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Data Mining gegen maschinelles Lernen gegen künstliche Intelligenz gegen tiefes Lernen

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data mining vs machine learning vs artificial intelligence vs deep learning

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Was ist der Unterschied zwischen Data Mining und maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz und Deep Learning und Data Science?

Sowohl Data Mining als auch maschinelles Lernen sind Bereiche, die voneinander inspiriert wurden, obwohl sie viele Gemeinsamkeiten haben, aber unterschiedliche Ziele haben.

Data Mining wird von Menschen an bestimmten Datensätzen durchgeführt, um interessante Muster zwischen den Elementen in einem Datensatz herauszufinden. Data Mining verwendet Techniken, die durch maschinelles Lernen entwickelt wurden, um das Ergebnis vorherzusagen.

Während maschinelles Lernen die Fähigkeit eines Computers ist, aus abgebauten Datensätzen zu lernen.

DATA MINING VS MACHINE LEARNING

Die Algorithmen für maschinelles Lernen verwenden die Informationen, die die Beziehung zwischen Elementen in Datensätzen darstellen, und erstellen Modelle, um zukünftige Ergebnisse vorhersagen zu können. Diese Modelle sind nichts anderes als Aktionen, die von der Maschine ausgeführt werden, um zu einem Ergebnis zu gelangen.

Dieser Artikel informiert Sie über alles Data Mining gegen maschinelles Lernen im Detail.

Was du lernen wirst:

Was ist Data Mining?

Data Mining, auch als Knowledge Discovery Process bezeichnet, ist ein Wissenschaftsgebiet, in dem die Eigenschaften von Datensätzen ermittelt werden. Große Datenmengen, die aus RDMS oder Data Warehouses oder komplexen Datensätzen wie Zeitreihen, räumlichen Daten usw. gesammelt wurden, werden abgebaut, um interessante Korrelationen und Muster zwischen den Datenelementen zu ermitteln.

Diese Ergebnisse werden verwendet, um Geschäftsprozesse zu verbessern und dadurch geschäftliche Erkenntnisse zu gewinnen.

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Der Begriff „Knowledge Discovery in Databases“ (KDD) wurde von geprägt Gregory Piatetsky-Shapiro Der Begriff „Data Mining“ tauchte 1990 in der Datenbankgemeinschaft auf.

Statistische Analyse

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Was ist maschinelles Lernen?

Maschinelles Lernen ist eine Technik, die komplexe Algorithmen zur Verarbeitung großer Datenmengen entwickelt und den Benutzern Ergebnisse liefert. Es verwendet komplexe Programme, die durch Erfahrung lernen und Vorhersagen treffen können.

Die Algorithmen werden durch regelmäßige Eingabe von Trainingsdaten von selbst verbessert. Das Ziel des maschinellen Lernens ist es, Daten zu verstehen und Modelle aus Daten zu erstellen, die vom Menschen verstanden und verwendet werden können.

Der Begriff Maschinelles Lernen wurde 1959 von Arthur Samuel, einem amerikanischen Pionier auf dem Gebiet des Computerspiels und der künstlichen Intelligenz, geprägt und er erklärte, dass 'es Computern die Möglichkeit gibt, zu lernen, ohne explizit programmiert zu werden'.

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Maschinelles Lernen wird in zwei Typen eingeteilt:

  • Unbeaufsichtigtes Lernen
  • Überwachtes Lernen

Unüberwachtes maschinelles Lernen

Unbeaufsichtigtes Lernen basiert nicht auf trainierten Datensätzen, um die Ergebnisse vorherzusagen, sondern verwendet direkte Techniken wie Clustering und Assoziation, um die Ergebnisse vorherzusagen. Geschulte Datensätze bedeuten die Eingabe, für die die Ausgabe bekannt ist.

Überwachtes maschinelles Lernen

Betreutes Lernen ist wie Lehrer-Schüler-Lernen. Die Beziehung zwischen der Eingangs- und der Ausgangsvariablen ist bekannt. Die Algorithmen für maschinelles Lernen sagen das Ergebnis anhand der Eingabedaten voraus, die mit dem erwarteten Ergebnis verglichen werden.

