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Data Mining Vs Machine Learning Vs Artificial Intelligence Vs Deep Learning

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Qual é a diferença entre mineração de dados x aprendizado de máquina x inteligência artificial x aprendizado profundo x ciência de dados:

Tanto Data Mining quanto Machine Learning são áreas que foram inspiradas uma na outra, embora tenham muitas coisas em comum, embora tenham finalidades diferentes.

A mineração de dados é realizada por humanos em determinados conjuntos de dados com o objetivo de descobrir padrões interessantes entre os itens de um conjunto de dados. A mineração de dados usa técnicas desenvolvidas por aprendizado de máquina para prever o resultado.

Já o aprendizado de máquina é a capacidade de um computador de aprender com os conjuntos de dados extraídos.

DATA MINING VS MACHINE LEARNING

Os algoritmos de aprendizado de máquina pegam as informações que representam o relacionamento entre os itens em conjuntos de dados e constroem modelos para que possam prever resultados futuros. Esses modelos nada mais são do que ações que serão realizadas pela máquina para chegar a um resultado.

Este artigo irá resumir tudo sobre Data Mining vs Machine Learning em detalhe.

O que você aprenderá:

O que é mineração de dados?

A mineração de dados, também conhecida como Processo de descoberta de conhecimento, é um campo da ciência usado para descobrir as propriedades dos conjuntos de dados. Grandes conjuntos de dados coletados de RDMS ou data warehouses ou conjuntos de dados complexos, como séries temporais, espaciais, etc., são extraídos para tirar correlações e padrões interessantes entre os itens de dados.

Esses resultados são usados ​​para melhorar os processos de negócios e, portanto, resultam na obtenção de percepções de negócios.

Leitura recomendada => As 15 principais ferramentas gratuitas de mineração de dados

O termo 'Descoberta de Conhecimento em Bancos de Dados' (KDD) foi cunhado por Gregory Piatetsky-Shapiro em 1989. O termo “mineração de dados” apareceu na comunidade de banco de dados em 1990.

Análise Estatística

( imagem fonte )

O que é aprendizado de máquina?

O Aprendizado de Máquina é uma técnica que desenvolve algoritmos complexos para processar grandes dados e entrega resultados aos seus usuários. Ele usa programas complexos que podem aprender com a experiência e fazer previsões.

Os algoritmos são aprimorados por si próprios por meio da entrada regular de dados de treinamento. O objetivo do aprendizado de máquina é entender dados e construir modelos a partir de dados que podem ser entendidos e usados ​​por humanos.

O termo Aprendizado de Máquina foi cunhado por Arthur Samuel, um pioneiro americano no campo de jogos de computador e inteligência artificial em 1959 e afirmou que “dá aos computadores a capacidade de aprender sem serem programados explicitamente”.

Leitura sugerida => Ferramentas de aprendizado de máquina mais populares

O aprendizado de máquina é classificado em dois tipos:

  • Aprendizagem Não Supervisionada
  • Aprendizagem Supervisionada

Aprendizado de máquina não supervisionado

O aprendizado não supervisionado não depende de conjuntos de dados treinados para prever os resultados, mas usa técnicas diretas, como agrupamento e associação, para prever os resultados. Conjuntos de dados treinados significam a entrada pela qual a saída é conhecida.

Aprendizado de máquina supervisionado

A aprendizagem supervisionada é como a aprendizagem professor-aluno. A relação entre a variável de entrada e saída é conhecida. Os algoritmos de aprendizado de máquina irão prever o resultado nos dados de entrada que serão comparados com o resultado esperado.

O erro será corrigido e esta etapa será executada iterativamente até que um nível aceitável de desempenho seja alcançado.

