Veri Madenciliği - Makine Öğrenimi - Yapay Zeka - Derin Öğrenme

data mining vs machine learning vs artificial intelligence vs deep learning

Veri Madenciliği Vs Makine Öğrenimi ile Yapay Zeka ile Derin Öğrenme Vs Veri Bilimi Arasındaki Fark Nedir?

Hem Veri Madenciliği hem de Makine öğrenimi, birçok ortak yönleri olmasına rağmen, farklı amaçlara sahip olmalarına rağmen, birbirlerinden ilham almış alanlardır.

Veri madenciliği, bir veri setindeki öğeler arasındaki ilginç kalıpları bulmak amacıyla insanlar tarafından belirli veri kümeleri üzerinde gerçekleştirilir. Veri madenciliği, sonucu tahmin etmek için makine öğrenimi tarafından geliştirilen teknikleri kullanır.

Makine Öğrenimi ise bir bilgisayarın mayınlı veri setlerinden öğrenme yeteneğidir.

Makine öğrenimi algoritmaları, veri kümelerindeki öğeler arasındaki ilişkiyi temsil eden bilgileri alır ve gelecekteki sonuçları tahmin edebilmesi için modeller oluşturur. Bu modeller, bir sonuca ulaşmak için makinenin yapacağı eylemlerden başka bir şey değildir.

Bu makale size her şeyi özetleyecek Veri Madenciliği ve Makine Öğrenimi detayda.

Ne öğreneceksin:

• Veri Madenciliği nedir?
• Makine Öğrenimi nedir?
  • Denetimsiz Makine Öğrenimi
  • Denetimli Makine Öğrenimi
• Makine Öğrenimi ile Tablo Biçimindeki Veri Madenciliği arasındaki farklar
• Yapay Zeka nedir?
  • Yapay Zeka ve Veri Madenciliği
  • Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi
• Veri Madenciliği ve Makine Öğrenimi
• Veri Madenciliği, Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenme
• Veri Madenciliği, Makine Öğrenimi ve Veri Bilimi
• İstatistiksel analiz
• Bazı Makine Öğrenimi Örnekleri
• Sonuç
• Önerilen Kaynaklar

Veri Madenciliği nedir?

Bilgi Keşfi Süreci olarak da bilinen veri madenciliği, veri setlerinin özelliklerini bulmak için kullanılan bir bilim alanıdır. RDMS'den veya veri ambarlarından toplanan büyük veri kümeleri veya zaman serileri, uzamsal vb. Gibi karmaşık veri kümeleri, veri öğeleri arasındaki ilginç korelasyonları ve kalıpları çıkarmak için çıkarılır.

Bu sonuçlar, iş süreçlerini iyileştirmek için kullanılır ve böylelikle işle ilgili içgörüler elde edilmesini sağlar.

Önerilen Okuma => En İyi 15 Ücretsiz Veri Madenciliği Aracı

'Veritabanlarında Bilgi Keşfi' (KDD) terimi, Gregory Piatetsky-Shapiro 'Veri madenciliği' terimi 1990'da veritabanı topluluğunda ortaya çıktı.

( görüntü kaynak )

Makine Öğrenimi nedir?

Makine Öğrenimi, büyük verileri işlemek için karmaşık algoritmalar geliştiren ve kullanıcılarına sonuçlar sağlayan bir tekniktir. Deneyim yoluyla öğrenebilen ve tahminlerde bulunabilen karmaşık programlar kullanır.

Algoritmalar, eğitim verilerinin düzenli olarak girilmesiyle kendi kendine geliştirilir. Makine öğreniminin amacı, verileri anlamak ve insanlar tarafından anlaşılabilen ve kullanılabilen verilerden modeller oluşturmaktır.

Makine Öğrenimi terimi, 1959 yılında bilgisayar oyunları ve yapay zeka alanında Amerikalı bir öncü olan Arthur Samuel tarafından icat edildi ve “bilgisayarlara açıkça programlanmadan öğrenme yeteneği verdiğini” belirtti.

