Machine Learning vs Data Analytics: un breve confronto

I dati sono anche chiamati il ​​nuovo 'petrolio' di questo secolo. Ciò significa che i dati sono preziosi per il funzionamento di un'azienda nel 21° secolo quanto lo era il petrolio greggio all'inizio del 20 ° . Così come il petrolio è diventato una parte essenziale della civiltà umana, anche i dati stanno dimostrando di diventarlo. Le attività relative alla sua raccolta, manipolazione e presentazione stanno acquisendo sempre più importanza.

Poiché le aziende dipendono sempre più dai dati, si sono evolute nuove tecniche per gestire i dati di cui sopra. Data Science, Data Analytics, Machine Learning, Data Engineering e altri sono alcuni campi di studio. Questi addestrano un individuo in specifiche tecniche di gestione dei dati per un ruolo specifico nel processo di gestione dei dati.

L'apprendimento automatico e l'analisi dei dati sono due campi correlati ma diversi e prima di esplorare la questione:apprendimento automatico e analisi dei dati , è necessaria una comprensione di base dei termini.

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Analisi dei dati: che cos'è?

Deducendo dal suo nome, si potrebbe pensare che l'analisi dei dati debba essere correlata all'atto di "analizzare" i dati, e avrebbe ragione. L'analisi dei dati è l'"analisi" dei dati, ma l'analisi è un termine molto ampio, quindi diamo una breve panoramica di cosa comporta questa "analisi" e di come funziona.

• Raccolta di dati: viene raccolto un insieme di cifre e parametri associati. L'analisi dei dati non copre la raccolta di dati effettivi, ma è piuttosto conforme ai dati raccolti da varie fonti. Ad esempio, quattro aziende hanno condotto un'indagine simile in 4 diverse regioni; l'analisi dei dati compila tutti e quattro i set di dati simili in un file nel database per l'elaborazione.
• Elaborazione dei dati: l'elaborazione dei dati è il modo in cui i dati relativi a particolari parametri specificati vengono estratti dal file di database non elaborato. Questa estrazione viene eseguita utilizzando determinate funzioni incorporate nel software di elaborazione dati o eseguendo uno script (programma) sulle voci di dati. Ad esempio, se si volesse trovare l'età delle persone che hanno partecipato alle quattro rilevazioni, si elaborerebbe il dato esclusivamente sui parametri dell'età.
• Pulizia dei dati: il passaggio successivo consiste nell'eliminare la duplicazione di voci, errori o dati incompleti dal "pool di dati" relativo a tali parametri. Per raggiungere questi determinati limiti, nel sistema sono presenti benchmark e formati. Ad esempio, il limite di età del sondaggio precedente del richiedente dovrebbe essere positivo e inferiore a 120 anni; l'algoritmo eliminerebbe qualsiasi voce negativa o voce superiore a 120.
• Applicazione Tecniche statistiche e di modellazione – Il calcolo di KSI (gli indicatori statistici chiave) dei dati e la modellazione di alcuni grafici, diagrammi, tabelle ecc., comunicatori visivi e altri. Ad esempio, per il sondaggio di cui sopra, l'età media degli intervistati nel sondaggio per la regione, 1,2,3,4 può essere rappresentata sotto forma di grafico.

Passando all'altra metà della domanda, apprendimento automatico e analisi dei dati.

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Apprendimento automatico: cos'è?

Ancora una volta, come evidente dal nome, implica il modo in cui la macchina apprende da sola. Il problema è che le macchine non sono senzienti come gli umani; quindi, l'apprendimento automatico coinvolge gli algoritmi o i codici che si modificherebbero in base al feedback richiesto e agli input/dati ricevuti.

Uno di questi esempi di apprendimento automatico nell'uso quotidiano sono i client di posta elettronica, che classificano alcune delle e-mail ricevute come "spam"; qui, l'input è il contenuto dell'e-mail. Per il feedback, l'algoritmo può eseguire la scansione del documento per determinati parametri come "vendita", "offerta", ecc. e combinarlo con le informazioni se il mittente è nell'elenco dei contatti del destinatario. Altri fattori, come il fatto che la posta sia cc (copia carbone) o bcc per molte persone, determinerebbero il feedback come "spam" o "non spam". Nel corso del tempo, l'algoritmo può includere più parole da scansionare nel suo database analizzando le e-mail del destinatario contrassegnate manualmente come "spam" e spostando le e-mail dai frequenti "spammer" direttamente nel "cestino".

Sono disponibili diversi modelli per implementare l'apprendimento automatico, con nuovi modelli sperimentati e rilasciati ogni anno. Parte di ciò ha a che fare con i rapidi progressi nei tipi di hardware delle apparecchiature e nei processi di digitalizzazione. Alcuni dei modelli popolari sono -

• Reti neurali artificiali: una raccolta di vari programmi di Machine Learning che interagiscono tra loro.
• Modello dell'albero delle decisioni: una progressione logica delle attività. Con diversi rami di risultati per diversi input o condizioni logiche.
• Analisi di regressione: sviluppare una relazione tra input e output e adattare l'output in modo che corrisponda alle loro medie.

Questa capacità di un programma/algoritmo di applicare le conoscenze acquisite è molto vantaggiosa per l'industria. Alcune delle sue applicazioni sono caselle di chat automatizzate sui siti Web, automatizzando le attività di routine dell'utente, previsione basata sui dati, verifica delle ricevute, dimostrazione di teoremi, ottimizzazione del processo basata sul feedback.

