Învățare automată vs analiza datelor: o scurtă comparație

Datele sunt numite și noul „ulei” al acestui secol. Înțelesul datelor sunt la fel de prețioase pentru funcționarea unei afaceri în secolul 21, precum era petrolul brut la începutul secolului 20 . Așa cum petrolul a devenit o parte esențială a civilizației umane, datele se dovedesc, de asemenea, a deveni una. Activitățile legate de colectarea, manipularea și prezentarea acestuia capătă din ce în ce mai multă importanță.

Deoarece companiile sunt din ce în ce mai dependente de date, noi tehnici de gestionare a datelor de mai sus au evoluat. Data Science, Data Analytics, Machine Learning, Data Engineering și altele sunt câteva domenii de studii. Acestea instruiesc o persoană în tehnici specifice de manipulare a datelor pentru un rol specific în procesul de prelucrare a datelor.

Învățarea automată și analiza datelor sunt două astfel de domenii legate, dar diferite, și înainte de a explora întrebarea -învățarea automată vs analiza datelor , este necesară o înțelegere de bază a termenilor.

Înscrieți-vă la cursul de învățare automată de la cele mai bune universități din lume. Câștigă programe de master, Executive PGP sau Advanced Certificate pentru a-ți accelera cariera.

Data Analytics - Ce este?

Deducând după numele său, s-ar crede că analiza datelor trebuie să fie legată de actul de „analiza” a datelor și ar avea dreptate. Data Analytics este „analiza” datelor, dar analiza este un termen foarte larg, așa că haideți să obținem pe scurt o privire de ansamblu asupra a ceea ce implică această „analizare” și a modului în care funcționează.

• Colectarea datelor – Se colectează un set de cifre și parametri asociați. Analiza datelor nu acoperă colectarea datelor reale, ci mai degrabă respectă datele colectate din diverse surse. De exemplu, patru companii au efectuat un sondaj similar în 4 regiuni diferite; analiza datelor compile toate cele patru seturi de date similare într-un singur fișier în baza de date pentru procesare.
• Prelucrarea datelor – Procesarea datelor este modul în care sunt extrase din fișierul brut al bazei de date datele legate de anumiți parametri specificați. Această extragere se realizează prin utilizarea anumitor funcții încorporate în software-ul de procesare a datelor sau prin rularea unui script (program) pe intrările de date. De exemplu, dacă se dorește să se afle vârsta persoanelor care au participat la cele patru anchete, ar procesa datele doar pe parametrii de vârstă.
• Curățarea datelor – Următorul pas este să ștergeți duplicarea intrărilor, erorilor sau datelor incomplete din „poolul de date” aferent acelor parametri. Pentru a atinge aceste anumite limite, în sistem sunt prezente benchmark-uri și formate. De exemplu, limita de vârstă anterioară a solicitantului ar trebui să fie pozitivă și sub 120 de ani; algoritmul ar elimina orice intrare negativă sau intrare care depășește 120.
• Aplicație Tehnici statistice și de modelare – Calculul KSI (Indicatorii cheie statistici) a datelor și modelarea anumitor grafice, diagrame, tabele etc., comunicatoare vizuale și altele. De exemplu, pentru sondajul de mai sus, vârsta medie a respondenților la sondaj pentru regiune, 1,2,3,4 pot fi reprezentați sub forma unui grafic.

Trecând la cealaltă jumătate a întrebării, învățarea automată vs analiza datelor.

Consultați Certificarea avansată upGrad în DevOps

Învățare automată – Ce este?

Din nou, după cum este evident din nume, implică modul în care mașina învață de la sine. Problema este că mașinile nu sunt la fel de sensibile ca oamenii; astfel, învățarea automată implică algoritmii sau codurile care s-ar modifica singuri în funcție de feedback-ul solicitat și de intrare/date primite.

Un astfel de exemplu de învățare automată în utilizarea de zi cu zi este clienții de e-mail, care clasifică unele dintre e-mailurile primite drept „spam”; aici, intrarea este conținutul e-mailului. Pentru feedback, algoritmul poate scana documentul pentru anumiți parametri precum „vânzare”, „ofertă” etc. și să-l combine cu informațiile dacă expeditorul se află în lista de contacte a destinatarului. Alți factori, cum ar fi e-mailul care este cc (copie carbon) sau bcc pentru mulți oameni, ar decide că feedbackul este „spam” sau „nu spam”. De-a lungul timpului, algoritmul poate include mai multe cuvinte de scanat în baza sa de date, analizând e-mailurile destinatarului marcate manual ca „fiind spam” și mutând e-mailurile de la „spammeri” frecventi direct în „coșul de gunoi”.

Sunt disponibile mai multe modele pentru implementarea învățării automate, cu modele noi experimentate și lansate în fiecare an. O parte din aceasta are de-a face cu progresele rapide în tipurile de echipamente hardware și procesele de digitalizare. Unele dintre modelele populare sunt:

• Rețele neuronale artificiale – O colecție de diverse programe de învățare automată care interacționează între ele.
• Modelul arborelui decizional – O progresie logică a sarcinilor. Cu mai multe ramuri de rezultate pentru mai multe intrări sau condiții logice diferite.
• Analiza de regresie – Dezvoltarea unei relații între intrare și ieșire și adaptarea rezultatelor pentru a se potrivi cu mediile lor.

Această capacitate a unui program/algoritm de a-și aplica cunoștințele învățate este foarte benefică pentru industrie. Unele dintre aplicațiile sale sunt casete de chat automatizate pe site-uri web, automatizarea sarcinilor de rutină ale utilizatorului, predicție bazată pe date, verificarea chitanțelor, demonstrarea teoremei, optimizarea procesului pe baza feedback-ului.

