Pembelajaran Mesin vs Analisis Data: Perbandingan Singkat

Data juga disebut 'minyak' baru abad ini. Berarti data sangat berharga untuk fungsi bisnis di abad ke-21 seperti halnya minyak mentah di awal abad ke- 20 . Sama seperti minyak telah menjadi bagian penting dari peradaban manusia, data juga terbukti menjadi satu. Kegiatan yang berkaitan dengan pengumpulan, manipulasi, dan penyajiannya semakin menonjol.

Karena bisnis semakin bergantung pada data, teknik baru untuk menangani data di atas telah berkembang. Ilmu Data, Analisis Data, Pembelajaran Mesin, Teknik Data dan lainnya adalah beberapa bidang studi. Ini melatih individu dalam teknik penanganan data khusus untuk peran tertentu dalam proses penanganan data.

Pembelajaran Mesin dan Analisis Data adalah dua bidang yang terkait tetapi berbeda, dan sebelum menjelajahi pertanyaan –pembelajaran mesin vs analitik data , diperlukan pemahaman dasar tentang istilah tersebut.

Daftar ke Kursus Pembelajaran Mesin dari Universitas top Dunia. Dapatkan Master, PGP Eksekutif, atau Program Sertifikat Lanjutan untuk mempercepat karier Anda.

Analisis Data – Apa itu?

Menyimpulkan dari namanya, orang akan berpikir bahwa analitik data harus terkait dengan tindakan 'menganalisis' data, dan dia benar. Analisis Data adalah 'menganalisis' data, tetapi menganalisis adalah istilah yang sangat luas, jadi mari kita secara singkat mendapatkan ikhtisar tentang apa yang melibatkan 'analisis' ini dan bagaimana cara kerjanya.

• Pengumpulan data – Kumpulan angka dan parameter terkait dikumpulkan. Analitik data tidak mencakup pengumpulan data aktual melainkan sesuai dengan data yang dikumpulkan dari berbagai sumber. Misalnya, empat perusahaan telah melakukan survei serupa di 4 wilayah berbeda; analitik data mengkompilasi keempat kumpulan data serupa ke dalam satu file dalam database untuk diproses.
• Pemrosesan data – Pemrosesan data adalah bagaimana data yang terkait dengan parameter tertentu tertentu diekstraksi dari file database mentah. Ekstraksi ini dilakukan dengan memanfaatkan fungsi-fungsi tertentu yang tertanam dalam perangkat lunak pengolah data atau dengan menjalankan skrip (program) pada entri data. Misalnya, jika seseorang ingin mengetahui umur orang-orang yang berpartisipasi dalam empat survei, dia akan mengolah datanya hanya pada parameter umur.
• Pembersihan data – Langkah selanjutnya adalah menghapus duplikasi entri, kesalahan, atau data yang tidak lengkap dari 'kumpulan data' yang terkait dengan parameter tersebut. Untuk mencapai batas tertentu ini, tolok ukur dan format hadir dalam sistem. Misalnya, batas usia survei pemohon sebelumnya harus positif dan di bawah 120; algoritme akan menghilangkan entri negatif atau entri yang melebihi 120.
• Aplikasi Statistik dan Teknik Pemodelan – Perhitungan KSI (Indikator Statistik Kunci) dari data, dan pemodelan grafik tertentu, bagan, tabel dll., komunikator visual dan lain-lain. Misalnya untuk survei di atas usia rata-rata responden dalam survei untuk wilayah tersebut, 1,2,3,4 dapat digambarkan dalam bentuk bagan.

Beralih ke separuh pertanyaan lainnya, pembelajaran mesin vs analitik data.

Lihat Sertifikasi Lanjutan upGrad di DevOps

Pembelajaran mesin – Apa itu?

Sekali lagi, seperti yang terlihat dari namanya, ini melibatkan bagaimana mesin belajar dengan sendirinya. Masalahnya adalah mesin tidak memiliki kesadaran seperti manusia; dengan demikian, pembelajaran mesin melibatkan algoritme atau kode yang akan mengubah dirinya sendiri sesuai dengan umpan balik yang diminta dan masukan/data yang diterima.