Ora che entrambi i termini sono chiari, confrontandoli.

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Apprendimento automatico vs analisi dei dati

Un rapido confronto tra apprendimento automatico e analisi dei dati viene eseguito sui seguenti parametri:

• Modifica nell'algoritmo/programma

Per qualsiasi modifica nell'algoritmo di Data Analytics, le modifiche devono essere inserite manualmente .Mentre per l'apprendimento automatico, le modifiche vengono apportate dall'algoritmo senza alcun intervento esterno.

• Gestione dei dati grezzi

Una cosa che l'analisi dei dati fa straordinariamente meglio è la gestione dei dati. Sono possibili tutti i tipi di gestione dei dati: può eliminare i dati rimuovendo set di dati difettosi, ripetuti e vuoti e disposti in una tabella ordinata, grafici e quant'altro. Inoltre: i dati possono essere filtrati in base a un determinato parametro o variabile. Può rendere determinate variabili correlate tra loro. Dai dati si possono ottenere anche funzioni statistiche come medie mobili, skewness, mediane, mode, ecc.

D'altra parte, l'apprendimento automatico non può gestire i dati grezzi. Ha senso, perché l'analisi dei dati esiste da molto più tempo rispetto all'apprendimento automatico, quindi invece di progettare algoritmi di analisi dei dati nell'apprendimento automatico, è possibile utilizzare separatamente uno strumento di analisi dei dati. Tuttavia, diversi software forniscono le funzionalità di entrambi in un unico pacchetto.

• Feedback

Non esiste un tale concetto di "feedback" nell'analisi dei dati; opera più o meno sulla base di "input-output". Si inserisce l'input (dati), si seleziona un modificatore adatto (funzione) e si ottiene un output appropriato (risultato). Non vi è alcuna modifica nel modificatore (funzione) in base al risultato.

D'altra parte, l'apprendimento automatico segue la stessa routine. Dopo aver generato l'output, l'algoritmo può apportare modifiche analizzando la relazione tra l'input e le interazioni dell'utente.

• Predire

L'analisi dei dati non può effettuare previsioni basate su un set di dati. Può modellare i dati che stabiliscono varie correlazioni tra le variabili e rappresentarle, ma non può stimare il successivo insieme di variabili in base alle tendenze in un numero del precedente insieme di variabili.

L'apprendimento automatico, d'altra parte, può farlo senza sforzo. Tutto ciò di cui ha bisogno è una raccolta sufficientemente ampia di set di dati precedenti per l'analisi. Machine Learning trova applicazione nell'analisi dei dati solo per questo scopo specifico.

Competenze di apprendimento automatico richieste

• Applicazioni

L'analisi dei dati ha uno scopo altamente specifico: raccogliere, pulire, elaborare e modellare i dati.

In quanto tale, ha applicazioni relativamente limitate. Alcune applicazioni includono la fornitura di informazioni per aiutare nel processo decisionale della direzione, fungere da prova dell'opinione, fornire fatti al pubblico e compilare i rendiconti finanziari e altro.

D'altra parte, la capacità di una macchina di adattarsi senza alcun aiuto esterno ha un'enorme applicabilità. L'apprendimento automatico è applicabile in qualsiasi campo in cui vi sia la necessità di "personalizzazione" del processo secondo un individuo o l'eliminazione dei processi manuali a favore di uno automatizzato. Uno di questi esempi del suo utilizzo è nell'analisi dei dati stessa.

Detto questo, l'apprendimento automatico è un campo di studio relativamente nuovo. Pertanto, c'è molto di più da fare in termini di innovazione, applicabilità e commerciabilità delle tecniche di apprendimento automatico. Quindi, per un'attività comune, l'industria è orientata verso l'analisi dei dati rispetto all'apprendimento automatico.

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• Esempi di tute software

A volte, il software contiene sia strumenti di analisi dei dati che strumenti di apprendimento automatico per semplificare la manipolazione dei dati. Tuttavia, a causa dell'ampia portata dell'apprendimento automatico, sono disponibili diverse suite per diversi scopi.

Per l'analisi dei dati, è disponibile una serie di suite software, tra cui Microsoft Excel, Apache Open Office Spreadsheets, Julia, ROOT, PAW, Orange, KNIME, MATLAB ELKI, Fogli Google e altro ancora.

Esistono host di suite software per l'apprendimento automatico, i più comuni sono: Amazon Machine Learning Kit, Azure Machine Learning, Google Prediction API, MATLAB, RCASE, IBM Watson Studio e KNIME, solo per citarne alcuni.

Dopo un breve studio della risposta alla domandasull'apprendimento automatico rispetto all'analisi dei dati, scritta sopra, si può facilmente osservare che l'apprendimento automatico è uno strumento molto più potente e uno strumento flessibile con diverse applicazioni.Tuttavia, si può anche concludere che entrambi hanno un ruolo specifico nel settore degli affari. Ci sono alcune funzioni, come l'elaborazione dei dati grezzi, che solo l'analisi dei dati può eseguire e poi c'è una certa funzione come la previsione che solo l'apprendimento automatico può eseguire.

Quindi, ognuno ha la sua importanza e le sue applicazioni, e anche se a volte uno può funzionare meglio dell'altro per un compito specifico, entrambi sono molto richiesti dalle industrie.

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