Datautvinning vs. maskinlæring: Avslør kraften i data!

0 Shares

Datagruvedrift og maskinlæring er sammenknyttede begreper innenfor datavitenskap som benyttes for å generere verdifull kunnskap.

I dag er det enklere enn noen gang å samle data, men det kan være vanskelig å sikre presis informasjon og innsikt.

Store virksomheter som håndterer store datamengder, sliter med å administrere, organisere og hente ut meningsfull informasjon.

Det er her bedrifter kan dra nytte av to metoder – datagruvedrift og maskinlæring.

Begge metodene kan identifisere trender i dataene som samles inn og gjøre det mulig for virksomheter å ta velinformerte, datadrevne beslutninger basert på denne informasjonen.

Selv om begge tilhører datavitenskapen og innebærer analysemetoder, finnes det noen distinkte forskjeller mellom begrepene.

I denne artikkelen vil jeg utforske hva datagruvedrift og maskinlæring innebærer, deres bruksområder og metoder, samt forskjellene mellom dem.

La oss begynne!

Hva er datagruvedrift?

Datagruvedrift er en prosess for å samle inn og analysere store mengder data fra ulike kilder for å identifisere mønstre. Ved hjelp av denne prosessen oppdager dataforskere relasjoner og trender i dataene, og hjelper bedrifter med å løse forretningsutfordringer, forutse trender og fatte informerte beslutninger.

Datagruvedrift hjelper også virksomheter med å redusere risiko og identifisere nye forretningsmuligheter. Prosessen starter med et mål om å skape vekst. Data samles fra en rekke kilder og lagres i datavarehus, som fungerer som analytiske datalagre.

Ved hjelp av datagruvedrift kan selskaper gjennomføre renseprosesser, hvor de tilfører manglende informasjon og fjerner duplikater. For å oppdage mønstre bruker datagruvedrift avanserte teknikker og matematiske modeller. Den benytter seg av teknologier som maskinlæring, databaser og statistikk.

Eksempel: Banker og finansinstitusjoner benytter seg av datagruvedrift for å oppdage markedsrisiko. Prosessen brukes ofte i systemer for svindelbekjempelse og kredittvurdering for å vurdere transaksjoner, kjøpsvaner, finansiell kundedata, korttransaksjoner og mer.

Markedsføringsfirmaer benytter seg av datagruvedrift for å avdekke kundenes vaner eller preferanser for å optimalisere markedsføringen, håndtere regulatoriske forpliktelser og evaluere effekten av ulike salgskanaler.

Hva er maskinlæring?

Maskinlæring (ML) er en teknologi som gjør at datamaskiner kan tenke og handle som mennesker. Den gjør at datamaskiner kan lære fra tidligere data og fatte menneskelignende beslutninger. Dette minsker behovet for menneskelig inngripen i bedriftens drift, frigjør ressurser fra manuelle, repeterende oppgaver, og øker fokus på viktigere arbeidsområder.

ML-metoden forbedres og automatiseres basert på maskinenes læring i løpet av prosessen. Datamaskiner mottar kvalitetsdata og bruker ulike metoder for å utvikle maskinlæringsmodeller for å trene maskiner basert på dataene.

Algoritmen som brukes i ML-modellen er avhengig av datatypen og ønsket handling. Selskaper bruker denne metoden for å automatisere flere forretningsprosesser og gjennomføre rask utvikling.

Maskinlæring benyttes til ulike formål på tvers av ulike bransjer, som analyse av sosiale medier, bildegjenkjenning, følelsesgjenkjenning og mer. Kort sagt, ML hjelper med å utvikle og designe komplekse algoritmer eller programmer for store datasett for å gi bedre resultater og effektivitet for brukerne, og for å forutse fremtidige trender. Disse programmene kan lære av spesifikke datasett og erfaringer for å forbedre resultatene.

Med hyppige treningsdata som input, kan algoritmene forbedres av selve maskinlæringsmodellene.

ML har flere algoritmer, inkludert lineær regresjon, logistisk regresjon, beslutningstrær, SVM-algoritme, Naive Bayes-algoritme, KNN-algoritme, K-means, Random forest-algoritme osv. ML-algoritmer er kategorisert i:

Veiledet læring: Veiledet læring benytter ML-algoritmer som allerede er trent på et spesifikt datasett.
Ikke-veiledet læring: Den benytter ML-algoritmer som allerede er trent, men på et umerket datasett.
Forsterkende læring: Den benytter algoritmer basert på prøving og feiling for å forbedre seg selv og lære av nye ting.