Aprendizado de Máquina

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Diferenças entre aprendizado de máquina e mineração de dados em formato tabular

FatoresMineração de dadosAprendizado de Máquina
7. Capacidade de aprendizagemA mineração de dados requer que a análise seja iniciada por humanos, portanto, é uma técnica manual.O aprendizado de máquina está um passo à frente da mineração de dados, pois usa as mesmas técnicas usadas pela mineração de dados para aprender e se adaptar automaticamente às mudanças. É mais preciso do que a mineração de dados.
1. EscopoData Mining é usado para descobrir como diferentes atributos de um conjunto de dados estão relacionados entre si por meio de padrões e técnicas de visualização de dados.
O objetivo da mineração de dados é descobrir a relação entre 2 ou mais atributos de um conjunto de dados e usar isso para prever resultados ou ações.		O aprendizado de máquina é usado para fazer previsões do resultado, como estimativa de preço ou aproximação de duração de tempo.
Ele aprende automaticamente o modelo com a experiência ao longo do tempo. Ele fornece feedback em tempo real
2. TrabalhoData Mining é a técnica de se aprofundar nos dados para obter informações úteis.O aprendizado de máquina é um método de melhorar algoritmos complexos para tornar as máquinas quase perfeitas, alimentando-as iterativamente com um conjunto de dados treinado.
3. UsosA mineração de dados é mais frequentemente usada no campo de pesquisa, como mineração na web, mineração de texto, detecção de fraudeO aprendizado de máquina tem mais utilidade para fazer recomendações de produtos, preços, estimar o tempo necessário para entrega etc.
4. ConceitoO conceito por trás da mineração é extrair informações usando técnicas e descobrir as tendências e padrões.O aprendizado de máquina é executado no conceito de que as máquinas aprendem com os dados existentes e aprendem e melhoram por si mesmas. O aprendizado de máquina usa métodos e algoritmos de mineração de dados para construir modelos na lógica por trás dos dados que prevêem o resultado futuro. Os algoritmos são construídos em linguagens de programação e matemática
5. MétodoA mineração de dados realizará a análise em formato de lote em um determinado momento para produzir resultados, em vez de uma base contínua.O aprendizado de máquina usa a técnica de mineração de dados para melhorar seus algoritmos e alterar seu comportamento para futuras entradas. Portanto, a mineração de dados atua como uma fonte de entrada para o aprendizado de máquina.
Algoritmos de aprendizado de máquina serão executados continuamente e melhorarão o desempenho do sistema automaticamente, além de analisar quando a falha pode ocorrer.
Quando houver algum novo dado ou mudança for tendência, a máquina irá incorporar as mudanças sem necessidade de reprogramação ou interferência humana.
6. NaturezaA mineração de dados requer intervenção humana para a aplicação de técnicas de extração de informações.O aprendizado de máquina é diferente de mineração de dados, pois o aprendizado de máquina aprende automaticamente.
8. ImplementaçãoA mineração de dados envolve a construção de modelos nos quais as técnicas de mineração de dados são aplicadas. Modelos como o modelo CRISP-DM são construídos.
O processo de mineração de dados usa banco de dados, mecanismo de mineração de dados e avaliação de padrões para descoberta de conhecimento.		O aprendizado de máquina é implementado usando algoritmos de aprendizado de máquina em inteligência artificial, rede neural, sistemas neurofuzzy e árvore de decisão, etc.
O aprendizado de máquina usa redes neurais e algoritmos automatizados para prever resultados.
9. PrecisãoA precisão da mineração de dados depende de como os dados são coletados.
A mineração de dados produz resultados precisos que são usados ​​pelo aprendizado de máquina, fazendo com que o aprendizado de máquina produza melhores resultados.
Uma vez que a mineração de dados requer intervenção humana, pode perder relacionamentos importantes		Algoritmos de aprendizado de máquina provaram ser mais precisos do que técnicas de mineração de dados
10. AplicaçõesEm relação ao aprendizado de máquina, a mineração de dados pode produzir resultados em um volume menor de dados.O algoritmo de aprendizado de máquina precisa que os dados sejam alimentados em formato padrão, devido ao qual os algoritmos disponíveis são limitados.
Para analisar os dados usando o aprendizado de máquina, os dados de várias fontes devem ser movidos do formato nativo para o formato padrão para a máquina entender.
Também requer uma grande quantidade de dados para resultados precisos
11. ExemplosOs locais onde a mineração de dados é usada é na identificação de padrões ou tendências de vendas por empresas de telefonia celular para retenção de clientes e assim por diante.O aprendizado de máquina é usado na execução de campanhas de marketing, para diagnóstico médico, reconhecimento de imagem etc.

