Data Mining x Machine Learning: Técnicas, Aplicações e Sinergias

Mineração de dados e aprendizado de máquina são conceitos relacionados no campo da ciência de dados que são usados ​​para extrair insights valiosos.

Hoje em dia, coletar dados é mais fácil e simples do que nunca, mas obter informações e insights precisos pode ser complicado.

Grandes empresas que lidam com enormes quantidades de dados encontram dificuldades em gerenciar, organizar e extrair informações significativas deles.

É aqui que as empresas podem aproveitar duas técnicas – mineração de dados e aprendizado de máquina.

Ambos podem descobrir padrões nos dados coletados e permitir que as empresas tomem decisões informadas e orientadas por dados com base nesses dados.

Embora ambos pertençam à ciência de dados e envolvam métodos analíticos, existem algumas diferenças entre os dois termos.

Neste artigo, discutirei o que são mineração de dados e aprendizado de máquina, suas técnicas e aplicações e as diferenças entre eles.

Vamos começar!

O que é mineração de dados?

A mineração de dados é um processo de coletar e analisar uma grande quantidade de dados da web e encontrar padrões neles. Ao detectar relacionamentos e padrões nos dados por meio desse método manual, os cientistas de dados ajudam uma empresa a resolver seus problemas de negócios, prever tendências e tomar decisões informadas.

A mineração de dados também auxilia as empresas na mitigação de riscos e na descoberta de novas possibilidades de negócios. Este processo começa com o objetivo de crescer um negócio. Os dados são coletados de várias fontes e colocados em data warehouses, que atuam como um repositório de dados analíticos.

Com a ajuda da mineração de dados, as empresas podem realizar processos de limpeza onde adicionam informações ausentes e removem duplicatas. Para detectar padrões, a mineração de dados utiliza modelos matemáticos e técnicas sofisticadas. Ele aproveita tecnologias como aprendizado de máquina, bancos de dados e estatísticas.

Exemplo: Bancos ou indústrias financeiras utilizam técnicas de mineração de dados para detectar riscos de mercado. O processo é frequentemente usado em sistemas antifraude e classificações de crédito para avaliar transações, tendências de compra, dados financeiros do cliente, transações com cartão e muito mais.

As empresas de marketing usam a mineração de dados para descobrir os hábitos ou preferências dos clientes para aprimorar suas iniciativas de marketing em devoluções, gerenciar deveres regulatórios e examinar o sucesso de diferentes canais de vendas.

O que é aprendizado de máquina?

Machine Learning (ML) é uma tecnologia que faz os computadores pensarem e agirem como humanos. Ele permite que os computadores aprendam com dados anteriores e tomem decisões humanas. Isso facilita uma menor interferência humana nas operações da empresa, libera-os de tarefas manuais e repetitivas e aumenta o foco em tarefas mais importantes.

O método ML é refinado e automatizado dependendo das experiências de aprendizado das máquinas durante o processo. Os computadores recebem dados de alta qualidade e usam várias técnicas para desenvolver modelos de aprendizado de máquina para treinar máquinas com base nos dados.

O algoritmo usado no modelo de ML depende do tipo de dados e da ação automatizada. As empresas usam esse método para automatizar vários processos de negócios e conduzir um desenvolvimento rápido.

O aprendizado de máquina é usado para várias finalidades em vários setores, como análise de mídia social, reconhecimento de imagem, reconhecimento de emoções e muito mais. Simplificando, o ML ajuda a desenvolver e projetar algoritmos ou programas complexos para grandes conjuntos de dados para fornecer melhores resultados e eficiências aos usuários e prever tendências futuras. Esses programas podem aprender com conjuntos de dados e experiências específicas para melhorar os resultados.

Com dados de treinamento frequentes como entrada, os algoritmos podem ser aprimorados pelos próprios modelos de aprendizado de máquina.

ML tem vários algoritmos, incluindo regressão linear, regressão logística, árvore de decisão, algoritmo SVM, algoritmo Naive Bayes, algoritmo KNN, K-means, algoritmo de floresta aleatória, etc. Os algoritmos ML são categorizados em:

• Aprendizado supervisionado: o aprendizado supervisionado utiliza o algoritmo ML, que já é treinado em um conjunto de dados específico.
• Aprendizado não supervisionado: utiliza o algoritmo ML, que já está treinado, mas em um conjunto de dados não rotulado.
• Aprendizagem por reforço: usa um algoritmo baseado em tentativa e erro para melhorar a si mesmo e aprender com coisas novas.

