Uczenie maszynowe a analiza danych: krótkie porównanie

Dane są również nazywane nową „ropą” tego stulecia. Czyli dane są tak cenne dla funkcjonowania biznesu w XXI wieku jak ropa naftowa na początku XX wieku . Tak jak ropa naftowa stała się istotną częścią ludzkiej cywilizacji, okazuje się, że dane również się nią stają. Działania związane z jej gromadzeniem, przetwarzaniem i prezentacją zyskują coraz większe znaczenie.

Ponieważ firmy są coraz bardziej zależne od danych, ewoluowały nowe techniki obsługi powyższych danych. Data Science, Data Analytics, Machine Learning, Data Engineering i inne to tylko niektóre kierunki studiów. Szkolą one osobę w zakresie określonych technik obsługi danych dla określonej roli w procesie obsługi danych.

Uczenie maszynowe i analiza danych to dwie powiązane, ale różne dziedziny, a przed zbadaniem pytania —uczenie maszynowe a analiza danych — konieczne jest podstawowe zrozumienie tych terminów.

Zapisz się na kurs uczenia maszynowego z najlepszych uniwersytetów na świecie. Zdobądź tytuł Masters, Executive PGP lub Advanced Certificate Programs, aby przyspieszyć swoją karierę.

Analiza danych – co to jest?

Wnioskując z nazwy, można by pomyśleć, że analityka danych musi być związana z aktem „analizowania” danych, i miałby rację. Analiza danych to „analiza” danych, ale analiza to bardzo szerokie pojęcie, więc krótko omówimy, na czym polega ta „analiza” i jak działa.

• Gromadzenie danych — zbierany jest zestaw liczb i powiązanych parametrów. Analityka danych nie obejmuje zbierania rzeczywistych danych, ale jest zgodna z danymi zebranymi z różnych źródeł. Na przykład cztery firmy przeprowadziły podobne badanie w 4 różnych regionach; analityka danych kompiluje wszystkie cztery podobne zestawy danych do jednego pliku w bazie danych w celu przetworzenia.
• Przetwarzanie danych – Przetwarzanie danych to sposób, w jaki dane związane z określonymi parametrami są wydobywane z surowego pliku bazy danych. Ekstrakcja ta jest wykonywana przy użyciu pewnych funkcji wbudowanych w oprogramowanie do przetwarzania danych lub poprzez uruchomienie skryptu (programu) na wpisach danych. Np. jeśli ktoś chce znaleźć wiek osób, które wzięły udział w czterech ankietach, przetwarzałby dane wyłącznie na podstawie parametrów wieku.
• Czyszczenie danych – Kolejnym krokiem jest usunięcie duplikatów wpisów, błędów lub niekompletnych danych z „puli danych” związanej z tymi parametrami. Aby osiągnąć te określone ograniczenia, w systemie obecne są wzorce i formaty. Na przykład poprzednia granica wieku wnioskodawcy w badaniu powinna być dodatnia i niższa niż 120 lat; algorytm wyeliminowałby każdy negatywny wpis lub wpis przekraczający 120.
• Zastosowanie Statystyka i techniki modelowania – Obliczanie KSI (Kluczowych Wskaźników Statystycznych) danych oraz modelowanie niektórych wykresów, wykresów, tabel itp., komunikatorów wizualnych i innych. Np. dla powyższego badania średni wiek respondentów w badaniu dla regionu 1,2,3,4 można przedstawić w formie wykresu.

Przechodząc do drugiej części pytania, uczenie maszynowe a analiza danych.

Sprawdź zaawansowaną certyfikację upGrad w DevOps

Uczenie maszynowe – co to jest?

Ponownie, jak wynika z nazwy, wiąże się to z tym, jak maszyna uczy się sama. Problem polega na tym, że maszyny nie są tak wrażliwe jak ludzie; w związku z tym uczenie maszynowe obejmuje algorytmy lub kody, które same się zmieniają zgodnie z żądaną informacją zwrotną i otrzymanymi danymi wejściowymi/danymi.

