機械学習とデータ分析: 簡単な比較

データは今世紀の新しい「石油」とも呼ばれています。 意味データは、原油が 20世紀初頭にあったように、21 世紀のビジネスの機能にとって貴重です。 石油が人間の文明に不可欠な要素になったのと同様に、データもその一部になりつつあります。 その収集、操作、および提示に関連する活動は、ますます注目を集めています。

ビジネスはますますデータに依存するようになっているため、上記のデータを処理するための新しい手法が進化しています。 データ サイエンス、データ分析、機械学習、データ エンジニアリングなどは、いくつかの研究分野です。 これらは、データ処理プロセスにおける特定の役割のために、特定のデータ処理技術について個人を訓練します。

機械学習とデータ分析は、関連性はあるものの異なる分野の 2 つであり、「機械学習とデータ分析」という質問を検討する前に、用語の基本的な理解が必要です。

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データ分析 – それは何ですか?

その名前から推測すると、データ分析はデータを「分析する」という行為に関連しているに違いないと考える人がいるでしょうが、彼は正しいでしょう。 データ分析はデータの「分析」ですが、分析は非常に広い用語であるため、この「分析」が何を含み、どのように機能するかの概要を簡単に説明しましょう。

• データの収集 – 一連の図と関連するパラメーターが収集されます。 データ分析は、実際のデータの収集をカバーするのではなく、さまざまなソースから収集されたデータに準拠しています。 たとえば、4 つの企業が 4 つの異なる地域で同様の調査を実施しました。 データ分析は、4 つの類似したデータセットすべてをデータベース内の 1 つのファイルにコンパイルして処理します。
• データの処理 – データ処理とは、特定の指定されたパラメータに関連するデータを生のデータベース ファイルから抽出する方法です。 この抽出は、データ処理ソフトウェアに組み込まれた特定の機能を利用するか、データ エントリに対してスクリプト (プログラム) を実行することによって実行されます。 たとえば、4 つの調査に参加した人々の年齢を知りたい場合、年齢のパラメーターだけでデータを処理します。
• データのクリーニング – 次のステップは、これらのパラメーターに関連する「データ プール」から、エントリの重複、エラー、または不完全なデータをクリアすることです。 これらの特定の制限を達成するために、ベンチマークとフォーマットがシステムに存在します。 たとえば、申請者の以前の調査の年齢制限は正で 120 歳未満である必要があります。 アルゴリズムは、マイナスのエントリまたは 120 を超えるエントリを排除します。
• アプリケーション 統計およびモデリング技術 – データの KSI (主要な統計指標) の計算、および特定のグラフ、チャート、表など、ビジュアル コミュニケーターなどのモデリング。 たとえば、上記の調査の場合、地域の調査における回答者の平均年齢 1、2、3、4 をグラフの形式で表すことができます。

質問の残りの半分、機械学習とデータ分析に移りましょう。

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機械学習 – それは何ですか?

繰り返しになりますが、名前から明らかなように、機械が自ら学習する方法が関係しています。 問題は、機械が人間ほど知覚できないことです。 したがって、機械学習には、要求されたフィードバックと受信した入力/データに従って自分自身を修正するアルゴリズムまたはコードが含まれます。

日常的に使用される機械学習の例の 1 つは、受信した電子メールの一部を「スパム」として分類する電子メール クライアントです。 ここで、入力は電子メールの内容です。 フィードバックの場合、アルゴリズムはドキュメントをスキャンして「販売」、「オファー」などの特定のパラメータを取得し、送信者が受信者の連絡先リストに含まれているかどうかの情報と組み合わせることができます。 多くの人にとってメールが cc (カーボン コピー) または bcc であるなどの他の要因により、フィードバックが「スパム」であるか「スパムではない」かが決まります。 時間が経つにつれて、アルゴリズムは、手動で「スパム」とマークされた受信者の電子メールを分析し、頻繁に「スパマー」から電子メールを「ごみ箱」に直接移動することにより、スキャンする単語をデータベースに追加する可能性があります。

機械学習を実装するためのいくつかのモデルが利用可能で、毎年新しいモデルが実験され、リリースされています。 その一部は、機器のハードウェア タイプとデジタル化プロセスの急速な進歩に関係しています。 人気のあるモデルのいくつかは次のとおりです。

• 人工ニューラル ネットワーク – 相互に作用するさまざまな機械学習プログラムのコレクション。
• 決定木モデル – タスクの論理的な進行。 いくつかの異なる入力または論理条件に対する結果のいくつかの分岐。
• 回帰分析 – インプットとアウトプットの関係を構築し、それらの平均に一致するようにアウトプットを調整します。

