Makine Öğrenimi ve Veri Analitiği: Kısa Bir Karşılaştırma

Veri aynı zamanda bu yüzyılın yeni 'petrol'ü olarak da adlandırılıyor. Anlam verisi, 21. yüzyılda bir işletmenin işleyişi için ham petrolün 20. yüzyılın başındaki değeri kadar değerlidir . Petrol insan uygarlığının temel bir parçası haline geldiği kadar, veriler de öyle olduğunu kanıtlıyor. Toplanması, işlenmesi ve sunumu ile ilgili faaliyetler giderek daha fazla önem kazanıyor.

İşletmeler giderek daha fazla verilere bağımlı hale geldiğinden, yukarıdaki verileri işlemek için yeni teknikler gelişti. Veri Bilimi, Veri Analitiği, Makine Öğrenimi, Veri Mühendisliği ve diğerleri bazı çalışma alanlarıdır. Bunlar, veri işleme sürecinde belirli bir rol için belirli veri işleme teknikleri konusunda bir kişiyi eğitir.

Makine Öğrenimi ve Veri Analitiği, birbiriyle ilişkili ancak farklı iki alandır vemakine öğrenimi ile veri analitiği arasındaki soruyu keşfetmeden önce , terimlerin temel olarak anlaşılması gerekir.

Dünyanın en iyi Üniversitelerinden Makine Öğrenimi Kursuna kaydolun. Kariyerinizi hızlandırmak için Masters, Executive PGP veya Advanced Certificate Programları kazanın.

Veri Analitiği - nedir bu?

Adından çıkarım yapıldığında, veri analitiğinin verileri 'analiz etme' eylemiyle ilgili olması gerektiği düşünülebilir ve haklı olacaktır. Veri Analitiği, verilerin "analiz edilmesidir", ancak analiz etmek çok geniş bir terimdir, bu nedenle bu "analiz etmenin" neleri içerdiğine ve nasıl çalıştığına kısaca bir göz atalım.

• Verilerin toplanması – Bir dizi şekil ve ilgili parametreler toplanır. Veri analitiği, gerçek verilerin toplanmasını kapsamaz, bunun yerine çeşitli kaynaklardan toplanan verilerle uyumludur. Örneğin, dört şirket 4 farklı bölgede benzer bir anket gerçekleştirmiştir; veri analitiği, dört benzer veri kümesinin tümünü işleme için veritabanında tek bir dosyada derler.
• Verilerin işlenmesi – Veri işleme, belirli belirli parametrelerle ilgili verilerin ham veritabanı dosyasından nasıl çıkarıldığıdır. Bu çıkarma, veri işleme yazılımına gömülü belirli işlevler kullanılarak veya veri girişleri üzerinde bir komut dosyası (program) çalıştırılarak gerçekleştirilir. Örneğin, dört ankete katılan kişilerin yaşını bulmak isterse, verileri yalnızca yaş parametrelerine göre işler.
• Veri temizleme – Bir sonraki adım, bu parametrelerle ilgili 'veri havuzundan' yinelenen girişleri, hataları veya eksik verileri temizlemektir. Bu belirli sınırlara ulaşmak için, sistemde kıyaslamalar ve formatlar mevcuttur. Örneğin, başvuru sahibinin önceki anket yaş sınırı pozitif ve 120'nin altında olmalıdır; algoritma, herhangi bir negatif girişi veya 120'yi aşan girişi ortadan kaldıracaktır.
• Uygulama İstatistikleri ve modelleme teknikleri – Verilerin KSI'sinin (Anahtar istatistiksel Göstergeler) hesaplanması ve belirli grafiklerin, çizelgelerin, tabloların vb., görsel iletişim araçlarının ve diğerlerinin modellenmesi. Örneğin, yukarıdaki anket için, bölge için ankette yanıt verenlerin ortalama yaşı, 1,2,3,4 bir çizelge şeklinde gösterilebilir.

Sorunun diğer yarısına geçelim, makine öğrenimi ve veri analitiği.

DevOps'ta upGrad'ın Gelişmiş Sertifikasyonuna göz atın

Makine öğrenimi – nedir bu?

Yine adından da anlaşılacağı gibi makinenin kendi kendine nasıl öğrendiğini içeriyor. Sorun şu ki, makineler insanlar kadar duyarlı değil; bu nedenle, makine öğrenimi, talep edilen geri bildirime ve alınan girdiye/veriye göre kendini değiştirecek algoritmaları veya kodları içerir.