Jednym z takich przykładów uczenia maszynowego w codziennym użyciu są klienci poczty e-mail, którzy klasyfikują niektóre z otrzymanych wiadomości e-mail jako „spam”; tutaj dane wejściowe to treść wiadomości e-mail. W celu uzyskania informacji zwrotnej algorytm może zeskanować dokument pod kątem określonych parametrów, takich jak „wyprzedaż”, „oferta” itp. i połączyć go z informacją, czy nadawca znajduje się na liście kontaktów odbiorcy. Inne czynniki, takie jak poczta wysyłana jako DW (kopia) lub UDW, do wielu osób decydują o tym, że informacja zwrotna jest „spamem” lub „nie spamem”. Z biegiem czasu algorytm może zawierać więcej słów do wyszukania w swojej bazie danych, analizując wiadomości e-mail odbiorcy ręcznie oznaczone jako „spam” i przenosząc e-maile od częstych „spamerów” bezpośrednio do „kosza”.

Dostępnych jest kilka modeli wdrażania uczenia maszynowego, a nowe modele są testowane i wydawane każdego roku. Częściowo ma to związek z szybkim postępem w typach sprzętu i procesami cyfryzacji. Niektóre z popularnych modeli to –

• Sztuczne sieci neuronowe — zbiór różnych programów uczenia maszynowego, które wchodzą ze sobą w interakcje.
• Model drzewa decyzyjnego — logiczny przebieg zadań. Z kilkoma gałęziami wyników dla kilku różnych danych wejściowych lub warunków logicznych.
• Analiza regresji — rozwijanie relacji między danymi wejściowymi i wyjściowymi oraz dostosowywanie danych wyjściowych do ich średnich.

Ta zdolność programu/algorytmu do zastosowania zdobytej wiedzy jest bardzo korzystna dla branży. Niektóre z jego aplikacji to zautomatyzowane czaty na stronach internetowych, automatyzujące rutynowe zadania użytkownika, przewidywanie na podstawie danych, sprawdzanie paragonów, dowodzenie twierdzeń, optymalizacja procesu na podstawie informacji zwrotnych.

Teraz, gdy oba terminy są jasne, porównuję je.

Najlepsze kursy uczenia maszynowego i kursy AI online

Uczenie maszynowe a analiza danych

Szybkie porównanie między uczeniem maszynowym a analizą danych odbywa się na podstawie następujących parametrów –

• Modyfikacja w algorytmie/programie

W przypadku jakiejkolwiek modyfikacji algorytmu Data Analytics, zmiany należy wprowadzić ręcznie .Natomiast w przypadku uczenia maszynowego zmiany są dokonywane przez algorytm bez jakiejkolwiek interwencji z zewnątrz.

• Obsługa surowych danych

Jedną z rzeczy, które analityka danych robi fenomenalnie lepiej, jest obsługa danych. Możliwe są wszystkie rodzaje obsługi danych – może przycinać dane, usuwając błędne, powtarzające się, puste zestawy danych i układając je w zgrabną tabelę, wykresy i inne. Ponadto – Dane można filtrować według określonego parametru lub zmiennej. Może sprawić, że pewne zmienne będą ze sobą skorelowane. Z danych można również uzyskać funkcje statystyczne, takie jak – średnie kroczące, skośność, mediany, tryby itp.

Z drugiej strony uczenie maszynowe nie radzi sobie z surowymi danymi. Ma to sens, ponieważ analityka danych istnieje znacznie dłużej niż uczenie maszynowe, więc zamiast projektować algorytmy analizy danych w uczeniu maszynowym, można osobno użyć narzędzia do analizy danych. Jednak kilka programów zapewnia funkcje obu w jednym pakiecie.

• Informacja zwrotna

W analizie danych nie ma takiego pojęcia „informacji zwrotnej”; działa mniej więcej na zasadzie „input-output”. Wprowadza się dane wejściowe (dane), wybiera odpowiedni modyfikator (funkcję) i uzyskuje się odpowiedni wynik (wynik). Nie ma modyfikacji modyfikatora (funkcji) na podstawie wyniku.

Z drugiej strony uczenie maszynowe przebiega według tej samej procedury. Po wygenerowaniu danych wyjściowych algorytm może wprowadzać zmiany, analizując związek między danymi wejściowymi a interakcjami użytkownika.

