کاربرد داده کاوی در یادگیری ماشین

دنیای تکنولوژی باعث شده است تا افراد از ماشین‌ها و رایانه‌هایی که دارای هوش مصنوعی هستند استفاده بیشتری کنند. شبکه‌های اجتماعی و پیشرفت روز به روز اینترنت باعث به وجود آمدن داده‌های بسیار زیادی شده که باید از کاربرد داده کاوی در یادگیری ماشین آگاه شوید. حجم این داده‌ها بسیار زیاد بوده که نیاز شما را  به علم داده کاوی بیشتر خواهد کرد. برای استخراج  اطلاعات از این داده‌های زیاد نیاز به تصمیم گیری درست دارید که این عمل یکی از مهم‌ترین و تخصصی‌ترین کار برای ماندگاری بقایای کسب‌وکارهای امروزی است. وجه مشترک علوم داده کاوی و یادگیری ماشین علم داده است و هر دو برای مسائل پیچیده استفاده می‌شوند.

داده کاوی چیست؟

داده کاوی که به عنوان کشف دانش در پایگاه‌های داده نیز شناخته می‌شود. کاربرد داده کاوی در یادگیری ماشین برای حجم عظیمی از اطلاعات و مجموعه داده‌ها  برای استخراج و مرتبط سازی  و کمک به شرکت‌ها در حل مسائل، پیش‌بینی روندها، کاهش خطرات و کشف احتمالات جدید تجزیه و تحلیل است. داده کاوی شبیه به کاوی واقعی بوده زیرا هر دو استخراج کننده هستند که در جستجوی کالاها و اجزای ارزشمند، انبوهی از محتوا را بررسی می‌کنند.

فرایند داده کاوی با ایجاد هدف تجاری آغاز می‌شود. سپس داده‌ها از منابع متعدد جمع آوری شده و در انبارهای داده قرار می‌گیرند که به عنوان مخازن داده‌های تحلیلی عمل می‌کنند. پاک‌ سازی داده‌ها انجام شده شامل افزودن داده‌های از دست رفته و حذف موارد تکراری است. تکنیک‌های پیچیده و مدل‌های ریاضی برای تشخیص الگوها در داده‌ها استفاده می‌شود.

یک مثال ساده از بانک‌ها را در نظر بگیرید. بانک‌ها از داده کاوی برای شناسایی بهتر ریسک‌های بازار استفاده می‌کنند. اغلب در رتبه‌بندی اعتباری و سیستم‌های پیچیده ضد کلاهبرداری برای ارزیابی تراکنش‌ها، تراکنش‌های کارت، روند خرید و داده‌های مالی مشتری استفاده می‌شود. بانک‌ها همچنین می‌توانند از داده کاوی برای کشف بیشتر ترجیحات یا عادات آنلاین مشتریان برای به حداکثر رساندن بازده ابتکارات بازاریابی، بررسی موفقیت کانال‌های فروش یا مدیریت وظایف انطباق با پیروی از مقررات استفاده کنند.

یادگیری ماشین چیست؟

یادگیری ماشینی مطالعه‌ای برای شبیه سازی کامپیوترها در رفتار و تصمیماتشان با دادن ظرفیت‌های یادگیری و تولید برنامه نویسی خود است که این عمل با اندکی تعامل انسانی انجام می شود. روش یادگیری ماشین بسته به تجربیات ماشین‌ها در طول فرایند خودکار و پالایش شده آن‌ها است. کاربرد داده کاوی در یادگیری ماشین بسیار زیاد بوده و در این رایانه‌ها با استفاده از داده‌های با کیفیت ارائه می‌شوند. همچنین از تکنیک‌های مختلفی  برای توسعه مدل‌های یادگیری ماشین و آموزش ماشین‌ها بر روی این داده‌ها استفاده می‌شود. الگوریتم مورد استفاده به نوع داده و عملکرد خودکار بستگی دارد.

کسب و کارها ممکن است از یادگیری ماشینی برای خودکارسازی فرایندهای روزمره خود استفاده کنند. همچنین به اتوماسیون و توسعه سریع مدل‌های تجزیه و تحلیل داده‌ها کمک بسیاری می‌کند. یادگیری ماشین کاربرد مختلفی را در صنایع دارد به عنوان مثال می‌توان مواردی مانند تشخیص تصویر، تجزیه و تحلیل رسانه‌های اجتماعی، تشخیص احساسات و… را نام برد.

این وضعیت را در نظر بگیرید که مشتریان می‌خواهند پاسخ سریعی را برای سؤالات خود پیدا کنند. برای ارائه یک راه حل سریع شرکت‌ها از ربات‌های چت استفاده می‌کنند که آن‌ها برای ربات‌های خود از روش‌های یادگیری ماشین استفاده خواهند کرد. چت بات‌ها با افزودن متداول‌ترین سؤالات و پاسخ‌های برنامه ریزی می‌شوند. هر زمان که مشتری سوالی می‌پرسد ربات چت در پایگاه داده کلمات کلیدی را جستجو می‌کند و به طور مناسب پاسخ می‌دهد. این عمل به ارائه خدمات سریع و با کیفیت به مشتریان کمک بسیاری می‌کند.

