기계 학습과 데이터 분석: 간략한 비교

데이터는 금세기의 새로운 '석유'라고도 불립니다. 의미 있는 데이터는 20 세기 초에 원유가 그러했던 것처럼 21세기의 비즈니스 기능에 중요합니다 . 석유가 인류 문명의 필수 요소가 된 것처럼 데이터도 하나가 되는 것으로 입증되고 있습니다. 수집, 조작 및 제시와 관련된 활동이 점점 더 두드러지고 있습니다.

비즈니스가 점점 더 데이터에 의존하고 있기 때문에 위의 데이터를 처리하는 새로운 기술이 발전했습니다. 데이터 과학, 데이터 분석, 기계 학습, 데이터 엔지니어링 등은 일부 연구 분야입니다. 이들은 데이터 처리 프로세스의 특정 역할에 대한 특정 데이터 처리 기술에 대해 개인을 교육합니다.

머신 러닝과 데이터 분석은 관련이 있지만 서로 다른 두 분야이며머신 러닝과 데이터 분석 이라는 질문을 탐구하기 전에 용어에 대한 기본적인 이해가 필요합니다.

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데이터 분석 – 무엇입니까?

그 이름으로 유추해보면 데이터 분석은 데이터를 '분석'하는 행위와 관련이 있을 것이라고 생각할 수 있으며, 그의 말이 맞다. 데이터 분석은 데이터의 '분석'이지만 분석은 매우 광범위한 용어이므로 이 '분석'에 포함되는 내용과 작동 방식에 대해 간략하게 살펴보겠습니다.

• 데이터 수집 – 일련의 수치 및 관련 매개변수가 수집됩니다. 데이터 분석은 실제 데이터 수집을 다루지 않고 다양한 소스에서 수집된 데이터를 준수합니다. 예를 들어, 4개의 회사가 4개의 다른 지역에서 유사한 설문 조사를 실시했습니다. 데이터 분석은 처리를 위해 4개의 유사한 데이터 세트를 모두 데이터베이스의 하나의 파일로 컴파일합니다.
• 데이터 처리 – 데이터 처리는 특정 지정된 매개변수와 관련된 데이터를 원시 데이터베이스 파일에서 추출하는 방법입니다. 이 추출은 데이터 처리 소프트웨어에 내장된 특정 기능을 활용하거나 데이터 항목에서 스크립트(프로그램)를 실행하여 수행됩니다. 예를 들어, 4번의 설문조사에 참여한 사람들의 나이를 찾으려면 나이 매개변수로만 데이터를 처리합니다.
• 데이터 정리 – 다음 단계는 해당 매개변수와 관련된 '데이터 풀'에서 항목의 중복, 오류 또는 불완전한 데이터를 지우는 것입니다. 이러한 특정 제한을 달성하기 위해 벤치마크와 형식이 시스템에 존재합니다. 예를 들어, 신청자의 이전 설문조사 연령 제한은 양수여야 하며 120세 미만이어야 합니다. 알고리즘은 음수 항목 또는 120을 초과하는 항목을 제거합니다.
• 응용 통계 및 모델링 기법 – 데이터의 KSI(주요 통계 지표) 계산, 특정 그래프, 차트, 표 등, 비주얼 커뮤니케이터 등의 모델링. 예를 들어 위의 조사에서 응답자의 평균 연령은 지역별로 1,2,3,4로 차트 형태로 나타낼 수 있습니다.

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기계 학습 – 그것은 무엇입니까?

다시 말하지만, 이름에서 알 수 있듯이 기계가 스스로 학습하는 방법을 포함합니다. 문제는 기계가 인간만큼 지각력이 없다는 것입니다. 따라서 기계 학습에는 요청된 피드백과 수신된 입력/데이터에 따라 자체적으로 수정되는 알고리즘 또는 코드가 포함됩니다.

일상적으로 사용되는 기계 학습의 한 가지 예는 수신된 이메일 중 일부를 '스팸'으로 분류하는 이메일 클라이언트입니다. 여기서 입력은 이메일의 내용입니다. 피드백을 위해 알고리즘은 '판매', '제안' 등과 같은 특정 매개 변수에 대한 문서를 스캔하고 보낸 사람이 받는 사람의 연락처 목록에 있는지 여부에 대한 정보와 결합할 수 있습니다. 많은 사람들에게 참조(카본 카피) 또는 숨은참조가 되는 메일과 같은 다른 요인은 피드백을 '스팸' 또는 '스팸 아님'으로 결정할 것입니다. 시간이 지남에 따라 알고리즘은 수동으로 '스팸'으로 표시된 수신자의 이메일을 분석하고 빈번한 '스패머'의 이메일을 '휴지통'으로 직접 이동하여 데이터베이스에서 검색할 더 많은 단어를 포함할 수 있습니다.

기계 학습을 구현하는 데 사용할 수 있는 여러 모델이 있으며 매년 새로운 모델이 실험되고 출시됩니다. 그 중 일부는 하드웨어 유형의 장비 및 디지털화 프로세스의 급속한 발전과 관련이 있습니다. 인기있는 모델 중 일부는 다음과 같습니다.

• 인공 신경망 - 서로 상호 작용하는 다양한 기계 학습 프로그램 모음입니다.
• 의사 결정 트리 모델 – 작업의 논리적 진행. 여러 다른 입력 또는 논리적 조건에 대한 결과의 여러 분기가 있습니다.
• 회귀 분석 – 입력과 출력 간의 관계를 개발하고 평균과 일치하도록 출력을 조정합니다.

학습된 지식을 적용하는 프로그램/알고리즘의 이러한 능력은 업계에 매우 유익합니다. 일부 응용 프로그램은 웹 사이트의 자동화된 채팅 상자, 사용자의 일상적인 작업 자동화, 데이터 기반 예측, 영수증 확인, 정리 증명, 피드백 기반 프로세스 최적화입니다.

