การเรียนรู้ของเครื่องกับการวิเคราะห์ข้อมูล: การเปรียบเทียบโดยย่อ

ข้อมูลเรียกอีกอย่างว่า 'น้ำมัน' ใหม่ของศตวรรษนี้ ข้อมูลมีความหมายมีค่าสำหรับการทำงานของธุรกิจในศตวรรษที่ 21 เช่นเดียวกับน้ำมันดิบที่เริ่มต้นของวัน ที่ 20 เนื่องจากน้ำมันได้กลายเป็นส่วนสำคัญของอารยธรรมมนุษย์ ข้อมูลก็กลายเป็นหนึ่งเดียวเช่นกัน กิจกรรมที่เกี่ยวข้องกับการรวบรวม การดัดแปลง และการนำเสนอกำลังได้รับความนิยมมากขึ้นเรื่อยๆ

เนื่องจากธุรกิจต้องพึ่งพาข้อมูลมากขึ้นเรื่อยๆ เทคนิคใหม่ๆ ในการจัดการกับข้อมูลข้างต้นจึงมีการพัฒนาขึ้น วิทยาศาสตร์ข้อมูล การวิเคราะห์ข้อมูล การเรียนรู้ของเครื่อง วิศวกรรมข้อมูล และอื่น ๆ เป็นบางสาขาของการศึกษา สิ่งเหล่านี้จะฝึกฝนบุคคลเกี่ยวกับเทคนิคการจัดการข้อมูลเฉพาะสำหรับบทบาทเฉพาะในกระบวนการจัดการข้อมูล

แมชชีนเลิร์นนิงและการวิเคราะห์ข้อมูลเป็นสองสาขาที่เกี่ยวข้องกันแต่ต่างกัน และก่อนที่จะสำรวจคำถามแมชชีนเลิร์นนิงกับการวิเคราะห์ข้อมูล จำเป็นต้องมีความเข้าใจพื้นฐานของคำศัพท์

ลงทะเบียนเรียนหลักสูตร Machine Learning จากมหาวิทยาลัยชั้นนำของโลก รับปริญญาโท Executive PGP หรือโปรแกรมประกาศนียบัตรขั้นสูงเพื่อความก้าวหน้าในอาชีพการงานของคุณ

การวิเคราะห์ข้อมูล – คืออะไร?

อนุมานตามชื่อ ใครๆ ก็คิดว่าการวิเคราะห์ข้อมูลต้องเกี่ยวข้องกับการ 'วิเคราะห์' ข้อมูล และเขาน่าจะถูกต้อง การวิเคราะห์ข้อมูลคือการ 'วิเคราะห์' ข้อมูล แต่การวิเคราะห์เป็นคำที่กว้างมาก ดังนั้น เรามาทำความเข้าใจโดยสังเขปว่า 'การวิเคราะห์' นี้เกี่ยวข้องกับอะไรและทำงานอย่างไร

