Машинное обучение и аналитика данных: краткое сравнение

Данные также называют новой «нефтью» этого века. Значимые данные столь же ценны для функционирования бизнеса в 21 веке, как сырая нефть в начале 20 века . Точно так же, как нефть стала неотъемлемой частью человеческой цивилизации, данные также становятся ею. Деятельность, связанная с ее сбором, обработкой и представлением, приобретает все большее значение.

Поскольку предприятия все больше и больше зависят от данных, появились новые методы обработки этих данных. Наука о данных, аналитика данных, машинное обучение, инженерия данных и другие — вот некоторые области исследований. Они обучают человека конкретным методам обработки данных для конкретной роли в процессе обработки данных.

Машинное обучение и аналитика данных — это две связанные, но разные области, и, прежде чем изучать вопрос —машинное обучение или аналитика данных , необходимо базовое понимание терминов.

Запишитесь на курс машинного обучения в лучших университетах мира. Заработайте программы Masters, Executive PGP или Advanced Certificate Programs, чтобы ускорить свою карьеру.

Аналитика данных — что это?

Судя по его названию, можно было бы подумать, что аналитика данных должна быть связана с актом «анализа» данных, и он был бы прав. Аналитика данных — это «анализ» данных, но анализ — это очень широкий термин, поэтому давайте кратко рассмотрим, что включает в себя этот «анализ» и как он работает.

• Сбор данных – собирается набор цифр и связанных с ними параметров. Аналитика данных не охватывает сбор фактических данных, а скорее соответствует собранным данным из различных источников. Например, четыре компании провели аналогичный опрос в 4 разных регионах; аналитика данных собирает все четыре похожих набора данных в один файл в базе данных для обработки.
• Обработка данных. Обработка данных — это то, как данные, относящиеся к конкретным заданным параметрам, извлекаются из необработанного файла базы данных. Это извлечение выполняется с использованием определенных функций, встроенных в программное обеспечение для обработки данных, или путем запуска сценария (программы) для записей данных. Например, если кто-то хочет найти возраст людей, участвовавших в четырех опросах, он будет обрабатывать данные исключительно по возрастным параметрам.
• Очистка данных. Следующим шагом является удаление повторяющихся записей, ошибок или неполных данных из «пула данных», связанных с этими параметрами. Для достижения этих определенных ограничений в системе присутствуют эталоны и форматы. Например, возрастной предел для предыдущего опроса заявителя должен быть положительным и быть ниже 120 лет; алгоритм устранит любую отрицательную запись или запись, превышающую 120.
• Применение Статистические методы и методы моделирования - расчет KSI (ключевых статистических показателей) данных и моделирование определенных графиков, диаграмм, таблиц и т. Д., Визуальные коммуникаторы и другие. Например, для вышеуказанного опроса средний возраст респондентов в опросе по региону 1,2,3,4 можно изобразить в виде диаграммы.

Переходим к другой половине вопроса, машинному обучению и анализу данных.

Ознакомьтесь с расширенной сертификацией upGrad в области DevOps

Машинное обучение — что это?

Опять же, как видно из названия, речь идет о том, как машина учится сама по себе. Проблема в том, что машины не так разумны, как люди; таким образом, машинное обучение включает в себя алгоритмы или коды, которые будут изменяться в соответствии с запрошенной обратной связью и полученными входными/данными.

Одним из таких примеров машинного обучения в повседневном использовании являются клиенты электронной почты, которые классифицируют некоторые из полученных сообщений электронной почты как «спам». здесь вводом является содержимое электронного письма. Для обратной связи алгоритм может сканировать документ по определенным параметрам, таким как «продажа», «предложение» и т. д., и объединять их с информацией о том, находится ли отправитель в списке контактов получателя. Другие факторы, такие как то, что почта является копией (копией) или скрытой копией для многих людей, определяли бы отзыв как «спам» или «не спам». Со временем алгоритм может включать больше слов для сканирования в свою базу данных, анализируя электронные письма получателя, вручную помеченные как «спам», и перемещая электронные письма от частых «спамеров» прямо в «мусорную корзину».

Для реализации машинного обучения доступно несколько моделей, каждый год экспериментируются и выпускаются новые модели. Частично это связано с быстрым прогрессом в аппаратных типах оборудования и процессах оцифровки. Некоторые из популярных моделей —

• Искусственные нейронные сети — набор различных программ машинного обучения, взаимодействующих друг с другом.
• Модель дерева решений — логическая последовательность задач. С несколькими ветвями исходов для нескольких разных входов или логических условий.
• Регрессионный анализ — разработка взаимосвязи между входными и выходными данными и адаптация выходных данных к их средним значениям.

Эта способность программы/алгоритма применять полученные знания очень полезна для отрасли. Некоторые из его приложений представляют собой автоматизированные чаты на веб-сайтах, автоматизирующие рутинные задачи пользователя, прогнозирование на основе данных, проверку квитанций, доказательство теорем, оптимизацию процесса на основе обратной связи.

Теперь, когда оба термина понятны, сравним их.

