MyDataProvider » المدونة » الفرق بين التعدين وتعلم الآلة

الفرق بين التعدين وتعلم الآلة

كان التنقيب عن البيانات موجودًا منذ سنوات ولكنه ظهر في نظر الجمهور في عام 1930. تقنية استخراج البيانات موجودة منذ أكثر من قرن حتى الآن. وفقًا لـ Hacker Bits ، حدثت إحدى أولى مناسبات التنقيب عن البيانات في عام 1936 عندما اخترع Alan Turing الجهاز العالمي الذي يمكن أن يؤدي واجبات مماثلة مثل أجهزة الكمبيوتر في الوقت الحاضر.

ذكرت فوربس أيضًا أن تطوير تورينج المعروف باسم "اختبار تورينج" في عام 1950 ، كان لتحديد ما إذا كانت أجهزة الكمبيوتر لديها بعض الذكاء. في الاختبار ، كان على الكمبيوتر أن يخدع البشر حتى يتمكنوا من استنتاج أن لديه بالفعل بعض الذكاء.

من المؤكد أن التنقيب عن البيانات والتعلم الآلي قد أتيا من شوط طويل. اليوم ، تبنت الشركات استخدام التنقيب عن البيانات والتعلم الآلي في أنشطة مثل توسيع الأسواق وتحقيق الأرباح. يعتمد استخراج البيانات والتعلم الآلي بشكل كبير على البيانات. بشكل عام ، هم مخطئون في أن يكونوا نفس الشيء. دعونا نرى بعض الاختلافات بينهما وكيفية استخدامها.

استخدام البيانات

يتمثل الاختلاف الرئيسي بين التنقيب عن البيانات والتعلم الآلي في كيفية استخدامها وتطبيقها. يتم استخدام التنقيب عن البيانات بانتظام بواسطة التعلم الآلي لربط العلاقات المختلفة. على سبيل المثال ، تستخدم أوبر التعلم الآلي لقياس الوقت المقدر للوصول لحساب تكلفة المشاوير أو أوقات توصيل الطعام.

يتم استخدام التنقيب عن البيانات في العديد من الأنشطة مثل البحث المالي حيث قد يستخدمه المستثمرون لتحديد أفضل المؤسسات لتقديم التمويل. يمكن للشركة استخدام التنقيب عن البيانات لجمع البيانات حول اتجاهات السوق والتي يمكن استخدامها في تأمين عملاء متوقعين جدد. أيضًا ، يمكن أيضًا استخدام التنقيب عن البيانات للبحث بعناية عبر الشبكات الاجتماعية لجمع المعلومات لاستخدامها في حملة الترويج.

ومع ذلك ، يشتمل التعلم الآلي على التنقيب عن البيانات ولكن يمكنه أيضًا إقامة علاقات لا إرادية وتعلم كيفية استخدام الخوارزميات الجديدة. هذه هي نفس التقنية التي تستخدمها السيارات الأوتوماتيكية التي تتكيف مع الظروف الجديدة. التعلم الآلي هو أيضًا السبب وراء التوصيات الفورية على Amazon.

التعلم الآلي هو أيضًا التكنولوجيا المستخدمة في البنوك لاكتشاف الأموال المزيفة. وقد ساعد هذا بشكل كبير في السيطرة على الأموال المزيفة وعمليات الاحتيال في البنوك اليوم.

أساس التعلم

يشترك كل من التنقيب عن البيانات والتعلم الآلي في نفس الخلفية ، لكن نهجهما يختلف. يشارك التنقيب عن البيانات في البيانات الموجودة للمساعدة في اتخاذ القرارات ، على سبيل المثال ، يستخدم الأشخاص الخاليون من القماش التنقيب عن البيانات للتوصل إلى أحدث صيحات الموضة.

على العكس من ذلك ، يمكن للتعلم الآلي الحصول على الأفكار من البيانات الموجودة ثم استخدامها لتعليم نفسها. طورت Zebra Medica Vision خوارزمية التعلم الآلي للتنبؤ بأمراض القلب والأوعية الدموية التي تتسبب في وفاة أكثر من 500,000 شخص في أمريكا سنويًا.

