Khai thác dữ liệu và học máy là những khái niệm liên quan trong khoa học dữ liệu được sử dụng để rút ra những hiểu biết có giá trị.
Ngày nay, việc thu thập dữ liệu trở nên dễ dàng và đơn giản hơn bao giờ hết nhưng việc có được thông tin và hiểu biết chính xác có thể khó khăn.
Các doanh nghiệp lớn xử lý lượng dữ liệu khổng lồ gặp khó khăn trong việc quản lý, sắp xếp và trích xuất thông tin có ý nghĩa từ đó.
Đây là nơi các công ty có thể sử dụng hai kỹ thuật – khai thác dữ liệu và học máy.
Cả hai đều có thể phát hiện các mẫu trong dữ liệu được thu thập và cho phép các công ty đưa ra quyết định sáng suốt, dựa trên dữ liệu dựa trên dữ liệu đó.
Mặc dù cả hai đều thuộc về khoa học dữ liệu và bao gồm các phương pháp phân tích, nhưng có một số khác biệt giữa hai thuật ngữ này.
Trong bài viết này, tôi sẽ thảo luận về khai thác dữ liệu và học máy là gì, kỹ thuật và ứng dụng của chúng cũng như sự khác biệt giữa chúng.
Hãy bắt đầu!
Khai thác dữ liệu là gì?
Khai thác dữ liệu là quá trình thu thập và phân tích lượng lớn dữ liệu từ web và tìm ra các mẫu trong đó. Bằng cách khám phá các mối quan hệ và mẫu trong dữ liệu bằng phương pháp thủ công này, các nhà khoa học dữ liệu sẽ giúp công ty giải quyết các vấn đề kinh doanh, dự đoán xu hướng và đưa ra quyết định sáng suốt.
Khai thác dữ liệu cũng giúp các công ty giảm thiểu rủi ro và khám phá các cơ hội kinh doanh mới. Quá trình này bắt đầu với mục tiêu tăng trưởng của công ty. Dữ liệu được thu thập từ nhiều nguồn và được đặt trong kho dữ liệu hoạt động như một kho lưu trữ dữ liệu phân tích.
Thông qua khai thác dữ liệu, các công ty có thể thực hiện các quy trình dọn dẹp trong đó họ thêm thông tin còn thiếu và xóa các thông tin trùng lặp. Khai thác dữ liệu sử dụng các mô hình toán học và kỹ thuật tiên tiến để phát hiện các mẫu. Nó sử dụng các công nghệ như học máy, cơ sở dữ liệu và thống kê.
Ví dụ: Các ngân hàng hoặc ngành tài chính sử dụng kỹ thuật khai thác dữ liệu để phát hiện rủi ro thị trường. Quy trình này thường được sử dụng trong các hệ thống xếp hạng tín dụng và chống gian lận để đánh giá các giao dịch, xu hướng mua hàng, dữ liệu tài chính của khách hàng, giao dịch thẻ, v.v.
Các công ty tiếp thị sử dụng khai thác dữ liệu để khám phá thói quen hoặc sở thích của khách hàng nhằm cải thiện các sáng kiến tiếp thị về lợi nhuận, quản lý các nghĩa vụ pháp lý và nghiên cứu sự thành công của các kênh bán hàng khác nhau.
Học máy là gì?
Học máy (ML) là công nghệ giúp máy tính suy nghĩ và hành xử giống con người. Nó cho phép máy tính học hỏi từ dữ liệu trong quá khứ và đưa ra quyết định giống con người. Điều này tạo điều kiện cho con người ít can thiệp hơn vào hoạt động của công ty, giải phóng họ khỏi các công việc thủ công, lặp đi lặp lại và tăng sự tập trung của họ vào các nhiệm vụ quan trọng hơn.
Phương pháp ML được cải tiến và tự động hóa tùy thuộc vào việc học máy trong quá trình này. Máy tính nhận dữ liệu chất lượng cao và sử dụng nhiều kỹ thuật khác nhau để phát triển các mô hình học máy nhằm đào tạo máy về dữ liệu.
