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A diferença entre mineração e aprendizado de máquina

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A mineração de dados existe há anos, mas veio aos olhos do público em 1930. A técnica de extração de dados já existe há mais de um século. De acordo com o Hacker Bits, uma das primeiras ocasiões de mineração de dados aconteceu em 1936, quando Alan Turing inventou a máquina universal que poderia desempenhar funções semelhantes às dos computadores atuais.

A Forbes também relatou que o desenvolvimento de Turing conhecido como “teste de Turing” em 1950, foi para determinar se os computadores tinham alguma inteligência. No teste, um computador teve que enganar os humanos para que eles pudessem concluir que de fato ele tinha alguma inteligência.

Com certeza, a mineração de dados e o aprendizado de máquina vieram de um longo caminho. Hoje, as empresas adotaram o uso de mineração de dados e aprendizado de máquina em atividades como expandir os mercados e obter lucros. A mineração de dados e o aprendizado de máquina dependem muito dos dados. Geralmente, eles são confundidos com o mesmo. Vamos ver algumas de suas diferenças e a maneira de usá-las.

O uso de dados

A principal diferença entre mineração de dados e aprendizado de máquina é como eles são usados ​​e aplicados. A mineração de dados é usada regularmente pelo aprendizado de máquina para conectar diferentes relacionamentos. Por exemplo, a Uber usa aprendizado de máquina para medir ETAs para calcular o custo de corridas ou prazos de entrega de alimentos.

A mineração de dados é usada em muitas atividades, como pesquisa financeira, onde os investidores podem usá-la para determinar as melhores instituições para fornecer financiamento. Uma empresa pode usar a mineração de dados para coletar dados sobre tendências de mercado que podem ser usadas para garantir novos leads. Além disso, a mineração de dados também pode ser usada para olhar atentamente através das redes sociais para coletar informações a serem usadas na campanha de promoção.

No entanto, o aprendizado de máquina incorpora mineração de dados, mas também pode fazer relações involuntárias e aprender a usar novos algoritmos. Esta é a mesma tecnologia usada por carros automáticos que se ajustam às novas condições. O aprendizado de máquina também é a razão por trás das recomendações instantâneas na Amazon.

O aprendizado de máquina também é a tecnologia usada nos bancos para detectar dinheiro falso. Isso ajudou muito a controlar dinheiro falso e fraudes nos bancos hoje.

Fundamento do aprendizado

A mineração de dados e o aprendizado de máquina compartilham o mesmo histórico, mas sua abordagem é diferente. A mineração de dados envolve os dados existentes para ajudar na tomada de decisões, por exemplo, um Cloth line free people usa a mineração de dados para criar a última moda.

Pelo contrário, o aprendizado de máquina pode obter as ideias dos dados existentes e usá-los para ensinar a si mesmo. A visão da Zebra Medica desenvolveu um algoritmo de aprendizado de máquina para prever condições cardiovasculares que causam a morte de mais de 500,000 pessoas nos Estados Unidos anualmente.

O aprendizado de máquina também pode analisar eventos e aprender a adaptação comportamental para o futuro, enquanto a mineração de dados é essencialmente usada como fonte de dados para aprendizado de máquina. A mineração de dados requer sinergia humana para aprender e usar o conhecimento. A mineração de dados pode ser configurada automaticamente para pesquisar dados, mas não pode aplicar as informações sem ajuda humana. Ele também não pode obter a conexão entre os dados existentes, enquanto o aprendizado de máquina pode.

Reconhecimento de Padrões

Analisar e interpretar dados requer o software e as ferramentas certas para obter os padrões certos. Ou então, as pessoas perderão tempo tentando procurar esses padrões complicados. As empresas podem usar essas informações na projeção de vendas, por exemplo, o Wal-Mart coleta dados de seus pontos de venda. Mais tarde, eles usam as informações para determinar padrões de compra e direcionar suas previsões prospectivas.

Por meio de análise e agrupamento, a mineração de dados pode identificar alguns padrões. No entanto, o aprendizado de máquina usa as mesmas informações para aprender e se adaptar às informações coletadas.

À medida que o malware se tornou uma ameaça, o aprendizado de máquina pode ajudar a identificar softwares mal-intencionados acessando o sistema.

Precisão aprimorada

A mineração de dados e o aprendizado de máquina ajudam a melhorar a precisão dos dados. No entanto, a mineração de dados envolve coletar e organizar informações. A mineração de dados pode ser usada para obter informações precisas, e isso esclarece o aprendizado de máquina para obter bons resultados. Um humano pode não perceber as correlações de dados, mas o aprendizado de máquina conectará isso para obter melhores resultados e melhorar as normas da máquina.

O aprendizado de máquina pode ser usado no marketing para ajudar os vendedores a compreender seus clientes. Os sistemas de CRM, juntamente com o aprendizado de máquina, podem examinar os eventos anteriores que levaram ao feedback de satisfação do cliente. Além disso, pode ser usado para descrever quais produtos e serviços vendem melhor e feedback de marketing para os clientes.

O futuro da mineração de dados e aprendizado de máquina

A Forbes informou que até 2020, os dados globais aumentariam de 4.4 para 44 zettabytes, e 1.7 megabytes de dados serão criados a cada vez para cada humano na Terra.

À medida que você coleta informações, haverá uma alta demanda por técnicas aprimoradas de mineração de dados e aprendizado de máquina para ajudar a acompanhar a demanda e a confiabilidade. Com o tempo, a mineração de dados e o aprendizado de máquina se cruzarão para melhorar a coleta de grandes quantidades de dados.

De acordo com a BIO-IT World, o futuro da mineração de dados resultará em análises preditivas e também em análises avançadas em diferentes indústrias. Por exemplo, na indústria médica, os cientistas poderão usar a análise preditiva para examinar os fatores associados a uma doença e o tratamento que funcionará melhor.

Além disso, de acordo com a Geekwire, milhares e milhares de máquinas serão conectadas, e isso pode ser melhorado pelo uso da tecnologia IoT.

Alguns profissionais argumentam de forma diferente sobre mineração de dados e aprendizado de máquina. Eles argumentam que não há necessidade de olhar para as diferenças entre mineração de dados e aprendizado de máquina, mas entender como podemos aprender com os dados. O importante é “coletar dados e como se beneficiar deles”.