学習した知識を適用するプログラム/アルゴリズムのこの機能は、業界にとって非常に有益です。 そのアプリケーションの一部は、Web サイトの自動チャット ボックス、ユーザーのルーチン タスクの自動化、データに基づく予測、領収書の確認、定理の証明、フィードバックに基づくプロセスの最適化です。

両方の用語が明確になったので、それらを比較します。

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機械学習 vs データ分析

機械学習とデータ分析の簡単な比較は、次のパラメーターで行われます –

• アルゴリズム・プログラムの修正

Data Analytics のアルゴリズムを変更する場合は、変更を手動で入力する必要があります。 一方、機械学習の場合、変更は外部からの介入なしにアルゴリズムによって行われます。

• 生データの取り扱い

データ分析が驚異的に優れていることの 1 つは、データ処理です​​。 あらゆる種類のデータ処理が可能 - 障害のある、繰り返される、空のデータセットを削除し、きちんとしたテーブル、グラフなどに配置することで、データを整理できます。 さらに – データは、特定のパラメーターまたは変数によってフィルター処理できます。 特定の変数を相互に関連付けることができます。 移動平均、歪度、中央値、最頻値などの統計関数もデータから取得できます。

一方、機械学習は生データを扱うことができません。 データ分析は機械学習よりもはるかに長い間存在しているため、データ分析アルゴリズムを機械学習に設計する代わりに、データ分析ツールを個別に使用できるため、これは理にかなっています。 ただし、いくつかのソフトウェアは、両方の機能を 1 つのパッケージに提供します。

• フィードバック

データ分析には「フィードバック」という概念はありません。 多かれ少なかれ「入出力ベース」で動作します。 入力 (データ) を入力し、適切な修飾子 (関数) を選択して、適切な出力 (結果) を取得します。 結果に基づく修飾子（関数）の変更はありません。

一方、機械学習は同じルーチンに従います。 出力を生成した後、アルゴリズムは、入力とユーザーの対話との関係を分析することで変更を加えることができます。

• 予測する

Data Analytics は、データ セットに基づいて予測を行うことはできません。 変数間のさまざまな相関関係を確立するデータをモデル化し、それらを表すことはできますが、前の変数セットの傾向に基づいて次の変数セットを推定することはできません。

一方、機械学習はそれを簡単に行うことができます。 必要なのは、分析のために十分な量の以前のデータセットのコレクションだけです。 機械学習は、この特定の目的のためだけにデータ分析に適用されます。

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• アプリケーション

データ分析には、データの収集、クリーニング、処理、モデル化という非常に具体的な目的があります。

そのため、比較的用途が限られています。 いくつかのアプリケーションには、経営陣の意思決定に役立つ情報を提供すること、意見の証明として機能すること、事実を一般に公開すること、財務諸表などを編集することが含まれます。

一方、外部の助けなしに適応するマシンの能力には、非常に大きな適用性があります。 機械学習は、個人に応じたプロセスの「カスタマイズ」が必要な分野、または手動プロセスを排除して自動プロセスを優先する分野に適用できます。 その使用例の 1 つは、データ分析そのものです。

そうは言っても、機械学習は比較的新しい研究分野です。 そのため、機械学習技術の革新性、適用性、市場性に関して、やるべきことはまだたくさんあります。 一般的なタスクとして、業界は機械学習よりもデータ分析に偏っています。

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• ソフトウェアスーツの例

ソフトウェアには、データ操作を容易にするためのデータ分析ツールと機械学習ツールの両方が含まれている場合があります。 ただし、機械学習の範囲が広いため、いくつかのスイートがいくつかの目的で利用できます。

データ分析には、Microsoft Excel、Apache Open Office Spreadsheets、Julia、ROOT、PAW、Orange、KNIME、MATLAB ELKI、Google Sheets など、多数のソフトウェア スイートを利用できます。

機械学習用のソフトウェア スイートは多数ありますが、最も一般的なものは、Amazon Machine Learning Kit、Azure Machine Learning、Google Prediction API、MATLAB、RCASE、IBM Watson Studio、KNIME などです。

上記の機械学習とデータ分析の質問に対する答えを簡単に検討した後、機械学習がはるかに強力なツールであり、多様なアプリケーションを備えた柔軟なツールであることが簡単にわかります。 ただし、どちらもビジネス業界で特定の役割を果たしていると結論付けることもできます。 生データの処理など、データ分析だけが実行できる機能もあれば、機械学習だけが実行できる予測などの特定の機能もあります。

したがって、それぞれに重要性と用途があり、特定のタスクでは一方が他方よりもうまく機能する場合もありますが、どちらも業界で非常に必要とされています.

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