Machine Learning x Data Analytics: uma breve comparação

Os dados também são chamados de o novo 'petróleo' deste século. Ou seja, os dados são tão preciosos para o funcionamento de uma empresa no século 21 quanto o era o petróleo bruto no início do século 20 . Assim como o petróleo se tornou uma parte essencial da civilização humana, os dados também estão se tornando um. As atividades relacionadas à sua coleta, manipulação e apresentação ganham cada vez mais destaque.

Como as empresas estão cada vez mais dependentes de dados, novas técnicas para lidar com os dados acima evoluíram. Data Science, Data Analytics, Machine Learning, Data Engineering e outros são algumas áreas de estudo. Estes treinam um indivíduo em técnicas específicas de manipulação de dados para uma função específica no processo de manipulação de dados.

Aprendizado de máquina e análise de dados são dois campos relacionados, mas diferentes, e antes de explorar a questão –aprendizado de máquina versus análise de dados , é necessário um entendimento básico dos termos.

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Análise de Dados – O que é?

Inferindo por seu nome, alguém poderia pensar que a análise de dados deve estar relacionada ao ato de 'analisar' os dados, e ele estaria correto. Data Analytics é a 'análise' de dados, mas analisar é um termo muito amplo, então vamos dar uma breve visão geral do que essa 'análise' envolve e como ela funciona.

• Coleta de dados – Um conjunto de figuras e parâmetros associados são coletados. A análise de dados não cobre a coleta de dados reais, mas está em conformidade com os dados coletados de várias fontes. Por exemplo, quatro empresas realizaram uma pesquisa semelhante em 4 regiões diferentes; a análise de dados compila todos os quatro conjuntos de dados semelhantes em um arquivo no banco de dados para processamento.
• Processamento de dados – O processamento de dados é como os dados relacionados a determinados parâmetros especificados são extraídos do arquivo de banco de dados bruto. Essa extração é realizada utilizando certas funções incorporadas no software de processamento de dados ou executando um script (programa) nas entradas de dados. Por exemplo, se alguém quiser saber a idade das pessoas que participaram das quatro pesquisas, ele processará os dados apenas nos parâmetros de idade.
• Limpeza de dados – O próximo passo é limpar a duplicação de entradas, erros ou dados incompletos do 'pool de dados' relacionados a esses parâmetros. Para atingir esses limites, benchmarks e formatos estão presentes no sistema. Por exemplo, o limite de idade da pesquisa anterior do candidato deve ser positivo e inferior a 120; o algoritmo eliminaria qualquer entrada negativa ou entrada superior a 120.
• Técnicas estatísticas e de modelagem de aplicação – O cálculo de KSI (os principais indicadores estatísticos) dos dados e modelagem de certos gráficos, gráficos, tabelas etc., comunicadores visuais e outros. Por exemplo, para a pesquisa acima, a idade média dos entrevistados na pesquisa para a região, 1,2,3,4, pode ser representada na forma de um gráfico.

Passando para a outra metade da questão, aprendizado de máquina versus análise de dados.

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Aprendizado de máquina – o que é?

Novamente, como fica evidente no nome, envolve como a máquina aprende sozinha. O problema é que as máquinas não são tão sensíveis quanto os humanos; assim, o aprendizado de máquina envolve os algoritmos ou códigos que se alterariam de acordo com o feedback solicitado e a entrada/dados recebidos.

Um exemplo de aprendizado de máquina no uso diário são os clientes de e-mail, que classificam alguns dos e-mails recebidos como 'spams'; aqui, a entrada é o conteúdo do e-mail. Para feedback, o algoritmo pode escanear o documento para certos parâmetros como 'venda', 'oferta', etc. e combiná-lo com a informação se o remetente está na lista de contatos do destinatário. Outros fatores, como o e-mail sendo cc (cópia carbono) ou bcc para muitas pessoas, decidiriam o feedback como sendo 'spam' ou 'não spam'. Com o tempo, o algoritmo pode incluir mais palavras para verificar em seu banco de dados, analisando os e-mails do destinatário marcados manualmente como 'sendo spam' e movendo os e-mails de 'spammers' frequentes diretamente para a 'lixeira'.

Vários modelos estão disponíveis para implementar o aprendizado de máquina, com novos modelos experimentados e lançados a cada ano. Parte disso tem a ver com rápidos avanços nos tipos de hardware de equipamentos e processos de digitalização. Alguns dos modelos populares são –

• Redes Neurais Artificiais – Uma coleção de vários programas de Machine Learning interagindo uns com os outros.
• Modelo de árvore de decisão – Uma progressão lógica de tarefas. Com vários ramos de resultados para várias entradas ou condições lógicas diferentes.
• Análise de regressão – desenvolvendo uma relação entre entrada e saída e adaptando a saída para corresponder às suas médias.

Essa capacidade de um programa/algoritmo de aplicar seu conhecimento aprendido é muito benéfica para a indústria. Algumas de suas aplicações são caixas de chat automatizadas em sites, automatizando tarefas rotineiras do usuário, previsão baseada em dados, verificação de recebimentos, comprovação de teoremas, otimização do processo baseada em feedback.