Günlük kullanımda makine öğreniminin bu tür bir örneği, alınan e-postaların bazılarını 'spam' olarak sınıflandıran E-posta istemcileridir; burada giriş, e-postanın içeriğidir. Algoritma geri bildirim için belgeyi 'satış', 'teklif' vb. belirli parametreler için tarayabilir ve gönderenin alıcının iletişim listesinde olup olmadığı bilgisi ile birleştirebilir. Postanın birçok kişiye cc (karbon kopya) veya gizli olması gibi diğer faktörler, geri bildirimin 'spam' veya 'spam değil' olduğuna karar verir. Zamanla, algoritma, alıcının manuel olarak "istenmeyen posta" olarak işaretlenen e-postalarını analiz ederek ve sık "istenmeyen posta gönderenlerden" gelen e-postaları doğrudan "çöp kutusuna" taşıyarak veritabanında taranacak daha fazla kelime içerebilir.

Her yıl denenen ve piyasaya sürülen yeni modeller ile makine öğrenimini uygulamak için çeşitli modeller mevcuttur. Bunun bir kısmı, donanım türlerindeki hızlı ilerlemeler ve sayısallaştırma süreçleriyle ilgilidir. Popüler modellerden bazıları –

• Yapay Sinir Ağları – Birbiriyle etkileşime giren çeşitli Makine Öğrenimi programlarının bir koleksiyonu.
• Karar ağacı modeli – Görevlerin mantıksal bir ilerlemesi. Birkaç farklı girdi veya mantıksal koşul için birkaç sonuç dalı ile.
• Regresyon analizi – Girdi ve çıktı arasında bir ilişki geliştirmek ve çıktıyı ortalamalarına uyacak şekilde uyarlamak.

Bir programın/algoritmanın öğrenilen bilgileri uygulama yeteneği, endüstri için çok faydalıdır. Uygulamalarından bazıları, web sitelerinde otomatik sohbet kutuları, kullanıcının rutin görevlerini otomatikleştirme, verilere dayalı tahmin, makbuzları kontrol etme, teorem kanıtlama, geri bildirime dayalı sürecin optimizasyonu.

Şimdi her iki terim de açık, onları karşılaştırıyorum.

En İyi Makine Öğrenimi Kursları ve Çevrimiçi Yapay Zeka Kursları

Makine Öğrenimi ve Veri Analizi

Aşağıdaki parametreler üzerinde makine öğrenimi ile veri analitiği arasında hızlı bir karşılaştırma yapılır:

• Algoritma/programda değişiklik

Data Analytics algoritmasındaki herhangi bir değişiklik için, değişikliklerin manuel olarak girilmesi gerekir .Makine öğreniminde ise değişiklikler herhangi bir dış müdahale olmadan algoritma tarafından yapılır.

• Ham verileri işleme

Veri analitiğinin olağanüstü derecede daha iyi yaptığı şeylerden biri, veri işlemedir. Her türlü veri işleme mümkündür - Hatalı, tekrarlanan, boş veri kümelerini kaldırarak ve düzgün bir tablo, grafik ve benzeri şekilde düzenleyerek verileri budayabilir. Ayrıca - Veriler belirli bir parametre veya değişkene göre filtrelenebilir. Belirli değişkenleri birbiriyle ilişkili hale getirebilir. Verilerden hareketli ortalamalar, çarpıklık, medyanlar, modlar vb. gibi istatistiksel işlevler de elde edilebilir.

Öte yandan, Makine öğrenimi ham verileri işleyemez. Mantıklı çünkü Veri analitiği, Makine Öğreniminden çok daha uzun süredir var olduğundan, Veri Analitiği algoritmalarını makine öğrenimine göre tasarlamak yerine, bir kişi ayrıca bir veri analitiği aracı kullanabilir. Bununla birlikte, birkaç yazılım, her ikisinin de işlevlerini tek bir pakette sağlar.

• Geri bildirim

Veri Analizinde böyle bir 'geri bildirim' kavramı yoktur; aşağı yukarı 'girdi-çıktı' esasına göre çalışır. Girdi (veri) girilir, uygun bir değiştirici (işlev) seçilir ve uygun bir çıktı (sonuç) alınır. Sonuca göre değiştiricide (işlevde) herhangi bir değişiklik yoktur.

Öte yandan, Makine öğrenimi aynı rutini takip eder. Algoritma, çıktıyı oluşturduktan sonra, girdi ile kullanıcı etkileşimleri arasındaki ilişkiyi analiz ederek değişiklikler yapabilir.

