Data Mining Khác Với Machine Learning Như Thế Nào?

Liu

data-mining-khac-voi-machine-learning-nhu-the-nao

Chúng ta hãy xem xét kỹ hơn về khai thác dữ liệu và học máy để biết cách nắm bắt các mục đích khác nhau của chúng thì sao?

Chúng ta đang sống trong kỷ nguyên kỹ thuật số giàu thông tin dựa trên dữ liệu, nơi các doanh nghiệp thỉnh thoảng chứng kiến các thuật ngữ và khái niệm kỹ thuật mới. Giờ đây, khi ngày càng có nhiều doanh nghiệp thích ứng với Trí tuệ nhân tạo và Máy học, có rất nhiều khả năng để Dữ liệu lớn và Phân tích dữ liệu thể hiện điều kỳ diệu. Dữ liệu là một công cụ quan trọng; tuy nhiên, càng có nhiều dữ liệu, các tổ chức càng mất nhiều thời gian để hiểu rõ hơn.

Đây là lý do tại sao các doanh nghiệp cần Khai thác dữ liệu. Khai thác dữ liệu mở ra nhiều cơ hội kinh doanh vì nó có khả năng mô tả và dự đoán. Khai thác dữ liệu trong kinh doanh thông minh giúp lập bản đồ lộ trình, phát triển sản phẩm và quy trình kinh doanh trong tương lai. Ngoài ra, cả khai thác dữ liệu và học máy đều thuộc tiêu đề chung của khoa học dữ liệu.

Có rất nhiều sự chồng chéo khi nói đến các ứng dụng khai thác dữ liệu và học máy, đó là lý do tại sao các doanh nghiệp sử dụng chúng thay thế cho nhau. Thật thú vị khi với các chức năng tương tự, cả hai công nghệ đều hoạt động với dữ liệu một cách khác nhau. Chúng ta hãy xem xét kỹ hơn về khai thác dữ liệu và học máy để biết cách nắm bắt các mục đích khác nhau của chúng thì sao?

Khai thác dữ liệu là gì?

Khai thác dữ liệu trích xuất thông tin quan trọng từ dữ liệu khổng lồ. Mọi người sử dụng các kỹ thuật khai thác dữ liệu để khám phá các mẫu mới, chính xác và chức năng trong dữ liệu để tìm ý nghĩa và thông tin.

Hãy chia nhỏ quy trình khai thác dữ liệu để xem cách các chuyên gia triển khai các chức năng và giải quyết các thách thức về dữ liệu.

Hiểu mục tiêu kinh doanh: Điều này bao gồm việc xác định mục tiêu, mục tiêu dài hạn và tình hình hiện tại của doanh nghiệp.
Hiểu dữ liệu đạt được: Ở đây chúng tôi tìm ra loại dữ liệu nào là cần thiết để giải quyết các vấn đề. Các dữ liệu cần thiết sau đó được thu thập từ các nguồn thích hợp.
Chuẩn bị dữ liệu: Tại đây, các vấn đề về chất lượng dữ liệu như trùng lặp, hỏng dữ liệu và thiếu dữ liệu đều được giải quyết. Sau đó dữ liệu được trình bày trong một định dạng phù hợp.
Lập mô hình dữ liệu: Điều này có nghĩa là áp dụng thuật toán cho dữ liệu để xác định các mẫu, thông tin chi tiết và thông tin có giá trị hơn.
Đánh giá dữ liệu: Ở đây doanh nghiệp tuân thủ xem những hiểu biết đạt được có hoàn thành mục tiêu và mục tiêu yêu cầu hay không.
Triển khai giải pháp: Nếu thông tin chuyên sâu về dữ liệu phù hợp với các mục tiêu kinh doanh bắt buộc, thì các quyết định sẽ được đưa ra.

