データマイニングvs機械学習vs人工知能vsディープラーニング

data mining vs machine learning vs artificial intelligence vs deep learning

データマイニングと機械学習と人工知能とディープラーニングとデータサイエンスの違いは何ですか？

データマイニングと機械学習はどちらも互いに刺激を受けた分野ですが、多くの共通点がありますが、目的は異なります。

データマイニングは、データセット内のアイテム間の興味深いパターンを見つけることを目的として、特定のデータセットに対して人間によって実行されます。データマイニングは、結果を予測するために機械学習によって開発された手法を使用します。

一方、機械学習は、マイニングされたデータセットから学習するコンピューターの機能です。

機械学習アルゴリズムは、データセット内のアイテム間の関係を表す情報を取得し、モデルを構築して、将来の結果を予測できるようにします。これらのモデルは、結果を得るためにマシンによって実行されるアクションに他なりません。

この記事では、すべてについて簡単に説明します データマイニングと機械学習 詳細に。

学習内容：

• データマイニングとは何ですか？
• 機械学習とは何ですか？
  • 教師なし機械学習
  • 教師あり機械学習
• 表形式の機械学習とデータマイニングの違い
• 人工知能とは何ですか？
  • 人工知能とデータマイニング
  • 人工知能と機械学習
• データマイニングと機械学習
• データマイニング、機械学習とディープラーニング
• データマイニング、機械学習とデータサイエンス
• 統計分析
• 機械学習のいくつかの例
• 結論
• 推奨読書

データマイニングとは何ですか？

知識発見プロセスとしても知られているデータマイニングは、データセットのプロパティを見つけるために使用される科学の分野です。 RDMS、データウェアハウス、または時系列、空間などの複雑なデータセットから収集された大量のデータセットがマイニングされ、データ項目間の興味深い相関関係とパターンが取り出されます。

これらの結果は、ビジネスプロセスを改善するために使用され、それによってビジネスの洞察を得ることになります。

推奨読書=> トップ15の無料データマイニングツール

「データベースにおける知識発見」（KDD）という用語は、 グレゴリーピアテツキー-シャピロ 「データマイニング」という用語は、1990年にデータベースコミュニティに登場しました。

( 画像 ソース )

機械学習とは何ですか？

機械学習は、大きなデータを処理するための複雑なアルゴリズムを開発し、その結果をユーザーに提供する手法です。それは経験を通して学びそして予測をすることができる複雑なプログラムを使用します。

アルゴリズムは、トレーニングデータを定期的に入力することでそれ自体が改善されます。機械学習の目標は、データを理解し、人間が理解して使用できるデータからモデルを構築することです。

機械学習という用語は、1959年にコンピューターゲームと人工知能の分野でアメリカのパイオニアであるアーサーサミュエルによって造られました。彼は「コンピューターに明示的にプログラムされなくても学習できるようにする」と述べました。

推奨読書=> 最も人気のある機械学習ツール

機械学習は2つのタイプに分類されます。

• 教師なし学習
• 教師あり学習

教師なし機械学習

教師なし学習は、トレーニングされたデータセットに依存して結果を予測するのではなく、クラスタリングや関連付けなどの直接的な手法を使用して結果を予測します。トレーニング済みデータセットとは、出力がわかっている入力を意味します。

教師あり機械学習

教師あり学習は、教師と生徒の学習のようなものです。入力変数と出力変数の関係は既知です。機械学習アルゴリズムは、期待される結果と比較される入力データの結果を予測します。

エラーが修正され、許容レベルのパフォーマンスが達成されるまで、このステップが繰り返し実行されます。

( 画像 ソース )

C ++をどうするか

表形式の機械学習とデータマイニングの違い

人工知能とは何ですか？

人工知能は、インテリジェントマシンの作成を扱う科学の一分野です。これらのマシンは、人間のように独自の思考能力と意思決定能力を備えているため、インテリジェントと呼ばれます。

例AIマシンには、音声認識、画像処理、問題解決などが含まれます。

また読む=> トップ人工知能ソフトウェアのリスト

人工知能、機械学習、データマイニングは、今日の世界で頻繁に使用されています。これらの単語は相互に関連性が高く、同じ意味で使用されることもあります。

それでは、それぞれを詳細に比較してみましょう。

人工知能とデータマイニング

人工知能は、人間のように機能するインテリジェントなマシンを作成するための研究です。学習やフィードバックに依存するのではなく、直接プログラムされた制御システムを備えています。 AIシステムは、計算によって独自に問題の解決策を考え出します。

マイニングされたデータのデータマイニング技術は、ソリューションを作成するためにAIシステムによって使用されます。データマイニングは、人工知能の基盤として機能します。データマイニングは、AIシステムに必要な情報とデータを含むプログラミングコードの一部です。

人工知能と機械学習

人工知能の大部分は機械学習です。これは、AIがそのインテリジェントな動作に機械学習アルゴリズムを使用することを意味します。エラーが継続的に減少し、必要に応じてパフォーマンスと一致する場合、コンピューターは何らかのタスクから学習すると言われます。