Thuật toán được sử dụng trong mô hình ML phụ thuộc vào loại dữ liệu và hành động tự động. Các công ty sử dụng phương pháp này để tự động hóa một số quy trình kinh doanh và thúc đẩy tăng trưởng nhanh chóng.
Học máy được sử dụng cho các mục đích khác nhau trong các ngành khác nhau, chẳng hạn như phân tích phương tiện truyền thông xã hội, nhận dạng hình ảnh, nhận dạng cảm xúc, v.v. Nói một cách đơn giản, học máy giúp bạn phát triển và thiết kế các thuật toán hoặc chương trình phức tạp cho dữ liệu lớn nhằm cung cấp cho người dùng kết quả và hiệu suất tốt hơn cũng như dự đoán các xu hướng trong tương lai. Các chương trình này có thể học hỏi từ các bộ dữ liệu và kinh nghiệm cụ thể để cải thiện kết quả.
Với dữ liệu đào tạo thường xuyên làm đầu vào, các thuật toán có thể được cải thiện nhờ chính các mô hình học máy.
ML có một số thuật toán, bao gồm hồi quy tuyến tính, hồi quy logistic, cây quyết định, thuật toán SVM, thuật toán Naive Bayes, thuật toán KNN, phương tiện K, thuật toán rừng ngẫu nhiên, v.v. Thuật toán ML được chia thành:
- Học có giám sát: Học có giám sát sử dụng thuật toán ML đã được đào tạo trên một tập dữ liệu cụ thể.
- Học không giám sát: sử dụng thuật toán ML đã được đào tạo nhưng trên tập dữ liệu không được gắn nhãn.
- Học tăng cường: Sử dụng thuật toán thử và sai để cải thiện và học hỏi từ những điều mới.
Khai thác dữ liệu so với Học máy: Các tính năng
Đặc điểm của khai thác dữ liệu
- Thông tin thực tế: Khai thác dữ liệu thu thập thông tin liên quan từ lượng lớn dữ liệu.
- Tự động phát hiện: Mô hình trích xuất dữ liệu sử dụng thuật toán để thu thập lượng dữ liệu khổng lồ và trích xuất thông tin bạn cần.
- Phân cụm: Khai thác dữ liệu có thể trích xuất các nhóm từ dữ liệu. Ví dụ: mô hình xác định một nhóm nhân viên có thu nhập thường xuyên trong một phạm vi nhất định.
- Kho dữ liệu: Tất cả dữ liệu được lưu trữ trong kho dữ liệu an toàn để bạn có thể khắc phục sự cố nhanh chóng nếu cần. Ở đó, dữ liệu được làm sạch và chuẩn bị đúng cách.
Tính năng học máy
- Trực quan hóa dữ liệu tự động: ML cung cấp nhiều phương pháp khác nhau có thể tạo ra thông tin chi tiết phong phú, sau đó được sử dụng cho dữ liệu có cấu trúc và không cấu trúc. Các doanh nghiệp sử dụng những hiểu biết chính xác, có ý nghĩa để tăng hiệu quả phát triển và hoạt động của mình bằng cách tạo điều kiện thuận lợi cho việc sử dụng các công cụ trực quan hóa dữ liệu thân thiện với người dùng.
- Phân tích tốt hơn: Học máy giúp các nhà khoa học dữ liệu xử lý và phân tích lượng lớn dữ liệu một cách hiệu quả và nhanh chóng. Nhờ các thuật toán mạnh mẽ và mô hình dựa trên dữ liệu, nó mang lại kết quả tốt hơn.
- Tương tác với khách hàng tốt hơn: ML giúp bạn phát hiện các cụm từ, từ, phong cách nội dung, câu cụ thể, v.v. thu hút đối tượng mục tiêu của bạn. Bạn cũng có thể tìm hiểu về tâm trạng, sở thích và hành vi của họ, điều này sẽ giúp bạn cải thiện lời đề nghị của mình. Điều này lần lượt giúp cải thiện sự tham gia của khách hàng.
