Învățare automată vs analiză predictivă: diferență și utilizare

Învățare automată

Învățarea automată este o tehnică de calcul în care diferiți algoritmi pot fi utilizați pentru a genera modele din date în timp real. Aceste modele sunt apoi utilizate pentru a produce rezultate consumabile din date noi. Pe măsură ce mai multe date sunt introduse în sistem în timp, modelul evoluează automat pe baza noilor sale învățăminte. Învățarea automată necesită cantități mari de date pentru a funcționa bine și pentru a oferi rezultate mai precise. Creșterea datelor, generate din surse precum IoT și web scraping, a contribuit la stimularea învățării automate.

Deși teoretic puteți rula orice algoritm pe orice set de date, pentru a obține cele mai bune rezultate, trebuie evaluat mai întâi tipul și formatul datelor. Învățarea automată permite procesarea datelor în timp real, iar majoritatea modelelor consumă un flux continuu de date și cresc pe cont propriu.

Termenul de învățare automată poate fi folosit atât pentru învățarea supravegheată, cât și pentru cea nesupravegheată. În învățarea supravegheată – setul de date este etichetat și modelul este primul care rulează pe datele etichetate pentru a învăța din el. Apoi este rulat pe date neetichetate, pentru a produce predicții. În cazul învățării nesupravegheate, toate datele sunt neetichetate, iar algoritmii folosesc de obicei puncte de date diferite pentru a găsi modele, asemănări și diferențe în setul de date. Puteți înțelege diferența printr-un caz de utilizare al fiecăruia:

A). În Învățare supravegheată, vă puteți antrena mașina cu imagini etichetate ale pisicilor și câinilor și, odată ce este antrenat, puteți introduce imagini neetichetate cu pisici și câini și puteți testa capacitățile de predicție ale aparatului.

b). În Învățare nesupravegheată, veți oferi mai multe imagini neetichetate atât ale pisicilor, cât și ale câinilor și veți testa dacă aparatul le poate separa.

Analiza predictivă

Utilizarea analizei predictive a existat cu mult înainte de începutul AI sau chiar de creșterea mașinilor de calcul moderne. Aceasta implică comprimarea unor cantități mari de date care vor fi mai ușor de citit de către om. În forma sa cea mai simplă, poate calcula medii, numărări sau mediane. De obicei, este folosit pentru a găsi un răspuns la o întrebare specifică, cum ar fi:

A). Care sunt cele mai bine vândute categorii pe site-urile de comerț electronic în timpul iernii?

b). Care sunt cuvintele cheie care pot fi incluse într-un articol pentru a vă asigura că acesta ajunge la un public larg?

Deși implică atât studiul datelor istorice, cât și actuale, accentul se pune în principal pe un set mare de date istorice și nu poate fi utilizat într-un flux continuu de date. Orice analiză predictivă combină trei componente majore:

A). Date: calitatea, cantitatea și amploarea datelor vor defini succesul unei analize predictive. În cazul în care datele sunt insuficiente pe oricare dintre aceste 3 fronturi, este probabil să vedem un rezultat părtinitor.

b). Ipoteze: Chiar înainte de efectuarea unui studiu, există anumite ipoteze făcute cu privire la datele disponibile. De exemplu, dacă calculați vânzările cumulate din ultimii 10 ani pentru a afla creșterea posibilă în anul curent, presupuneți că valorile de creștere vor urma același model.

c). Tehnici statistice: tehnicile de învățare statistică, cum ar fi regresia și arborii de decizie, formează calculul de bază necesar pentru a consuma datele disponibile și, prin urmare, înțelegerea acestor tehnici este o necesitate înainte de a manipula datele.

Care e mai bun?

Atât învățarea automată, cât și analiza predictivă sunt tehnici de calcul și ambele sunt rulate pe mașini astăzi. Ar fi dificil de precizat care dintre ele este mai bună, deoarece ambele abordează enunțuri diferite ale problemei. Cu toate acestea, putem discuta câteva dintre avantajele și dezavantajele fiecăruia.

Învățarea automată este o știință mai avansată și poate fi folosită pe aproape orice tip de date, fie că este vorba despre imagini din satelit sau un set de date de detalii ale studenților. Cantitatea de date pe care o furnizați unui model de învățare automată și curățenia acestuia împreună determină cât de bine va funcționa modelul dvs. în viața reală.

Predictive Analytics este mai potrivit pentru declarațiile problemelor în care aveți deja o întrebare și o scurtă înțelegere a unde vă pot conduce datele. De obicei, este ghidat de date istorice. Cu toate acestea, în cazurile în care astfel de date nu sunt disponibile sau dacă tendințele istorice nu se potrivesc cu datele actuale, din cauza anumitor abateri, acestea se pot dovedi a fi inutilizabile.

