Data mining liên quan đến việc trích xuất thông tin từ một lượng lớn dữ liệu. Khai phá dữ liệu là một kỹ thuật khám phá các loại mẫu khác nhau được kế thừa trong tập dữ liệu và là dữ liệu chính xác, mới và hữu ích. Khai phá dữ liệu đang hoạt động như một tập hợp con của phân tích kinh doanh và tương tự như các nghiên cứu thử nghiệm. Nguồn gốc của Data Mining là cơ sở dữ liệu, thống kê.
Machine learning bao gồm một thuật toán tự động cải thiện thông qua trải nghiệm dựa trên dữ liệu. machine learning là một cách để tìm ra một thuật toán mới từ kinh nghiệm. machine learning bao gồm việc nghiên cứu một thuật toán có thể tự động trích xuất dữ liệu. machine learning sử dụng các kỹ thuật Data mining và một thuật toán học tập khác để xây dựng các mô hình về những gì đang xảy ra đằng sau một số thông tin nhất định để nó có thể dự đoán kết quả trong tương lai.
Khai phá dữ liệu và machine learning là những lĩnh vực chịu ảnh hưởng của nhau, mặc dù chúng có nhiều điểm chung nhưng lại có những điểm chung khác nhau.
Data mining được con người thực hiện trên một số tập dữ liệu nhất định để tìm ra các mẫu thú vị giữa các mục trong tập dữ liệu. Khai phá dữ liệu sử dụng các kỹ thuật do machine learning tạo ra để dự đoán kết quả trong khi machine learning là khả năng máy tính học từ một tập dữ liệu có đầu óc.
Các thuật toán machine learning lấy thông tin đại diện cho mối quan hệ giữa các mục trong tập dữ liệu và tạo ra các mô hình để dự đoán kết quả trong tương lai. Những mô hình này không gì khác hơn là các hành động sẽ được thực hiện bởi máy để đạt được kết quả.
Khái niệm và định nghĩa
Khái niệm và định nghĩa của Data mining và Machine Learning như sau:
- Data mining:
- Khái niệm: Data mining (khai thác dữ liệu) là quá trình khám phá và phân tích các mẫu, thông tin và kiến thức ẩn chứa trong dữ liệu lớn để tạo ra thông tin có giá trị và kiến thức sâu hơn.
- Định nghĩa: Data mining là quá trình sử dụng các phương pháp và công cụ phân tích dữ liệu để tìm ra các mẫu, quy luật, thông tin tiềm ẩn và kiến thức từ các nguồn dữ liệu lớn.
- Machine Learning:
- Khái niệm: Machine Learning (học máy) là một lĩnh vực của trí tuệ nhân tạo liên quan đến việc xây dựng và phát triển các mô hình và thuật toán cho phép máy tính tự động học hỏi từ dữ liệu và cải thiện hiệu suất của nó theo thời gian.
- Định nghĩa: Machine Learning là quá trình mà máy tính học hỏi và cải thiện hiệu suất thông qua việc xử lý dữ liệu và phân tích mẫu để tự động học từ kinh nghiệm và tạo ra dự đoán hoặc quyết định không cần phải được lập trình cụ thể.
Data mining và Machine Learning đều liên quan đến việc khám phá và sử dụng thông tin từ dữ liệu. Tuy nhiên, Data mining tập trung vào quá trình khai thác thông tin tiềm ẩn từ dữ liệu, trong khi Machine Learning tập trung vào việc xây dựng các mô hình và thuật toán để máy tính có thể tự động học và cải thiện hiệu suất.
Đặc điểm và phương pháp
Đặc điểm và phương pháp data mining
- Đặc điểm của Data mining:
- Tính toàn diện: Data mining có khả năng khai thác và phân tích dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm cả cơ sở dữ liệu lớn và không có cấu trúc.
- Tính tự động: Data mining sử dụng các thuật toán và công cụ để tự động tìm kiếm mẫu và quy luật trong dữ liệu, giúp tăng tốc quá trình phân tích.