Der Fehler wird korrigiert und dieser Schritt wird iterativ ausgeführt, bis ein akzeptables Leistungsniveau erreicht ist.

Maschinelles Lernen

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Unterschiede zwischen maschinellem Lernen und Data Mining im Tabellenformat

FaktorenData MiningMaschinelles Lernen
7. LernfähigkeitData Mining erfordert, dass die Analyse vom Menschen initiiert wird, daher handelt es sich um eine manuelle Technik.Maschinelles Lernen ist dem Data Mining einen Schritt voraus, da es dieselben Techniken wie das Data Mining verwendet, um automatisch zu lernen und sich an Änderungen anzupassen. Es ist genauer als Data Mining.
1. GeltungsbereichData Mining wird verwendet, um herauszufinden, wie verschiedene Attribute eines Datensatzes durch Muster und Datenvisualisierungstechniken miteinander in Beziehung stehen.
Das Ziel des Data Mining besteht darin, die Beziehung zwischen zwei oder mehr Attributen eines Datasets herauszufinden und diese zur Vorhersage von Ergebnissen oder Aktionen zu verwenden.		Maschinelles Lernen wird verwendet, um Vorhersagen über das Ergebnis zu treffen, z. B. Preisschätzung oder Annäherung an die Zeitdauer.
Es lernt das Modell automatisch mit Erfahrung im Laufe der Zeit. Es bietet Echtzeit-Feedback
2. ArbeitenData Mining ist die Technik, tief in Daten zu graben, um nützliche Informationen herauszunehmen.Maschinelles Lernen ist eine Methode zur Verbesserung komplexer Algorithmen, um Maschinen nahezu perfekt zu machen, indem sie iterativ mit trainierten Datensätzen gespeist werden.
3. VerwendetData Mining wird häufiger in Forschungsbereichen wie Web Mining, Text Mining und Betrugserkennung eingesetztMaschinelles Lernen hat mehr Nutzen darin, Empfehlungen zu Produkten, Preisen, zur Schätzung der für die Lieferung erforderlichen Zeit usw. abzugeben.
4. KonzeptDas Konzept des Bergbaus besteht darin, Informationen mithilfe von Techniken zu extrahieren und Trends und Muster herauszufinden.Maschinelles Lernen basiert auf dem Konzept, dass Maschinen aus vorhandenen Daten lernen und von selbst lernen und verbessern. Beim maschinellen Lernen werden Data Mining-Methoden und -Algorithmen verwendet, um Modelle auf der Logik hinter Daten aufzubauen, die das zukünftige Ergebnis vorhersagen. Die Algorithmen basieren auf Mathematik und Programmiersprachen
5. MethodeData Mining führt zu einem bestimmten Zeitpunkt eine Analyse im Stapelformat durch, um Ergebnisse zu erzielen, anstatt kontinuierlich.Maschinelles Lernen verwendet die Data Mining-Technik, um seine Algorithmen zu verbessern und sein Verhalten auf zukünftige Eingaben zu ändern. Somit fungiert Data Mining als Eingabequelle für maschinelles Lernen.
Algorithmen für maschinelles Lernen werden kontinuierlich ausgeführt und verbessern die Leistung des Systems automatisch. Außerdem wird analysiert, wann der Fehler auftreten kann.
Wenn neue Daten vorliegen oder Änderungen im Trend liegen, übernimmt die Maschine die Änderungen, ohne dass eine Neuprogrammierung oder menschliche Eingriffe erforderlich sind.
6. NaturData Mining erfordert menschliches Eingreifen, um Techniken zum Extrahieren von Informationen anzuwenden.Maschinelles Lernen unterscheidet sich von Data Mining, da maschinelles Lernen automatisch lernt.
8. ImplementierungBeim Data Mining werden Modelle erstellt, auf die Data Mining-Techniken angewendet werden. Modelle wie das CRISP-DM-Modell werden gebaut.
Der Data Mining-Prozess verwendet eine Datenbank, eine Data Mining-Engine und eine Musterbewertung zur Wissensermittlung.		Maschinelles Lernen wird mithilfe von Algorithmen für maschinelles Lernen in künstlicher Intelligenz, neuronalen Netzen, Neuro-Fuzzy-Systemen und Entscheidungsbäumen usw. implementiert.
Beim maschinellen Lernen werden neuronale Netze und automatisierte Algorithmen verwendet, um die Ergebnisse vorherzusagen.
9. GenauigkeitDie Genauigkeit des Data Mining hängt davon ab, wie Daten erfasst werden.
Data Mining liefert genaue Ergebnisse, die vom maschinellen Lernen verwendet werden, sodass maschinelles Lernen bessere Ergebnisse liefert.
Da Data Mining menschliches Eingreifen erfordert, können wichtige Beziehungen übersehen werden		Algorithmen für maschinelles Lernen sind nachweislich genauer als Data Mining-Techniken
10. AnwendungenIm Vergleich zum maschinellen Lernen kann Data Mining bei geringerem Datenvolumen zu Ergebnissen führen.Beim Algorithmus für maschinelles Lernen müssen Daten im Standardformat eingegeben werden, weshalb die verfügbaren Algorithmen begrenzt sind.
Um Daten mithilfe von maschinellem Lernen zu analysieren, sollten Daten aus mehreren Quellen vom nativen Format in das Standardformat verschoben werden, damit die Maschine sie versteht.
Außerdem sind große Datenmengen für genaue Ergebnisse erforderlich
11. BeispieleOrte, an denen Data Mining verwendet wird, sind die Identifizierung von Verkaufsmustern oder -trends durch Mobilfunkunternehmen zur Kundenbindung und so weiter.Maschinelles Lernen wird bei der Durchführung von Marketingkampagnen, für die medizinische Diagnose, Bilderkennung usw. verwendet.