Salah satu contoh pembelajaran mesin dalam penggunaan sehari-hari adalah klien email, yang mengklasifikasikan beberapa email yang diterima sebagai 'spam'; disini yang di input adalah isi emailnya. Untuk umpan balik, algoritme dapat memindai dokumen untuk parameter tertentu seperti 'penjualan', 'penawaran', dll. dan menggabungkannya dengan informasi apakah pengirim ada dalam daftar kontak penerima. Faktor-faktor lain seperti email menjadi cc (salinan karbon) atau bcc ke banyak orang akan memutuskan umpan balik sebagai 'spam' atau 'bukan spam. Seiring waktu, algoritme dapat menyertakan lebih banyak kata untuk dipindai dalam basis datanya dengan menganalisis email penerima yang secara manual ditandai sebagai 'menjadi spam' dan memindahkan email dari 'spammer' yang sering langsung ke 'tempat sampah'.

Beberapa model tersedia untuk mengimplementasikan pembelajaran mesin, dengan model baru yang diuji coba dan dirilis setiap tahun. Sebagian darinya berkaitan dengan kemajuan pesat dalam jenis peralatan perangkat keras dan proses digitalisasi. Beberapa model populer adalah –

• Jaringan Syaraf Tiruan – Kumpulan berbagai program Pembelajaran Mesin yang berinteraksi satu sama lain.
• Model pohon keputusan – Perkembangan tugas yang logis. Dengan beberapa cabang hasil untuk beberapa input atau kondisi logis yang berbeda.
• Analisis regresi – Mengembangkan hubungan antara input dan output dan menyesuaikan output agar sesuai dengan rata-ratanya.

Kemampuan suatu program/algoritma untuk menerapkan pengetahuan yang dipelajarinya sangat bermanfaat bagi industri. Beberapa aplikasinya adalah kotak obrolan otomatis di situs web, mengotomatiskan tugas rutin pengguna, prediksi berdasarkan data, memeriksa tanda terima, pembuktian teorema, optimalisasi proses berdasarkan umpan balik.

Sekarang kedua istilah itu jelas, membandingkannya.

Kursus Pembelajaran Mesin Terbaik & Kursus AI Online

Pembelajaran Mesin vs Analisis Data

Perbandingan cepat antara pembelajaran mesin vs analitik data dilakukan pada parameter berikut –

• Modifikasi pada algoritma/program

Untuk modifikasi apa pun dalam algoritme Analisis Data, perubahan harus dimasukkan secara manual .Sedangkan untuk pembelajaran mesin, perubahan dilakukan oleh algoritme tanpa intervensi eksternal.

• Menangani data mentah

Satu hal yang dilakukan analitik data secara fenomenal adalah penanganan data. Semua jenis penanganan data dimungkinkan – Itu dapat memangkas data dengan menghapus set data yang salah, berulang, kosong dan disusun dalam tabel, grafik, dan lainnya yang rapi. Selain itu – Data dapat disaring oleh parameter atau variabel tertentu. Itu bisa membuat variabel tertentu berkorelasi satu sama lain. Fungsi statistik seperti – moving average, skewness, median, mode, dll., juga dapat diperoleh dari data.

Di sisi lain, Machine learning tidak dapat menangani data mentah. Masuk akal, karena analitik Data telah ada jauh lebih lama daripada Pembelajaran Mesin, jadi alih-alih merancang algoritme Analisis Data ke dalam pembelajaran mesin, seseorang dapat menggunakan alat analitik data secara terpisah. Namun, beberapa perangkat lunak menyediakan fungsionalitas keduanya menjadi satu paket.

• Masukan

Tidak ada konsep 'umpan balik' seperti itu dalam Analisis Data; itu kurang lebih beroperasi pada 'basis input-output. Seseorang memasukkan input (data), memilih pengubah (fungsi) yang sesuai dan mendapatkan output (hasil) yang sesuai. Tidak ada modifikasi pada pengubah (fungsi) berdasarkan hasil.

Di sisi lain, Machine learning mengikuti rutinitas yang sama. Setelah menghasilkan keluaran, algoritme dapat melakukan perubahan dengan menganalisis hubungan antara masukan dan interaksi pengguna.

• Memprediksi

Analisis Data tidak dapat membuat prediksi berdasarkan kumpulan data. Ini mungkin memodelkan data yang membangun berbagai korelasi antara variabel dan mewakilinya tetapi tidak dapat memperkirakan rangkaian variabel berikutnya berdasarkan tren di sejumlah rangkaian variabel sebelumnya.