Datagruvedrift vs. maskinlæring: funksjoner

Funksjoner ved datagruvedrift

Handlingsbar informasjon: Datagruvedrift samler viktig informasjon fra store datamengder.
Automatisert oppdagelse: Datagruvedriftmodellen benytter en algoritme for å samle enorme mengder data og hente ut nødvendig informasjon.
Gruppering: Datagruvedrift kan trekke ut grupper fra data. For eksempel kan en modell identifisere ansatte med fast inntekt i et bestemt område.
Datavarehus: Alle data lagres i sikre datavarehus, slik at eventuelle problemer kan løses raskt ved behov. Det er også her dataene renses og klargjøres på en hensiktsmessig måte.

Funksjoner ved maskinlæring

Automatisert datavisualisering: ML tilbyr en rekke metoder som kan generere rik informasjon som kan benyttes på strukturerte og ustrukturerte data. Bedrifter bruker nøyaktig og relevant innsikt for å øke effektiviteten i utvikling og drift ved å legge til rette for brukervennlige datavisualiseringsverktøy.
Bedre analyse: ML hjelper dataanalytikere med å effektivt og raskt behandle og analysere store datamengder. Med effektive algoritmer og datadrevne modeller skapes bedre resultater.
Forbedret kundeengasjement: ML hjelper med å avdekke ord, uttrykk, materialstiler, setninger osv. som appellerer til målgruppen. Du kan også lære om deres følelser, preferanser og atferd, noe som vil hjelpe deg med å forbedre tilbudene dine. Dette bidrar igjen til å øke kundeengasjementet.
Forbedret forretningsintelligens: Når ML-funksjoner kombineres med analyser, kan man oppnå utmerket forretningsintelligens for å drive strategiske initiativer.

Datagruvedrift vs. maskinlæring: mål

Mål for datagruvedrift

Datagruvedrift henter ut nødvendig informasjon fra store datamengder. Dette er en effektiv metode som bruker ulike teknikker for å oppnå ønsket resultat.

Prediksjon: Datagruvedrift hjelper bedrifter med å forutse fremtidige utfall. For eksempel hvor stor omsetning en butikk kan generere de neste tre månedene.
Identifikasjon: Den identifiserer mønstre i innsamlede og organiserte data. For eksempel at nygifte par er på utkikk etter nye møbler.
Klassifisering: Datagruvedrift deler data inn i klasser. Kunder kan for eksempel kategoriseres i ulike grupper ut fra alder, kjønn, handlevarer, beliggenhet osv.
Optimalisering: Datagruvedrift optimaliserer bruken av eksisterende ressurser som plass, penger, materialer eller tid. Man kan for eksempel finne ut hvordan man kan utnytte reklame best mulig for å øke salg eller fortjeneste.

Mål for maskinlæring

Utvikle algoritmer for å oppnå praktisk innsikt
Lære av tidligere erfaringer og data og oppnå bedre resultater
Forutse fremtidige utfall og trender
Analysere ulike aspekter ved læringsadferd
Utnytte datasystemets evner
Levere nøyaktig, relevant innsikt for forretningsintelligens
Automatisere repeterende, tidkrevende oppgaver

Datagruvedrift vs. maskinlæring: teknikker

Datagruvedriftsteknikker

Teknikker som ofte brukes i datagruvedrift er:

Klassifisering: Denne teknikken hjelper deg med å klassifisere eller kategorisere data i ulike grupper som mennesker, dyr, land, kjønn, osv.
Clustering: Clustering-analyse forenkler datasammenligninger. Dette gjør det mulig å identifisere fellestrekk og forskjeller mellom flere data.
Regresjon: Regresjonsanalyse er en metode som brukes til å fastslå og vurdere forhold mellom ulike elementer som følge av å legge til flere nye komponenter.
Avviksanalyse: Denne teknikken handler om å identifisere datapunkter i det innsamlede datasettet som kan avvike fra en trend eller atferd.
Sekvensielt mønster: Dette er en teknikk for datagruvedrift som brukes til å oppdage typiske tilbakevendende trender ved å undersøke data. Det hjelper med å finne de interessante segmentene i en gruppe datasekvenser. Betydningen av sekvensen bestemmes av hyppighet, lengde og andre faktorer.
Prediksjon: Den bruker en rekke datagruvedriftsteknikker, som clustering, trender, klassifisering osv. for å forutse fremtidige hendelser. Datagruvedriftseksperter forutser fremtidige trender ved å studere datasekvenser, ulike forekomster og tidligere hendelser.
Tilknytningsregler: Innenfor store datasamlinger i ulike databaser foregår interaksjoner mellom flere dataelementer for å illustrere sannsynligheten for hver data. Tilknytningsreglene presenterer «hvis-da»-utsagn for å utføre disse interaksjonene.

