Интеллектуальный анализ данных против. Машинное обучение: ключевое отличие (обновлено)

В нашем быстрорастущем цифровом мире появилось так много новых терминов и фраз, что легко запутаться или потерять след. Натиск техноболтовни огромен. И люди склонны использовать странные новые слова как синонимы, не осознавая, что эти слова означают две разные вещи.

В частности, это проблема, стоящая перед «интеллектуальным анализом данных» и «машинным обучением». Граница между этими двумя терминами иногда размывается из-за некоторых общих характеристик. ​

Что такое интеллектуальный анализ данных?

Интеллектуальный анализ данных – это процесс извлечения полезной информации из огромного количества данных. Он используется для обнаружения новых, точных и полезных закономерностей в данных, поиска смысла и актуальной информации для организации или человека, который в ней нуждается. Это инструмент, используемый людьми.

Что такое машинное обучение?

С другой стороны, машинное обучение — это процесс открытия алгоритмов, которые улучшились благодаря опыту, полученному на основе данных. Это проектирование, изучение и разработка алгоритмов, которые позволяют машинам обучаться без вмешательства человека. Это инструмент, позволяющий сделать 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

Итак, мы видим, что их сходства невелики, но все же вполне естественно путать эти два термина из-за совпадения данных. С другой стороны, между ними существует значительное количество различий. Поэтому для ясности и организации мы собираемся дать каждому свой пункт.

Давайте углубимся, чтобы выяснить некоторые различия между интеллектуальным анализом данных и машинным обучением:

Их возраст

Начнем с того, что интеллектуальный анализ данных на два десятилетия предшествует машинному обучению, причем последнее первоначально называлось обнаружением 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; машинное обучение появилось в 1950-х годах.

Их цель

Интеллектуальный анализ данных предназначен для извлечения правил из больших объемов данных, а машинное обучение учит компьютер изучать и понимать заданные параметры. Или, другими словами, интеллектуальный анализ данных — это просто метод исследования для определения конкретного результата на основе всей суммы собранных данных. С другой стороны медали у нас есть машинное обучение, которое обучает систему выполнять сложные задачи и использует собранные данные и опыт, чтобы стать умнее.

Что они используют

Интеллектуальный анализ данных опирается на огромные хранилища данных (например, большие данные), которые затем, в свою очередь, используются для составления прогнозов для предприятий 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 основан на вмешательстве человека и в конечном итоге создается для использования людьми. В то время как вся причина существования машинного обучения заключается в том, что оно может обучаться само по себе и не зависеть от человеческого влияния или действий. Без человека из плоти и крови, использующего и взаимодействующего с ним, интеллектуальный анализ данных не может работать. С другой стороны, контакт человека с машинным обучением в значительной степени ограничивается настройкой первоначальных алгоритмов. А потом просто оставить все как есть, что-то вроде процесса «установил и забыл». Люди присматривают за интеллектуальным анализом данных; системы заботятся о себе с помощью машинного обучения.

Как они связаны друг с другом

Кроме того, интеллектуальный анализ данных — это процесс, включающий в себя два элемента: базу данных и машинное обучение. Первый предоставляет методы управления данными, а второй — методы анализа данных. Таким образом, хотя для анализа данных требуется машинное обучение, машинное обучение не обязательно требует интеллектуального анализа данных. Однако бывают случаи, когда информация, полученная в результате интеллектуального анализа данных, используется для выявления связей между отношениями. В конце концов, трудно проводить сравнения, если у вас нет хотя бы двух фрагментов информации, которые можно сравнить друг с другом! Следовательно, информация, собранная и обработанная посредством интеллектуального анализа данных, может затем использоваться для обучения машины, но, опять же, в этом нет необходимости. Думайте об этом больше как о удобном удобстве.

Способность расти

Вот простой вопрос: интеллектуальный анализ данных не может обучаться или адаптироваться, тогда как в этом вся суть машинного обучения. Интеллектуальный анализ данных следует заранее установленным правилам и является статическим, а машинное обучение корректирует алгоритмы по мере проявления правильных обстоятельств. Интеллектуальный анализ данных настолько умен, насколько умны пользователи, которые вводят параметры; машинное обучение означает, что эти компьютеры становятся умнее.