Agora que ambos os termos estão claros, compare-os.

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Aprendizado de máquina x análise de dados

Uma comparação rápida entre aprendizado de máquina e análise de dados é feita nos seguintes parâmetros –

• Modificação no algoritmo/programa

Para qualquer modificação no algoritmo de Data Analytics, as alterações devem ser inseridas manualmente .Já para o aprendizado de máquina, as alterações são feitas pelo algoritmo sem nenhuma intervenção externa.

• Manipulando dados brutos

Uma coisa que a análise de dados faz fenomenalmente melhor é o tratamento de dados. Todos os tipos de manipulação de dados são possíveis - Ele pode remover dados removendo conjuntos de dados vazios, repetidos e com defeito e organizados em uma tabela organizada, gráficos e outros enfeites. Além disso – os dados podem ser filtrados por um determinado parâmetro ou variável. Ele pode fazer com que certas variáveis ​​sejam correlacionadas umas com as outras. Funções estatísticas como – médias móveis, assimetria, medianas, modos, etc., também podem ser obtidas a partir dos dados.

Por outro lado, o aprendizado de máquina não pode lidar com dados brutos. Faz sentido, porque a análise de dados existe há muito mais tempo do que o aprendizado de máquina; portanto, em vez de projetar algoritmos de análise de dados em aprendizado de máquina, pode-se usar separadamente uma ferramenta de análise de dados. No entanto, vários softwares fornecem as funcionalidades de ambos em um único pacote.

• Opinião

Não existe tal conceito de 'feedback' na Análise de Dados; ele opera mais ou menos na 'base de entrada-saída'. A pessoa insere a entrada (dados), seleciona um modificador adequado (função) e obtém uma saída apropriada (resultado). Não há modificação no modificador (função) com base no resultado.

Por outro lado, o aprendizado de máquina segue a mesma rotina. Depois de gerar a saída, o algoritmo pode fazer alterações analisando a relação entre a entrada e as interações do usuário.

• Prevendo

A análise de dados não pode fazer previsões com base em um conjunto de dados. Ele pode modelar os dados estabelecendo várias correlações entre variáveis ​​e representá-las, mas não pode estimar o próximo conjunto de variáveis ​​com base nas tendências de um número do conjunto anterior de variáveis.

O aprendizado de máquina, por outro lado, pode fazer isso sem esforço. Tudo o que precisa é de uma coleção grande o suficiente de conjuntos de dados anteriores para análise. O aprendizado de máquina encontra aplicação na análise de dados apenas para essa finalidade específica.

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• Formulários

A análise de dados tem um propósito altamente específico – coletar, limpar, processar e modelar os dados.

Como tal, tem aplicações comparativamente limitadas. Algumas aplicações incluem fornecer informações para ajudar na tomada de decisões da administração, servir como prova de opinião, divulgar fatos ao público, compilar as demonstrações financeiras e outros.

Por outro lado, a capacidade de adaptação de uma máquina sem qualquer ajuda externa tem uma aplicabilidade tremenda. O aprendizado de máquina é aplicável em qualquer campo onde haja necessidade de 'customização' do processo de acordo com um indivíduo ou a eliminação de processos manuais em favor de um automatizado. Um exemplo de seu uso está na própria análise de dados.

Dito isto, o aprendizado de máquina é um campo de estudo relativamente novo. Como tal, há muito mais a ser feito em termos de inovação, aplicabilidade e comercialização das técnicas de aprendizado de máquina. Portanto, para uma tarefa comum, o setor é mais voltado para a análise de dados do que para o aprendizado de máquina.

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• Exemplos de ternos de software

Às vezes, o software contém ferramentas de análise de dados e ferramentas de aprendizado de máquina para facilitar a manipulação de dados. No entanto, devido ao grande escopo do aprendizado de máquina, várias suítes estão disponíveis para diversas finalidades.

Para análise de dados, vários conjuntos de software estão disponíveis, incluindo Microsoft Excel, Apache Open Office Spreadsheets, Julia, ROOT, PAW, Orange, KNIME, MATLAB ELKI, Google Sheets e muito mais.

Existem vários pacotes de software para aprendizado de máquina, os mais comuns são - Amazon Machine Learning Kit, Azure Machine Learning, API de previsão do Google, MATLAB, RCASE, IBM Watson Studio e KNIME, para citar alguns.

Após um breve estudo da resposta à perguntamachine learning vs data analytics, escrita acima, pode-se facilmente observar que machine learning é uma ferramenta muito mais potente e flexível com diversas aplicações.No entanto, pode-se também concluir que ambos têm um papel específico no setor de negócios. Existem algumas funções, como o processamento de dados brutos, que apenas a análise de dados pode executar e, em seguida, há uma determinada função, como Previsão, que apenas o aprendizado de máquina pode executar.

Assim, cada um tem sua importância e aplicações, e embora às vezes um possa funcionar melhor que o outro para uma tarefa específica, ambos são muito necessários para as indústrias.

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