چگونه یادگیری ماشینی می تواند در داده کاوی مفید باشد

داده کاوی یک زمینه محبوب و چند رشته ای است که عمدتاً بر یافتن اطلاعات مفید از حجم زیادی از داده ها متمرکز است. از سوی دیگر، یادگیری ماشین (ML)، زیرمجموعه ای از علم داده است. ML در درجه اول بر ایجاد الگوریتم هایی تمرکز دارد که می توانند از داده های داده شده یاد بگیرند و پیش بینی کنند. یادگیری ماشین و داده کاوی را می توان برای ارائه نتایجی ترکیب کرد که می تواند به تصمیم گیری های تجاری بهتر و افزایش حاشیه سود یک سازمان کمک کند.

داده کاوی یک زمینه محبوب و چند رشته ای است که عمدتاً بر یافتن اطلاعات مفید از حجم زیادی از داده ها متمرکز است. از سوی دیگر، یادگیری ماشین (ML)، زیرمجموعه ای از علم داده است

قبل از اینکه بخواهیم به چگونگی کمک ML به داده کاوی بپردازیم، اجازه دهید ابتدا یادگیری ماشین و داده کاوی را با تجزیه و تحلیل دقیق درک کنیم.

فراگیری ماشین

این زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی (AI) است و یک فناوری در حال رشد سریع در دنیای امروز است. با کمک داده های گذشته، یادگیری ماشینی می تواند به رایانه ها کمک کند تا خودشان به خاطر بسپارند.

به عنوان مثال، در نظر بگیرید که برای یک امتحان آماده می شوید. شما مغز خود را با داده ها تغذیه می کنید (مطالعه از روی کتاب ها یا یادداشت ها) و در نتیجه آن را برای ورودی و خروجی آموزش می دهید. قبل از امتحان واقعی، چندین تست تمرینی انجام می دهید. هر بار که در یک آزمون شرکت می کنید، عملکرد بالقوه خود را افزایش می دهید.

داده کاوی یک زمینه محبوب و چند رشته ای است که عمدتاً بر یافتن اطلاعات مفید از حجم زیادی از داده ها متمرکز است. از سوی دیگر، یادگیری ماشین (ML)، زیرمجموعه ای از علم داده است

مدل های یادگیری ماشینی به روشی مشابه کار می کنند. آنها برای داده های ورودی و خروجی ساخته و آموزش داده شده اند. مدل به خودی خود یاد می گیرد که خروجی را پیش بینی کند. وقتی با مجموعه داده های آزمایشی امتحان می کنید، مدل با مقایسه نتیجه با مجموعه داده های آموزش دیده پیش بینی خود را انجام می دهد.

ML n عدد الگوریتم را برای ساخت مدل های مختلف ریاضی ساده تا پیچیده ارائه می دهد و نتایج را بر اساس داده های تاریخی ارائه شده پیش بینی می کند. انتخاب الگوریتم خود بر اساس نوع داده های مورد استفاده و نوع کاری است که انتظار می رود انجام شود.

یادگیری ماشین به طور گسترده ای برای کاربردهایی مانند تشخیص تصویر، سیستم توصیه کننده، تشخیص گفتار، فیلتر کردن ایمیل، تشخیص سرطان و بسیاری موارد دیگر شناخته شده است.

داده کاوی

به بیان ساده، داده کاوی فرآیند تبدیل داده های خام به اطلاعات مفید است. کشف دانش در داده ها (KDD) نیز نامیده می شود، یکی از محبوب ترین تکنیک هایی است که به مرتب کردن اطلاعات ارزشمند از مجموعه داده های بزرگ کمک می کند. اطلاعات استخراج شده را می توان برای شناسایی الگوها، روندها و هر نتیجه گیری مفید استفاده کرد.

داده کاوی یک زمینه محبوب و چند رشته ای است که عمدتاً بر یافتن اطلاعات مفید از حجم زیادی از داده ها متمرکز است. از سوی دیگر، یادگیری ماشین (ML)، زیرمجموعه ای از علم داده است

روش داده کاوی را می توان در داده های متنی، داده های وب، داده های صوتی، تصویری، تصویری و داده های رسانه های اجتماعی استفاده کرد. این کار کارهای پیچیده را ساده می کند و می تواند هم در پایگاه داده های رابطه ای و هم در انبارهای داده انجام شود.

فرآیند KDD همچنین شامل پاکسازی داده ها، یکپارچه سازی داده ها، انتخاب داده ها، تبدیل داده ها و ارائه دانش به دست آمده است. داده های خروجی در مکانی به نام مخزن داده ذخیره می شود.

داده کاوی روشی مقرون به صرفه در مقایسه با سایر روش های آماری است. این به طور گسترده در زمینه هایی مانند خرده فروشی، مالی، بازاریابی، ارتباطات، مراقبت های بهداشتی و بسیاری از صنایع دیگر با تقاضای شدید مصرف کنندگان استفاده می شود.

داده کاوی در مقابل یادگیری ماشینی

یادگیری ماشین و داده کاوی شامل یک هدف مشابه برای تجزیه و تحلیل مجموعه داده ها و رسیدن به نتیجه بهتر است، اما این فرآیند برای هر دو متفاوت است.

داده کاوی یک زمینه محبوب و چند رشته ای است که عمدتاً بر یافتن اطلاعات مفید از حجم زیادی از داده ها متمرکز است. از سوی دیگر، یادگیری ماشین (ML)، زیرمجموعه ای از علم داده است

بیایید به نحوه استفاده از یادگیری ماشین در داده کاوی برای تجزیه و تحلیل داده ها و استخراج اطلاعات ارزشمند از داده ها نگاه کنیم.