• การรวบรวมข้อมูล – ชุดของตัวเลขและพารามิเตอร์ที่เกี่ยวข้องจะถูกรวบรวม การวิเคราะห์ข้อมูลไม่ครอบคลุมถึงการรวบรวมข้อมูลจริง แต่จะสอดคล้องกับข้อมูลที่รวบรวมจากแหล่งต่างๆ ตัวอย่างเช่น บริษัท 4 แห่งได้ทำการสำรวจที่คล้ายกันใน 4 ภูมิภาคที่แตกต่างกัน การวิเคราะห์ข้อมูลจะรวบรวมชุดข้อมูลที่คล้ายกันทั้งสี่ชุดไว้ในไฟล์เดียวในฐานข้อมูลสำหรับการประมวลผล
• การประมวลผลข้อมูล – การประมวลผลข้อมูลคือวิธีการดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับพารามิเตอร์ที่ระบุเฉพาะออกจากไฟล์ฐานข้อมูลดิบ การแยกนี้ดำเนินการโดยใช้ฟังก์ชันบางอย่างที่ฝังอยู่ในซอฟต์แวร์ประมวลผลข้อมูล หรือโดยการเรียกใช้สคริปต์ (โปรแกรม) บนรายการข้อมูล เช่น ถ้าต้องการค้นหาอายุของผู้ที่เข้าร่วมการสำรวจทั้งสี่ เขาจะประมวลผลข้อมูลตามพารามิเตอร์ของอายุเท่านั้น
• การล้างข้อมูล – ขั้นตอนต่อไปคือการล้างข้อมูลที่ซ้ำซ้อน ข้อผิดพลาด หรือข้อมูลที่ไม่สมบูรณ์ออกจาก 'คลังข้อมูล' ที่เกี่ยวข้องกับพารามิเตอร์เหล่านั้น เพื่อให้บรรลุขีดจำกัดเหล่านี้ เกณฑ์มาตรฐานและรูปแบบจะแสดงอยู่ในระบบ ตัวอย่างเช่น การจำกัดอายุการสำรวจครั้งก่อนของผู้สมัครควรเป็นบวกและต่ำกว่า 120; อัลกอริทึมจะกำจัดรายการเชิงลบหรือรายการที่เกิน 120
• เทคนิคการประยุกต์ทางสถิติและการสร้างแบบจำลอง – การคำนวณ KSI (ตัวบ่งชี้ทางสถิติที่สำคัญ) ของข้อมูล และการสร้างแบบจำลองของกราฟ แผนภูมิ ตาราง ฯลฯ การสื่อสารด้วยภาพและอื่น ๆ เช่น สำหรับแบบสำรวจข้างต้น ผู้ตอบแบบสอบถามอายุเฉลี่ยในการสำรวจสำหรับภูมิภาค 1,2,3,4 สามารถอธิบายได้ในรูปแบบของแผนภูมิ

ข้ามไปยังอีกครึ่งหนึ่งของคำถาม แมชชีนเลิร์นนิงกับการวิเคราะห์ข้อมูล

ตรวจสอบการรับรองขั้นสูงของ upGrad ใน DevOps

การเรียนรู้ของเครื่อง - มันคืออะไร?

อย่างที่เห็นได้ชัดจากชื่อ มันเกี่ยวข้องกับวิธีที่เครื่องเรียนรู้ด้วยตัวเอง ปัญหาคือเครื่องจักรไม่มีความรู้สึกเหมือนมนุษย์ ดังนั้น แมชชีนเลิร์นนิงจึงเกี่ยวข้องกับอัลกอริทึมหรือโค้ดที่จะแก้ไขตัวเองตามคำติชมที่ร้องขอและอินพุต/ข้อมูลที่ได้รับ

ตัวอย่างหนึ่งของแมชชีนเลิร์นนิงที่ใช้ในชีวิตประจำวันคือไคลเอ็นต์อีเมล ซึ่งจัดประเภทอีเมลที่ได้รับบางส่วนว่าเป็น 'สแปม' ที่นี่อินพุตคือเนื้อหาของอีเมล สำหรับคำติชม อัลกอริทึมอาจสแกนเอกสารเพื่อหาพารามิเตอร์บางอย่าง เช่น 'การขาย' 'ข้อเสนอ' ฯลฯ และรวมเข้ากับข้อมูลว่าผู้ส่งอยู่ในรายชื่อผู้ติดต่อของผู้รับหรือไม่ ปัจจัยอื่นๆ เช่น อีเมลที่ส่งสำเนาถึง (สำเนาคาร์บอน) หรือสำเนาลับถึงคนจำนวนมากจะตัดสินว่าฟีดแบคนั้นเป็น 'สแปม' หรือ 'ไม่ใช่สแปม เมื่อเวลาผ่านไป อัลกอริทึมอาจเพิ่มคำให้สแกนหาในฐานข้อมูลโดยวิเคราะห์อีเมลของผู้รับที่ทำเครื่องหมายด้วยตนเองว่า 'เป็นสแปม' และย้ายอีเมลจาก 'สแปมเมอร์' ที่พบบ่อยไปที่ 'ถังขยะ' โดยตรง