Maskinlæringsteknikker

Ulike ML-teknikker er:

Regresjon: Dette faller inn under kategorien veiledet læring og hjelper med å forutsi en bestemt verdi basert på data. For eksempel hjelper det å forutse en varepris basert på tidligere prisdata.
Klassifisering: Dette er en annen klasse av veiledet læring som hjelper til med å forklare eller forutse en klasseverdi. Du kan for eksempel forutsi om en kunde vil kjøpe et gitt produkt eller ikke.
Clustering: Denne teknikken tar sikte på å gruppere lignende egenskaper for å forstå kvaliteten på løsningen.
Ensemblemetoder: Disse refererer til kombinasjonen av ulike modeller som brukes sammen for å oppnå bedre tolkninger enn en enkelt modell.
Ordinære innbygginger: Den kan enkelt fange ord i dokumentet, slik at dataeksperter kan utføre aritmetiske operasjoner med en rekke ord.
Dimensjonsreduksjon: Den brukes til å eliminere unødvendig informasjon fra datasettet, og kun presentere nødvendig informasjon.
Forsterkende læring: Den kan registrere handlinger kumulativt og bruke en prøv-og-feil-handling i et angitt miljø.
Overføringslæring: Denne metoden benyttes for å gjenbruke den trente delen av et nevralt nettverk og tilpasse det til en lignende oppgave.
Nevrale nettverk: Målet er å samle ikke-lineære mønstre i informasjonen ved å legge til flere lag i modellen.

Datagruvedrift vs. maskinlæring: komponenter

Komponenter i datagruvedrift

Hovedkomponentene er som følger:

Databaser: I denne komponenten av datagruvedrift lagres data. Det er her integreringsteknikker og datarensing implementeres.
Datavarehusserver: Denne henter inn den viktigste informasjonen basert på brukernes krav fra et datavarehus.
Kunnskapsbase: Kunnskapsbasen eller kunnskapsdomenet hjelper med å avdekke nye mønstre i utvunnet data.
Datagruvedriftmotor: Denne hjelper deg med å utføre oppgaver som klassifisering, klyngeanalyse, assosiasjon, osv.
Mønsterevalueringsmodul: Denne modulen kommuniserer med datagruvedriftsstrukturen for å søke etter interessante mønstre.
Brukergrensesnitt: Du vil få et grafisk brukergrensesnitt i et dataanalyseverktøy hvor du kan kontrollere funksjonene, utføre prosessen effektivt, spore endringer og fremdrift, og se de forutsagte elementene.

Komponenter i maskinlæring

Det finnes mange ML-algoritmer, og hver algoritme har tre komponenter:

Representasjon: Denne komponenten beskriver hvordan en modell ser ut, og hvordan den skal representere grunnleggende kunnskap. For eksempel vil det være sett med regler, nevrale nettverk, modellensembler, støttevektormaskiner, grafiske modeller, beslutningstrær osv.
Evaluering: Denne komponenten lar deg evaluere ulike programmer, som for eksempel prediksjon og tilbakekalling, posterior sannsynlighet, kvadratfeil, nøyaktighet, margin og mer.
Optimalisering: Denne komponenten hjelper med å generere nye, optimaliserte programmer og kan defineres som en søkeprosess. Ulike typer optimalisering kan være konveks, begrenset og kombinasjonsoptimalisering.

Datagruvedrift vs. maskinlæring: anvendelser

Anvendelser av datagruvedrift

Helsevesen: For å forbedre helsevesenet gir datagruvedriftsteknologi ulike muligheter. Den gir innsikt for å forbedre pasientbehandlingen og minimere utgifter.
Bank: Datagruvedriftløsninger benyttes i bankvirksomhet for å forbedre muligheten til å oppdage skader, utfordringer, trender med mer.
Utdanning: Innen utdanning hjelper datagruvedrift med utvidelse og utvikling av utdanningsinstitusjoner gjennom informasjon innhentet fra ulike kilder og gjennomføring av konkurrentanalyser.
Sikkerhet: For å oppdage svindel hjelper datagruvedrift med å konvertere data til verdifull innsikt og oppdage nye mønstre.
Markedsføring: Datagruvedrift gjør det mulig for organisasjoner å dele opp kundebasen sin i ulike segmenter. På denne måten kan de tilpasse sine tjenester i henhold til de unike behovene til kundene som faller inn i ulike segmenter.