Was ist künstliche Intelligenz?

Künstliche Intelligenz ist ein Wissenschaftszweig, der sich mit der Schaffung intelligenter Maschinen befasst. Diese Maschinen werden als intelligent bezeichnet, da sie wie Menschen über eigene Denk- und Entscheidungsfähigkeiten verfügen.

BeispieleZu den KI-Maschinen gehören Spracherkennung, Bildverarbeitung, Problemlösung usw.

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Künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und Data Mining werden in der heutigen Welt häufig eingesetzt. Diese Wörter sind eng miteinander verbunden und werden manchmal synonym verwendet.

Vergleichen wir sie also im Detail:

Künstliche Intelligenz und Data Mining

Künstliche Intelligenz ist die Studie zur Schaffung intelligenter Maschinen, die wie Menschen arbeiten können. Es hängt nicht vom Lernen oder Feedback ab, sondern es hat direkt programmierte Steuerungssysteme. Die KI-Systeme finden durch Berechnungen selbst Lösungen für die Probleme.

Die Data Mining-Technik in abgebauten Daten wird von den KI-Systemen zum Erstellen von Lösungen verwendet. Data Mining dient als Grundlage für künstliche Intelligenz. Data Mining ist Teil von Programmiercodes mit Informationen und Daten, die für KI-Systeme erforderlich sind.

Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen

Ein großer Bereich der künstlichen Intelligenz ist das maschinelle Lernen. Damit meinen wir, dass KI für ihr intelligentes Verhalten Algorithmen für maschinelles Lernen verwendet. Ein Computer soll aus einer Aufgabe lernen, wenn der Fehler kontinuierlich abnimmt und der gewünschten Leistung entspricht.

Beim maschinellen Lernen werden Algorithmen untersucht, die die Aufgabe der Extraktion automatisch ausführen. Maschinelles Lernen kommt aus der Statistik, ist es aber nicht. Ähnlich wie bei der KI hat auch das maschinelle Lernen einen sehr breiten Anwendungsbereich.

Data Mining vs. maschinelles Lernen

MachineLearningvsDataMining

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Data Mining und maschinelles Lernen fallen unter dieselbe Welt der Wissenschaft. Obwohl diese Begriffe miteinander verwechselt werden, gibt es einige wesentliche Unterschiede zwischen ihnen.