- Thông tin kinh doanh nâng cao: Khi khả năng học máy được kết hợp với phân tích, bạn có thể có được thông tin kinh doanh vượt trội để thúc đẩy các sáng kiến chiến lược của mình.
Khai thác dữ liệu so với học máy: Mục tiêu
Mục tiêu khai thác dữ liệu
Khai thác dữ liệu trích xuất dữ liệu cần thiết từ biển dữ liệu. Đó là một phương pháp đơn giản sử dụng nhiều kỹ thuật khác nhau để đạt được kết quả mong muốn.
- Dự báo: Khai thác dữ liệu giúp các công ty dự đoán kết quả trong tương lai. Ví dụ: doanh thu bán hàng mà cửa hàng có thể tạo ra trong ba tháng tới là bao nhiêu.
- Nhận dạng: xác định các mẫu trong dữ liệu được thu thập và có cấu trúc. Ví dụ, các cặp vợ chồng mới cưới đang tìm kiếm đồ nội thất mới.
- Phân loại: Khai thác dữ liệu chia dữ liệu thành các lớp. Ví dụ: khách hàng có thể được phân loại theo độ tuổi, giới tính, những gì họ mua, địa điểm, v.v.
- Tối ưu hóa: Khai thác dữ liệu tối ưu hóa việc sử dụng các tài nguyên hiện có như không gian, tiền bạc, vật liệu hoặc thời gian. Ví dụ: bạn có thể tìm hiểu cách tận dụng tối đa quảng cáo của mình để tăng doanh thu hoặc lợi nhuận.
Mục tiêu học máy
- Phát triển các thuật toán để tạo ra những hiểu biết sâu sắc có thể hành động
- Học hỏi từ kinh nghiệm và dữ liệu trong quá khứ và nhận được kết quả tốt hơn
- Dự đoán kết quả và xu hướng trong tương lai
- Phân tích các khía cạnh khác nhau của hành vi học tập
- Tận dụng khả năng của hệ thống máy tính
- Cung cấp thông tin chính xác, phù hợp cho hoạt động kinh doanh thông minh
- Tự động hóa các công việc lặp đi lặp lại, tốn thời gian
Khai thác dữ liệu so với Học máy: Kỹ thuật
Kỹ thuật khai thác dữ liệu
Các kỹ thuật thường được sử dụng trong khai thác dữ liệu bao gồm:
- Phân loại: Kỹ thuật này giúp phân loại hoặc phân loại dữ liệu thành các nhóm khác nhau như con người, động vật, quốc gia, giới tính, v.v.
- Phân cụm: Phân tích phân cụm giúp so sánh dữ liệu dễ dàng hơn. Điều này cho phép bạn xác định những điểm tương đồng và khác biệt giữa một số phần dữ liệu.
- Hồi quy: Phân tích hồi quy là một kỹ thuật được sử dụng để xác định và đánh giá mối quan hệ giữa các phần tử khác nhau do có thêm một số thành phần mới.
- Bên ngoài: Kỹ thuật này đề cập đến việc xác định các điểm dữ liệu trong tập dữ liệu được thu thập có thể khác nhau tùy theo xu hướng và hành vi.
- Mẫu tuần tự: Đây là một kỹ thuật khai thác dữ liệu được sử dụng để phát hiện các xu hướng định kỳ phổ biến bằng cách kiểm tra dữ liệu. Do đó, nó giúp tìm ra các phân đoạn hấp dẫn giữa một nhóm chuỗi dữ liệu. Tầm quan trọng của chuỗi này phụ thuộc vào tần suất, độ dài và các yếu tố khác.
- Dự báo: Sử dụng nhiều kỹ thuật khai thác dữ liệu như phân cụm, xu hướng, phân loại, v.v. để đưa ra dự đoán về các sự kiện trong tương lai. Các chuyên gia khai thác dữ liệu dự đoán xu hướng trong tương lai bằng cách kiểm tra chuỗi dữ liệu, các trường hợp khác nhau và các sự kiện trong quá khứ.