Önerilen Okuma => En Popüler Makine Öğrenimi Araçları

Makine öğrenimi iki türe ayrılmıştır:

• Denetimsiz Öğrenme
• Denetimli Öğrenme

Denetimsiz Makine Öğrenimi

Denetimsiz öğrenme, sonuçları tahmin etmek için eğitilmiş veri setlerine dayanmaz, ancak sonuçları tahmin etmek için kümeleme ve ilişkilendirme gibi doğrudan teknikleri kullanır. Eğitimli veri setleri, çıktının bilindiği girdi anlamına gelir.

Denetimli Makine Öğrenimi

Denetimli Öğrenme, öğretmen-öğrenci öğrenimi gibidir. Giriş ve çıkış değişkeni arasındaki ilişki bilinmektedir. Makine öğrenme algoritmaları, beklenen sonuçla karşılaştırılacak olan girdi verilerinin sonucunu tahmin edecektir.

Hata düzeltilecek ve bu adım, kabul edilebilir bir performans seviyesine ulaşılana kadar yinelemeli olarak gerçekleştirilecektir.

( görüntü kaynak )

Makine Öğrenimi ile Tablo Biçimindeki Veri Madenciliği arasındaki farklar

Yapay Zeka nedir?

Yapay Zeka, akıllı makinelerin yaratılmasıyla ilgilenen bir bilim dalıdır. Bu makinelere, insanlar gibi kendi düşünme ve karar verme yeteneklerine sahip oldukları için akıllı denir.

ÖrneklerAI makinelerinin arasında Konuşma Tanıma, Görüntü İşleme, Problem çözme vb.

Ayrıca Oku => En İyi Yapay Zeka Yazılımlarının Listesi

Yapay Zeka, Makine öğrenimi ve Veri madenciliği günümüz dünyasında sıklıkla birlikte kullanılmaktadır. Bu kelimeler birbiriyle oldukça ilişkilidir ve bazen birbirinin yerine kullanılır.

Öyleyse her birini ayrıntılı olarak karşılaştıralım:

Yapay Zeka ve Veri Madenciliği

Yapay Zeka, insanlar gibi çalışabilen akıllı makineler yaratmak için yapılan çalışmadır. Öğrenmeye veya geri bildirime bağlı değildir, bunun yerine doğrudan programlanmış kontrol sistemlerine sahiptir. Yapay zeka sistemleri, hesaplamalarla sorunlara kendi başlarına çözüm üretir.

Mayınlı verilerdeki veri madenciliği tekniği, AI sistemleri tarafından çözümler oluşturmak için kullanılır. Veri madenciliği, yapay zeka için bir temel görevi görür. Veri madenciliği, AI sistemleri için gerekli bilgi ve verilere sahip programlama kodlarının bir parçasıdır.

Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi

Yapay Zekanın geniş bir alanı Makine Öğrenimidir. Bununla, yapay zekanın akıllı davranışı için makine öğrenimi algoritmalarını kullandığını kastediyoruz. Bir bilgisayarın, hatanın sürekli olarak azalması ve performansın istenen şekilde eşleşmesi durumunda bazı görevlerden öğreneceği söylenir.

Makine öğrenimi, çıkarma görevini otomatik olarak gerçekleştirecek algoritmaları inceleyecektir. Makine öğrenimi istatistiklerden gelir ama aslında değildir. AI'ya benzer şekilde, makine öğreniminin de çok geniş bir kapsamı vardır.

Veri Madenciliği ve Makine Öğrenimi

( görüntü kaynak )

Veri madenciliği ve Makine Öğrenimi, aynı Bilim dünyasına girer. Bu terimler birbiriyle karıştırılsa da, aralarında bazı büyük farklılıklar vardır.

# 1) Kapsam: Veri Madenciliği, bir veri setinin farklı özelliklerinin birbiriyle nasıl ilişkili olduğunu örüntüler ve veri görselleştirme teknikleri aracılığıyla bulmak için kullanılır. Veri madenciliğinin amacı, bir veri setinin 2 veya daha fazla özniteliği arasındaki ilişkiyi bulmak ve bunu sonuçları veya eylemleri tahmin etmek için kullanmaktır.

Makine Öğrenimi, fiyat tahmini veya süre tahmini gibi sonuca ilişkin tahminlerde bulunmak için kullanılır. Modeli zaman içinde deneyimle otomatik olarak öğrenir. Gerçek zamanlı geri bildirim sağlar.