Data Mining x Machine Learning: Recursos

Características da Mineração de Dados

• Informações acionáveis: A mineração de dados reúne informações significativas de grandes quantidades de dados.
• Descoberta automatizada: o modelo para extração de dados usa um algoritmo para coletar uma grande quantidade de dados e extrair as informações necessárias.
• Agrupamento: A mineração de dados pode extrair grupos dos dados. Por exemplo, um modelo identifica o grupo de funcionários com uma renda regular de uma faixa fixa.
• Armazenagem de dados: Todos os dados são mantidos em armazéns de dados seguros para que, se surgir algum problema, possa ser resolvido rapidamente no momento da necessidade. É também onde os dados são limpos e preparados adequadamente.

Recursos do aprendizado de máquina

• Visualização automatizada de dados: o ML oferece uma variedade de métodos que podem gerar informações valiosas, que são usadas posteriormente para dados estruturados e não estruturados. As empresas usam informações precisas e relevantes para aumentar a eficiência em seu desenvolvimento e operações, facilitando ferramentas de visualização de dados fáceis de usar.
• Melhor análise: o ML ajuda os analistas de dados a processar e analisar com eficiência e rapidez grandes quantidades de dados. Com algoritmos eficientes e modelos baseados em dados, ele cria melhores resultados.
• Melhor envolvimento do cliente: o ML ajuda a detectar certas frases, palavras, estilos de materiais, sentenças, etc., que atraem o público-alvo. Você também pode conhecer seus sentimentos, preferências e comportamento, o que o ajudará a melhorar suas ofertas. Isso, por sua vez, ajuda a melhorar o envolvimento do cliente.
• Inteligência de negócios aprimorada: quando os recursos de ML são mesclados com análises, você pode obter inteligência de negócios excelente para impulsionar suas iniciativas estratégicas.

Data Mining x Machine Learning: Objetivos

Objetivos da mineração de dados

A mineração de dados extrai os dados necessários de um mar de dados. Este é um método simples que emprega diferentes técnicas para obter o resultado desejado.

• Previsão: A mineração de dados ajuda as empresas a prever resultados futuros. Por exemplo, quanta receita de vendas uma loja pode gerar nos próximos três meses.
• Identificação: Identifica padrões nos dados coletados e organizados. Por exemplo, casais recém-casados ​​estão procurando móveis novos.
• Classificação: Data Mining separa os dados em classes. Por exemplo, os clientes podem ser categorizados em várias categorias em termos de faixa etária, gênero, item de compra, localização, etc.
• Otimização: Data Mining otimiza o uso de recursos existentes, como espaço, dinheiro, materiais ou tempo. Por exemplo, você pode descobrir como fazer o melhor uso dos anúncios para aumentar as vendas ou os lucros.

Objetivos do aprendizado de máquina

• Desenvolver algoritmos para obter insights práticos
• Aprenda com experiências e dados anteriores e produza melhores resultados
• Prever resultados e tendências futuras
• Analisar diferentes aspectos dos comportamentos de aprendizagem
• Aproveite os recursos do sistema de computador
• Forneça insights precisos e relevantes para inteligência de negócios
• Automatize tarefas repetitivas e demoradas

Data Mining x Machine Learning: Técnicas

Técnicas de Mineração de Dados

As técnicas frequentemente usadas na mineração de dados são:

• Classificação: esta técnica ajuda a classificar ou categorizar os dados em diferentes grupos, como humanos, animais, países, sexo, etc.
• Agrupamento: A análise de agrupamento facilita as comparações de dados. Isso permite a identificação das semelhanças e variações entre vários dados.
• Regressão: A análise de regressão é uma técnica aplicada para determinar e avaliar as relações entre diferentes elementos devido à adição de vários novos componentes.
• Exterior: Esta técnica refere-se à identificação de pontos de dados no conjunto de dados coletados que podem variar de uma tendência a um comportamento.
• Padrão sequencial: Esta é uma técnica de mineração de dados usada para detectar tendências recorrentes típicas examinando dados. Portanto, ajuda a encontrar os segmentos intrigantes entre o grupo de sequências de dados. O significado dessa sequência é determinado pela ocorrência frequente, duração e outros fatores.
• Previsão: utiliza inúmeras técnicas de mineração de dados, como agrupamento, tendências, classificação, etc., para prever eventos futuros. Os especialistas em mineração de dados preveem tendências futuras estudando as sequências de dados, diferentes instâncias e eventos passados.
• Regras de associação: Dentro de uma vasta coleção de dados em diferentes tipos de bancos de dados, interações entre vários elementos de dados são realizadas para ilustrar a verossimilhança de cada dado. Portanto, as regras de associação oferecem instruções if-then para realizar essas interações.