• tahmin

Veri Analitiği, bir veri kümesine dayalı tahminler yapamaz. Değişkenler arasında çeşitli korelasyonlar kuran verileri modelleyebilir ve bunları temsil edebilir, ancak bir önceki değişken kümesindeki eğilimlere dayalı olarak bir sonraki değişken kümesini tahmin edemez.

Makine öğrenimi ise bunu zahmetsizce yapabilir. Tek ihtiyacı olan, analiz için yeterince büyük bir önceki veri kümeleri koleksiyonudur. Makine Öğrenimi, veri analitiğinde yalnızca bu özel amaç için uygulama bulur.

İsteğe Bağlı Makine Öğrenimi Becerileri

• Uygulamalar

Veri analitiğinin oldukça özel bir amacı vardır - verileri toplamak, temizlemek, işlemek ve modellemek.

Bu nedenle, nispeten sınırlı uygulamaları vardır. Bazı uygulamalar, yönetimin karar vermesine yardımcı olacak bilgilerin sağlanmasını, görüşün kanıtı olarak hizmet etmeyi, gerçekleri halka iletmeyi ve mali tabloları ve diğerlerini derlemeyi içerir.

Öte yandan, bir makinenin herhangi bir dış yardım olmaksızın uyum sağlama yeteneği muazzam bir uygulanabilirliğe sahiptir. Makine öğrenimi, sürecin kişiye göre 'özelleştirilmesi' veya otomatikleştirilmiş bir süreci tercih ederek manuel süreçlerin ortadan kaldırılması gereken herhangi bir alanda uygulanabilir. Kullanımının böyle bir örneği, veri analitiğinin kendisindedir.

Bununla birlikte, Makine öğrenimi nispeten yeni bir çalışma alanıdır. Bu nedenle, makine öğrenimi tekniklerinin inovasyonu, uygulanabilirliği ve pazarlanabilirliği açısından yapılacak daha çok şey var. SO, ortak bir görev için endüstri, makine öğreniminden çok veri analitiğine yönelik önyargılıdır.

Popüler AI ve ML Blogları ve Ücretsiz Kurslar

• Yazılım takım elbise örnekleri

Bazen yazılım, veri işlemeyi kolaylaştırmak için hem veri analizi araçlarını hem de makine öğrenimi araçlarını içerir. Ancak, Makine öğreniminin geniş kapsamı nedeniyle, çeşitli amaçlar için çeşitli süitler mevcuttur.

Veri analitiği için Microsoft Excel, Apache Open Office Spreadsheets, Julia, ROOT, PAW, Orange, KNIME, MATLAB ELKI, Google Sheets ve daha fazlasını içeren bir dizi yazılım paketi mevcuttur.

Makine öğrenimi için çok sayıda yazılım paketi vardır ve bunlardan en yaygın olanları Amazon Machine Learning Kit, Azure Machine Learning, Google Prediction API, MATLAB, RCASE, IBM Watson Studio ve KNIME'dir.

Yukarıda yazılanmakine öğrenimi mi veri analitiği mi sorusunun yanıtına ilişkin kısa bir çalışmadan sonra , makine öğreniminin çok daha güçlü bir araç ve çeşitli uygulamalarla esnek bir araç olduğu kolayca gözlemlenebilir.Bununla birlikte, her ikisinin de iş endüstrisinde belirli bir rolü olduğu sonucuna varılabilir. Yalnızca veri analitiğinin gerçekleştirebileceği ham verileri işlemek gibi bazı işlevler vardır ve ardından yalnızca makine öğreniminin gerçekleştirebileceği Tahmin gibi belirli bir işlev vardır.

Bu nedenle, her birinin önemi ve uygulamaları vardır ve bazen belirli bir görev için biri diğerinden daha iyi çalışsa da, endüstrilerin her ikisine de çok ihtiyacı vardır.

upGrad'da, IIIT-B ile işbirliği içinde sunulan Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenmede İleri Düzey Sertifikamız, size derin öğrenmenin ve makine öğreniminin nasıl çalıştığına dair gerçek dünyadan bir fikir vermek için endüstri uzmanları tarafından verilen 8 aylık bir kurstur . Bu kursta makine öğrenimi, derin öğrenme, bilgisayar görüşü, bulut, sinir ağları ve daha fazlası hakkında önemli kavramları öğrenme şansı bulacaksınız.

Kurs sayfasına göz atın ve kısa sürede kaydınızı yaptırın!

Geleceğin Kariyerine Hazırlanın

Makine öğreniminde yüksek lisans başvurusu yapın