# 2) İşlev: Veri Madenciliği, yararlı bilgileri çıkarmak için verileri derinlemesine inceleme tekniğidir. Oysa Makine Öğrenimi, karmaşık algoritmaları, eğitilmiş veri kümesiyle yinelemeli olarak besleyerek makineleri mükemmele yaklaştırmak için iyileştirme yöntemidir.

# 3) Kullanım Alanları: Veri Madenciliği, araştırma alanında daha sık kullanılırken, makine öğreniminin ürünler, fiyatlar, zaman vb. Hakkında önerilerde bulunmada daha fazla kullanımı vardır.

# 4) Konsept: Veri madenciliğinin arkasındaki kavram, teknikleri kullanarak bilgi çıkarmak ve eğilimleri ve kalıpları bulmaktır.

Makine Öğrenimi, makinelerin mevcut verilerden öğrendiği ve kendi kendine geliştirdiği konsept üzerinde çalışır. Makine öğrenimi, gelecekteki sonucu tahmin eden verilerin arkasındaki mantık üzerine modeller oluşturmak için veri madenciliği yöntemlerini ve algoritmalarını kullanır. Algoritmalar, Matematik ve programlama dilleri üzerine inşa edilmiştir.

# 5) Yöntem: Makine Öğrenimi, algoritmalarını geliştirmek ve davranışını gelecekteki girdilere dönüştürmek için veri madenciliği tekniğini kullanır. Bu nedenle veri madenciliği, makine öğrenimi için bir girdi kaynağı görevi görür.

Makine öğrenimi algoritmaları sürekli olarak çalışır ve sistemin performansını otomatik olarak iyileştirir ve ayrıca arızanın ne zaman ortaya çıkabileceğini analiz eder. Trendde bazı yeni veriler veya değişiklik olduğunda, makine değişiklikleri yeniden programlamaya veya herhangi bir insan müdahalesine gerek kalmadan dahil edecektir.

Veri madenciliği, sürekli bir temelden ziyade sonuçlar üretmek için belirli bir zamanda Toplu İş formatında analiz gerçekleştirecektir.

# 6) Doğa: Makine öğrenimi otomatik olarak öğrenirken, veri madenciliği bilgi çıkarmak için tekniklerin uygulanması için insan müdahalesi gerektirdiğinden, Makine Öğrenimi Veri Madenciliğinden farklıdır.

# 7) Öğrenme Yeteneği: Makine Öğrenimi, veri madenciliğinin değişiklikleri otomatik olarak öğrenmek ve bunlara uyum sağlamak için kullandığı aynı teknikleri kullandığı için veri madenciliğinin bir adım önündedir. Veri madenciliğinden daha doğrudur. Veri Madenciliği, analizin insan tarafından başlatılmasını gerektirir ve bu nedenle manuel bir tekniktir.

# 8) Uygulama: Veri madenciliği, veri madenciliği tekniklerinin uygulandığı modeller oluşturmayı içerir. CRISP-DM modeli gibi modeller oluşturulmuştur. Veri madenciliği süreci, bilgi keşfi için bir veritabanı, veri madenciliği motoru ve model değerlendirmesi kullanır.

Makine Öğrenimi, yapay zeka, sinir ağı, nöro-bulanık sistemler ve karar ağacında vb. Makine Öğrenimi algoritmaları kullanılarak uygulanır. Makine öğrenimi, sonuçları tahmin etmek için sinir ağlarını ve otomatik algoritmaları kullanır.

# 9) Doğruluk: Veri madenciliğinin doğruluğu, verilerin nasıl toplandığına bağlıdır. Veri Madenciliği, makine öğrenimi tarafından kullanılan doğru sonuçlar üretir ve böylece makine öğreniminin daha iyi sonuçlar üretmesini sağlar.

Veri madenciliği insan müdahalesi gerektirdiğinden, önemli ilişkileri gözden kaçırabilir. Makine öğrenimi algoritmalarının Veri Madenciliği tekniklerinden daha doğru olduğu kanıtlanmıştır.

# 10) Uygulamalar: Makine öğrenimi algoritması, mevcut algoritmaların çok sınırlı olması nedeniyle verilerin standart bir biçimde beslenmesine ihtiyaç duyar. Makine öğrenimini kullanarak verileri analiz etmek için, birden çok kaynaktan gelen veriler, makinenin anlayabilmesi için yerel formattan standart formata taşınmalıdır.