มีโมเดลหลายรุ่นสำหรับการนำแมชชีนเลิร์นนิงไปใช้ โดยมีโมเดลใหม่ๆ ที่ทดลองและเผยแพร่ในแต่ละปี ส่วนหนึ่งเกี่ยวข้องกับความก้าวหน้าอย่างรวดเร็วในประเภทฮาร์ดแวร์ของอุปกรณ์และกระบวนการแปลงเป็นดิจิทัล โมเดลยอดนิยมบางรุ่น ได้แก่ -

• เครือข่ายประสาทเทียม – ชุดของโปรแกรมการเรียนรู้ของเครื่องต่างๆ ที่ทำงานร่วมกัน
• แบบจำลองแผนผังการตัดสินใจ – ความก้าวหน้าเชิงตรรกะของงาน ด้วยผลลัพธ์หลายสาขาสำหรับอินพุตหรือเงื่อนไขทางตรรกะที่แตกต่างกัน
• การวิเคราะห์การถดถอย – การพัฒนาความสัมพันธ์ระหว่างอินพุตและเอาต์พุตและปรับแต่งเอาต์พุตให้ตรงกับค่าเฉลี่ย

ความสามารถของโปรแกรม/อัลกอริทึมในการประยุกต์ใช้ความรู้ที่เรียนมานี้มีประโยชน์อย่างมากต่ออุตสาหกรรม แอปพลิเคชั่นบางตัวเป็นแชทบ็อกซ์อัตโนมัติบนเว็บไซต์ การทำงานประจำของผู้ใช้โดยอัตโนมัติ การคาดคะเนตามข้อมูล การตรวจสอบใบเสร็จรับเงิน การพิสูจน์ทฤษฎีบท การเพิ่มประสิทธิภาพของกระบวนการตามข้อเสนอแนะ

ตอนนี้ทั้งสองเงื่อนไขชัดเจนแล้วให้เปรียบเทียบ

สุดยอดหลักสูตรการเรียนรู้ของเครื่องและหลักสูตร AI ออนไลน์

การเรียนรู้ของเครื่องเทียบกับการวิเคราะห์ข้อมูล

การเปรียบเทียบอย่างรวดเร็วระหว่าง แมชชีนเลิร์นนิงกับการวิเคราะห์ข้อมูล ทำได้โดยใช้พารามิเตอร์ต่อไปนี้

• การแก้ไขในอัลกอริทึม/โปรแกรม

สำหรับการแก้ไขใดๆ ในอัลก อริ ทึมของ Data Analytics จะต้องป้อนการเปลี่ยนแปลงด้วยตนเองในขณะที่แมชชีนเลิร์นนิง การเปลี่ยนแปลงจะทำโดยอัลกอริทึมโดยไม่มีการแทรกแซงจากภายนอก

• การจัดการข้อมูลดิบ

สิ่งหนึ่งที่การวิเคราะห์ข้อมูลทำได้ดีขึ้นอย่างน่าอัศจรรย์คือการจัดการข้อมูล จัดการข้อมูลได้ทุกประเภท – สามารถตัดทอนข้อมูลโดยการลบชุดข้อมูลที่ผิดพลาด ซ้ำๆ และว่างเปล่าออก และจัดเรียงเป็นตาราง กราฟ และอื่นๆ ที่เรียบร้อย ยิ่งกว่านั้น – ข้อมูลสามารถกรองตามพารามิเตอร์หรือตัวแปรที่กำหนดได้ สามารถทำให้ตัวแปรบางอย่างสัมพันธ์กัน ฟังก์ชันทางสถิติ เช่น – ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ ความเบ้ ค่ามัธยฐาน ฐานนิยม ฯลฯ สามารถหาได้จากข้อมูลเช่นกัน

