Наш быстро развивающийся цифровой мир популяризировал так много новых терминов и фраз, что легко запутаться или потерять ориентиры. Наплыв технических терминов ошеломляет. И люди склонны использовать странные новые слова как взаимозаменяемые, не подозревая, что они означают разные вещи.
В частности, это проблема, с которой сталкиваются «интеллектуальный анализ данных» и «машинное обучение». Граница между этими двумя терминами иногда размывается из-за некоторых общих характеристик.
Что такое майнинг данных?
Интеллектуальный анализ данных — это процесс извлечения полезной информации из большого объёма данных. Он используется для обнаружения новых, точных и полезных закономерностей в данных, поиска значимой и актуальной информации для организации или отдельного человека, которому она нужна. Это инструмент, используемый людьми.
Что такое машинное обучение?
С другой стороны, машинное обучение — это процесс поиска алгоритмов, которые улучшаются благодаря опыту, полученному на основе данных. Это проектирование, изучение и разработка алгоритмов, которые позволяют машинам обучаться без вмешательства человека. Это инструмент, который делает машины умнее, устраняя человеческий фактор (но не устраняя самих людей; это было бы неправильно).
Посмотрите видео ниже, которое поможет вам понять основы машинного обучения.
Разница между интеллектуальным анализом данных и машинным обучением
Таким образом, мы видим, что у них мало общего, но из-за схожести данных эти два термина всё равно часто путают. С другой стороны, между ними есть немало различий. Поэтому для большей ясности и упорядоченности мы выделим для каждого из них отдельный пункт.
Давайте разберёмся, в чём заключаются различия между интеллектуальным анализом данных и машинным обучением:
Их Возраст
Начнём с того, что интеллектуальный анализ данных появился на два десятилетия раньше машинного обучения, которое изначально называлось «обнаружение знаний в базах данных» (KDD). В некоторых областях интеллектуальный анализ данных до сих пор называют KDD. Машинное обучение дебютировало в программе для игры в шашки. Интеллектуальный анализ данных существует с 1930-х годов, а машинное обучение появилось в 1950-х.
Их Цель
Интеллектуальный анализ данных предназначен для извлечения закономерностей из больших объёмов данных, в то время как машинное обучение учит компьютер учиться и понимать заданные параметры. Другими словами, интеллектуальный анализ данных — это просто метод исследования для определения конкретного результата на основе совокупности собранных данных. С другой стороны, машинное обучение обучает систему выполнять сложные задачи и использует собранные данные и опыт, чтобы стать умнее.
Что Они Используют
Интеллектуальный анализ данных основан на обширных хранилищах данных (например, больших данных), которые, в свою очередь, используются для составления прогнозов для компаний и других организаций. Машинное обучение, с другой стороны, работает с алгоритмами, а не с необработанными данными.
Человеческий фактор
Вот довольно существенная разница. Интеллектуальный анализ данных зависит от вмешательства человека и в конечном счёте создаётся для использования людьми. В то время как смысл существования машинного обучения в том, что оно может обучаться самостоятельно и не зависеть от влияния или действий человека. Без человека из плоти и крови, который использует его и взаимодействует с ним, интеллектуальный анализ данных просто не может работать. С другой стороны, взаимодействие человека с машинным обучением в основном ограничивается настройкой первоначальных алгоритмов. А затем просто оставляется в покое, что-то вроде «настроил и забыл». Люди занимаются анализом данных, а системы сами заботятся о себе с помощью машинного обучения.
Как Они соотносятся Друг с Другом
Кроме того, интеллектуальный анализ данных — это процесс, который включает в себя два элемента: базу данных и машинное обучение. Первый элемент обеспечивает методы управления данными, а второй — методы анализа данных. Таким образом, в то время как интеллектуальный анализ данных нуждается в машинном обучении, машинному обучению не обязательно нужен интеллектуальный анализ данных. Однако бывают случаи, когда информация, полученная в результате интеллектуального анализа данных, используется для выявления связей между отношениями. В конце концов, сложно проводить сравнения, если у вас нет хотя бы двух фрагментов информации, которые можно сопоставить друг с другом! Следовательно, информация, собранная и обработанная с помощью интеллектуального анализа данных, может быть использована для обучения машины, но, опять же, это не обязательно. Считайте это скорее удобством, которое приятно иметь.
Способность расти
Вот простой пример: интеллектуальный анализ данных не может учиться или адаптироваться, в то время как в этом и заключается суть машинного обучения. Интеллектуальный анализ данных следует заранее заданным правилам и является статичным, в то время как машинное обучение корректирует алгоритмы по мере возникновения подходящих условий. Интеллектуальный анализ данных настолько же умен, насколько умны пользователи, вводящие параметры; машинное обучение означает, что эти компьютеры становятся умнее.