Như quy trình cho thấy, khai thác dữ liệu là một cách hiệu quả để giải quyết các thách thức dữ liệu phức tạp. Bây giờ, làm thế nào khác là khai thác dữ liệu có lợi cho doanh nghiệp của bạn?

Lợi ích của việc khai thác dữ liệu trong kinh doanh

Điều quan trọng là xác định càng nhiều lợi ích từ dữ liệu càng tốt trong thế giới kinh doanh cạnh tranh ngày nay. Đây là một loạt các lợi ích khai thác dữ liệu mang lại cho một doanh nghiệp.

Khai thác dữ liệu là một giải pháp tiết kiệm chi phí so với các phương pháp tiếp cận dữ liệu truyền thống như công cụ BI và hệ thống phần mềm.
Các doanh nghiệp thực hiện các điều chỉnh hoạt động và sản xuất có lãi bằng cách sử dụng các phương pháp khai thác dữ liệu.
Khai thác dữ liệu tuân thủ cả hệ thống mới và hệ thống cũ, nghĩa là các doanh nghiệp thuộc mọi quy mô và quy mô đều có thể triển khai phương pháp của nó.
Các doanh nghiệp sử dụng thông tin khai thác dữ liệu để truy cập các mô hình rủi ro, phát hiện gian lận và cải thiện độ an toàn của sản phẩm.
Các doanh nghiệp cũng nhanh chóng bắt đầu các xu hướng và hành vi tự động và đưa ra quyết định sáng suốt dựa trên dữ liệu phong phú.

Khai thác dữ liệu và học máy

Nếu bạn mong muốn sử dụng khai thác dữ liệu với toàn bộ tiềm năng của nó, điều cần thiết là sử dụng “công cụ phù hợp cho công việc phù hợp”. Trong khi chúng ta đang nói về các công cụ và kỹ thuật khác nhau cho các chức năng khai thác dữ liệu đa dạng, thì một công cụ như vậy là Máy học.

Machine Learning là một trong những công cụ khai thác dữ liệu bao gồm khám phá các thuật toán để cải thiện tính lịch sự của trải nghiệm thu được từ dữ liệu. Khai thác dữ liệu sử dụng các kỹ thuật do Máy học tạo ra để dự đoán kết quả trong khi Máy học là khả năng của một hệ thống học hỏi từ một tập dữ liệu có đầu óc.

Sự phát triển của máy học đã làm sáng tỏ một số vấn đề phức tạp nhất cần có thời gian để thực hiện thủ công. Ngày nay, Máy học và khai thác dữ liệu đã giúp việc tạo các thuật toán phức tạp để xử lý dữ liệu lớn dễ dàng hơn nhiều và mang lại kết quả hữu ích.

Khai thác dữ liệu Vs. Học máy

Khai thác dữ liệu sử dụng hai thành phần (cơ sở dữ liệu và học máy) để quản lý dữ liệu và kỹ thuật phân tích dữ liệu. Nó giúp trích xuất dữ liệu có giá trị có thể cung cấp thông tin chuyên sâu tuyệt vời về sản phẩm hoặc dịch vụ.

Tuy nhiên, máy học chỉ sử dụng các thuật toán và có khả năng tự học để thay đổi các quy tắc theo từng tình huống để tìm ra giải pháp.

Một sự khác biệt tương phản khác nằm ở nỗ lực của con người, vì việc khai thác dữ liệu đòi hỏi sự can thiệp liên tục của con người nhưng học máy chỉ yêu cầu con người xác định thuật toán. Vì học máy là một quá trình tự động, nó sẽ tự hoạt động để tạo ra kết quả chính xác so với khai thác dữ liệu.

Khai thác dữ liệu được giới hạn ở cách dữ liệu được tổ chức và thu thập và hoạt động như một phương tiện để trích xuất những hiểu biết có liên quan từ các bộ dữ liệu phức tạp. Machine Learning xác định mối tương quan giữa tất cả các điểm dữ liệu liên quan để đưa ra kết luận chính xác và cuối cùng định hình hành vi của mô hình.