وجه مشترک داده کاوی و یادگیری ماشین

هم داده کاوی و هم یادگیری ماشین تحت نظارت علم داده قرار می‌گیرند که منطقی است زیرا هر دو از داده‌ها استفاده می‌کنند. هر دو فرایند برای حل مسائل پیچیده مورد استفاده قرار می‌گیرند که برخی از افراد این دو اصطلاح را به اشتباه به جای یکدیگر استفاده خواهند کرد. کاربرد داده کاوی در یادگیری ماشین با توجه به اینکه یادگیری ماشینی گاهی اوقات به عنوان ابزاری برای انجام داده کاوی مفید استفاده می‌شود چندان تعجب‌آور نیست. در حالی که داده‌های جمع‌آوری‌شده از داده‌کاوی را می‌توان برای آموزش ماشین‌ها استفاده کرد ولی خطوط بین این دو مفهوم کمی مبهم می‌شود. علاوه بر این هر دو فرایند از الگوریتم‌های حیاتی یکسانی برای کشف الگوهای داده استفاده می‌کنند. اگرچه نتایج مورد نظر آنها در نهایت متفاوت است.

تفاوت داده کاوی و یادگیری ماشین

اکنون که درک خوبی از داده کاوی و یادگیری ماشین دارید حال در باره ویژگی‌های کلیدی کاربرد داده کاوی در یادگیری ماشین که این مفاهیم را متمایز می‌کند را درک کنیم.3 ویژگی که داده کاوی را از یادگیری ماشینی متمایز می‌کند شامل:

دقت

دقت داده کاوی با نحوه به دست آوردن داده‌ها تعیین می‌شود.  داده کاوی یافته‌های دقیقی را ایجاد می‌کند که سپس توسط یادگیری ماشینی برای بهبود عملکرد آن استفاده می‌شود. از آنجایی که داده کاوی به مشارکت انسانی نیاز دارد، ممکن است ارتباط‌های کلیدی را نادیده بگیرد. در حالی که یادگیری ماشین نتایج دقیق‌تری را در مقایسه با داده کاوی تولید می‌کند زیرا یک فرایند خودکار است.

روش عملیات

داده کاوی داده‌ها را در قالب دسته‌ای در یک دوره خاص برای ایجاد یافته‌ها ولی نه به صورت طور مداوم تجزیه و تحلیل می‌کند که یکی از کاربرد داده کاوی در یادگیری ماشین است. در مقابل یادگیری ماشینی از تکنیک‌های داده کاوی برای به‌روزرسانی الگوریتم‌های خود و انطباق با ورودی‌های آینده استفاده می‌کند. در نتیجه داده کاوی به عنوان یک منبع ورودی برای یادگیری ماشین عمل می‌کند. ولی الگوریتم‌های یادگیری ماشین به طور مداوم اجرا می‌شوند و به طور خودکار عملکرد سیستم را بهینه می‌کنند.

این الگوریتم‌ها امکان خرابی را ارزیابی و به طور دقیق آن‌ها را برسی خواهند کرد. هنگامی که داده‌ها یا روندهای جدید ظاهر می‌شوند کامپیوتر تغییرات را بدون نیاز به برنامه ریزی مجدد یا دخالت انسان انجام می‌دهد.

دامنه

داده کاوی برای کشف اینکه چگونه ویژگی‌های مختلف مجموعه داده با استفاده از الگوها و رویکردهای تجسم داده به هم متصل می‌شوند استفاده می‌شود. هدف داده کاوی یافتن پیوند بین دو یا چند ویژگی در یک مجموعه داده و استفاده از این اطلاعات برای پیش‌بینی رویدادها یا اقدامات است. در مقابل یادگیری ماشینی برای پیش‌بینی نتایجی مانند تخمین قیمت یا تقریب طول زمان استفاده می‌شود. با کسب تجربه به طور خودکار مدل را یاد می‌گیرد و بازخورد را فوراً ارائه خواهد داد.

ارتباط داده کاوی با یادگیری ماشین

این دو علم برای توسعه برخی از کسب و کارهای بزرگ استفاده می‌شوند که  باید از کاربرد داده کاوی در یادگیری ماشین آگاه شوید. علاوه بر تفاوت‌های داده کاوی و یادگیری ماشین آنها نیز وجه مشترکی با هم دارند. علم داده کاوی و یادگیری ماشین در پیشرفت تکنولوژی جهان تأثیر مستقیمی را گذاشته‌اند. برخی از این افراد اصطلاح داده کاوی و یادگیری ماشین را یکی می‌دانند و جای یکدیگر استفاده می‌کنند که این اشتباه است. این علوم روز به روز پیشرفته‌تر می‌شوند و باعث توسعه کسب و کارهای امروزی خواهند شد.