- Tính khám phá: Data mining tìm kiếm thông tin ẩn chứa trong dữ liệu, khám phá các mẫu, quy luật, và thông tin mới có thể không được biết trước đó.
- Phương pháp của Data mining:
- Phân tích hồi quy: Sử dụng để dự đoán và mô hình hóa mối quan hệ giữa các biến đầu vào và biến đầu ra.
- Phân tích phân loại: Xây dựng mô hình để phân loại các quan sát vào các nhóm hoặc lớp dựa trên các thuộc tính quan sát.
- Phân tích gom cụm: Phân chia các quan sát vào các nhóm dựa trên đặc điểm chung của chúng mà không yêu cầu thông tin trước về các nhóm.
- Phân tích luật kết hợp: Khai thác quy luật kết hợp giữa các mục tiêu và thuộc tính khác nhau trong dữ liệu để tìm ra các mẫu có ý nghĩa.
- Phân tích chuỗi thời gian: Áp dụng trong việc phân tích và dự đoán xu hướng, sự biến đổi theo thời gian của dữ liệu.
- Phân tích liên kết: Tìm kiếm các mối quan hệ và liên kết giữa các đối tượng hoặc sự kiện trong dữ liệu.
Data mining sử dụng một loạt các phương pháp và kỹ thuật phân tích dữ liệu để khám phá thông tin ẩn chứa trong dữ liệu và tạo ra kiến thức và thông tin có giá trị. Tùy thuộc vào mục tiêu và tính chất của dữ liệu, các phương pháp khác nhau sẽ được áp dụng để đạt được kết quả tối ưu.
Đặc điểm và phương pháp machine learning
- Đặc điểm của Machine Learning:
- Tự động hóa: Machine Learning giúp máy tính tự động học hỏi từ dữ liệu và cải thiện hiệu suất của nó theo thời gian, mà không cần phải được lập trình cụ thể.
- Tính tương thích dữ liệu: Machine Learning có khả năng làm việc với nhiều loại dữ liệu, bao gồm dữ liệu có cấu trúc, không có cấu trúc, dữ liệu văn bản, hình ảnh, âm thanh, video, v.v.
- Tính linh hoạt: Machine Learning có thể được áp dụng trong nhiều lĩnh vực và ngành công nghiệp khác nhau, từ y học, tài chính, marketing, đến tự động hóa công nghiệp và xe tự lái.
- Tính chính xác: Machine Learning có khả năng tạo ra dự đoán và quyết định dựa trên phân tích dữ liệu và mô hình hóa, với mức độ chính xác cao hơn so với các phương pháp truyền thống.
- Phương pháp của Machine Learning:
- Học có giám sát (Supervised Learning): Máy tính được huấn luyện trên dữ liệu có nhãn, trong đó đầu vào và đầu ra đã được xác định trước, nhằm dự đoán kết quả cho các dữ liệu mới.
- Học không giám sát (Unsupervised Learning): Máy tính học từ dữ liệu không có nhãn, mục tiêu là tìm hiểu cấu trúc và mô hình ẩn trong dữ liệu, như phân cụm (clustering), giảm chiều dữ liệu (dimensionality reduction), khám phá luật kết hợp (association rule mining), v.v.
- Học bán giám sát (Semi-supervised Learning): Kết hợp cả học có giám sát và học không giám sát, trong đó chỉ một phần dữ liệu được gán nhãn và phần còn lại được mô hình hóa dựa trên thông tin từ cả hai loại dữ liệu.
- Học tăng cường (Reinforcement Learning): Máy tính học thông qua tương tác với môi trường và nhận phần thưởng hoặc hình phạt dựa trên các hành động của nó, với mục tiêu tối đa hóa phần thưởng tích lũy trong thời gian dài.
Machine Learning sử dụng các phương pháp và thuật toán để máy tính có thể tự động học từ dữ liệu và cải thiện hiệu suất. Các phương pháp khác nhau được áp dụng tùy thuộc vào mục tiêu và tính chất của dữ liệu, và mục đích sử dụng Machine Learning.