O que é Inteligência Artificial?

A Inteligência Artificial é um ramo da ciência que lida com a criação de máquinas inteligentes. Essas máquinas são chamadas de inteligentes, pois têm suas próprias capacidades de pensamento e tomada de decisão como seres humanos.

Exemplosde máquinas de IA incluem reconhecimento de fala, processamento de imagens, resolução de problemas, etc.

Leia também => Lista dos melhores softwares de inteligência artificial

Inteligência artificial, aprendizado de máquina e mineração de dados são frequentemente usados ​​juntos no mundo de hoje. Essas palavras estão altamente relacionadas entre si e, às vezes, são usadas indistintamente.

Então, vamos comparar cada um deles em detalhes:

Inteligência Artificial e Mineração de Dados

A Inteligência Artificial é o estudo para criar máquinas inteligentes que podem funcionar como humanos. Não depende de aprendizagem ou feedback, ao invés disso, tem sistemas de controle diretamente programados. Os sistemas de IA apresentam as soluções dos problemas por conta própria por meio de cálculos.

A técnica de mineração de dados em dados minerados é usada pelos sistemas de IA para criar soluções. A mineração de dados serve como base para a inteligência artificial. A mineração de dados é uma parte dos códigos de programação com informações e dados necessários para sistemas de IA.

Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina

Uma grande área da Inteligência Artificial é o Aprendizado de Máquina. Com isso, queremos dizer que a IA usa algoritmos de aprendizado de máquina para seu comportamento inteligente. Diz-se que um computador aprende com alguma tarefa se o erro diminuir continuamente e se corresponder ao desempenho desejado.

O aprendizado de máquina estudará algoritmos que realizarão a tarefa de extração automaticamente. O aprendizado de máquina vem das estatísticas, mas não é realmente. Semelhante à IA, o aprendizado de máquina também tem um escopo muito amplo.

Data Mining vs Machine Learning

MachineLearningvsDataMining

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A mineração de dados e o aprendizado de máquina estão no mesmo mundo da ciência. Embora esses termos sejam confundidos uns com os outros, existem algumas diferenças importantes entre eles.

# 1) Escopo: Data Mining é usado para descobrir como diferentes atributos de um conjunto de dados estão relacionados entre si por meio de padrões e técnicas de visualização de dados. O objetivo da mineração de dados é descobrir a relação entre 2 ou mais atributos de um conjunto de dados e usar isso para prever os resultados ou ações.

O aprendizado de máquina é usado para fazer previsões do resultado, como estimativa de preço ou aproximação de duração de tempo. Ele aprende automaticamente o modelo com a experiência ao longo do tempo. Ele fornece feedback em tempo real.

# 2) Função: Data Mining é a técnica de se aprofundar nos dados para obter informações úteis. Considerando que o aprendizado de máquina é um método de melhorar algoritmos complexos para tornar as máquinas quase perfeitas, alimentando-as iterativamente com o conjunto de dados treinado.

# 3) Usos: A mineração de dados é mais frequentemente usada no campo de pesquisa, enquanto o aprendizado de máquina tem mais usos para fazer recomendações de produtos, preços, tempo, etc.

# 4) Conceito: O conceito por trás da mineração de dados é extrair informações usando técnicas e descobrir as tendências e padrões.

O aprendizado de máquina funciona com o conceito de que as máquinas aprendem com os dados existentes e se aprimoram por si mesmas. O aprendizado de máquina usa métodos e algoritmos de mineração de dados para construir modelos na lógica por trás dos dados que prevêem o resultado futuro. Os algoritmos são construídos em matemática e linguagens de programação.

# 5) Método: O aprendizado de máquina usa a técnica de mineração de dados para melhorar seus algoritmos e alterar seu comportamento para futuras entradas. Portanto, a mineração de dados atua como uma fonte de entrada para o aprendizado de máquina.

