Uczenie maszynowe a analiza predykcyjna: różnice i wykorzystanie

Nauczanie maszynowe

Uczenie maszynowe to technika obliczeniowa, w której do generowania modeli z danych w czasie rzeczywistym można używać różnych algorytmów. Modele te są następnie wykorzystywane do uzyskiwania nadających się do konsumpcji wyników na podstawie świeżych danych. W miarę jak z czasem do systemu wprowadzanych jest coraz więcej danych, model automatycznie ewoluuje w oparciu o nowe informacje. Uczenie maszynowe wymaga dużej ilości danych do prawidłowego działania i zapewniania dokładniejszych wyników. Wzrost ilości danych generowanych ze źródeł takich jak IoT i web scraping pomógł wzmocnić uczenie maszynowe.

Chociaż teoretycznie można uruchomić dowolny algorytm na dowolnym zestawie danych, aby uzyskać najlepsze wyniki, najpierw należy ocenić typ i format danych. Uczenie maszynowe umożliwia przetwarzanie danych w czasie rzeczywistym, a większość modeli zużywa ciągły strumień danych i samoczynnie się rozwija.

Termin Machine Learning może być używany zarówno do uczenia nadzorowanego, jak i nienadzorowanego. W uczeniu nadzorowanym – zbiór danych jest otagowany, a model jako pierwszy uruchamia się na otagowanych danych, aby się z nich uczyć. Następnie jest uruchamiany na danych nieoznakowanych, aby uzyskać prognozy. W przypadku uczenia nienadzorowanego, całe dane są nieoznakowane, a algorytmy zwykle wykorzystują różne punkty danych, aby znaleźć wzorce, podobieństwa i różnice w zbiorze danych. Możesz zrozumieć różnicę poprzez przypadek użycia każdego z nich:

a). W systemie Supervised Learning możesz szkolić swoją maszynę na obrazach kotów i psów z etykietami, a po przeszkoleniu możesz wprowadzać nieoznakowane obrazy kotów i psów i testować zdolności predykcyjne maszyny.

b). W trybie Un-Supervised Learning możesz podać wiele nieoznakowanych obrazów kotów i psów i sprawdzić, czy maszyna może je rozdzielić.

Analiza predykcyjna

Korzystanie z analizy predykcyjnej istniało na długo przed pojawieniem się sztucznej inteligencji, a nawet przed rozwojem nowoczesnych maszyn obliczeniowych. Polega na kompresji dużych ilości danych, które będą bardziej czytelne dla człowieka. W najprostszej formie może to być obliczanie średnich, liczebności lub median. Zwykle służy do znalezienia odpowiedzi na konkretne pytanie, takie jak:

a). Jakie są najlepiej sprzedające się kategorie w serwisach eCommerce zimą?

b). Jakie słowa kluczowe można umieścić w artykule, aby upewnić się, że dotrze on do dużej grupy odbiorców?

Chociaż obejmuje badanie zarówno danych historycznych, jak i bieżących, nacisk kładzie się głównie na duży zbiór danych historycznych i nie można go stosować na ciągłym strumieniu danych. Każda analiza predykcyjna łączy w sobie trzy główne elementy:

a). Dane: Jakość, ilość i szerokość danych określą powodzenie analizy predykcyjnej. W przypadku braku danych na którymkolwiek z tych 3 frontów, prawdopodobnie zobaczymy tendencyjny wynik.

b). Założenia: Jeszcze przed przeprowadzeniem badania istnieją pewne założenia dotyczące dostępnych danych. Na przykład, jeśli obliczasz skumulowaną sprzedaż z ostatnich 10 lat, aby poznać możliwy wzrost w bieżącym roku, zakładasz, że wskaźniki wzrostu będą miały ten sam wzór.

c). Techniki statystyczne: Statystyczne techniki uczenia się, takie jak regresja i drzewa decyzyjne, tworzą podstawowe obliczenia wymagane do wykorzystania dostępnych danych, a zatem zrozumienie tych technik jest koniecznością przed przystąpieniem do obsługi danych.

Co jest lepsze?

Zarówno uczenie maszynowe, jak i analiza predykcyjna są technikami obliczeniowymi i obie są dziś uruchamiane na maszynach. Trudno byłoby określić, który z nich jest lepszy, ponieważ oba odnoszą się do różnych sformułowań problemowych. Możemy jednak omówić niektóre zalety i wady każdego z nich.

Uczenie maszynowe jest bardziej zaawansowaną nauką i może być stosowane na prawie każdym typie danych, czy to na zdjęciach satelitarnych, czy na zbiorze danych o uczniach. Ilość danych przesyłanych do modelu uczenia maszynowego i ich czystość razem określają, jak dobrze model będzie działał w rzeczywistości.

Analiza predykcyjna lepiej nadaje się do rozwiązywania problemów, w przypadku których masz już pytanie i krótkie zrozumienie, dokąd mogą Cię zaprowadzić dane. Zwykle kieruje się danymi historycznymi. Jednak w przypadkach, gdy takie dane nie są dostępne lub jeśli ze względu na pewne odchylenia trendy historyczne prawdopodobnie nie pasują do danych bieżących, mogą one okazać się bezużyteczne.