- Quy tắc kết hợp: Trong một tập dữ liệu khổng lồ ở nhiều loại cơ sở dữ liệu khác nhau, một số phần tử dữ liệu tương tác với nhau để minh họa xác suất xảy ra của từng phần tử đó. Do đó, các quy tắc kết hợp đưa ra các câu lệnh if-then để thực hiện các tương tác này.
Kỹ thuật học máy
Các kỹ thuật học máy khác nhau là:
- Hồi quy: Thuộc danh mục ML được giám sát, giúp dự đoán một giá trị nhất định từ dữ liệu. Ví dụ: nó giúp dự báo giá của một mặt hàng dựa trên dữ liệu giá trước đó.
- Phân loại: Đây là một lớp học có giám sát khác nhằm giúp giải thích hoặc dự đoán giá trị của một lớp. Ví dụ: bạn có thể dự đoán liệu khách hàng có mua một sản phẩm cụ thể hay không.
- Phân cụm: Kỹ thuật này nhằm mục đích nhóm các tính năng tương tự lại với nhau để hiểu chất lượng của giải pháp.
- Phương pháp tập hợp: đề cập đến sự kết hợp của nhiều mô hình khác nhau được sử dụng cùng nhau để tạo ra thông dịch chất lượng cao hơn so với một mô hình duy nhất.
- Nhúng từ: Nó có thể dễ dàng nắm bắt một từ trong tài liệu, cho phép các chuyên gia dữ liệu thực hiện các phép tính số học với các từ khác nhau.
- Giảm kích thước: Được sử dụng để loại bỏ thông tin vô ích khỏi tập dữ liệu để chỉ trình bày thông tin bạn cần.
- Học tăng cường: có thể ghi lại các hành động một cách tích lũy và sử dụng hành động thử và sai trong một môi trường cố định.
- Học chuyển: phương pháp này được sử dụng để sử dụng lại phần đã được đào tạo của mạng lưới thần kinh và điều chỉnh nó cho một nhiệm vụ tương tự.
- Mạng thần kinh: Nhằm mục đích thu thập các mẫu phi tuyến tính trong thông tin bằng cách thêm nhiều lớp vào mô hình.
Khai thác dữ liệu và học máy: các thành phần
Thành phần khai thác dữ liệu
Các thành phần chính như sau:
- Cơ sở dữ liệu: Trong thành phần khai thác dữ liệu này, dữ liệu được lưu trữ. Đây là nơi thực hiện các kỹ thuật tích hợp và làm sạch dữ liệu.
- Máy chủ kho: Lấy thông tin cơ bản dựa trên yêu cầu của người dùng từ kho dữ liệu.
- Cơ sở tri thức: Cơ sở tri thức hoặc miền tri thức giúp khám phá các mẫu mới trong dữ liệu được trích xuất.
- Công cụ khai thác dữ liệu: Giúp bạn thực hiện các tác vụ như phân loại, phân tích cụm, liên kết, v.v.
- Mô-đun đánh giá mẫu: Mô-đun này giao tiếp với khung khai thác dữ liệu để tìm các mẫu quan tâm.
- Giao diện người dùng: Bạn sẽ có giao diện người dùng đồ họa trong công cụ phân tích dữ liệu nơi bạn có thể kiểm soát các tính năng, chạy quy trình một cách hiệu quả, theo dõi các thay đổi và tiến trình cũng như xem các mục được dự đoán.
Các thành phần học máy
Có nhiều thuật toán ML và mỗi thuật toán bao gồm ba thành phần:
- Biểu diễn: Thành phần này cho bạn biết mô hình trông như thế nào và cách biểu diễn kiến thức cơ bản. Ví dụ: sẽ có các bộ quy tắc, mạng lưới thần kinh, tập hợp mô hình, máy vectơ hỗ trợ, mô hình đồ họa, cây quyết định, v.v.
- Đánh giá: Thành phần này cho phép bạn đánh giá các chương trình khác nhau như dự đoán và thu hồi, xác suất hậu nghiệm, lỗi bình phương, độ chính xác, biên độ, v.v.