# 1) Geltungsbereich: Data Mining wird verwendet, um herauszufinden, wie verschiedene Attribute eines Datensatzes durch Muster und Datenvisualisierungstechniken miteinander in Beziehung stehen. Das Ziel des Data Mining besteht darin, die Beziehung zwischen zwei oder mehr Attributen eines Datensatzes herauszufinden und diese zur Vorhersage der Ergebnisse oder Aktionen zu verwenden.

Maschinelles Lernen wird verwendet, um Vorhersagen über das Ergebnis zu treffen, z. B. Preisschätzung oder Annäherung an die Zeitdauer. Es lernt das Modell automatisch mit Erfahrung im Laufe der Zeit. Es bietet Echtzeit-Feedback.

# 2) Funktion: Data Mining ist die Technik, tief in Daten zu graben, um nützliche Informationen herauszunehmen. Während maschinelles Lernen eine Methode zur Verbesserung komplexer Algorithmen ist, um Maschinen nahezu perfekt zu machen, indem sie iterativ mit dem trainierten Datensatz gespeist werden.

# 3) Verwendet: Data Mining wird im Forschungsbereich häufiger eingesetzt, während maschinelles Lernen häufiger dazu dient, Empfehlungen zu Produkten, Preisen, Zeit usw. abzugeben.

# 4) Konzept: Das Konzept hinter Data Mining besteht darin, Informationen mithilfe von Techniken zu extrahieren und Trends und Muster herauszufinden.

Maschinelles Lernen basiert auf dem Konzept, dass Maschinen aus den vorhandenen Daten lernen und sich von selbst verbessern. Beim maschinellen Lernen werden Data Mining-Methoden und -Algorithmen verwendet, um Modelle auf der Logik hinter Daten zu erstellen, die das zukünftige Ergebnis vorhersagen. Die Algorithmen basieren auf Mathematik und Programmiersprachen.

# 5) Methode: Maschinelles Lernen verwendet die Data Mining-Technik, um seine Algorithmen zu verbessern und sein Verhalten auf zukünftige Eingaben zu ändern. Somit fungiert Data Mining als Eingabequelle für maschinelles Lernen.

Algorithmen für maschinelles Lernen werden kontinuierlich ausgeführt und verbessern die Leistung des Systems automatisch und analysieren auch, wann der Fehler auftreten kann. Wenn neue Daten vorliegen oder sich der Trend ändert, übernimmt die Maschine die Änderungen, ohne dass eine Neuprogrammierung oder menschliche Eingriffe erforderlich sind.

Data Mining führt zu einem bestimmten Zeitpunkt eine Analyse im Stapelformat durch, um Ergebnisse zu erzielen, und nicht kontinuierlich.

# 6) Natur: Maschinelles Lernen unterscheidet sich von Data Mining, da maschinelles Lernen automatisch lernt, während Data Mining menschliches Eingreifen erfordert, um Techniken zum Extrahieren von Informationen anzuwenden.

# 7) Lernfähigkeit: Maschinelles Lernen ist dem Data Mining einen Schritt voraus, da es dieselben Techniken wie das Data Mining verwendet, um automatisch zu lernen und sich an Änderungen anzupassen. Es ist genauer als Data Mining. Data Mining erfordert, dass die Analyse vom Menschen initiiert wird, und ist daher eine manuelle Technik.

# 8) Implementierung: Beim Data Mining werden Modelle erstellt, auf die Data Mining-Techniken angewendet werden. Modelle wie das CRISP-DM-Modell werden gebaut. Der Data Mining-Prozess verwendet eine Datenbank, eine Data Mining-Engine und eine Musterbewertung zur Wissensermittlung.

Maschinelles Lernen wird mithilfe von Algorithmen für maschinelles Lernen in künstlicher Intelligenz, neuronalen Netzwerken, Neuro-Fuzzy-Systemen und Entscheidungsbäumen usw. implementiert. Maschinelles Lernen verwendet neuronale Netzwerke und automatisierte Algorithmen, um die Ergebnisse vorherzusagen.