機械学習は、抽出のタスクを自動的に実行するアルゴリズムを学習します。機械学習は統計から得られますが、実際にはそうではありません。 AIと同様に、機械学習も非常に広い範囲を持っています。

データマイニングと機械学習

( 画像 ソース )

データマイニングと機械学習は、同じ科学の世界に分類されます。これらの用語は互いに混同されていますが、それらの間にはいくつかの大きな違いがあります。

＃1）範囲： データマイニングは、パターンとデータ視覚化技術を通じて、データセットのさまざまな属性が互いにどのように関連しているかを調べるために使用されます。データマイニングの目標は、データセットの2つ以上の属性間の関係を見つけ、これを使用して結果またはアクションを予測することです。

機械学習は、価格の見積もりや期間の概算などの結果を予測するために使用されます。時間の経過とともに経験を積んでモデルを自動的に学習します。リアルタイムのフィードバックを提供します。

＃2）機能： データマイニングは、データを深く掘り下げて有用な情報を取り出す手法です。一方、機械学習は、複雑なアルゴリズムを改善して、トレーニングされたデータセットを繰り返しフィードすることで、マシンをほぼ完璧に近づける方法です。

＃3）用途： データマイニングは研究分野でより頻繁に使用されますが、機械学習は製品、価格、時間などの推奨を行う際により多くの用途があります。

＃4）コンセプト： データマイニングの背後にある概念は、技術を使用して情報を抽出し、傾向とパターンを見つけることです。

機械学習は、機械が既存のデータから学習し、それ自体で改善するという概念に基づいて実行されます。機械学習は、データマイニングの手法とアルゴリズムを使用して、将来の結果を予測するデータの背後にあるロジックに基づいてモデルを構築します。アルゴリズムは、数学とプログラミング言語に基づいて構築されています。

＃5）方法： 機械学習は、データマイニング技術を使用してアルゴリズムを改善し、その動作を将来の入力に変更します。したがって、データマイニングは、機械学習の入力ソースとして機能します。

機械学習アルゴリズムは継続的に実行され、システムのパフォーマンスを自動的に改善し、障害が発生する可能性がある時期も分析します。新しいデータやトレンドの変化がある場合、マシンは再プログラミングや人の介入を必要とせずに変更を組み込みます。

データマイニングは、特定の時間にバッチ形式で分析を実行して、継続的にではなく結果を生成します。

＃6）自然： 機械学習はデータマイニングとは異なります。機械学習は自動的に学習しますが、データマイニングでは、情報を抽出する手法を適用するために人間の介入が必要です。

＃7）学習能力： 機械学習は、データマイニングで使用されているのと同じ手法を使用して自動的に学習し、変更に適応するため、データマイニングの一歩先を行っています。データマイニングよりも正確です。データマイニングでは、分析を人間が開始する必要があるため、手動の手法です。

＃8）実装： データマイニングには、データマイニング技術が適用されるモデルの構築が含まれます。 CRISP-DMモデルのようなモデルが構築されます。データマイニングプロセスでは、データベース、データマイニングエンジン、およびパターン評価を使用して知識を発見します。

機械学習は、人工知能、ニューラルネットワーク、ニューロファジーシステム、ディシジョンツリーなどで機械学習アルゴリズムを使用して実装されます。機械学習は、ニューラルネットワークと自動アルゴリズムを使用して結果を予測します。

＃9）精度： データマイニングの精度は、データの収集方法によって異なります。データマイニングは、機械学習で使用される正確な結果を生成し、それによって機械学習がより良い結果を生成するようにします。

データマイニングには人間の介入が必要なため、重要な関係を見逃す可能性があります。機械学習アルゴリズムは、データマイニング手法よりも正確であることが証明されています。

＃10）アプリケーション： 機械学習アルゴリズムでは、データを標準形式で提供する必要があります。そのため、利用できるアルゴリズムは非常に限られています。機械学習を使用してデータを分析するには、複数のソースからのデータをネイティブ形式から標準形式に移動して、機械が理解できるようにする必要があります。

また、正確な結果を得るには大量のデータが必要です。これは、データマイニングと比較した場合のオーバーヘッドです。

＃十一） 例： データマイニングは販売パターンやトレンドの特定に使用され、機械学習はマーケティングキャンペーンの実行に使用されます。

データマイニング、機械学習とディープラーニング

( 画像 ソース )

機械学習は、トレーニングされたデータセットから学習し、結果を自動的に予測する機械の機能で構成されます。これは人工知能のサブセットです。

ディープラーニングは機械学習のサブセットです。人間の脳が情報を処理するのと同じように、マシン上でも同じように機能します。脳が以前に記憶されたパターンと比較することによってパターンを識別できるように、深層学習もこの概念を使用します。

深層学習では生データから属性を自動的に見つけることができますが、機械学習ではこれらの機能を手動で選択するため、さらに処理が必要になります。また、多くの隠れ層、ビッグデータ、および高いコンピューターリソースを備えた人工ニューラルネットワークを採用しています。