Anvendelser av maskinlæring

Bildegjenkjenning: Maskinlæring hjelper bransjer med å gjenkjenne bilder, ansikter, tekst osv. Den kan for eksempel klassifisere hunder og katter, spore oppmøte med ansiktsgjenkjenningsteknologi osv.
Talegjenkjenning: Talegjenkjenningsbaserte intelligente systemer som Siri, Alexa osv. bruker ML-algoritmer for kommunikasjon. De kan enkelt konvertere tale til tekst med maskinlæringsevne.
Anbefalingssystemer: Etter hvert som verden blir mer digitalisert, ønsker teknologibaserte selskaper å tilby tilpassede tjenester til forbrukere. Dette gjøres mulig med anbefalingssystemer som analyserer brukernes preferanser og anbefaler tjenester eller innhold til dem.
Selvkjørende biler: Selvkjørende biler som Tesla blir stadig mer populære, da de tilbyr avansert eller automatisert kjøring. ML brukes i selvkjørende biler for å registrere trafikk og sørge for bedre sikkerhet.
Svindeloppdagelse: Fra å kjøpe varer til å gjennomføre transaksjoner er alt nå enkelt å bruke og mer tilgjengelig. Men med økningen i digitaliseringen har også tilfeller av svindel økt. For å redusere dette problemet er svindeloppdagingsløsninger utstyrt med avanserte ML-algoritmer som enkelt kan oppdage svindel, også på avstand.

Datagruvedrift vs. maskinlæring: likheter

Både datagruvedrift og maskinlæring brukes innen datavitenskap, for eksempel prediktiv modellering og sentimentanalyse.
Begge inkluderer tilknyttede matematiske konsepter, algoritmer og statistikk.
Begge kan filtrere store mengder data, applikasjoner (ved hjelp av algoritmiske metoder) og verktøy.
Begge benytter algoritmiske metoder eller sammenlignbare strukturer.

Datagruvedrift vs. maskinlæring: forskjeller

Datagruvedrift	Maskinlæring
Datagruvedrift er en prosess for å hente ut meningsfull informasjon fra innsamlede data.	Maskinlæring er en teknologi som benyttes for å automatisere oppgaver, få innsikt, ta bedre beslutninger og forutse fremtidige hendelser.
Datagruvedriftsteknikker brukes for datainnsamling, analyse, oppdagelse av mønstre og innhenting av verdifull informasjon.	Maskinlæringsteknologi brukes for å forutsi utfall, som for eksempel tidslengde, prisanslag osv.
Hovedmålet er å forbedre brukervennligheten til innsamlet informasjon. Det involverer prosesser som datarensking, funksjonsteknikk, spådommer og transformasjoner. Datagruvedrift er en form for forskning som benytter seg av mange teknologier, inkludert maskinlæring.	ML er et selvopplærings- og selvlærende system for å utføre oppgaver nøyaktig. Det krever menneskelig innblanding.
Det kreves ikke menneskelig innblanding når systemet er ferdig designet.	Datagruvedrift henter ut data fra ulike kilder og lagrer dem i datavarehus. Maskinlæringsteknologien leser maskiner og lærer kontinuerlig og utvikler seg.
Den avdekker skjult innsikt og mønstre.	Den genererer spådommer for å påvirke forretningsbeslutninger basert på dataene.
Den er basert på historiske data.	Den er basert på sanntidsdata og historiske data.
Den kan benyttes i et stort område eller i ulike bransjer, som produksjon, cybersikkerhet, finans, bank, markedsføring, utdanning, helsevesen, søkemotorer og mange flere. Den bruker ordinære, kontinuerlige, diskrete og nominelle datatyper.	Den kan benyttes i et begrenset område, for eksempel helsevesen, samfunnsvitenskap, næringsliv, osv.
	Den kan benyttes i et stort område eller i ulike bransjer, som produksjon, cybersikkerhet, finans, bank, markedsføring, utdanning, helsevesen, søkemotorer og mange flere.

Konklusjon

Datagruvedrift og maskinlæring er beslektede felt; begge brukes i dataanalyse for å generere verdifull informasjon og innsikt.

Det er likevel en rekke forskjeller mellom dem. Datagruvedrift er en prosess hvor man henter ut nødvendig informasjon fra en datamengde for å identifisere mønstre og skape effektivitet. På den annen side lager ML prediksjoner og automatiserer prosesser ved hjelp av data og tidligere erfaringer.

Dersom man ønsker å benytte seg av disse i sanntid, er det en fordel å forstå tilnærmingene til hver metode. Når de benyttes sammen, kan de gi større fordeler for bedriften din ved å utvide virksomheten, forbedre driften og hjelpe deg med å ta bedre beslutninger.

Du kan også undersøke noen viktige datagruvedriftsteknikker.