Как они Используются
С точки зрения полезности, у каждого процесса есть своя специализация. Интеллектуальный анализ данных используется в розничной торговле, чтобы понять покупательские привычки клиентов и тем самым помочь компаниям разработать более успешные стратегии продаж. Социальные сети — благодатная почва для интеллектуального анализа данных, поскольку можно собирать информацию из профилей пользователей, запросов, ключевых слов и репостов. Это поможет рекламодателям создавать релевантные рекламные кампании. В мире финансов интеллектуальный анализ данных используется для изучения потенциальных инвестиционных возможностей и даже вероятности успеха стартапа. Сбор такой информации помогает инвесторам решить, хотят ли они вкладывать деньги в новые проекты. Если бы интеллектуальный анализ данных был усовершенствован ещё в середине 90-х, он вполне мог бы предотвратить крах многих интернет-стартапов в конце 90-х.
В то же время компании используют машинное обучение для таких целей, как автономное вождение, выявление мошенничества с кредитными картами, онлайн-обслуживание клиентов, перехват спама по электронной почте, бизнес-аналитика (например, управление транзакциями, сбор результатов продаж, выбор бизнес-инициатив) и персонализированный маркетинг. Среди компаний, которые полагаются на машинное обучение, есть такие гиганты, как Yelp, Twitter, Facebook, Pinterest, Salesforce и небольшая поисковая система, о которой вы, возможно, слышали: Google.
Интеллектуальный анализ данных против. Машинное обучение
| Интеллектуальный анализ данных | Машинное обучение | |
| Сосредоточьтесь | Обнаружение скрытых закономерностей или знаний из данных | Разработка алгоритмов, которые извлекают уроки из данных |
| Цель | Извлекайте аналитические данные и информацию из существующих наборов данных | Создавайте модели для прогнозирования или выполнения задач |
| Использование | Выявление закономерностей, тенденций и аномалий | Прогнозное моделирование, классификация, кластеризация и т.д. |
| Входные данные | Исторические данные или большие наборы данных | Помеченные или немаркированные данные для обучения и тестирования |
| Выходной сигнал | Знания в форме шаблонов или правил | Прогнозы, классификации, рекомендации и т.д. |
| Методы | Описательная статистика, кластеризация, правила ассоциации | Деревья принятия решений, регрессия, нейронные сети, SVM и т.д. |
| Область применения | Более широкий с точки зрения анализа различных типов данных | Сосредоточен на разработке моделей для конкретных приложений |
| Домен | Широко используется в бизнесе, маркетинге, здравоохранении и т.д. | Широко используется в искусственном интеллекте, робототехнике, распознавании образов и т.д. |
Что у них общего?
И интеллектуальный анализ данных, и машинное обучение относятся к науке о данных, что логично, поскольку они оба используют данные. Оба процесса применяются для решения сложных задач, поэтому многие люди (ошибочно) используют эти два термина как взаимозаменяемые. Это не так уж удивительно, учитывая, что машинное обучение иногда используется для проведения полезного интеллектуального анализа данных. Хотя данные, собранные в результате интеллектуального анализа данных, могут использоваться для обучения машин, границы между этими двумя понятиями немного размыты.
Кроме того, в обоих процессах используются одни и те же важные алгоритмы для выявления закономерностей в данных. Хотя желаемые результаты в конечном итоге различаются, что станет понятно из дальнейшего чтения.
Так Что же Все это значит?
С каждым днём всё больше людей в нашем мире обращаются к цифровым решениям для выполнения задач и решения проблем. Цифровой мир достаточно велик, и в нём более чем достаточно места для интеллектуального анализа данных и машинного обучения. Продолжающееся доминирование больших данных означает, что потребность в интеллектуальном анализе данных будет существовать всегда. А постоянное развитие и спрос на интеллектуальные машины гарантируют, что машинное обучение останется востребованным навыком.
Какой из них обладает наибольшим потенциалом, спросите вы? Однозначного ответа нет, но мы можем сделать обоснованное предположение. Повышенный интерес к искусственному интеллекту и интеллектуальным устройствам, а также продолжающийся рост использования мобильных устройств — это хорошие признаки. Из этих двух процессов машинное обучение может предложить наилучшие возможности.
Это ни в коем случае не означает, что добыча данных — это тупиковый путь в карьере. По данным Forbes, общий объём накопленных данных в нашей цифровой вселенной вырастет с 4,4 зеттабайта в 2019 году до примерно 44 зеттабайтов, или 44 триллиона гигабайтов данных. Да, обратите внимание на отсутствие десятичной точки между этими двумя значениями!