Как они используются

С точки зрения полезности каждый процесс имеет свою специализацию. Интеллектуальный анализ данных используется в сфере розничной торговли, чтобы понять покупательские привычки клиентов, тем самым помогая предприятиям формулировать более успешные стратегии продаж. Социальные сети — это благодатная площадка для интеллектуального анализа данных, поскольку сбор информации из профилей пользователей, запросов, ключевых слов и публикаций может быть объединен. Это поможет рекламодателям организовать соответствующие акции. Мир финансов использует интеллектуальный анализ данных для исследования 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 еще в середине 90-х, это вполне могло бы предотвратить крах превосходного интернет-стартапа в конце 90-х.

Между тем, компании используют машинное обучение для таких целей, как беспилотные автомобили, обнаружение мошенничества с кредитными картами, онлайн-обслуживание клиентов, перехват спама в электронной почте, бизнес-аналитика (например, управление транзакциями, сбор результатов продаж, выбор бизнес-инициатив) и персонализированный маркетинг. В число компаний, которые полагаются на машинное обучение, входят такие крупные компании, как Визг, Твиттер, Фейсбук, ПинтерестSalesforce и небольшая поисковая система, о которой вы, возможно, слышали: Google.

Интеллектуальный анализ данных против. Машинное обучение

Что они имеют общего?

И интеллектуальный анализ данных, и машинное обучение подпадают под эгиду науки о данных, что имеет смысл, поскольку они оба используют данные. Оба процесса используются для решения сложных проблем, поэтому многие люди (ошибочно) используют эти два термина как синонимы. Это не так уж удивительно, учитывая, что машинное обучение иногда используется как средство проведения полезного анализа данных. Хотя данные, полученные в результате интеллектуального анализа данных, можно использовать для обучения машин, границы между этими двумя концепциями становятся немного размытыми.

Более того, оба процесса используют одни и те же критически важные алгоритмы для обнаружения закономерностей данных. Хотя их желаемые результаты в конечном итоге различаются, это станет ясно, когда вы будете читать дальше.

Выберите правильную программу

Раскройте потенциал искусственного интеллекта и машинного обучения с помощью комплексных программ Simplilearn. Выберите подходящую программу AI/ML, чтобы освоить передовые технологии и продвинуться по карьерной лестнице.

Итак, что же все это значит?

Каждый день немного больше людей в нашем мире обращается к цифровым решениям для решения задач и проблем. Это достаточно большой цифровой мир, в котором более чем достаточно места для процветания как интеллектуального анализа данных, так и машинного обучения. Продолжающееся доминирование больших данных означает, что всегда будет необходимость в интеллектуальном анализе данных. А продолжающееся стремление и спрос на умные машины будут гарантировать, что машинное обучение останется очень востребованным навыком.

Вы можете задаться вопросом, что предлагает наибольший потенциал? Однозначного ответа нет, но мы можем сделать достойное и обоснованное предположение. Возросший интерес к искусственному интеллекту и интеллектуальным устройствам, а также продолжающийся рост использования мобильных устройств являются хорошими знаками. Между этими двумя процессами машинное обучение может предложить лучшие возможности.

Это ни в коем случае не означает, что интеллектуальный анализ данных — это тупиковая карьера. В соответствии с ФорбсОбщий объем накопленных данных в нашей цифровой вселенной вырастет с 4,4 зеттабайта в 2019 году примерно до 44 зеттабайт или 44 триллионов гигабайт данных. Да, обратите внимание на отсутствие десятичной точки между этими двумя значениями!

Хотите заняться машинным обучением?

Если вы ищете отличный выбор карьеры, вы не можете пропустить работу в области машинного обучения. требовать (и зарплаты!) инженеров машинного обучения растет. Средняя зарплата инженера по машинному обучению составляет около 146 тысяч долларов, а темпы роста в прошлом году составили 344 процента!