ในทางกลับกัน การเรียนรู้ของเครื่องไม่สามารถจัดการข้อมูลดิบได้ เป็นเรื่องที่สมเหตุสมผล เนื่องจากการวิเคราะห์ข้อมูลมีระยะเวลานานกว่าการเรียนรู้ของเครื่อง ดังนั้น แทนที่จะออกแบบอัลกอริทึมการวิเคราะห์ข้อมูลให้เป็นการเรียนรู้ของเครื่อง เราสามารถใช้เครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลแยกกันได้ อย่างไรก็ตาม ซอฟต์แวร์หลายตัวรวมฟังก์ชันการทำงานของทั้งสองไว้ในแพ็คเกจเดียว

• ข้อเสนอแนะ

ไม่มีแนวคิดของ 'ข้อเสนอแนะ' ในการวิเคราะห์ข้อมูล มันทำงานมากหรือน้อยบน 'พื้นฐานอินพุต - เอาต์พุต หนึ่งป้อนอินพุต (ข้อมูล) เลือกตัวแก้ไขที่เหมาะสม (ฟังก์ชัน) และรับเอาต์พุตที่เหมาะสม (ผลลัพธ์) ไม่มีการปรับเปลี่ยนในตัวแก้ไข (ฟังก์ชัน) ตามผลลัพธ์

ในทางกลับกัน แมชชีนเลิร์นนิงจะทำตามขั้นตอนเดียวกัน หลังจากสร้างเอาต์พุตแล้ว อัลกอริทึมสามารถทำการเปลี่ยนแปลงได้โดยการวิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างอินพุตและการโต้ตอบของผู้ใช้

• ทำนาย

การวิเคราะห์ข้อมูลไม่สามารถคาดการณ์ตามชุดข้อมูลได้ อาจจำลองข้อมูลที่สร้างความสัมพันธ์ต่างๆ ระหว่างตัวแปรและเป็นตัวแทนของตัวแปรเหล่านั้น แต่ไม่สามารถประเมินตัวแปรชุดถัดไปตามแนวโน้มของตัวแปรชุดก่อนหน้าจำนวนหนึ่ง

ในทางกลับกัน แมชชีนเลิร์นนิงสามารถทำได้อย่างง่ายดาย สิ่งที่ต้องการคือการรวบรวมชุดข้อมูลก่อนหน้าที่ใหญ่เพียงพอสำหรับการวิเคราะห์ แมชชีนเลิร์นนิงค้นหาแอปพลิเคชันในการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อวัตถุประสงค์เฉพาะนี้เท่านั้น

ทักษะการเรียนรู้ของเครื่องตามความต้องการ

• แอพพลิเคชั่น

การวิเคราะห์ข้อมูลมีวัตถุประสงค์ที่เฉพาะเจาะจงมาก – เพื่อรวบรวม ทำความสะอาด ประมวลผล และจำลองข้อมูล

ดังนั้นจึงมีแอปพลิเคชันค่อนข้างจำกัด การใช้งานบางอย่างรวมถึงการให้ข้อมูลเพื่อช่วยในการตัดสินใจของผู้บริหาร ทำหน้าที่เป็นหลักฐานของความคิดเห็น การแสดงข้อเท็จจริงต่อสาธารณะ และการรวบรวมงบการเงินและอื่น ๆ

ในทางกลับกัน ความสามารถของเครื่องจักรในการปรับตัวโดยปราศจากความช่วยเหลือจากภายนอกนั้นมีประโยชน์อย่างมาก แมชชีนเลิร์นนิงสามารถใช้ได้ในทุกสาขาที่จำเป็นต้องมี 'การปรับแต่ง' ของกระบวนการตามแต่ละบุคคลหรือการขจัดกระบวนการที่ดำเนินการด้วยตนเองซึ่งนิยมกระบวนการอัตโนมัติ ตัวอย่างหนึ่งของการใช้งานคือการวิเคราะห์ข้อมูล