Ứng dụng và lợi ích của data mining và machine learning
Ứng dụng và lợi ích của Data Mining và Machine Learning là rất đa dạng và phổ biến trong nhiều lĩnh vực và ngành công nghiệp. Dưới đây là một số ví dụ về ứng dụng và lợi ích của Data Mining và Machine Learning:
Ứng dụng của Data Mining:
- Quản lý khách hàng: Data Mining có thể giúp phân tích hành vi khách hàng, nhận diện nhóm khách hàng tiềm năng, đề xuất các sản phẩm và dịch vụ phù hợp, và tăng cường việc tiếp cận và tương tác với khách hàng.
- Phát hiện gian lận: Data Mining có thể giúp phát hiện các hành vi gian lận và lạm dụng, bảo vệ các hệ thống và giao dịch khỏi rủi ro và mất cắp thông tin.
- Dự đoán và phân tích thị trường: Data Mining có thể giúp dự đoán xu hướng thị trường, phân tích đối thủ cạnh tranh, định giá sản phẩm và dịch vụ, và tối ưu hóa chiến lược kinh doanh.
- Phân tích rủi ro và quản lý rủi ro: Data Mining có thể giúp phân tích rủi ro trong tài chính, bảo hiểm, và các lĩnh vực khác, để đưa ra quyết định thông minh và quản lý rủi ro hiệu quả.
- Định tuyến và tối ưu hóa mạng: Data Mining có thể được sử dụng để tối ưu hóa định tuyến mạng, phân tích luồng dữ liệu, và cải thiện hiệu suất và khả năng mở rộng của hệ thống mạng.
Ứng dụng của Machine Learning:
- Nhận diện và phân loại: Machine Learning có thể được sử dụng để nhận diện hình ảnh, nhận dạng giọng nói, phân loại văn bản, và nhận diện đối tượng trong thời gian thực.
- Dự đoán và tư vấn: Machine Learning có thể dự đoán kết quả và xu hướng dựa trên dữ liệu lịch sử, và cung cấp lời khuyên và gợi ý thông minh cho người dùng.
- Tự động hóa và robot hóa: Machine Learning có thể được sử dụng để xây dựng hệ thống tự động hóa và robot hóa công việc, từ robot tự lái đến hệ thống tự động quản lý và giám sát.
- Phân tích dữ liệu và dự báo: Machine Learning có thể phân tích dữ liệu phức tạp và dự báo xu hướng, với ứng dụng trong tài chính, kinh doanh, y học, và nhiều lĩnh vực khác.
- Tự động hóa quy trình và tối ưu hóa: Machine Learning có thể tối ưu hóa quy trình sản xuất, quy trình giao vận, và các quy trình kinh doanh khác, để tăng cường hiệu suất và giảm chi phí.
Lợi ích của Data Mining và Machine Learning bao gồm:
- Tạo ra thông tin và kiến thức có giá trị từ dữ liệu.
- Đưa ra quyết định thông minh dựa trên phân tích và dự đoán.
- Cải thiện hiệu suất và hiệu quả của quy trình và hệ thống.
- Phát hiện và ngăn chặn các rủi ro và hành vi gian lận.
- Tối ưu hóa chiến lược kinh doanh và tương tác khách hàng.
- Tạo ra sản phẩm và dịch vụ cá nhân hóa và tùy chỉnh.
- Tăng cường khả năng dự báo và ứng phó với biến động thị trường.
Tóm lại, Data Mining và Machine Learning có ứng dụng và lợi ích đa dạng trong nhiều lĩnh vực, từ kinh doanh, tài chính, y tế, đến công nghiệp và hệ thống tự động hóa.
Xem thêm Các bước xây dựng mô hình Machine learning
Sự khác biệt chính giữa Data mining và machine learning
1. Hai thành phần được sử dụng để giới thiệu các kỹ thuật Data mining, đầu tiên là cơ sở dữ liệu và thành phần thứ hai là machine learning. Cơ sở dữ liệu cung cấp các kỹ thuật quản lý dữ liệu, trong khi machine learning cung cấp các phương pháp để phân tích dữ liệu. Nhưng để giới thiệu các phương pháp machine learning, nó đã sử dụng các thuật toán.