Tabela: Analiza predykcyjna a uczenie maszynowe

Ponieważ analiza predykcyjna obejmuje badanie danych historycznych, wnioski lub modele można szybko wygenerować i zastosować do danych bieżących. Z drugiej strony modele uczenia maszynowego zwykle muszą trenować na strumieniu danych przez dłuższy czas, aby móc obsługiwać przypadki brzegowe i poprawiać ich dokładność.

Minusem jest niezdolność modelu Predictive Analytics do dostosowania się do zmian w strumieniach danych. Odchylenia danych mogą sprawić, że model analizy predykcyjnej stanie się bezużyteczny, a zespół ds. danych będzie musiał wrócić do tabeli, aby ręcznie wprowadzić pewne zmiany. Modele uczenia maszynowego podczas uczenia na zróżnicowanym i ciągłym przepływie danych mogą łatwo dostosowywać się do zmian lub odchyleń występujących w danych.

Nakładanie się

Ulepszanie prognoz i adaptacja w czasie rzeczywistym są wbudowane w projektowanie modeli uczenia maszynowego. Z drugiej strony Predictive Analytics działa na statycznym zestawie danych, a każda zmiana w zestawie danych wymaga ponownej kalibracji różnych parametrów. Główna różnica polega na tym, że interpretacja wyników i skojarzeń w przypadku analizy predykcyjnej polega na interwencji człowieka.

Jednak w niektórych przypadkach analiza predykcyjna może zostać wykorzystana w uczeniu maszynowym, aby wygenerować dokładniejsze wyniki – i w takim scenariuszu może stać się podzbiorem uczenia maszynowego. Jeśli masz już konkretny opis problemu, ale nie masz pewności co do kierunku, uczenie maszynowe może zapewnić użyteczne wglądy. W innym procesie uczenie maszynowe może być również wykorzystywane do przetwarzania nieprzetworzonych danych i tworzenia bardziej zużywalnego zestawu danych, który można następnie wykorzystać do analizy predykcyjnej.

Jednak w niektórych przypadkach analiza predykcyjna może zostać wykorzystana w uczeniu maszynowym, aby wygenerować dokładniejsze wyniki – i w takim scenariuszu może stać się podzbiorem uczenia maszynowego. Jeśli masz już konkretny opis problemu, ale nie masz pewności co do kierunku, uczenie maszynowe może zapewnić użyteczne wglądy. W innym procesie uczenie maszynowe może być również wykorzystywane do przetwarzania nieprzetworzonych danych i tworzenia bardziej zużywalnego zestawu danych, który można następnie wykorzystać do analizy predykcyjnej.

Jakie są przypadki użycia?

A). Kampanie marketingowe

Kampanie marketingowe stały się cyfrowe w dążeniu do zwiększenia współczynników konwersji i zmniejszenia wydatków. Ukierunkowane kampanie marketingowe zwykle wykorzystują analizę predykcyjną do konsumowania danych z przeszłości, a także danych z kampanii prowadzonych przez inne firmy. Firmy wykorzystują również dane demograficzne użytkowników, takie jak lokalizacja, wiek, płeć, stan cywilny, data urodzenia, aby zaprezentować produkty właściwemu klientowi we właściwym czasie.

Wcześniejsza historia wyszukiwania i wzorce zakupów są również wykorzystywane do decydowania, które produkty mają być wyświetlane klientom. W ten sposób na stronie głównej nie wyświetlają się dwóm klientom te same produkty.

B). Zarządzanie magazynem

Duże firmy zajmujące się handlem elektronicznym wykorzystują informacje związane z historią wyszukiwania i poprzednimi wzorcami zakupów, aby decydować, które przedmioty przechowywać w jakim magazynie, zwłaszcza gdy mają wiele magazynów rozmieszczonych w miastach lub krajach. Te optymalizacje nie tylko obniżają koszty dla firmy, ale także zapewniają klientom skrócenie terminów dostaw produktów.

Uczenie maszynowe odnotowało szybki wzrost, a algorytmy, takie jak sieci neuronowe, znalazły szerokie zastosowanie, takie jak wykrywanie komórek rakowych i prognozowanie sprzedaży. Oto niektóre z głównych przypadków użycia uczenia maszynowego:

a). Rozpoznawanie obrazu

b). Rozpoznawanie mowy

c). Przewidywanie ruchu

d). Autonomiczne boty

mi). Filtrowanie spamu i złośliwego oprogramowania

f). Wirtualni Asystenci

g). Wykrywanie oszustw

h). Diagnoza medyczna

Skąd możesz uzyskać dane?

Zwykle ten sam zespół Data Science w firmie technologicznej pracuje zarówno nad uczeniem maszynowym, jak i analizą predykcyjną i stosuje jedną z nich w oparciu o sformułowanie problemu. Bez względu na to, jaki proces zostanie zastosowany, nic nie da się osiągnąć bez odpowiednich danych.

Web Scraping to obecnie jeden z najpopularniejszych sposobów gromadzenia danych, a dostawcy DaaS, tacy jak PromptCloud, pomagają swoim klientom uzyskać odpowiednie dane do różnych celów. Nasz zespół sprawia, że ​​zbieranie danych jest procesem dwuetapowym – Ty podajesz nam wymagania, a my dajemy dane Tobie. Bez względu na to, jakiego algorytmu używasz i jakiej technologii używasz, nasz czysty plik danych może umożliwić Twojej firmie wyprzedzenie konkurencji.