Acum că ambii termeni sunt clari, comparându-i.

Cele mai bune cursuri de învățare automată și cursuri AI online

Învățare automată vs analiza datelor

O comparație rapidă între învățarea automată și analiza datelor se face pe următorii parametri:

• Modificare în algoritm/program

Pentru orice modificare a algoritmului Data Analytics, modificările trebuie introduse manual .În timp ce pentru învățarea automată, modificările sunt făcute de algoritm fără nicio intervenție externă.

• Manipularea datelor brute

Un lucru pe care Data Analytics îl face fenomenal de mai bine este gestionarea datelor. Sunt posibile tot felul de manipulare a datelor - Poate tăia datele prin eliminarea seturilor de date defecte, repetate, goale și aranjate într-un tabel ordonat, grafice și altele. Mai mult – Datele pot fi filtrate după un anumit parametru sau variabilă. Poate face ca anumite variabile să fie corelate între ele. Funcții statistice precum – medii mobile, asimetrie, mediane, moduri etc., pot fi, de asemenea, obținute din date.

Pe de altă parte, învățarea automată nu poate gestiona datele brute. Are sens, deoarece analiza datelor există de mult mai mult timp decât învățarea automată, așa că în loc să proiectați algoritmi de analiză a datelor în învățarea automată, se poate folosi separat un instrument de analiză a datelor. Cu toate acestea, mai multe programe software oferă funcționalitățile ambelor într-un singur pachet.

• Părere

Nu există un astfel de concept de „feedback” în analiza datelor; funcționează mai mult sau mai puțin pe baza „input-output”. Se introduce intrarea (date), se selectează un modificator (funcție) potrivit și se obține o ieșire adecvată (rezultat). Nu există nicio modificare a modificatorului (funcției) în funcție de rezultat.

Pe de altă parte, învățarea automată urmează aceeași rutină. După generarea ieșirii, algoritmul poate face modificări prin analizarea relației dintre intrare și interacțiunile utilizatorului.

• Prezice

Data Analytics nu poate face predicții pe baza unui set de date. Poate modela datele stabilind diverse corelații între variabile și le poate reprezenta, dar nu poate estima următorul set de variabile pe baza tendințelor unui număr din setul anterior de variabile.

Învățarea automată, pe de altă parte, o poate face fără efort. Tot ce are nevoie este o colecție suficient de mare de seturi de date anterioare pentru analiză. Machine Learning își găsește aplicație în analiza datelor numai pentru acest scop specific.

Abilități de învățare automată la cerere

• Aplicații

Analiza datelor are un scop foarte specific - de a colecta, curăța, procesa și modela datele.

Ca atare, are aplicații relativ limitate. Unele aplicații includ furnizarea de informații pentru a ajuta conducerea în luarea deciziilor, Servirea ca dovadă a opiniei, furnizarea de fapte către public și compilarea situațiilor financiare și altele.

Pe de altă parte, capacitatea unei mașini de a se adapta fără ajutor extern are o aplicabilitate extraordinară. Învățarea automată este aplicabilă în orice domeniu în care este nevoie de „personalizare” a procesului în funcție de individ sau eliminarea proceselor manuale favorizând unul automat. Un astfel de exemplu de utilizare a acestuia este în analiza datelor în sine.

Acestea fiind spuse, învățarea automată este un domeniu de studiu relativ nou. Ca atare, mai sunt multe de făcut în ceea ce privește inovația, aplicabilitatea și capacitatea de comercializare a tehnicilor de învățare automată. Așadar, pentru o sarcină comună, industria este părtinitoare către analiza datelor decât învățarea automată.

Bloguri populare AI și ML și cursuri gratuite

• Exemple de costume software

Uneori, software-ul conține atât instrumente de analiză a datelor, cât și instrumente de învățare automată pentru a ușura manipularea datelor. Cu toate acestea, datorită domeniului mare de învățare automată, mai multe suite sunt disponibile pentru mai multe scopuri.

Pentru analiza datelor, sunt disponibile o serie de suite software, inclusiv Microsoft Excel, Apache Open Office Spreadsheets, Julia, ROOT, PAW, Orange, KNIME, MATLAB ELKI, Google Sheets și multe altele.

Există o mulțime de suite software pentru învățarea automată, cele mai comune dintre ele sunt – Amazon Machine Learning Kit, Azure Machine Learning, Google Prediction API, MATLAB, RCASE, IBM Watson Studio și KNIME, pentru a numi câteva.

După un scurt studiu al răspunsului la întrebareaînvățarea automată vs analiza datelor, scrisă mai sus, se poate observa cu ușurință că învățarea automată este un instrument mult mai puternic și un instrument flexibil cu aplicații diverse.Cu toate acestea, se poate concluziona și că ambele au un rol specific în industria de afaceri. Există unele funcții, cum ar fi procesarea datelor brute, pe care doar analiza datelor le poate îndeplini și apoi există o anumită funcție, cum ar fi Predicția, pe care doar învățarea automată o poate îndeplini.

Deci, fiecare are importanța și aplicațiile sale și, deși uneori una poate funcționa mai bine decât cealaltă pentru o anumită sarcină, ambele sunt foarte necesare industriilor.

La upGrad, certificatul nostru avansat în învățare automată și învățare profundă , oferit în colaborare cu IIIT-B, este un curs de 8 luni predat de experți din industrie pentru a vă oferi o idee reală despre modul în care funcționează învățarea profundă și învățarea automată. În acest curs, veți avea șansa de a învăța concepte importante despre învățarea automată, învățarea profundă, viziunea computerizată, cloud, rețelele neuronale și multe altele.

Consultați pagina cursului și înscrieți-vă în curând!

Pregătiți-vă pentru o carieră a viitorului

Aplicați pentru masterat în învățarea automată