# 9) Genauigkeit: Die Genauigkeit des Data Mining hängt davon ab, wie Daten erfasst werden. Data Mining liefert genaue Ergebnisse, die vom maschinellen Lernen verwendet werden, und führt dadurch dazu, dass maschinelles Lernen bessere Ergebnisse liefert.

Da Data Mining menschliches Eingreifen erfordert, können wichtige Beziehungen übersehen werden. Algorithmen für maschinelles Lernen haben sich als genauer als die Data Mining-Techniken erwiesen.

# 10) Anwendungen: Beim Algorithmus für maschinelles Lernen müssen Daten in einem Standardformat eingegeben werden, weshalb die verfügbaren Algorithmen stark eingeschränkt sind. Um Daten mithilfe von maschinellem Lernen zu analysieren, sollten Daten aus mehreren Quellen vom nativen Format in das Standardformat verschoben werden, damit die Maschine sie versteht.

Es erfordert auch eine große Datenmenge für genaue Ergebnisse. Dies ist im Vergleich zu Data Mining ein Overhead.

#elf) Beispiele: Data Mining wird zum Identifizieren von Verkaufsmustern oder -trends verwendet, während maschinelles Lernen zum Ausführen von Marketingkampagnen verwendet wird.

Data Mining, maschinelles Lernen gegen tiefes Lernen

DeepLearning1

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Maschinelles Lernen gegen tiefes Lernen

Maschinelles Lernen umfasst die Fähigkeit der Maschine, aus trainierten Datensätzen zu lernen und das Ergebnis automatisch vorherzusagen. Es ist eine Teilmenge der künstlichen Intelligenz.

Deep Learning ist eine Teilmenge des maschinellen Lernens. Es funktioniert auf der Maschine genauso wie das menschliche Gehirn Informationen verarbeitet. So wie ein Gehirn die Muster identifizieren kann, indem es sie mit zuvor gespeicherten Mustern vergleicht, verwendet auch Deep Learning dieses Konzept.

Deep Learning kann die Attribute automatisch aus Rohdaten ermitteln, während maschinelles Lernen diese Funktionen manuell auswählt, die weiter verarbeitet werden müssen. Es werden auch künstliche neuronale Netze mit vielen verborgenen Schichten, Big Data und hohen Computerressourcen verwendet.

Data Mining ist ein Prozess zum Erkennen versteckter Muster und Regeln aus den vorhandenen Daten. Es verwendet relativ einfache Regeln wie Assoziationen, Korrelationsregeln für den Entscheidungsprozess usw. Deep Learning wird für die Verarbeitung komplexer Probleme wie Spracherkennung usw. verwendet. Es verwendet künstliche neuronale Netze mit vielen verborgenen Schichten für die Verarbeitung.

Manchmal verwendet Data Mining auch Deep-Learning-Algorithmen zur Verarbeitung der Daten.

Data Mining, maschinelles Lernen gegen Data Science

DataScience

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Data Science ist ein weites Gebiet, in das maschinelles Lernen fällt. Viele Technologien wie SPARK, HADOOP usw. fallen ebenfalls unter die Datenwissenschaft. Data Science ist eine Erweiterung der Statistik, mit der mithilfe von Technologien massiv große Datenmengen verarbeitet werden können.

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Es befasst sich mit allen komplexen Problemlösungen der realen Welt wie Anforderungsanalyse, Verständnis, Extrahieren nützlicher Daten usw.

Data Science befasst sich mit vom Menschen erzeugten Rohdaten, kann die Bilder und Audios aus Daten analysieren, genau wie es Menschen tun. Data Science erfordert hohe Fähigkeiten mit Fachkenntnissen auf dem Gebiet, fundierte Kenntnisse in Datenbanken usw. Sie erfordert hohe Rechenressourcen, viel RAM usw.

Data Science-Modelle haben klar definierte Meilensteine ​​im Vergleich zu maschinellem Lernen, bei dem versucht wird, das Ziel nur mit den verfügbaren Daten zu erreichen.