Pembelajaran mesin, di sisi lain, dapat melakukannya dengan mudah. Yang diperlukan hanyalah kumpulan kumpulan data sebelumnya yang cukup besar untuk dianalisis. Machine Learning menemukan aplikasi dalam analitik data hanya untuk tujuan khusus ini.

Keterampilan Machine Learning yang Diminta

• Aplikasi

Analitik data memiliki tujuan yang sangat spesifik – untuk mengumpulkan, membersihkan, memproses, dan memodelkan data.

Dengan demikian, ia memiliki aplikasi yang relatif terbatas. Beberapa aplikasi antara lain menyediakan informasi untuk membantu pengambilan keputusan manajemen, Sebagai bukti pendapat, menyampaikan fakta kepada publik, dan menyusun laporan keuangan dan lain-lain.

Di sisi lain, kemampuan mesin untuk beradaptasi tanpa bantuan eksternal memiliki penerapan yang luar biasa. Pembelajaran mesin dapat diterapkan di bidang apa pun di mana ada kebutuhan untuk 'penyesuaian' proses menurut individu atau penghapusan proses manual yang mendukung proses otomatis. Salah satu contoh penggunaannya adalah dalam analitik data itu sendiri.

Meskipun demikian, Pembelajaran mesin adalah bidang studi yang relatif baru. Dengan demikian, masih banyak yang harus dilakukan dalam hal inovasi, penerapan, dan pemasaran dari teknik pembelajaran mesin. JADI, untuk tugas bersama, industri ini condong ke analitik data daripada pembelajaran mesin.

Blog AI dan ML Populer & Kursus Gratis

• Contoh software suit

Terkadang, perangkat lunak berisi alat analitik data dan alat pembelajaran mesin untuk mempermudah manipulasi data. Namun, karena cakupan Machine learning yang luas, beberapa suite tersedia untuk beberapa tujuan.

Untuk analitik Data, sejumlah rangkaian perangkat lunak tersedia, termasuk Microsoft Excel, Apache Open Office Spreadsheets, Julia, ROOT, PAW, Orange, KNIME, MATLAB ELKI, Google Sheets, dan lainnya.

Ada banyak rangkaian perangkat lunak untuk pembelajaran mesin, yang paling umum adalah – Kit Pembelajaran Mesin Amazon, Pembelajaran Mesin Azure, Google Prediction API, MATLAB, RCASE, IBM Watson Studio dan KNIME, untuk beberapa nama.

Setelah studi singkat tentang jawaban atas pertanyaanpembelajaran mesin vs analitik data, yang ditulis di atas, orang dapat dengan mudah mengamati bahwa pembelajaran mesin adalah alat yang jauh lebih kuat dan alat yang fleksibel dengan aplikasi yang beragam.Namun, dapat juga disimpulkan bahwa keduanya memiliki peran khusus dalam industri bisnis. Ada beberapa fungsi, seperti memproses data mentah, yang hanya dapat dilakukan analitik data dan kemudian ada fungsi tertentu seperti Prediksi yang hanya dapat dilakukan oleh pembelajaran mesin.

Jadi, masing-masing memiliki kepentingan dan penerapannya sendiri, dan meskipun terkadang yang satu dapat bekerja lebih baik daripada yang lain untuk tugas tertentu, keduanya sangat dibutuhkan oleh industri.

Di upGrad, Sertifikat Lanjutan kami dalam Pembelajaran Mesin dan Pembelajaran Mendalam , ditawarkan bekerja sama dengan IIIT-B, adalah kursus 8 bulan yang diajarkan oleh pakar industri untuk memberi Anda gambaran dunia nyata tentang cara kerja pembelajaran mendalam dan pembelajaran mesin. Dalam kursus ini, Anda akan mendapatkan kesempatan untuk mempelajari konsep-konsep penting seputar pembelajaran mesin, pembelajaran mendalam, visi komputer, cloud, jaringan saraf, dan banyak lagi.

Lihat halaman kursus dan segera daftarkan diri Anda!

Mempersiapkan Karir Masa Depan

Terapkan untuk master dalam pembelajaran mesin