อย่างที่กล่าวไว้ว่าการเรียนรู้ของเครื่องเป็นสาขาวิชาที่ค่อนข้างใหม่ ด้วยเหตุนี้ ยังมีสิ่งที่ต้องทำอีกมากในแง่ของนวัตกรรม การนำไปใช้ และความสามารถทางการตลาดของเทคนิคแมชชีนเลิร์นนิง ดังนั้น สำหรับงานทั่วๆ ไป อุตสาหกรรมมีอคติต่อการวิเคราะห์ข้อมูลมากกว่าแมชชีนเลิร์นนิง

บล็อก AI และ ML ยอดนิยม & หลักสูตรฟรี

• ตัวอย่างชุดซอฟต์แวร์

บางครั้ง ซอฟต์แวร์มีทั้งเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลและเครื่องมือการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อให้การจัดการข้อมูลง่ายขึ้น อย่างไรก็ตาม เนื่องจากขอบเขตของแมชชีนเลิร์นนิงมีมากมาย จึงมีชุดโปรแกรมหลายชุดสำหรับวัตถุประสงค์หลายประการ

สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล โฮสต์ของชุดซอฟต์แวร์ที่มีอยู่ ได้แก่ Microsoft Excel, Apache Open Office Spreadsheets, Julia, ROOT, PAW, Orange, KNIME, MATLAB ELKI, Google Sheets และอื่นๆ

มีโฮสต์ของชุดซอฟต์แวร์สำหรับแมชชีนเลิร์นนิง ที่พบมากที่สุดคือ – Amazon Machine Learning Kit, Azure Machine Learning, Google Prediction API, MATLAB, RCASE, IBM Watson Studio และ KNIME เป็นต้น

หลังจากศึกษาคำตอบของคำถามการเรียนรู้ของเครื่องกับการวิเคราะห์ข้อมูล ที่เขียนไว้ข้างต้นแล้ว เราจะสังเกตได้ง่ายๆ ว่าการเรียนรู้ของเครื่องเป็นเครื่องมือที่มีศักยภาพมากกว่าและเป็นเครื่องมือที่ยืดหยุ่นพร้อมแอปพลิเคชันที่หลากหลายอย่างไรก็ตาม เราสามารถสรุปได้ว่าทั้งคู่มีบทบาทเฉพาะในอุตสาหกรรมธุรกิจ มีฟังก์ชันบางอย่าง เช่น การประมวลผลข้อมูลดิบ ซึ่งมีเพียงการวิเคราะห์ข้อมูลเท่านั้นที่สามารถทำได้ จากนั้นมีฟังก์ชันบางอย่าง เช่น การคาดการณ์ ซึ่งมีเพียงแมชชีนเลิร์นนิงเท่านั้นที่สามารถทำได้

ดังนั้น แต่ละอันจึงมีความสำคัญและการใช้งานต่างกันไป และแม้ว่าบางครั้งสิ่งหนึ่งอาจทำงานได้ดีกว่าอีกสิ่งหนึ่งสำหรับงานเฉพาะ แต่ทั้งสองอย่างก็เป็นที่ต้องการอย่างมากในอุตสาหกรรม

ที่ upGrad ใบรับรองขั้นสูงของเราในการเรียนรู้ของเครื่องและการเรียนรู้เชิงลึก เสนอโดยความร่วมมือกับ IIIT-B เป็นหลักสูตร 8 เดือนที่สอนโดยผู้เชี่ยวชาญในอุตสาหกรรมเพื่อให้คุณได้แนวคิดในโลกแห่งความเป็นจริงว่าการเรียนรู้เชิงลึกและการเรียนรู้ของเครื่องทำงานอย่างไร ในหลักสูตรนี้ คุณจะมีโอกาสเรียนรู้แนวคิดที่สำคัญเกี่ยวกับแมชชีนเลิร์นนิง การเรียนรู้เชิงลึก คอมพิวเตอร์วิทัศน์ คลาวด์ โครงข่ายประสาทเทียม และอื่นๆ อีกมากมาย

ตรวจสอบหน้าหลักสูตรและสมัครเรียนเร็ว ๆ นี้!

เตรียมพร้อมสำหรับอาชีพแห่งอนาคต

สมัครปริญญาโทด้านการเรียนรู้ของเครื่อง