Uczenie maszynowe jest jednym z najbardziej aktywnych obszarów badawczych sztucznej inteligencji, który obejmuje badanie i rozwój obliczeniowych modeli procesów uczenia się. Głównym celem badań w dziedzinie uczenia maszynowego jest zbudowanie systemów komputerowych, które są w stanie uczyć się i zdobywać wiedzę samodzielnie, bez konieczności ich wyraźnego programowania. Eksploracja danych jest dziedziną, która wiele ze swoich inspiracji i technik zawdzięcza uczeniu maszynowemu. Dlatego uczenie maszynowe i eksploracja danych są często używane synonimicznie, ale bądźcie pewni, że są to bardzo różne koncepcje o różnych celach.

Co to jest Data Mining?

W obecnej erze cyfrowej każde urządzenie podłączone do Internetu pozostawia jakiś cyfrowy ślad i praktycznie wszystkie zautomatyzowane systemy generują jakąś formę danych. Na dodatek terabajty lub petabajty danych są generowane codziennie z każdego aspektu naszego codziennego życia. Ta eksplozja danych jest wynikiem cyfryzacji naszego społeczeństwa i rosnącej liczby urządzeń mobilnych, a także szybkiego rozwoju potężnych narzędzi do gromadzenia i przechowywania danych. Konieczne jest zatem przeanalizowanie takich danych, aby poprzez analizę danych wygenerować jakieś nowe informacje. W tym miejscu pojawia się eksploracja danych. Eksploracja danych to proces sortowania i analizowania dużych ilości danych oraz przekształcania ich w standardowy format. Eksploracja danych przekształca duży zbiór surowych danych w użyteczne informacje. Surowe dane są gromadzone i przechowywane w komercyjnych bazach danych, a następnie analitycy szukają wzorców w dużych partiach danych przy użyciu szerokiej gamy technik, aby uzyskać z nich przydatne informacje.

Nauka o maszynach

Uczenie maszynowe to gałąź sztucznej inteligencji (AI) oparta na zdolności systemów komputerowych lub programów do automatycznego uczenia się na podstawie doświadczeń bez wyraźnego programowania. Uczenie się jest zjawiskiem wieloaspektowym. Podobnie, komputerowe modelowanie procesów uczenia się w ich wielorakich przejawach stanowi przedmiot uczenia maszynowego. Jest to jeden z najbardziej aktywnych obszarów badawczych w ramach AI, który obejmuje badanie i rozwój obliczeniowego modelu procesów uczenia się. Celem uczenia maszynowego jest zbudowanie systemów komputerowych zdolnych do samodzielnego zdobywania wiedzy i doskonalenia swojego działania na podstawie własnych doświadczeń. W świecie rzeczywistym możemy zaobserwować adaptację technik uczenia maszynowego w takich obszarach jak chatboty i głosowi wirtualni asystenci. Uczenie maszynowe polega na przetwarzaniu danych w celu poszukiwania trendów lub wzorców, co dodatkowo pomaga w zrozumieniu procesu. Proces ten może być następnie wykorzystany do przewidywania zachowań użytkowników.

Różnica między eksploracją danych a uczeniem maszynowym

Podstawy

– Zarówno uczenie maszynowe, jak i eksploracja danych należą do dziedziny Data Science, co ma sens, ponieważ oba te procesy mają coś wspólnego z danymi. Oba procesy pomagają nadać sens danym, co dalej pomaga w rozwiązywaniu złożonych problemów. Oba terminy mogą być często używane zamiennie, co sprawia, że czasami trudno je rozróżnić.

Jednak eksploracja danych jest bardziej ogólną koncepcją, która polega na przekształceniu dużego zbioru surowych danych w użyteczne informacje, podczas gdy uczenie maszynowe jest wszechstronnym terminem, który obejmuje przetwarzanie danych w celu poszukiwania trendów lub wzorców.

Cel

– Dwa podstawowe cele eksploracji danych w praktyce to zazwyczaj przewidywanie i opis. Po stronie predykcyjnej, celem eksploracji danych jest wykorzystanie pewnych zmiennych lub pola w zbiorach danych do przewidywania nieznanych lub przyszłych wartości innych zmiennych będących przedmiotem zainteresowania, podczas gdy opisowa eksploracja danych skupia się na zrozumieniu analizowanych systemów poprzez identyfikację wzorców i związków w dużych zbiorach danych.

Natomiast celem uczenia maszynowego jest konstruowanie kompletnych, autonomicznych systemów uczących się z wykorzystaniem zestawu narzędzi i technik, w których inteligencja jest uczona przez inteligencję, a nie indukowana.

Koncepcja

– Eksploracja danych i uczenie maszynowe z pewnością się pokrywają, ale jedną z kluczowych różnic między nimi jest sposób wykorzystania danych. Eksploracja danych to proces zagłębiania się w ogromne ilości danych z wielu źródeł, wydobywania z nich użytecznych informacji i odkrywania wzorców w celu przewidywania przyszłych wyników.

Uczenie maszynowe idzie dalej, wykorzystując złożone algorytmy i metody eksploracji danych do budowania modeli składających się z formuł matematycznych, kryteriów decyzyjnych i wielowymiarowych parametrów w celu przewidywania przyszłych wyników bez interwencji człowieka.

Analiza

– Eksploracja danych wymaga interwencji człowieka, aby zebrać i posortować kolosalne ilości danych, które mogą być arbitralne, nieuporządkowane, a nawet w formacie, który natychmiast nadaje się do automatycznego przetwarzania. Analitycy eksploracji danych wykorzystują szeroki zakres technik do sortowania danych pochodzących z różnych źródeł. Dane są następnie zbierane, przetwarzane i przekształcane w standardowy format do oceny przyszłych zdarzeń.

Uczenie maszynowe sięga głębiej, pozwalając maszynom i systemom komputerowym uczyć się na podstawie nowych danych i zdobywać wiedzę samodzielnie, bez wyraźnego programowania. Nie jest więc wymagana interwencja człowieka, ponieważ maszyny uczą się na podstawie własnych doświadczeń.

Podsumowanie

W dużym skrócie, eksploracja danych to proces wydobywania informacji z dużej ilości surowych danych, które mogą być arbitralne, nieustrukturyzowane, a nawet w formacie, który od razu nadaje się do automatycznego przetwarzania. Dane są następnie zbierane, przetwarzane i przekształcane w bardziej standardowy format. Uczenie maszynowe, z drugiej strony, wykorzystuje silne techniki analityczne, aby znaleźć wartościowe wzorce w złożonych danych, aby przewidzieć przyszłe wyniki. Uczenie maszynowe to w zasadzie uczenie systemu komputerowego, aby pracował autonomicznie bez interwencji człowieka.