Das Data Science Model besteht aus:

  • ETL - Extrahieren Laden und Transformieren von Daten.
  • Datenverteilung und -verarbeitung.
  • Automatisierte Modellanwendung für Ergebnisse.
  • Datenvisualisierung
  • Berichterstellung mit Slice-and-Dice-Funktion zum besseren Verständnis.
  • Datensicherung, Wiederherstellung und Sicherheit.
  • Migration zur Produktion.
  • Ausführen von Geschäftsmodellen mit den Algorithmen.

Statistische Analyse

Statistiken bilden den Hauptteil von Data Mining- und maschinellen Lernalgorithmen. Die statistische Analyse verwendet numerische Daten und beinhaltet viele mathematische Gleichungen, um auf die Ausgaben schließen zu können.

Es bietet die richtigen Tools und Techniken für die Analyse großer Datenmengen. Es deckt einen breiten Bereich der Datenanalyse ab und deckt den gesamten Datenlebenszyklus von der Planung über die Analyse bis hin zur Präsentation und Erstellung von Berichten ab.

Es gibt zwei Arten der statistischen Analyse, wie unten erwähnt:

  • Beschreibend
  • Inferenz

Die deskriptive Analyse fasst die Daten zusammen und die Inferenzanalyse verwendet die zusammengefassten Daten, um Ergebnisse zu zeichnen.

Statistiken werden in verschiedenen Bereichen angewendet, d. H. In der Geographie, um die Pro-Kopf-Bevölkerung zu bestimmen, in der Wirtschaft, um Angebot und Nachfrage zu untersuchen, im Bankwesen, um die Einlagen für einen Tag zu schätzen und so weiter.

Einige Beispiele für maschinelles Lernen

Nachfolgend sind einige Beispiele für maschinelles Lernen aufgeführt.

# 1) Online-Chat-Unterstützung durch Websites: Die Bots, die von mehreren Websites für den sofortigen Kundenservice verwendet werden, werden von künstlicher Intelligenz unterstützt.

# 2) E-Mail-Nachrichten: Das E-Mail-Dienste erkennt automatisch, ob der Inhalt Spam ist oder nicht. Diese Technik wird auch von AI unterstützt, die die Anhänge und Inhalte überprüft, um festzustellen, ob sie für den Computerbenutzer verdächtig oder schädlich sind.

# 3) Marketingkampagnen: Maschinelles Lernen bietet seinen Kunden Vorschläge zu einem neuen Produkt oder ähnlichen Produkten. Basierend auf den Kundenentscheidungen werden automatisch Angebote festgelegt, sobald der Kunde live ist, um ihn zum Kauf zu bewegen. Zum Beispiel , Blitzabkommen von Amazon.

Fazit

Daten werden zum wichtigsten Faktor für maschinelles Lernen, Data Mining, Data Science und Deep Learning. Die Datenanalyse und Erkenntnisse sind in der heutigen Welt von entscheidender Bedeutung. Daher ist die Investition von Zeit, Aufwand und Kosten in diese Analysetechniken eine wichtige Entscheidung für Unternehmen.

Da die Daten sehr schnell wachsen, sollten diese Methoden schnell genug sein, um die neuen Datensätze einzubeziehen und nützliche Analysen vorherzusagen. Maschinelles Lernen kann uns helfen, die Daten schnell zu verarbeiten und automatisch schnellere Ergebnisse in Form von Modellen zu liefern.

Data Mining-Techniken erzeugen Muster und Trends aus historischen Daten, um zukünftige Ergebnisse vorherzusagen. Diese Ergebnisse liegen in Form von Grafiken, Diagrammen usw. vor. Die statistische Analyse ist ein wesentlicher Bestandteil von Datenanalyse und wird in naher Zukunft höher wachsen.

Diese Technologien werden in Zukunft immens wachsen, wenn sich die Geschäftsprozesse verbessern. Diese wiederum helfen den Unternehmen auch, den manuellen Prozess zu automatisieren, Umsatz und Gewinn zu steigern und damit die Kundenbindung zu fördern.

Ich hoffe, Sie hätten immense Kenntnisse über Data Mining und maschinelles Lernen erworben!

Literatur-Empfehlungen

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