이제 두 용어가 명확하므로 비교하십시오.

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기계 학습 대 데이터 분석

기계 학습과 데이터 분석 간의 빠른 비교는 다음 매개 변수에서 수행됩니다.

• 알고리즘/프로그램의 수정

데이터 분석 알고리즘을 수정하려면 변경 사항을 수동으로 입력해야 합니다 .머신 러닝의 경우 외부 개입 없이 알고리즘에 의해 변경됩니다.

• 원시 데이터 처리

데이터 분석이 놀랍도록 더 잘하는 한 가지는 데이터 처리입니다. 모든 종류의 데이터 처리가 가능합니다. 결함이 있고 반복되고 비어 있는 데이터 세트를 제거하고 깔끔한 테이블, 그래프 등으로 정리하여 데이터를 정리할 수 있습니다. 또한 – 특정 매개변수 또는 변수로 데이터를 필터링할 수 있습니다. 특정 변수를 서로 연관시킬 수 있습니다. 이동 평균, 왜도, 중앙값, 모드 등과 같은 통계 기능도 데이터에서 얻을 수 있습니다.

반면 기계 학습은 원시 데이터를 처리할 수 없습니다. 데이터 분석은 기계 학습보다 훨씬 더 오래 사용되었기 때문에 데이터 분석 알고리즘을 기계 학습으로 설계하는 대신 데이터 분석 도구를 별도로 사용할 수 있습니다. 그러나 여러 소프트웨어가 두 가지 기능을 하나의 패키지로 제공합니다.

• 피드백

데이터 분석에는 '피드백'이라는 개념이 없습니다. 그것은 다소간 '입출력 기반'으로 작동합니다. 하나는 입력(데이터)을 입력하고 적합한 수정자(함수)를 선택하고 적절한 출력(결과)을 얻습니다. 결과에 따라 수정자(함수)에 수정이 없습니다.

반면 기계 학습은 동일한 루틴을 따릅니다. 출력을 생성한 후 알고리즘은 입력과 사용자의 상호 작용 간의 관계를 분석하여 변경할 수 있습니다.

• 예측

데이터 분석은 데이터 세트를 기반으로 예측을 할 수 없습니다. 변수 간의 다양한 상관 관계를 설정하는 데이터를 모델링하고 나타낼 수 있지만 이전 변수 집합의 추세를 기반으로 다음 변수 집합을 추정할 수는 없습니다.

반면 기계 학습은 쉽게 할 수 있습니다. 필요한 것은 분석을 위해 충분히 큰 이전 데이터 세트 모음입니다. 기계 학습은 이 특정 목적만을 위한 데이터 분석에서 응용 프로그램을 찾습니다.

주문형 기계 학습 기술

• 애플리케이션

데이터 분석에는 데이터를 수집, 정리, 처리 및 모델링하는 매우 구체적인 목적이 있습니다.

따라서 비교적 제한된 응용 프로그램을 가지고 있습니다. 일부 응용 프로그램에는 경영진의 의사 결정에 도움이 되는 정보 제공, 의견 증명 역할, 대중에게 사실 전달, 재무 제표 작성 등이 포함됩니다.

반면에 외부의 도움 없이 적응할 수 있는 기계의 능력은 엄청난 적용 가능성을 가지고 있습니다. 기계 학습은 개인에 따라 프로세스의 '맞춤화'가 필요하거나 자동화된 프로세스를 선호하는 수동 프로세스가 필요한 모든 분야에 적용할 수 있습니다. 이러한 사용 사례 중 하나는 데이터 분석 자체에 있습니다.

즉, 기계 학습은 비교적 새로운 연구 분야입니다. 따라서 기계 학습 기술의 혁신, 적용 가능성 및 시장성 측면에서 해야 할 일이 더 많습니다. 따라서 일반적인 작업을 위해 업계는 기계 학습보다 데이터 분석에 편향되어 있습니다.

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• 소프트웨어 슈트의 예

때로는 소프트웨어에 데이터 분석 도구와 기계 학습 도구가 모두 포함되어 있어 데이터 조작을 더 쉽게 할 수 있습니다. 그러나 머신 러닝의 범위가 넓기 때문에 다양한 목적을 위해 여러 제품군을 사용할 수 있습니다.

데이터 분석을 위해 Microsoft Excel, Apache Open Office Spreadsheets, Julia, ROOT, PAW, Orange, KNIME, MATLAB ELKI, Google Sheets 등 다양한 소프트웨어 제품군을 사용할 수 있습니다.

기계 학습을 위한 소프트웨어 제품군 호스트가 있으며 가장 일반적인 것은 Amazon Machine Learning Kit, Azure Machine Learning, Google Prediction API, MATLAB, RCASE, IBM Watson Studio 및 KNIME입니다.

위에서 쓴기계 학습 대 데이터 분석 질문에 대한 답을 간략히 살펴본 후 기계 학습이 훨씬 더 강력하고 다양한 응용 프로그램이 있는 유연한 도구라는 것을 쉽게 알 수 있습니다.그러나 둘 다 비즈니스 산업에서 특정 역할을 가지고 있다고 결론을 내릴 수도 있습니다. 원시 데이터 처리와 같이 데이터 분석만이 수행할 수 있는 기능이 있고 예측과 같이 기계 학습만이 수행할 수 있는 특정 기능이 있습니다.

따라서 각각은 그 중요성과 응용 분야가 있으며 때로는 특정 작업에 대해 하나가 다른 것보다 더 잘 작동할 수 있지만 둘 다 업계에서 많이 필요합니다.

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