- Tối ưu hóa: Thành phần này giúp tạo ra các chương trình mới, được tối ưu hóa và có thể được định nghĩa là một quá trình tìm kiếm. Các loại tối ưu hóa khác nhau có thể là tối ưu hóa lồi, tối ưu hóa bị chặn và tối ưu hóa tổ hợp.
Khai thác dữ liệu và học máy: ứng dụng
Ứng dụng khai thác dữ liệu
- Chăm sóc sức khỏe: Để cải thiện hệ thống chăm sóc sức khỏe, công nghệ khai thác dữ liệu mang lại nhiều cơ hội khác nhau. Cung cấp cái nhìn sâu sắc giúp cải thiện việc chăm sóc bệnh nhân và giảm thiểu chi phí.
- Ngân hàng: Các giải pháp khai thác dữ liệu được sử dụng trong ngân hàng để tăng khả năng phát hiện những thiệt hại, thách thức, xu hướng và hơn thế nữa.
- Giáo dục: Trong lĩnh vực giáo dục, khai thác dữ liệu giúp mở rộng và phát triển các tổ chức giáo dục bằng cách thu thập thông tin từ nhiều nguồn khác nhau và tiến hành phân tích cạnh tranh.
- Bảo mật: Để phát hiện gian lận, khai thác dữ liệu giúp chuyển đổi dữ liệu thành thông tin chi tiết có giá trị và khám phá các mẫu mới.
- Tiếp thị: Khai thác dữ liệu cho phép các tổ chức chia cơ sở khách hàng của họ thành các phân khúc khác nhau. Bằng cách này, họ có thể điều chỉnh dịch vụ của mình theo nhu cầu riêng của khách hàng thuộc các phân khúc khác nhau.
Ứng dụng học máy
- Nhận dạng hình ảnh: Học máy giúp các ngành nhận dạng hình ảnh, khuôn mặt, văn bản, v.v. Ví dụ: nó có thể phân loại chó và mèo, theo dõi sự hiện diện của nhân viên bằng công nghệ nhận dạng khuôn mặt, v.v.
- Nhận dạng giọng nói: Các hệ thống thông minh dựa trên giọng nói như Siri, Alexa, v.v. sử dụng thuật toán ML để giao tiếp. Họ có thể dễ dàng chuyển đổi lời nói thành văn bản bằng công nghệ học máy.
- Hệ thống khuyến nghị: Khi thế giới trở nên số hóa hơn, các công ty công nghệ muốn cung cấp cho người tiêu dùng những dịch vụ phù hợp với nhu cầu của họ. Điều này có thể thực hiện được nhờ các hệ thống đề xuất phân tích sở thích của người dùng và đề xuất các dịch vụ hoặc nội dung phù hợp.
- Xe tự lái: Xe tự lái, chẳng hạn như xe Tesla, đang trở nên phổ biến với nhiều khách hàng vì chúng cung cấp khả năng lái tiên tiến hoặc tự động. ML được sử dụng trong ô tô tự hành để phát hiện chuyển động và mang lại mức độ bảo mật cao hơn.
- Phát hiện gian lận: Từ việc mua hàng đến thực hiện giao dịch, mọi thứ giờ đây đều dễ sử dụng và dễ tiếp cận hơn. Tuy nhiên, khi số hóa tăng lên, các trường hợp gian lận cũng tăng theo. Để giảm thiểu vấn đề này, các giải pháp phát hiện gian lận được trang bị thuật toán ML tiên tiến có thể phát hiện gian lận một cách dễ dàng và thậm chí từ xa.
Khai thác dữ liệu so với Học máy: Điểm tương đồng
- Cả khai thác dữ liệu và học máy đều được sử dụng trong lĩnh vực khoa học dữ liệu, ví dụ như trong mô hình dự đoán và phân tích tình cảm.
- Cả hai đều liên quan đến các khái niệm toán học, thuật toán và thống kê liên quan.