Ví dụ: Các hệ thống CRM triển khai các quy trình học máy để nâng cao trí thông minh mối quan hệ của chúng nhằm hiểu khách hàng hơn. Nó có thể phân tích các hành động trong quá khứ để tăng chuyển đổi và cải thiện điểm hài lòng của khách hàng. Đây là một bảng so sánh nhỏ để giúp bạn phân biệt tốt hơn giữa khai thác dữ liệu và học máy.

Cơ sở để so sánh	Khai thác dữ liệu	Học máy
Lịch sử	Nó được giới thiệu vào năm 1930 và được gọi là khám phá tri thức trong cơ sở dữ liệu.	Nó được giới thiệu lần đầu tiên vào năm 1950 cho chương trình chơi cờ caro của Samuel.
Nguồn gốc	Nó bắt nguồn từ cơ sở dữ liệu truyền thống chứa dữ liệu phi cấu trúc.	Nó bắt nguồn từ dữ liệu và thuật toán hiện có.
Nghĩa	Nó giúp trích xuất thông tin từ một tập dữ liệu lớn.	Nó giới thiệu một thuật toán mới từ dữ liệu.
Trách nhiệm	Nó được sử dụng để lấy các quy tắc từ dữ liệu hiện có.	Nó dạy máy tính học và hiểu các quy tắc đã cho.
Thiên nhiên	Đó là một quy trình thủ công hơn và cần có sự can thiệp của con người.	Đây là một quy trình tự động và không cần nỗ lực của con người sau khi thiết kế được triển khai.
Thực hiện	Người dùng có thể phát triển các mô hình để sử dụng các kỹ thuật khai thác dữ liệu.	Người dùng có thể sử dụng nó trong cây quyết định, mạng thần kinh và các lĩnh vực cụ thể của trí tuệ nhân tạo.
Ứng dụng & Trừu tượng hóa	Nó được sử dụng trong phân tích cụm và dữ liệu được trừu tượng hóa từ kho dữ liệu.	Nó đọc máy và được sử dụng trong tìm kiếm trên web, chấm điểm tín dụng, lọc thư rác, phát hiện gian lận và thiết kế máy tính.
Phạm vi	Chúng ta có thể áp dụng nó trong một khu vực hạn chế.	Chúng ta có thể sử dụng nó trong một khu vực rộng lớn.

Kết luận

Thủ tục khai thác dữ liệu giúp dự đoán kết quả từ dữ liệu lịch sử hoặc tìm giải pháp mới từ dữ liệu hiện có. Học máy khắc phục các vấn đề về khai thác dữ liệu đang giúp nó phát triển nhanh hơn nhiều. Ngoài ra, máy học chính xác hơn và ít mắc lỗi hơn, giúp máy có khả năng tự đưa ra quyết định và giải quyết các vấn đề.

Tuy nhiên, điều cần thiết là phải giữ quy trình khai thác dữ liệu vì nó sẽ xác định vấn đề của một doanh nghiệp cụ thể. Khai thác dữ liệu và học máy là cần thiết để thúc đẩy doanh nghiệp và làm việc cùng nhau theo cách tốt hơn.

Copyright Disclaimer:

This site does not store any files on its server. We only index and link to content provided by other sites. Please contact the content providers to delete copyright contents if any and email us, we'll remove relevant links or contents immediately.

Tuyên bố miễn trừ bản quyền:

Trang web này không lưu trữ bất kỳ tệp nào trên máy chủ của nó. Chúng tôi chỉ lập chỉ mục và liên kết đến nội dung được cung cấp bởi các trang web khác. Vui lòng liên hệ với các nhà cung cấp nội dung để xóa nội dung bản quyền nếu có và gửi email cho chúng tôi, chúng tôi sẽ xóa các liên kết hoặc nội dung có liên quan ngay lập tức.