Técnicas de aprendizado de máquina

Diferentes técnicas de ML são:

• Regressão: se enquadra na categoria de ML supervisionado que ajuda a prever um valor específico com base nos dados. Por exemplo, ajuda a prever o preço de um item com base em dados de preços anteriores.
• Classificação: é outra classe de ML supervisionada que ajuda a explicar ou prever o valor de uma classe. Por exemplo, você pode prever se um cliente comprará um determinado produto ou não.
• Clustering: Esta técnica visa agrupar características semelhantes para entender a qualidade da solução.
• Métodos de conjunto: referem-se à combinação de diferentes modelos usados ​​em conjunto para obter interpretações de maior qualidade do que um único modelo.
• Incorporação de palavras: pode capturar facilmente a palavra em seu documento, permitindo que especialistas em dados realizem operações aritméticas com uma variedade de palavras.
• Redução de dimensionalidade: É usada para eliminar informações inúteis do conjunto de dados para apresentar apenas as informações necessárias.
• Aprendizagem por reforço: pode registrar as ações cumulativamente e usar uma ação de tentativa e erro no ambiente definido.
• Aprendizagem por transferência: Este método é usado para reutilizar a parte treinada da rede neural e adaptá-la a uma tarefa semelhante.
• Redes neurais: visa reunir padrões não lineares dentro da informação adicionando várias camadas ao modelo.

Data Mining x Machine Learning: Componentes

Componentes de mineração de dados

Os principais componentes são os seguintes:

• Bancos de dados: neste componente da mineração de dados, os dados são armazenados. É aqui que as técnicas de integração e limpeza de dados são implementadas.
• Servidor de data warehouse: busca as informações essenciais com base nas demandas dos usuários de um data warehouse.
• Base de conhecimento: A base de conhecimento ou domínio de conhecimento ajuda a descobrir novos padrões nos dados extraídos.
• Mecanismo de mineração de dados: ajuda a executar tarefas como classificação, análise de cluster, associação, etc.
• Módulo de avaliação de padrões: Este módulo se comunica com a estrutura de mineração de dados para buscar padrões interessantes.
• Interface do usuário: você obterá uma interface gráfica do usuário em uma ferramenta de análise de dados onde poderá controlar os recursos, executar o processo de maneira eficaz, acompanhar as alterações e o progresso e visualizar os itens previstos.

Componentes do aprendizado de máquina

Existem inúmeros algoritmos de ML, e cada algoritmo tem três componentes:

• Representação: Este componente informa a aparência de um modelo e como representar o conhecimento básico. Por exemplo, haverá conjuntos de regras, redes neurais, conjuntos de modelos, máquinas de vetores de suporte, modelos gráficos, árvores de decisão, etc.
• Avaliação: Este componente permite avaliar diferentes programas, como previsão e recuperação, probabilidade posterior, erro ao quadrado, precisão, margem e muito mais.
• Otimização: Este componente ajuda a gerar novos programas otimizados e pode ser definido como um processo de pesquisa. Diferentes tipos de otimização podem ser otimização convexa, restrita e combinacional.

Data Mining x Machine Learning: Aplicativos

Aplicações de Mineração de Dados

• Cuidados de saúde: a fim de melhorar os sistemas de saúde, a tecnologia de mineração de dados fornece vários recursos. Ele fornece informações para ajudar a melhorar o atendimento ao paciente e minimizar as despesas.
• Bancos: as soluções de mineração de dados são usadas no setor bancário para aprimorar a capacidade de descobrir danos, desafios, tendências e muito mais.
• Educação: No campo da educação, a mineração de dados ajuda na expansão e desenvolvimento de instituições de ensino por meio de informações coletadas de diferentes fontes e realizando análises de concorrentes.
• Segurança: para detectar fraudes, a mineração de dados ajuda a converter dados em informações valiosas e a descobrir novos padrões.
• Marketing: A mineração de dados permite que as organizações separem sua base de clientes em vários segmentos. Dessa forma, eles podem personalizar seus serviços de acordo com as necessidades exclusivas dos clientes que se enquadram em diferentes segmentos.