Algoritmos de aprendizado de máquina serão executados continuamente e melhorarão o desempenho do sistema automaticamente, e também analisarão quando a falha pode ocorrer. Quando houver algum dado novo ou mudança de tendência, a máquina irá incorporar as mudanças sem a necessidade de reprogramação ou qualquer interferência humana.

A mineração de dados realizará a análise no formato de lote em um determinado momento para produzir resultados, em vez de em uma base contínua.

# 6) Natureza: O aprendizado de máquina é diferente de mineração de dados, pois o aprendizado de máquina aprende automaticamente, enquanto a mineração de dados requer intervenção humana para aplicar técnicas para extrair informações.

# 7) Capacidade de aprendizagem: O aprendizado de máquina está um passo à frente da mineração de dados, pois usa as mesmas técnicas usadas pela mineração de dados para aprender e se adaptar automaticamente às mudanças. É mais preciso do que a mineração de dados. A mineração de dados requer que a análise seja iniciada por humanos e, portanto, é uma técnica manual.

# 8) Implementação: A mineração de dados envolve a construção de modelos nos quais as técnicas de mineração de dados são aplicadas. Modelos como o modelo CRISP-DM são construídos. O processo de mineração de dados usa um banco de dados, mecanismo de mineração de dados e avaliação de padrões para descoberta de conhecimento.

O aprendizado de máquina é implementado usando algoritmos de aprendizado de máquina em inteligência artificial, rede neural, sistemas neuro-difusos e árvore de decisão, etc. O aprendizado de máquina usa redes neurais e algoritmos automatizados para prever os resultados.

# 9) Precisão: A precisão da mineração de dados depende de como os dados são coletados. A mineração de dados produz resultados precisos que são usados ​​pelo aprendizado de máquina e, assim, faz o aprendizado de máquina produzir melhores resultados.

Como a mineração de dados requer intervenção humana, pode perder relacionamentos importantes. Os algoritmos de aprendizado de máquina são comprovadamente mais precisos do que as técnicas de Data Mining.

# 10) Aplicativos: O algoritmo de aprendizado de máquina precisa que os dados sejam alimentados em um formato padrão, devido ao qual os algoritmos disponíveis são muito limitados. Para analisar os dados usando o aprendizado de máquina, os dados de várias fontes devem ser movidos do formato nativo para o formato padrão para a máquina entender.

Também requer uma grande quantidade de dados para resultados precisos. Isso é uma sobrecarga quando comparado à mineração de dados.

#onze) Exemplos: A mineração de dados é usada na identificação de padrões ou tendências de vendas, enquanto o aprendizado de máquina é usado na execução de campanhas de marketing.

Mineração de dados, aprendizado de máquina x aprendizado profundo

DeepLearning1

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Aprendizado de máquina x aprendizado profundo

O Aprendizado de Máquina compreende a capacidade da máquina de aprender com o conjunto de dados treinados e prever o resultado automaticamente. É um subconjunto da inteligência artificial.

Aprendizado profundo é um subconjunto do aprendizado de máquina. Funciona da mesma forma na máquina, assim como o cérebro humano processa as informações. Como um cérebro pode identificar os padrões comparando-os com padrões previamente memorizados, o aprendizado profundo também usa esse conceito.

O aprendizado profundo pode descobrir automaticamente os atributos de dados brutos, enquanto o aprendizado de máquina seleciona esses recursos manualmente, o que precisa de processamento adicional. Ele também emprega redes neurais artificiais com muitas camadas ocultas, big data e muitos recursos de computador.

Data Mining é um processo de descoberta de padrões e regras ocultos dos dados existentes. Ele usa regras relativamente simples, como associação, regras de correlação para o processo de tomada de decisão, etc. O Deep Learning é usado para processamento de problemas complexos, como reconhecimento de voz, etc. Ele usa Redes Neurais Artificiais com muitas camadas ocultas para processamento.

Às vezes, a mineração de dados também usa algoritmos de aprendizado profundo para processar os dados.

Mineração de dados, aprendizado de máquina x ciência de dados

DataScience

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Data Science é uma vasta área na qual o Machine Learning vem. Muitas tecnologias, como SPARK, HADOOP, etc, também fazem parte da ciência de dados. A ciência de dados é uma extensão da estatística que tem a capacidade de processar dados massivamente grandes usando tecnologias.

