Многие компании используют анализ данных для быстрого принятия эффективных решений и объяснения некоторых процессов.
Для работы с огромными массивами данных применяют Data Mining и Machine Learning, поэтому многие считают эти два понятия синонимичными.
Однако на самом деле каждая технология отвечает за разные этапы обработки данных и имеет свою специфику. В этой статье мы подробнее рассмотрим оба понятия и определим в чем их разница.
Что такое Data Mining
Data Mining — это способ анализа неструктурированной информации, который позволяет найти неочевидные закономерности в большом объеме данных и извлечь из них потенциально полезные знания, необходимые для принятия решений в различных областях человеческой жизни.
Цель анализа: выявить и объяснить те или иные процессы.
Интеллектуальный анализ является востребованным инструментом в сферах, где требуется оценка рисков, оптимизация процессов и принятие решений в короткие сроки, таких как электронная коммерция, сфера предоставления финансовых услуг, информационные технологии и многих других. Функции Data Mining:
- Структурирование данных и их классификация. Они позволяют выявить общие признаки объектов исследования и разделить их на группы. В сфере страхования это помогает рассчитать оптимальную стоимость страховки для клиента, входящего в определенную социальную или демографическую группу.
- Выявление взаимосвязей. Функция дает возможность найти скрытые связи между объектами. На основе этих данных можно установить вероятность одновременной покупки двух товаров из разных категорий и планировать маркетинговые акции.
- Прогнозирование. Результаты анализа позволяют делать предположения с высокой точностью. В финансовой сфере этот метод используют для оценки успешности инвестиций.
- Мониторинг отклонений. Данные, выходящие за пределы нормы, являются индикатором нарушений, позволяют своевременно определить мошеннические действия и защитить информацию.
Что такое Machine Learning
Машинное обучение (Machine Learning) — это разработка алгоритма для программы, способной осуществить анализ данных, интерпретировать результаты и применять их для решения практических задач.
Цель ML: предсказать результат на основе большого количества входных данных и выбрать лучшее решение задачи. Качество прогноза зависит от той информации, которую обрабатывает алгоритм. Чтобы предсказание было точным, необходимо правильно подбирать данные для анализа.
Модели Machine Learning могут самообучаться и вносить коррективы в свой алгоритм. Это позволяет получать актуальные результаты, даже при изменении некоторых данных. Функции машинного обучения:
- Определение категории объекта. Алгоритм использует заранее подготовленную классификацию, то есть сортирует данные по уже существующим группам. Например, наушники конкретной марки в каталоге онлайн-магазина.
- Предсказание значения. Функция необходима для составления прогноза с помощью сопоставления нескольких величин. Позволяет рассчитать количество товаров, необходимое для удовлетворения спроса.
- Кластеризация. Объединение похожие объекты в группы по заданным параметрам. Например, все товары по акции, со скидкой до 50%.
- Выбор наиболее релевантных заданным критериям объектов. Используется развлекательными сервисами для создания персональных рекомендаций.
Data Mining и Machine Learning: в чем разница
Если говорить простыми словами, DM — это поиск данных, с помощью которых можно решить задачу, а ML — это модель, использующая эти данные на практике. Обе технологии предназначены для обработки данных, однако имеют существенные различия:
- в Data Mining для достижения целей в большей степени используют комплекс статистических и математических методов, в Machine Learning — программирование;
- ML подразумевает наличие алгоритма, предназначенного для решения конкретной задачи, а DM ищет потенциально полезную информацию;
- поиск данных подразумевает более глубокий анализ информации, в машинном обучении сортировка происходит по внесенным в алгоритм критериям.
Заключение
Data Mining и Machine Learning — две технологии обработки данных, которые позволяют найти решение проблемы. Однако они имеют разные цели и способы выполнения задач. Для выявления закономерностей и самостоятельного принятия решения лучше подойдет DM, а для автоматизации процессов и быстрых расчетов — ML.
Евробайт — надежный и быстрый веб-хостинг для сайтов от 144 руб/мес! Попробуйте 30 дней бесплатно.