يمكن للتعلم الآلي أيضًا تحليل الأحداث وتعلم التكيف السلوكي للمستقبل بينما يتم استخدام التنقيب عن البيانات بشكل أساسي كمصدر بيانات للتعلم الآلي. يتطلب التنقيب عن البيانات تآزرًا بشريًا للتعلم واستخدام المعرفة. يمكن تكوين استخراج البيانات تلقائيًا للبحث عن البيانات ، لكن لا يمكن تطبيق المعلومات دون مساعدة بشرية. كما أنه لا يمكنه الحصول على الاتصال بين البيانات الموجودة بينما يستطيع التعلم الآلي ذلك.

التعرف على الأنماط

يتطلب تحليل البيانات وتفسيرها البرامج والأدوات المناسبة للحصول على الأنماط الصحيحة. وإلا ، سيضيع الناس الوقت في محاولة البحث عن هذه الأنماط المعقدة. يمكن للشركات استخدام هذه المعلومات في إسقاط المبيعات ، على سبيل المثال ، تجمع وول مارت البيانات من منافذ البيع الخاصة بهم. يستخدمون المعلومات لاحقًا لتحديد أنماط الشراء وتوجيه توقعاتهم المحتملة.

من خلال التحليل والتجميع ، يمكن للتنقيب في البيانات تحديد بعض الأنماط. ومع ذلك ، يستخدم التعلم الآلي نفس المعلومات للتعلم والتكيف مع المعلومات التي تم جمعها.

نظرًا لأن البرامج الضارة أصبحت تهديدًا ، يمكن أن يساعد التعلم الآلي في تحديد البرامج الضارة من خلال الوصول إلى النظام.

دقة محسنة

يساعد التنقيب عن البيانات والتعلم الآلي على تعزيز دقة البيانات. ومع ذلك ، ينطوي التنقيب عن البيانات على جمع وتنظيم المعلومات. يمكن استخدام التنقيب عن البيانات للحصول على معلومات دقيقة ، وهذا يوضح التعلم الآلي للحصول على نتائج جيدة. قد يفشل الإنسان في ملاحظة ارتباطات البيانات ، لكن التعلم الآلي سيربط هذا للحصول على أفضل النتائج وتحسين معايير الآلة.

يمكن استخدام التعلم الآلي في التسويق لمساعدة مندوبي المبيعات على فهم عملائهم. يمكن لأنظمة CRM جنبًا إلى جنب مع التعلم الآلي فحص الأحداث الماضية التي تؤدي إلى تعليقات رضا العملاء. أيضًا ، يمكن استخدامه لتصوير المنتجات والخدمات التي تبيع بشكل أفضل وتسويق التعليقات للعملاء.

مستقبل التنقيب عن البيانات والتعلم الآلي

ذكرت مجلة فوربس أنه بحلول عام 2020 ، ستزيد البيانات العالمية من 4.4 إلى 44 زيتابايت ، وسيتم إنشاء 1.7 ميغا بايت من البيانات في كل مرة لكل إنسان على وجه الأرض.

أثناء قيامك بجمع المعلومات ، سيكون هناك طلب كبير على تقنيات التنقيب عن البيانات المحسّنة والتعلم الآلي للمساعدة في مواكبة الطلب والموثوقية. مع مرور الوقت ، سيتقاطع التنقيب عن البيانات والتعلم الآلي لتحسين حصاد كميات كبيرة من البيانات.

وفقًا لـ BIO-IT World ، سينتج عن مستقبل التنقيب عن البيانات تحليل تنبؤي وأيضًا تطوير التحليل في الصناعات المختلفة. على سبيل المثال ، في الصناعة الطبية ، سيتمكن العلماء من استخدام التحليل التنبئي لفحص العوامل المرتبطة بالمرض والعلاج الأفضل.

أيضًا ، وفقًا لـ Geekwire ، سيتم توصيل الآلاف والآلاف من الأجهزة ، ويمكن تحسين ذلك باستخدام تقنية إنترنت الأشياء.

يجادل بعض المحترفين بشكل مختلف حول التنقيب عن البيانات والتعلم الآلي. يجادلون بأنه ليست هناك حاجة للنظر في الاختلافات بين التنقيب في البيانات والتعلم الآلي ، ولكن عليك أن تفهم كيف يمكننا التعلم من البيانات. المهم هو "جمع البيانات وكيفية الاستفادة منها"