نحوه استفاده از یادگیری ماشین در داده کاوی

با وجود تمام تفاوت ها، یادگیری ماشین و داده کاوی شباهت های زیادی نیز دارند. هر دو از فرآیندهای تحلیلی استفاده می کنند و در تشخیص الگوها خوب هستند. گاهی اوقات می توان از تکنیک های یادگیری ماشینی در داده کاوی برای به دست آوردن خروجی های دقیق استفاده کرد.

در اینجا برخی از سناریوهایی وجود دارد که یادگیری ماشین می تواند به مقابله با چالش های داده کاوی کمک کند.

1. کیفیت خروجی ابزارهای داده کاوی به کیفیت داده بستگی دارد. گاهی اوقات حتی ممکن است مشکلات کیفیت داده را برطرف نکند. این منجر به نتایج اشتباه می شود زیرا ابزار داده های معیوب را تجزیه و تحلیل می کند. بنابراین، پاکسازی داده ها قبل از پردازش مهم است. در چنین شرایطی، الگوریتم‌های یادگیری ماشینی توصیه می‌شوند، زیرا می‌توانند با ابزارهای داده کاوی ترکیب شوند تا فرآیند ورود داده‌ها را خودکار کرده و داده‌های با کیفیت را دریافت کنند. این ترکیب به راحتی می تواند هر گونه داده تکراری را شناسایی کرده و آن را حذف کند. پس از این، می توان از یک الگوریتم جنگل تصادفی برای طبقه بندی داده ها استفاده کرد.

کرک تبلو

2. ابزارهای داده کاوی را می توان برای شناسایی مسائل مربوط به فرآیند استفاده کرد، اما آنها نمی توانند علت اصلی مشکلات را پیدا کنند. برعکس، الگوریتم‌های یادگیری ماشینی می‌توانند به حل مشکل کمک کنند. همچنین می‌توانیم نرم‌افزاری را با ابزارهای تحلیل علت ریشه و داده‌کاوی معرفی کنیم که می‌تواند این نوع مسائل را حل کند.
3. داده های بلادرنگ می توانند ساختار یافته و بدون ساختار باشند. برخی از ابزارهای سنتی داده کاوی می توانند فقط داده های ساخت یافته را پردازش کنند و بنابراین برای داده های بدون ساختار قابل استفاده نیستند. این را می توان با استفاده از این دو الگوریتم یادگیری ماشین – تشخیص کاراکتر نوری (OCR) و زبان پردازش طبیعی (NLP) حل کرد.

تکنیک‌های یادگیری ماشین به تبدیل داده‌های بدون ساختار به قالب قابل خواندن توسط ماشین کمک می‌کنند تا ابزار داده کاوی بتواند تجزیه و تحلیل بهتری انجام دهد و تصمیم‌گیری کند. توجه داشته باشید که توسعه‌دهندگان باید هنگام تبدیل داده‌های بدون ساختار به قالب قابل خواندن توسط ماشین توجه کنند، زیرا می‌توانند منجر به داده‌های ناقص و ایجاد خطا شوند.

کرک تبلو

4. گاهی اوقات، ابزارهای داده کاوی هنگام پردازش تعداد زیادی از متغیرها وضوح کمتری را ارائه می دهند. افزودن داده ها پیچیدگی خروجی های داده کاوی را افزایش می دهد که درک آن برای انسان دشوار است. ابزارهای داده کاوی ادغام شده با الگوریتم های یادگیری ماشین و بینایی کامپیوتری به غلبه بر این امر کمک می کنند. از این رو می توان داده های پردازش شده را گرفته و خروجی مربوطه را تولید کرد.
5. ابزارهای داده کاوی به جای تجزیه و تحلیل فرآیند در حال انجام، عملکرد گذشته فرآیند را تجزیه و تحلیل می کنند. آنها نمی توانند پیش بینی عملکرد در آینده را تضمین کنند. استفاده از برنامه های یادگیری ماشین با داده کاوی می تواند نتایج نهایی و رویدادهای آینده را پیش بینی کند. همچنین در صورت وجود هر گونه نقص و در صورت نیاز به بهبود، پیام هشداری را برای کاربران ارسال می کنند.

در این مقاله، ما در مورد معرفی یادگیری ماشین و داده کاوی و اینکه چگونه هر دو متفاوت هستند، اما در صورت ترکیب با هم می توانند نتایج موثری ارائه دهند، آشنا شدیم. در آینده نزدیک، یادگیری ماشینی همراه با داده کاوی می تواند به طور برجسته برای تجزیه و تحلیل هر مقدار زیادی از داده ها مورد استفاده قرار گیرد.

←برای خرید کرک Tableau با تمام ویژگی ها کلیک کنید

مقاله های مرتبط:

1-بهترین کتابخانه های پایتون Python برای یادگیری ماشین

2-مزایا و معایب برنامه نویسی پایتون (Python)

3-یادگیری علم داده با پایتون (Python)

4-یادگیری ماشینی (Machine Learning) چیست؟

5-چرا Data Structures یا ساختارهای داده مهم هستند؟

6-تفاوت هوش تجاری (BI) و هوش مصنوعی (AI) در چیست؟
7-معرفی و بررسی انواع تجزیه و تحلیل داده ها