Изучение ключевых различий между машинным обучением и аналитикой данных
Введение
В сегодняшнем быстро меняющемся технологическом ландшафте предприятия постоянно ищут способы оптимизировать свою деятельность и оставаться впереди конкурентов. Одной из областей, которая становится все более важной, является использование анализа данных для извлечения ценной информации и принятия обоснованных решений. Однако существует несколько подходов к анализу данных, включая машинное обучение и анализ статистических данных. В этой статье мы рассмотрим основные различия между этими двумя методами и преимущества, которые они предлагают. Понимая уникальные особенности каждого подхода, предприятия могут принимать более обоснованные решения о том, какой метод лучше всего подходит для их конкретных потребностей и целей.
Машинное обучение и аналитика данных: понимание различий
Определение
Машинное обучение: Машинное обучение — это разновидность искусственного интеллекта (ИИ), которая включает в себя создание алгоритмов, способных обучаться и делать прогнозы или принимать решения на основе данных. Эти алгоритмы можно обучать на больших наборах данных для выявления закономерностей и взаимосвязей в данных, а затем использовать эти знания для прогнозирования или выполнения действий с новыми данными.
Аналитика данных: Аналитика данных включает использование статистических и вычислительных методов для извлечения информации из данных. Он включает в себя описательную аналитику, которая включает в себя обобщение и визуализацию данных, и прогнозную аналитику, которая включает использование статистических моделей для прогнозирования на основе исторических данных.
Цель
Машинное обучение: Целью машинного обучения является создание моделей, которые могут делать точные прогнозы или принимать решения на основе новых данных. Он обычно используется в таких приложениях, как распознавание изображений, распознавание речи и обработка естественного языка.
Для достижения своей цели машинное обучение требует значительного объема данных и вычислительных ресурсов. Алгоритмы обучаются на больших наборах данных, чтобы выявлять закономерности и делать прогнозы на основе новых, ранее невиданных данных. Этот процесс может потребовать значительных вычислительных ресурсов и знаний в таких областях, как статистика, математика и информатика. Однако потенциальные преимущества машинного обучения значительны, особенно в таких областях, как здравоохранение, финансы и транспорт.
Аналитика данных: Цель анализа данных — получить представление о данных, которые можно использовать для принятия более эффективных решений. Он обычно используется в таких приложениях, как сегментация клиентов, анализ рынка и обнаружение мошенничества.
Основное внимание уделяется использованию статистических методов для анализа данных и получения информации. Этот процесс включает выявление закономерностей, тенденций и корреляций в данных, а также выявление выбросов и аномалий. Аналитика данных может использоваться, среди прочего, для получения информации о поведении клиентов, рыночных тенденциях и неэффективности операций. Хотя для этого обычно не требуется столько вычислительных ресурсов, как для машинного обучения, но он требует опыта в таких областях, как статистика, визуализация данных и бизнес-аналитика. Информация, полученная с помощью анализа данных, может использоваться для принятия решений и повышения эффективности бизнеса.
Используемые методы
Машинное обучение: Алгоритмы машинного обучения обычно обучаются на больших наборах данных с использованием различных методов, таких как обучение с учителем, обучение без учителя и обучение с подкреплением. Обучение с учителем включает в себя обучение алгоритма на размеченных данных, в то время как обучение без учителя включает обучение алгоритма на неразмеченных данных. Обучение с подкреплением включает в себя обучение алгоритма принимать решения на основе обратной связи из окружающей среды.
Аналитика данных: Методы анализа данных включают статистический анализ, интеллектуальный анализ данных и визуализацию данных. Статистический анализ включает использование статистических моделей для анализа данных, в то время как интеллектуальный анализ данных включает обнаружение закономерностей и взаимосвязей в данных. Визуализация данных предполагает представление данных в графической форме, чтобы их было легче понять.
Выход
Машинное обучение: Результатом алгоритмов машинного обучения обычно является прогноз или решение, основанное на новых данных. Например, алгоритм машинного обучения можно использовать для прогнозирования вероятности ухода клиента на основе его предыдущего поведения.
Аналитика данных: Результатом анализа данных обычно являются идеи и рекомендации, которые можно использовать для принятия более эффективных решений. Например, аналитику данных можно использовать, чтобы определить, какие продукты продаются хорошо, а какие нет, а затем дать рекомендации по улучшению продаж.
Сообщение В чем разница между машинным обучением и аналитикой данных? впервые появился в Analytics Insight.