• Przewidywanie

Analiza danych nie może tworzyć prognoz na podstawie zestawu danych. Może modelować dane, ustalając różne korelacje między zmiennymi i je reprezentować, ale nie może oszacować następnego zestawu zmiennych na podstawie trendów w szeregu poprzednich zestawów zmiennych.

Z drugiej strony uczenie maszynowe może to zrobić bez wysiłku. Wszystko, czego potrzebuje, to wystarczająco duży zbiór poprzednich zestawów danych do analizy. Uczenie maszynowe znajduje zastosowanie w analityce danych tylko w tym konkretnym celu.

Umiejętności uczenia maszynowego na żądanie

• Aplikacje

Analityka danych ma bardzo konkretny cel – zbieranie, oczyszczanie, przetwarzanie i modelowanie danych.

Jako taki ma stosunkowo ograniczone zastosowania. Niektóre aplikacje obejmują dostarczanie informacji pomagających kierownictwu w podejmowaniu decyzji, służenie jako dowód opinii, podawanie faktów do wiadomości publicznej, kompilowanie sprawozdań finansowych i inne.

Z drugiej strony zdolność maszyny do adaptacji bez pomocy z zewnątrz ma ogromne zastosowanie. Uczenie maszynowe ma zastosowanie w każdej dziedzinie, w której zachodzi potrzeba „dopasowania” procesu do jednostki lub wyeliminowania procesów ręcznych na rzecz zautomatyzowanego. Jednym z przykładów jego wykorzystania jest sama analiza danych.

Biorąc to pod uwagę, uczenie maszynowe jest stosunkowo nową dziedziną nauki. W związku z tym pozostaje jeszcze wiele do zrobienia w zakresie innowacji, możliwości zastosowania i zbywalności technik uczenia maszynowego. Tak więc, w przypadku wspólnego zadania, branża jest bardziej nastawiona na analizę danych niż na uczenie maszynowe.

Popularne blogi AI i ML oraz bezpłatne kursy

• Przykłady garniturów oprogramowania

Czasami oprogramowanie zawiera zarówno narzędzia do analizy danych, jak i narzędzia do uczenia maszynowego, aby ułatwić manipulowanie danymi. Jednak ze względu na duży zakres uczenia maszynowego dostępnych jest kilka pakietów do różnych celów.

Do analizy danych dostępnych jest wiele pakietów oprogramowania, w tym Microsoft Excel, Apache Open Office Spreadsheets, Julia, ROOT, PAW, Orange, KNIME, MATLAB ELKI, Arkusze Google i inne.

Istnieje wiele pakietów oprogramowania do uczenia maszynowego, najpopularniejsze z nich to – Amazon Machine Learning Kit, Azure Machine Learning, Google Prediction API, MATLAB, RCASE, IBM Watson Studio i KNIME, by wymienić tylko kilka.

Po krótkim przestudiowaniu odpowiedzi na pytaniemachine learning vs data analytics, napisanej powyżej, można łatwo zauważyć, że uczenie maszynowe jest znacznie potężniejszym i elastycznym narzędziem o różnorodnych zastosowaniach.Można jednak również wnioskować, że obaj pełnią specyficzną rolę w branży biznesowej. Istnieją pewne funkcje, takie jak przetwarzanie nieprzetworzonych danych, które może wykonywać tylko analityka danych, a także pewna funkcja, taka jak przewidywanie, którą może wykonywać tylko uczenie maszynowe.

Tak więc każdy z nich ma swoje znaczenie i zastosowania, i chociaż czasami jeden może działać lepiej niż drugi w określonym zadaniu, oba są bardzo potrzebne w przemyśle.

W upGrad, nasz zaawansowany certyfikat w zakresie uczenia maszynowego i głębokiego uczenia się , oferowany we współpracy z IIIT-B, to 8-miesięczny kurs prowadzony przez ekspertów branżowych, który daje rzeczywiste wyobrażenie o tym, jak działają głębokie uczenie się i uczenie maszynowe. Na tym kursie będziesz miał okazję poznać ważne koncepcje dotyczące uczenia maszynowego, uczenia głębokiego, widzenia komputerowego, chmury, sieci neuronowych i nie tylko.

Sprawdź stronę kursu i szybko się zapisz!

Przygotuj się na karierę przyszłości

Aplikuj na studia magisterskie z uczenia maszynowego