uczenie maszynowe: komponenty

Komponenty eksploracji danych

Główne komponenty są następujące:

Bazy danych: W tym komponencie eksploracji danych dane są przechowywane. To tutaj wdrażane są techniki integracji i czyszczenia danych.
Serwer hurtowni danych: pobiera podstawowe informacje na podstawie wymagań użytkowników z hurtowni danych.
Baza wiedzy: Baza wiedzy lub domena wiedzy pomaga w odkrywaniu nowych wzorców w wyodrębnionych danych.
Silnik eksploracji danych: pomaga w wykonywaniu zadań, takich jak klasyfikacja, analiza skupień, asocjacja itp.
Moduł oceny wzorców: Moduł ten komunikuje się ze strukturą eksploracji danych w celu wyszukania interesujących wzorców.
Interfejs użytkownika: Otrzymasz graficzny interfejs użytkownika w narzędziu do analizy danych, w którym możesz kontrolować funkcje, skutecznie przeprowadzać proces, śledzić zmiany i postęp oraz przeglądać przewidywane elementy.

Komponenty uczenia maszynowego

Istnieje wiele algorytmów ML, a każdy algorytm składa się z trzech elementów:

Reprezentacja: ten komponent mówi, jak wygląda model i jak reprezentować podstawową wiedzę. Na przykład będą zestawy reguł, sieci neuronowe, zespoły modeli, maszyny wektorów nośnych, modele graficzne, drzewa decyzyjne itp.
Ocena: Ten komponent umożliwia ocenę różnych programów, takich jak przewidywanie i przypominanie, prawdopodobieństwo a posteriori, błąd kwadratowy, dokładność, margines i inne.
Optymalizacja: Ten komponent pomaga generować nowe, zoptymalizowane programy i można go zdefiniować jako proces wyszukiwania. Różne typy optymalizacji mogą być optymalizacją wypukłą, ograniczoną i kombinacyjną.

Eksploracja danych a uczenie maszynowe: aplikacje

Zastosowania eksploracji danych

Opieka zdrowotna: Aby udoskonalić systemy opieki zdrowotnej, technologia eksploracji danych zapewnia różne możliwości. Zapewnia wgląd, który pomaga poprawić opiekę nad pacjentem i zminimalizować wydatki.
Bankowość: Rozwiązania do eksploracji danych są wykorzystywane w bankowości w celu zwiększenia możliwości wykrywania szkód, wyzwań, trendów i nie tylko.
Edukacja: W dziedzinie edukacji eksploracja danych pomaga w ekspansji i rozwoju instytucji edukacyjnych poprzez zbieranie informacji z różnych źródeł i przeprowadzanie analiz konkurencji.
Bezpieczeństwo: w celu wykrycia oszustwa eksploracja danych pomaga przekształcać dane w wartościowe spostrzeżenia i odkrywać nowe wzorce.
Marketing: Eksploracja danych umożliwia organizacjom podzielenie bazy klientów na różne segmenty. W ten sposób mogą dostosować swoje usługi do unikalnych potrzeb klientów należących do różnych segmentów.

Zastosowania uczenia maszynowego

Rozpoznawanie obrazów: Uczenie maszynowe pomaga branżom rozpoznawać obrazy, twarze, tekst itp. Może na przykład klasyfikować psy i koty, śledzić obecność pracowników za pomocą technologii rozpoznawania twarzy itp.
Rozpoznawanie mowy: inteligentne systemy oparte na rozpoznawaniu mowy, takie jak Siri, Alexa itp., używają algorytmów ML do komunikacji. Mogą z łatwością konwertować mowę na tekst dzięki funkcji uczenia maszynowego.
Systemy rekomendacyjne: w miarę jak świat staje się coraz bardziej zdigitalizowany, firmy technologiczne chcą oferować konsumentom usługi dostosowane do ich potrzeb. Jest to możliwe dzięki systemom rekomendującym, które analizują preferencje użytkowników i odpowiednio rekomendują im usługi lub treści.
Samochody samojezdne: Samochody samojezdne, takie jak samochody Tesla, stają się popularne wśród wielu klientów, ponieważ zapewniają zaawansowaną lub zautomatyzowaną jazdę. ML jest stosowany w samochodach autonomicznych do wykrywania ruchu i zapewniania większego bezpieczeństwa.
Wykrywanie oszustw: od kupowania przedmiotów po dokonywanie transakcji, wszystko jest teraz łatwe w użyciu i bardziej dostępne. Jednak wraz ze wzrostem cyfryzacji wzrosły również przypadki oszustw. Aby złagodzić lub ograniczyć ten problem, rozwiązania do wykrywania oszustw są wyposażone w zaawansowane algorytmy ML, które mogą wykrywać oszustwa łatwo, a nawet zdalnie.