Aynı zamanda doğru sonuçlar için büyük miktarda veri gerektirir. Bu, veri madenciliği ile karşılaştırıldığında bir ek yüktür.

#eleven) Örnekler: Veri madenciliği, satış modellerini veya eğilimlerini belirlemede kullanılırken, pazarlama kampanyalarının yürütülmesinde makine öğrenimi kullanılır.

Veri Madenciliği, Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenme

( görüntü kaynak )

Makine Öğrenimi, makinenin eğitilmiş veri kümesinden öğrenme ve sonucu otomatik olarak tahmin etme yeteneğinden oluşur. Yapay zekanın bir alt kümesidir.

Derin Öğrenme, makine öğreniminin bir alt kümesidir. Aynı insan beyninin bilgiyi nasıl işlediği gibi makinede de aynı şekilde çalışır. Bir beyin, kalıpları önceden ezberlenmiş kalıplarla karşılaştırarak belirleyebildiği gibi, derin öğrenme de bu kavramı kullanır.

Derin öğrenme, ham verilerden öznitelikleri otomatik olarak bulabilirken, makine öğrenimi bu özellikleri daha sonra işlenmesi gereken manuel olarak seçer. Ayrıca birçok gizli katman, büyük veri ve yüksek bilgisayar kaynaklarına sahip yapay sinir ağları kullanır.

Veri Madenciliği, mevcut verilerden gizli kalıpları ve kuralları keşfetme sürecidir. İlişkilendirme, karar verme süreci için korelasyon kuralları vb. Gibi nispeten basit kuralları kullanır. Derin Öğrenme, ses tanıma vb. Gibi karmaşık problem işleme için kullanılır. İşleme için birçok gizli katmana sahip Yapay Sinir Ağlarını kullanır.

Bazen veri madenciliği, verileri işlemek için derin öğrenme algoritmaları da kullanır.

Veri Madenciliği, Makine Öğrenimi ve Veri Bilimi

( görüntü kaynak )

Veri Bilimi, Makine Öğreniminin geldiği geniş bir alandır. SPARK, HADOOP, vb. Gibi birçok teknoloji de veri bilimi kapsamındadır. Veri bilimi, teknolojileri kullanarak çok büyük verileri işleme yeteneğine sahip istatistiğin bir uzantısıdır.

ağ anahtarımı nerede bulabilirim

Gereksinim analizi, anlama, yararlı verileri çıkarma vb. Gibi gerçek dünyadaki tüm karmaşık problem çözme ile ilgilenir.

Veri Bilimi, insan tarafından oluşturulan ham verilerle ilgilenir, tıpkı insanların yaptığı gibi verilerdeki görüntüleri ve sesleri analiz edebilir. Veri bilimi, alan uzmanlığı, güçlü veritabanları bilgisi vb. İle yüksek beceri seti gerektirir. Yüksek hesaplama kaynakları, yüksek RAM vb. Gerektirir.

Veri Bilimi modelleri, hedefe yalnızca mevcut verilerle ulaşmaya çalışan Makine Öğrenimi ile karşılaştırıldığında ulaşılması gereken açıkça tanımlanmış kilometre taşlarına sahiptir.

Veri Bilimi Modeli şunlardan oluşur:

• ETL- Yükü Çıkarın ve Verileri Dönüştür.
• Veri Dağıtımı ve işleme.
• Sonuçlar için otomatik modeller uygulaması.
• Veri goruntuleme
• Daha iyi anlamak için dilim ve zar özelliği ile raporlama.
• Veri Yedekleme, kurtarma ve güvenlik.
• Üretime geçiş.
• Algoritmalar ile iş modellerini çalıştırmak.

İstatistiksel analiz

İstatistikler, veri madenciliği ve makine öğrenimi algoritmalarının ana bölümünü oluşturur. İstatistiksel analiz sayısal veriler kullanır ve çıktıların çıkarımı için birçok matematiksel denklem içerir.