Лучшие онлайн-курсы по машинному обучению и курсы по искусственному интеллекту

Машинное обучение против аналитики данных

Быстрое сравнение машинного обучения и анализа данных проводится по следующим параметрам:

• Модификация в алгоритме/программе

Для любых изменений в алгоритме Data Analytics изменения необходимо вносить вручную .В то время как для машинного обучения изменения вносятся алгоритмом без какого-либо внешнего вмешательства.

• Обработка необработанных данных

Одна вещь, которую аналитика данных делает феноменально лучше, — это обработка данных. Возможны все виды обработки данных — он может сокращать данные, удаляя ошибочные, повторяющиеся, пустые наборы данных и упорядочивая их в аккуратную таблицу, графики и тому подобное. Более того — данные можно фильтровать по определенному параметру или переменной. Он может сделать определенные переменные коррелированными друг с другом. Статистические функции, такие как скользящие средние, асимметрия, медианы, моды и т. д., также могут быть получены из данных.

С другой стороны, машинное обучение не может обрабатывать необработанные данные. Это имеет смысл, потому что аналитика данных существует намного дольше, чем машинное обучение, поэтому вместо разработки алгоритмов аналитики данных в машинном обучении можно отдельно использовать инструмент аналитики данных. Однако несколько программ предоставляют функциональные возможности обоих в одном пакете.

• Обратная связь

В анализе данных нет такого понятия «обратная связь»; он более или менее работает по принципу «затраты-выпуск». Один вводит ввод (данные), выбирает подходящий модификатор (функцию) и получает соответствующий вывод (результат). В модификаторе (функции) нет модификации на основе результата.

С другой стороны, машинное обучение следует той же рутине. После создания выходных данных алгоритм может вносить изменения, анализируя взаимосвязь между входными данными и действиями пользователя.

• Предсказание

Аналитика данных не может делать прогнозы на основе набора данных. Он может моделировать данные, устанавливая различные корреляции между переменными, и представлять их, но не может оценивать следующий набор переменных на основе трендов ряда предыдущего набора переменных.

С другой стороны, машинное обучение может сделать это без особых усилий. Все, что ему нужно, — это достаточно большая коллекция предыдущих наборов данных для анализа. Машинное обучение находит применение в аналитике данных только для этой конкретной цели.

Востребованные навыки машинного обучения

• Приложения

Аналитика данных имеет весьма конкретную цель — собирать, очищать, обрабатывать и моделировать данные.

Таким образом, он имеет сравнительно ограниченное применение. Некоторые приложения включают в себя предоставление информации, помогающей руководству в принятии решений, использование в качестве доказательства мнения, доведение фактов до сведения общественности, составление финансовой отчетности и другие.

С другой стороны, способность машины адаптироваться без какой-либо внешней помощи имеет огромное значение. Машинное обучение применимо в любой области, где есть необходимость в «настройке» процесса в соответствии с индивидуальными потребностями или отказе от ручных процессов в пользу автоматизированных. Одним из таких примеров его использования является сама аналитика данных.

При этом машинное обучение — это сравнительно новая область исследований. Таким образом, многое еще предстоит сделать с точки зрения инноваций, применимости и конкурентоспособности методов машинного обучения. Итак, для общей задачи отрасль склоняется к аналитике данных, а не к машинному обучению.

Популярные блоги об искусственном интеллекте и машинном обучении и бесплатные курсы

• Примеры программных костюмов

Иногда программное обеспечение содержит как инструменты анализа данных, так и инструменты машинного обучения, чтобы упростить манипулирование данными. Однако из-за большого объема машинного обучения доступно несколько наборов для разных целей.

Для анализа данных доступно множество пакетов программного обеспечения, включая Microsoft Excel, Apache Open Office Spreadsheets, Julia, ROOT, PAW, Orange, KNIME, MATLAB ELKI, Google Sheets и другие.

Существует множество пакетов программного обеспечения для машинного обучения, наиболее распространенными из них являются Amazon Machine Learning Kit, Azure Machine Learning, Google Prediction API, MATLAB, RCASE, IBM Watson Studio и KNIME, и это лишь некоторые из них.

После краткого изучения ответа на вопросмашинное обучение против аналитики данных, написанный выше, можно легко заметить, что машинное обучение является гораздо более мощным и гибким инструментом с разнообразными приложениями.Однако можно также сделать вывод, что они оба играют определенную роль в бизнес-индустрии. Есть некоторые функции, такие как обработка необработанных данных, которые может выполнять только аналитика данных, а также есть определенная функция, такая как прогнозирование, которую может выполнять только машинное обучение.

Таким образом, каждый из них имеет свою важность и применение, и хотя иногда один может работать лучше, чем другой для конкретной задачи, они оба очень нужны отраслям.

В upGrad наш расширенный сертификат в области машинного обучения и глубокого обучения , предлагаемый в сотрудничестве с IIIT-B, представляет собой 8-месячный курс, который преподают отраслевые эксперты, чтобы дать вам реальное представление о том, как работают глубокое обучение и машинное обучение. В этом курсе вы получите возможность изучить важные концепции, связанные с машинным обучением, глубоким обучением, компьютерным зрением, облаком, нейронными сетями и многим другим.

Загляните на страницу курса и скорее записывайтесь!

Подготовьтесь к карьере будущего

Подать заявку на получение степени магистра в области машинного обучения