Eksploracja danych a uczenie maszynowe: podobieństwa

Zarówno eksploracja danych, jak i uczenie maszynowe są wykorzystywane w dziedzinie nauki o danych, na przykład w modelowaniu predykcyjnym i analizie nastrojów.
Oba obejmują powiązane koncepcje matematyczne, algorytmy i statystyki.
Oba mogą filtrować ogromny zestaw danych, aplikacji (przy użyciu metod algorytmicznych) i narzędzi.
Oba przyjmują metody algorytmiczne lub porównywalne struktury.

Eksploracja danych a uczenie maszynowe: różnice

Eksploracja danychUczenie maszynoweEksploracja danych to proces wydobywania znaczących informacji z zebranych danych.

Techniki eksploracji danych służą do zbierania danych, ich analizy, wykrywania wzorców i pozyskiwania cennych informacji.

Uczenie maszynowe to technologia używana do automatyzacji zadań, uzyskiwania wglądu, podejmowania lepszych decyzji i przewidywania przyszłych zdarzeń.

Technologia uczenia maszynowego jest wykorzystywana do prognozowania wyników, takich jak przybliżenie długości czasu, szacunki cen itp.

Podstawowym celem jest poprawa użyteczności gromadzonych informacji. Obejmuje procesy takie jak czyszczenie danych, inżynieria funkcji, prognozy i transformacje. Eksploracja danych to rodzaj działalności badawczej, która wykorzystuje wiele technologii, w tym uczenie maszynowe. ML to samouczący się i samouczący się system do dokładnego wykonywania zadań. Wymagany jest ludzki wysiłek. Wysiłek ludzki nie jest wymagany po zakończeniu projektu. Dane górnictwo wydobywa dane ze źródeł i przechowuje je w hurtowniach danych. Technologia uczenia maszynowego odczytuje maszyny i ciągle się uczy i ewoluuje. Odkrywa ukryte spostrzeżenia i wzorce. Generuje prognozy, które wpływają na decyzje biznesowe w oparciu o to. Opiera się na danych historycznych. opiera się na danych w czasie rzeczywistym i danych historycznych. Może być stosowany w rozległym obszarze lub branżach, takich jak produkcja, cyberbezpieczeństwo, finanse, bankowość, marketing, edukacja, opieka zdrowotna, wyszukiwarki i wiele innych. Wykorzystuje porządkowe, ciągłe, dyskretne i nominalne typy danych. Może być stosowany w ograniczonym obszarze, takim jak opieka zdrowotna, nauki społeczne, biznes itp. Może być stosowany w rozległym obszarze lub branżach, takich jak produkcja, cyberbezpieczeństwo, finanse, bankowość, marketing, edukacja, opieka zdrowotna, wyszukiwarki, i wiele więcej.

Wniosek

Eksploracja danych i uczenie maszynowe są podobne; oba są wykorzystywane w analizie danych w celu uzyskania cennych informacji i spostrzeżeń.

Istnieje jednak wiele różnic między nimi. Eksploracja danych to proces, w którym potrzebne informacje są wydobywane z puli danych w celu wykrycia wzorców i zwiększenia wydajności. Z drugiej strony ML dokonuje prognoz i automatyzuje procesy na podstawie danych i wcześniejszych doświadczeń.

Tak więc, jeśli chcesz zastosować je w czasie rzeczywistym, zrozumienie podejścia każdej metody jest korzystne. A gdy są używane razem, mogą przynieść Twojej firmie większe korzyści w postaci rozwoju firmy, usprawnienia operacji i pomocy w podejmowaniu lepszych decyzji.

Możesz także zapoznać się z niektórymi kluczowymi technikami eksploracji danych.