Если вы хотите стать частью этого захватывающего, динамичного мира, у Simplilearn есть инструменты, которые помогут вам начать свой путь. Курс искусственного интеллекта сделает вас экспертом в области машинного обучения. Вы освоите концепции и методы машинного обучения. Курс включает в себя контролируемое и неконтролируемое обучение, математические и эвристические аспекты, а также практическое моделирование для разработки алгоритмов, чтобы подготовить вас к роли инженера по машинному обучению.

Даже если вы не планируете делать карьеру в области машинного обучения, это отличный курс для тех, кто хочет повысить свою квалификацию и повысить свою конкурентоспособность. В конце концов, такие области знаний, как методы интеллектуального анализа данных и приложения машинного обучения, всегда будут востребованы. Знание этих дисциплин может повысить вашу универсальность как профессионала в области цифровых технологий.

Вы можете выбирать между самостоятельным обучением, онлайн-классом Flexi-pass или корпоративным решением для обучения. Вы получите более 40 часов обучения под руководством инструктора, более двух десятков практических упражнений, четыре реальных отраслевых проекта со встроенными лабораторными работами, а также круглосуточную поддержку в виде специальных сеансов наставничества по проектам.

Выполнив все критерии, вы получите сертификат, который станет вашим билетом в эту фантастическую сферу. Проверьте это сейчас и обеспечьте свою будущую цифровую карьеру!

Вы также можете пройти курс искусственного интеллекта и машинного обучения в сотрудничестве с Университетом Пердью и IBM. Эта программа дает вам глубокие знания Python, глубокого обучения с помощью TensorFlow, обработки естественного языка, распознавания речи, компьютерного зрения и обучения с подкреплением.

Комплексная программа последипломного образования предоставляет вам совместный сертификат Simplilearn-Purdue, а также вы получаете право на членство в программе выпускников Университета Пердью по завершении курса. IBM является ведущим игроком в области искусственного интеллекта и науки о данных, помогая профессионалам, имеющим соответствующий отраслевой опыт в области искусственного интеллекта и науки о данных, предоставляя всемирно признанный сертификат и полный доступ к IBM Watson для практического обучения и практики. Инновационная программа PCP поможет вам выделиться из толпы и построить карьеру в таких процветающих областях, как искусственный интеллект, машинное обучение и глубокое обучение.

Часто задаваемые вопросы

1. В чем разница между интеллектуальным анализом данных и машинным обучением?

Интеллектуальный анализ данных — это процесс обнаружения закономерностей и извлечения информации из больших наборов данных, в то время как машинное обучение фокусируется на разработке алгоритмов и моделей, которые учатся на данных и делают прогнозы или решения.

2. Что лучше: интеллектуальный анализ данных или машинное обучение?

Выбор между интеллектуальным анализом данных и машинным обучением зависит от конкретной задачи или цели. Интеллектуальный анализ данных эффективен для выявления закономерностей и понимания существующих данных, а машинное обучение полезно для построения прогнозных моделей и принятия решений на основе данных. Оба подхода имеют свои сильные стороны и могут использоваться вместе для комплексного анализа данных.

3. Можно ли использовать машинное обучение для интеллектуального анализа данных?

Да, методы машинного обучения можно использовать в процессе интеллектуального анализа данных. Алгоритмы машинного обучения могут помочь в выявлении закономерностей, прогнозировании результатов и извлечении значимой информации из больших наборов данных, что является важным шагом в процессе интеллектуального анализа данных.

4. Легко или сложно научиться интеллектуальному анализу данных?

Сложность обучения интеллектуальному анализу данных зависит от различных факторов, включая предварительные знания, опыт и сложность используемых методов и инструментов. Интеллектуальный анализ данных требует глубокого понимания статистического анализа, манипулирования данными и концепций машинного обучения. Хотя для этого может потребоваться кривая обучения, при наличии преданности делу и практики можно развить навыки интеллектуального анализа данных.