2. Data mining sử dụng nhiều dữ liệu hơn để thu được thông tin hữu ích và dữ liệu cụ thể đó sẽ giúp dự đoán một số kết quả trong tương lai. Ví dụ: Trong một công ty tiếp thị sử dụng dữ liệu của năm ngoái để dự đoán doanh số bán hàng, nhưng machine learning không phụ thuộc nhiều vào dữ liệu. Nó sử dụng các thuật toán. Nhiều công ty vận tải như OLA, kỹ thuật machine learning UBER để tính toán ETA (Thời gian đến dự kiến) cho các chuyến xe dựa trên kỹ thuật này.
3. Data mining là không có khả năng tự học. Nó tuân theo các nguyên tắc được xác định trước. Nó sẽ cung cấp câu trả lời cho một vấn đề cụ thể, nhưng các thuật toán machine learning được tự định nghĩa và có thể thay đổi các quy tắc của chúng tùy theo tình huống, đồng thời tìm ra giải pháp cho một vấn đề cụ thể và giải quyết nó theo cách của nó.
4. Sự khác biệt chính và quan trọng nhất giữa Data mining và machine learning là không có sự tham gia của con người, Data mining không thể hoạt động, nhưng trong trường hợp machine learning, nỗ lực của con người chỉ liên quan đến thời điểm thuật toán được xác định sau đó nó sẽ tự kết luận mọi thứ. Một khi nó được triển khai, chúng ta có thể sử dụng nó mãi mãi, nhưng điều này là không thể trong trường hợp Data mining.
5. Vì machine learning là một quá trình tự động, kết quả tạo ra bằng machine learning sẽ chính xác hơn so với Data mining.
6. Data mining sử dụng cơ sở dữ liệu, máy chủ kho dữ liệu, công cụ Data mining và kỹ thuật đánh giá mẫu để thu được thông tin hữu ích, trong khi machine learning sử dụng mạng nơ-ron, mô hình dự đoán và thuật toán tự động để đưa ra quyết định.
| Factors | Data Mining | Machine Learning |
| Origin | Cơ sở dữ liệu truyền thống với dữ liệu phi cấu trúc. | Nó có một thuật toán và dữ liệu hiện có. |
| Meaning | Trích xuất thông tin từ một lượng dữ liệu khổng lồ. | Giới thiệu Thông tin mới từ dữ liệu cũng như kinh nghiệm trước đó. |
| History | Năm 1930, nó được gọi là khám phá tri thức trong cơ sở dữ liệu (KDD). | Chương trình đầu tiên, tức là chương trình chơi cờ caro của Samuel, được thành lập vào năm 1950. |
| Responsibility | Khai thác dữ liệu trách nhiệm được sử dụng để lấy các quy tắc từ dữ liệu hiện có. | Học máy dạy cho máy tính cách học và hiểu các quy tắc |
| Abstraction | Khai thác dữ liệu trừu tượng từ kho dữ liệu. | Máy học máy đọc. |
| Applications | So với học máy, khai thác dữ liệu có thể tạo ra kết quả với khối lượng dữ liệu ít hơn. Nó cũng được sử dụng trong phân tích cụm. Nó cần một lượng lớn dữ liệu để có được kết quả chính xác. | Nó có nhiều ứng dụng khác nhau, được sử dụng trong tìm kiếm web, lọc thư rác, chấm điểm tín dụng, thiết kế máy tính, v.v. |
| Nature | Nó liên quan đến sự can thiệp của con người nhiều hơn đối với hướng dẫn sử dụng. | Nó được tự động hóa, một khi được thiết kế và thực hiện, không cần nỗ lực của con người. |
| Techniques involve | Khai thác dữ liệu thiên về nghiên cứu sử dụng một kỹ thuật như máy học. | Đó là một hệ thống tự học và đào tạo để thực hiện nhiệm vụ một cách chính xác. |
| Scope | Áp dụng trong các lĩnh vực hạn chế. | Nó có thể được sử dụng trong một khu vực rộng lớn. |