Aplicações de aprendizado de máquina

• Reconhecimento de imagem: o aprendizado de máquina ajuda as indústrias a reconhecer imagens, rostos, textos, etc. Por exemplo, pode classificar cães e gatos, rastrear a presença de funcionários com tecnologia de reconhecimento facial, etc.
• Reconhecimento de fala: sistemas inteligentes baseados em reconhecimento de fala, como Siri, Alexa, etc., usam algoritmos de ML para comunicação. Eles podem facilmente converter fala em texto com capacidade de aprendizado de máquina.
• Sistemas de recomendação: Com o mundo cada vez mais digitalizado, as empresas de base tecnológica querem oferecer serviços customizados aos consumidores. Isso é possível com sistemas de recomendação que analisam as preferências dos usuários e recomendam serviços ou conteúdo a eles de acordo.
• Carros autônomos: carros autônomos, como os carros da Tesla, estão se tornando populares entre muitos clientes, pois fornecem direção avançada ou automatizada. O ML é usado em carros autônomos para detectar tráfego e fornecer maior segurança.
• Detecção de fraude: Desde a compra de itens até a realização de transações, tudo agora é fácil de usar e mais acessível. Mas com o aumento da digitalização, os casos de atividades fraudulentas também aumentaram. Para mitigar ou limitar esse problema, as soluções de detecção de fraude são equipadas com algoritmos avançados de ML que podem detectar fraudes de maneira fácil e remota.

Data Mining x Machine Learning: Semelhanças

• Tanto a mineração de dados quanto o aprendizado de máquina são usados ​​no campo da ciência de dados, por exemplo, modelagem preditiva e análise de sentimento.
• Ambos incluem conceitos matemáticos relacionados, algoritmos e estatísticas.
• Ambos podem filtrar um conjunto massivo de dados, aplicativos (usando métodos algorítmicos) e ferramentas.
• Ambos adotam métodos algorítmicos ou estruturas comparáveis.

Data Mining x Machine Learning: Diferenças

Data MiningMachine LearningData mining é um processo de extração de informações significativas dos dados coletados.

Técnicas de mineração de dados são usadas para coleta de dados, análise, detecção de padrões e obtenção de informações valiosas.

O aprendizado de máquina é uma tecnologia usada para automatizar tarefas, obter insights, tomar melhores decisões e prever eventos futuros.

A tecnologia de aprendizado de máquina é usada para prever resultados, como aproximação de duração de tempo, estimativas de preço, etc.

O objetivo principal é melhorar a usabilidade das informações coletadas. Envolve processos como limpeza de dados, engenharia de recursos, previsões e transformações. A mineração de dados é um tipo de atividade de pesquisa que usa muitas tecnologias, incluindo aprendizado de máquina.ML é um sistema de autotreinamento e autoaprendizagem para executar tarefas com precisão.Esforço humano é necessário.Esforço humano não é necessário depois que o design é concluído.Dados A mineração extrai dados de fontes e os armazena em data warehouses. é baseado em dados históricos e em tempo real. Pode ser aplicado em uma vasta área ou setores, como manufatura, segurança cibernética, finanças, bancos, marketing, educação, saúde, mecanismos de pesquisa e muito mais. tipos de dados discretos e nominais. Pode ser aplicado em uma área limitada, como saúde, ciências sociais, negócios, etc. Pode ser aplicado em uma vasta área ou setores, como manufatura, cibersegurança, finanças, bancos, marketing, educação, saúde, mecanismos de pesquisa e muitos mais.

Conclusão

Mineração de dados e aprendizado de máquina são semelhantes; ambos são usados ​​na análise de dados para obter informações e insights valiosos.

No entanto, existem muitas diferenças entre eles. A mineração de dados é um processo em que as informações necessárias são extraídas de um conjunto de dados para detectar padrões e obter eficiências. Por outro lado, o ML faz previsões e automatiza processos usando dados e experiências anteriores.

Portanto, se você deseja aplicá-los em tempo real, é benéfico entender as abordagens de cada método. E quando usados ​​juntos, eles podem trazer maiores vantagens para sua empresa no crescimento de seus negócios, aprimorando operações e ajudando você a tomar melhores decisões.

Você também pode explorar algumas das principais técnicas de mineração de dados.