Büyük hacimli verilerin analizi için doğru araçları ve teknikleri sağlar. Geniş bir veri analizi alanını kapsar ve planlamadan analize, rapor sunmaya ve oluşturmaya kadar tüm veri yaşam döngüsünü kapsar.

Aşağıda belirtildiği gibi iki tür istatistiksel analiz vardır:

• Tanımlayıcı
• Çıkarımsal

Tanımlayıcı analiz verileri özetler ve çıkarımsal analiz sonuçları çıkarmak için özetlenmiş verileri kullanır.

İstatistikler çeşitli alanlarda, yani coğrafyada kişi başına nüfusu belirlemek için, ekonomide talep ve arzı incelemek için, bankacılıkta bir günlük mevduatı tahmin etmek için vb.

Bazı Makine Öğrenimi Örnekleri

Aşağıda, Makine Öğreniminin birkaç örneği listelenmiştir.

# 1) Web siteleri tarafından Çevrimiçi Sohbet desteği: Anında müşteri hizmeti sağlamak için çeşitli web siteleri tarafından kullanılan Botlar, Yapay Zeka tarafından desteklenmektedir.

# 2) E-posta Mesajları: e-posta hizmetleri içeriğin spam olup olmadığını otomatik olarak algılar. Bu teknik, bilgisayar kullanıcısı için şüpheli veya zararlı olup olmadığını belirlemek için eklere ve içeriğe bakan AI tarafından da desteklenmektedir.

# 3) Pazarlama Kampanyaları: Makine öğrenimi, müşterilerine yeni bir ürün veya benzer ürünler hakkında öneriler sunar. Müşterinin tercihlerine bağlı olarak, müşteriyi satın almaya ikna etmek için müşteri canlı olduğunda anlaşmaları otomatik olarak çerçevelendirecektir. Örneğin Amazon tarafından yıldırım anlaşmaları.

Sonuç

Veriler, makine öğrenimi, veri madenciliği, veri bilimi ve derin öğrenmenin arkasındaki en önemli faktör haline gelir. Veri analizi ve içgörüler günümüz dünyasında çok önemlidir. Dolayısıyla bu analiz tekniklerine zaman, emek ve maliyet yatırımı yapmak, işletmeler için kritik bir karar oluşturur.

Veriler çok hızlı bir şekilde büyüdüğünden, bu yöntemler yeni veri setlerini dahil etmek ve yararlı analizleri tahmin etmek için yeterince hızlı olmalıdır. Makine öğrenimi, verileri hızlı bir şekilde işlememize ve otomatik olarak modeller biçiminde daha hızlı sonuçlar sunmamıza yardımcı olabilir.

Veri madenciliği teknikleri, gelecekteki sonuçları tahmin etmek için geçmiş verilerden kalıplar ve eğilimler üretir. Bu sonuçlar grafikler, çizelgeler vb. Biçimindedir. İstatistiksel analiz, çalışmanın ayrılmaz bir parçasını oluşturur. veri analizi ve yakın gelecekte daha da büyüyecek.

İş süreçleri geliştikçe, bu teknolojiler gelecekte büyük ölçüde büyüyecek. Bunlar da işletmelerin manuel süreci otomatikleştirmesine, satışları ve karı artırmasına ve böylece müşteriyi elde tutmaya yardımcı olacaktır.

Veri Madenciliğine Karşı Makine Öğrenimi hakkında kapsamlı bilgi edinmiş olacağınızı umuyoruz!

Önerilen Kaynaklar

• 2021'de En Popüler 11 Makine Öğrenimi Yazılım Aracı
• En İyi 10 Yapay Zeka Yazılımı (2021'de AI Yazılım İncelemeleri)
• En İyi 15 Ücretsiz Veri Madenciliği Aracı: En Kapsamlı Liste
• Kullanıcı Tanımlı Değişkenleri Kullanarak JMeter Veri Parametrelendirmesi
• Veri Toplama Stratejileri ile 10'dan Fazla En İyi Veri Toplama Aracı
• 2021'de Veri İhtiyaçlarınızı Karşılamak için 10'dan Fazla En İyi Veri Yönetim Aracı
• IBM Rational Quality Manager for Test Data Management'taki Veri Havuzu Özelliği
• İş Zekası (BI) Testine Giden 4 Adım: İş Verileri Nasıl Test Edilir