データマイニングは、既存のデータから隠されたパターンとルールを発見するプロセスです。関連付け、意思決定プロセスの相関ルールなどの比較的単純なルールを使用します。ディープラーニングは、音声認識などの複雑な問題処理に使用されます。処理には多くの隠れ層を持つ人工ニューラルネットワークを使用します。

データマイニングでは、データを処理するためにディープラーニングアルゴリズムを使用することもあります。

データマイニング、機械学習とデータサイエンス

( 画像 ソース )

データサイエンスは、機械学習の対象となる広大な分野です。 SPARK、HADOOPなどの多くのテクノロジーもデータサイエンスの対象となります。データサイエンスは統計の拡張であり、テクノロジーを使用して非常に大きなデータを処理する機能を備えています。

要件分析、理解、有用なデータの抽出など、現実の複雑な問題解決をすべて扱います。

データサイエンスは、人間が生成した生データを処理し、人間と同じようにデータから画像や音声を分析できます。データサイエンスには、ドメインの専門知識、データベースに関する強力な知識などを備えた高度なスキルセットが必要です。それは、高い計算リソース、高いRAMなどを必要とします。

データサイエンスモデルは、利用可能なデータのみで目標を達成しようとする機械学習と比較して、達成すべきマイルストーンを明確に定義しています。

データサイエンスモデルは次のもので構成されます。

• ETL-ロードおよび変換データを抽出します。
• データの配布と処理。
• 結果の自動モデルアプリケーション。
• データの視覚化
• 理解を深めるためのスライスおよびダイス機能を使用したレポート。
• データのバックアップ、リカバリ、セキュリティ。
• 本番環境への移行。
• アルゴリズムを使用したビジネスモデルの実行。

統計分析

統計は、データマイニングと機械学習アルゴリズムの主要部分を形成します。統計分析は数値データを使用し、出力を推測するための多くの数式を含みます。

大量のデータを分析するための適切なツールと手法を提供します。データ分析の広い領域をカバーし、計画から分析、レポートの提示と作成までのデータライフサイクル全体をカバーします。

以下に述べるように、統計分析には2つのタイプがあります。

• 記述的
• 推論

記述分析はデータを要約し、推測分析は要約されたデータを使用して結果を引き出します。

統計は、地理学で一人当たりの人口を決定する、経済学で需要と供給を研究する、銀行で1日の預金を見積もるなど、さまざまな分野で適用されます。

機械学習のいくつかの例

以下に、機械学習の例をいくつか示します。

＃1）ウェブサイトによるオンラインチャットのサポート： インスタントカスタマーサービスを提供するためにいくつかのWebサイトで使用されるボットは、人工知能を利用しています。

＃2）電子メールメッセージ： ザ・ メールサービス コンテンツがスパムであるかどうかを自動的に検出します。この手法は、添付ファイルとコンテンツを調べて、コンピューターユーザーにとって疑わしいものか有害なものかを判断するAIによっても強化されています。

＃3）マーケティングキャンペーン： 機械学習は、新製品または同様の製品に関する提案を顧客に提供します。顧客の選択に基づいて、顧客がライブであるときに即座に取引を自動的に組み立てて、購入を引き付けます。 例えば 、Amazonによる稲妻のお得な情報。

結論

データは、機械学習、データマイニング、データサイエンス、ディープラーニングの背後にある最も重要な要素になります。今日の世界では、データ分析と洞察が非常に重要です。したがって、これらの分析手法に時間、労力、およびコストを投資することは、企業にとって重要な決定を形成します。

データは非常に速いペースで成長しているため、これらの方法は、新しいデータセットを組み込み、有用な分析を予測するのに十分な速さである必要があります。機械学習は、データを迅速に処理し、モデルの形でより迅速な結果を自動的に提供するのに役立ちます。

データマイニング技術は、履歴データからパターンと傾向を生成して、将来の結果を予測します。これらの結果は、グラフ、チャートなどの形式になっています。統計分析は、 データ解析 近い将来、さらに高くなるでしょう。

これらのテクノロジーは、ビジネスプロセスが改善されるにつれて、将来的に非常に成長します。これらはまた、企業が手動プロセスを自動化し、売上と利益を増やし、それによって顧客維持に役立ちます。

データマイニングと機械学習についての膨大な知識が得られたことを願っています。

推奨読書

• 112021年に最も人気のある機械学習ソフトウェアツール
• 10の最高の人工知能ソフトウェア（2021年のAIソフトウェアレビュー）
• トップ15の最高の無料データマイニングツール：最も包括的なリスト
• ユーザー定義変数を使用したJMeterデータのパラメーター化
• データ収集戦略を備えた10以上の最高のデータ収集ツール
• 2021年にデータニーズを満たすための10以上の最高のデータガバナンスツール
• テストデータ管理用のIBMRational QualityManagerのデータプール機能
• ビジネスインテリジェンス（BI）テストの4つのステップ：ビジネスデータをテストする方法