Tabel: Analiză predictivă vs învățare automată

Deoarece analiza predictivă implică studiul datelor istorice, inferențe sau modele pot fi generate rapid și aplicate datelor curente. Pe de altă parte, modelele de învățare automată trebuie de obicei să se antreneze pe un flux de date pe o perioadă prelungită pentru a putea gestiona cazurile marginale și a le îmbunătăți acuratețea.

Dezavantajul este incapacitatea modelului Predictive Analytics de a se adapta la variațiile fluxurilor de date. Abaterile de date pot face un model de analiză predictivă inutilizabil, iar echipa de date ar trebui să se întoarcă la tabel pentru a face câteva modificări manuale. Modelele de învățare automată, atunci când se antrenează pe un flux de date divers și continuu, se pot adapta cu ușurință la schimbările sau abaterile care sunt prezente în date.

Suprapunerea

Îmbunătățirea predicțiilor și adaptarea în timp real este inclusă în proiectarea modelelor de învățare automată. Pe de altă parte, Predictive Analytics funcționează pe un set de date static și orice modificare a setului de date necesită recalibrarea diferiților parametri. Diferența majoră constă în faptul că intervenția umană se bazează pentru a interpreta rezultatele și asocierile în cazul Predictive Analytics.

Cu toate acestea, în anumite cazuri, analiza predictivă poate să se apropie de Machine Learning pentru a genera rezultate mai precise – și într-un astfel de scenariu poate deveni un subset al Machine Learning. Dacă aveți deja o declarație de problemă specifică, dar nu sunteți sigur de direcția, Machine Learning poate produce informații utilizabile. Într-un proces diferit, Machine Learning poate fi folosit și pentru a procesa datele brute și a produce un set de date mai consumabil care poate fi apoi utilizat pentru analiza predictivă.

Cu toate acestea, în anumite cazuri, analiza predictivă poate să se apropie de Machine Learning pentru a genera rezultate mai precise – și într-un astfel de scenariu poate deveni un subset al Machine Learning. Dacă aveți deja o declarație de problemă specifică, dar nu sunteți sigur de direcția, Machine Learning poate produce informații utilizabile. Într-un proces diferit, Machine Learning poate fi folosit și pentru a procesa datele brute și a produce un set de date mai consumabil care poate fi apoi utilizat pentru analiza predictivă.

Care sunt cazurile de utilizare?

A). Campanii de marketing

Campaniile de marketing au devenit digitale în încercarea de a crește ratele de conversie și de a reduce cheltuielile. Campaniile de marketing direcționate folosesc de obicei analiza predictivă pentru a consuma date din trecut, precum și date din campaniile desfășurate de alte companii. Companiile folosesc, de asemenea, datele demografice ale utilizatorilor, cum ar fi locația, vârsta, sexul, starea civilă, data nașterii, pentru a prezenta produsele clientului potrivit la momentul potrivit.

Istoricul căutărilor anterioare și modelele de cumpărare sunt, de asemenea, folosite pentru a decide ce produse să le arate clienților. În acest fel, nu li se afișează doi clienți aceleași produse pe pagina de pornire.

B). Managementul depozitului

Companiile mari de comerț electronic folosesc informații legate de istoricul căutărilor și modelele anterioare de cumpărare pentru a decide ce articole să păstreze în ce depozit, mai ales atunci când au mai multe depozite răspândite în orașe sau țări. Aceste optimizări nu numai că reduc costurile pentru companie, ci și asigură că termenele de livrare a produselor sunt mai scurte pentru clienți.

Învățarea automată a cunoscut o creștere rapidă, iar algoritmii precum rețelele neuronale au cunoscut utilizări majore, cum ar fi detectarea celulelor canceroase și prognoza vânzărilor. Unele dintre cazurile de utilizare majore ale Machine Learning astăzi includ:

A). Recunoașterea imaginilor

b). Recunoaștere a vorbirii

c). Previziune de trafic

d). Bots autonomi

e). Filtrarea spamului și a programelor malware

f). Asistenți virtuali

g). Detectarea fraudelor

h). Diagnostic medical

De unde puteți obține datele?

De obicei, aceeași echipă de știință a datelor a unei companii de tehnologie lucrează atât la învățarea automată, cât și la analiza predictivă și le aplică pe oricare dintre ele pe baza expunerii problemei la îndemână. Indiferent ce proces este aplicat, nimic nu poate fi realizat fără datele potrivite.

Web Scraping este una dintre cele mai populare modalități de a culege date astăzi, iar furnizorii DaaS precum PromptCloud își ajută clienții să obțină datele potrivite pentru diferite tipuri de obiective. Echipa noastră face din colectarea datelor un proces în doi pași – ne oferiți cerințele, iar noi vă oferim datele. Indiferent de algoritmul pe care îl utilizați și de tehnologia pe care o utilizați, fluxul nostru de date curate poate permite companiei dvs. să rămână în fruntea curbei.