- Cả hai đều có thể lọc một lượng lớn dữ liệu, ứng dụng (sử dụng phương pháp thuật toán) và công cụ.
- Cả hai đều áp dụng các phương pháp thuật toán hoặc các cấu trúc có thể so sánh được.
Khai thác dữ liệu so với Học máy: Sự khác biệt
Khai thác dữ liệu Học máy Khai thác dữ liệu là quá trình trích xuất thông tin có ý nghĩa từ dữ liệu được thu thập.
Kỹ thuật khai thác dữ liệu được sử dụng để thu thập dữ liệu, phân tích dữ liệu, khám phá các mẫu và rút ra những hiểu biết có giá trị.
Học máy là công nghệ được sử dụng để tự động hóa các tác vụ, thu thập thông tin chi tiết, đưa ra quyết định tốt hơn và dự đoán các sự kiện trong tương lai.
Công nghệ học máy được sử dụng để dự đoán các kết quả như ước tính độ dài thời gian, ước tính giá, v.v.
Mục tiêu chính là cải thiện khả năng sử dụng thông tin chúng tôi thu thập. Nó bao gồm các quy trình như làm sạch dữ liệu, kỹ thuật tính năng, dự đoán và chuyển đổi. Khai thác dữ liệu là một loại hoạt động nghiên cứu sử dụng nhiều công nghệ, bao gồm cả học máy. ML là một hệ thống tự học, tự học để thực hiện các nhiệm vụ một cách chính xác. Cần có sự nỗ lực của con người. Nỗ lực của con người là không cần thiết sau khi hoàn thành dự án. Khai thác dữ liệu trích xuất dữ liệu từ các nguồn và lưu trữ nó trong kho dữ liệu. Công nghệ máy học đọc máy và không ngừng học hỏi và phát triển. Khám phá những hiểu biết và mô hình ẩn giấu. Nó tạo ra những dự đoán ảnh hưởng đến quyết định kinh doanh dựa trên nó. Nó dựa trên dữ liệu lịch sử. nó dựa trên dữ liệu thời gian thực và dữ liệu lịch sử. Nó có thể được sử dụng trong một khu vực rộng lớn hoặc các ngành công nghiệp như sản xuất, an ninh mạng, tài chính, ngân hàng, tiếp thị, giáo dục, chăm sóc sức khỏe, công cụ tìm kiếm và nhiều ngành khác. Nó sử dụng các kiểu dữ liệu thứ tự, liên tục, rời rạc và danh nghĩa. Nó có thể được sử dụng trong một lĩnh vực hạn chế như chăm sóc sức khỏe, khoa học xã hội, kinh doanh, v.v. Nó có thể được sử dụng trong nhiều lĩnh vực hoặc các ngành như sản xuất, an ninh mạng, tài chính, ngân hàng, tiếp thị, giáo dục, y tế, công cụ tìm kiếm và nhiều hơn nữa.
Ứng dụng
Khai thác dữ liệu và học máy tương tự nhau; cả hai đều được sử dụng trong phân tích dữ liệu để đạt được những hiểu biết và hiểu biết có giá trị.
Tuy nhiên, có nhiều sự khác biệt giữa chúng. Khai thác dữ liệu là quá trình trích xuất thông tin cần thiết từ nhóm dữ liệu để khám phá các mẫu và cải thiện hiệu suất. Mặt khác, ML đưa ra dự đoán và tự động hóa các quy trình dựa trên dữ liệu và kinh nghiệm trong quá khứ.
Vì vậy, nếu bạn muốn áp dụng chúng trong thời gian thực, việc hiểu cách tiếp cận của từng phương pháp sẽ có lợi. Và khi được sử dụng cùng nhau, chúng có thể mang lại giá trị lớn hơn cho doanh nghiệp của bạn bằng cách phát triển doanh nghiệp, hợp lý hóa hoạt động và giúp bạn đưa ra quyết định tốt hơn.
Bạn cũng có thể tự làm quen với một số kỹ thuật khai thác dữ liệu quan trọng.