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Ele lida com toda a resolução de problemas complexos do mundo real, como análise de requisitos, compreensão, extração de dados úteis, etc.

Data Science lida com dados brutos gerados por humanos, pode analisar as imagens e áudios de dados exatamente como os humanos fazem. A ciência de dados requer um alto conjunto de habilidades com experiência de domínio, forte conhecimento de bancos de dados, etc. Ela exige altos recursos computacionais, alta RAM, etc.

Os modelos de ciência de dados têm marcos claramente definidos a serem alcançados quando comparados ao aprendizado de máquina, que tenta atingir o objetivo apenas com os dados disponíveis.

O Modelo de Ciência de Dados é composto por:

  • ETL- Extrair Carregar e Transformar dados.
  • Distribuição e processamento de dados.
  • Aplicação de modelos automatizados para resultados.
  • Visualização de dados
  • Relatórios com recurso de fatia e dados para melhor compreensão.
  • Backup, recuperação e segurança de dados.
  • Migração para produção.
  • Executando modelos de negócios com os algoritmos.

Análise Estatística

As estatísticas constituem a parte principal dos algoritmos de mineração de dados e aprendizado de máquina. A análise estatística usa dados numéricos e envolve muitas equações matemáticas para inferir os resultados.

Ele fornece as ferramentas e técnicas certas para análise de dados de grande volume. Ele cobre uma ampla área de análise de dados e cobre todo o ciclo de vida dos dados, desde o planejamento até a análise, apresentação e criação de relatórios.

Existem dois tipos de análise estatística, conforme mencionado abaixo:

  • Descritivo
  • Inferencial

A análise descritiva resume os dados e a análise inferencial usa os dados resumidos para desenhar os resultados.

A estatística é aplicada em vários campos, ou seja, na geografia para determinar a população per capita, na economia para estudar a demanda e oferta, no sistema bancário para estimar os depósitos de um dia e assim por diante.

Alguns exemplos de aprendizado de máquina

Listados abaixo estão alguns exemplos de aprendizado de máquina.

# 1) Suporte de bate-papo online por sites: Os Bots usados ​​por vários sites para fornecer atendimento instantâneo ao cliente são alimentados por Inteligência Artificial.

# 2) Mensagens de e-mail: O serviços de email detectar automaticamente se o conteúdo é spam ou não. Essa técnica também é alimentada por IA, que analisa os anexos e o conteúdo para determinar se é suspeito ou prejudicial para o usuário do computador.

# 3) Campanhas de marketing: O aprendizado de máquina fornece sugestões sobre um novo produto ou produtos semelhantes para seus clientes. Com base nas escolhas do cliente, ele irá automaticamente enquadrar os negócios instantaneamente quando o cliente estiver ativo, a fim de atraí-lo para comprar. Por exemplo , ofertas relâmpago da Amazon.

Conclusão

Os dados se tornam o fator mais importante por trás do aprendizado de máquina, mineração de dados, ciência de dados e aprendizado profundo. A análise de dados e os insights são cruciais no mundo de hoje. Portanto, investir tempo, esforço e custos nessas técnicas de análise é uma decisão crítica para as empresas.

Como os dados estão crescendo em um ritmo muito rápido, esses métodos devem ser rápidos o suficiente para incorporar os novos conjuntos de dados e prever análises úteis. O aprendizado de máquina pode nos ajudar a processar os dados rapidamente e fornecer resultados mais rápidos na forma de modelos automaticamente.

As técnicas de mineração de dados produzem padrões e tendências de dados históricos para prever resultados futuros. Esses resultados estão na forma de gráficos, tabelas, etc. A análise estatística é parte integrante do análise de dados e crescerá mais no futuro próximo.

Essas tecnologias crescerão imensamente no futuro, à medida que os processos de negócios forem aprimorados. Isso, por sua vez, também ajudará as empresas a automatizar o processo manual, aumentar as vendas e os lucros e, assim, ajudar na retenção de clientes.

Espero que você tenha adquirido imenso conhecimento sobre Data Mining Vs Machine Learning!

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