Интеллектуальный анализ данных против машинного обучения: раскрытие основных различий
Организации по всему миру максимально используют современные технологии, включая интеллектуальный анализ данных и машинное обучение. Секторы финансов, здравоохранения, логистики, электронной коммерции и розничной торговли используют эти методы, чтобы просеивать золотую жилу данных и превращать их в ценные идеи, которые влияют на их прибыль. Например, методы интеллектуального анализа данных и машинного обучения помогают предприятиям оптимизировать маркетинговые кампании, прогнозировать продажи, повышать эффективность работы и отношения с клиентами, обеспечивать контроль качества, эффективное управление запасами и т. д.
Давайте рассмотрим пример, который поможет вам подробнее остановиться на бизнес-применении обоих методов. В Warehouse организации часто используют интеллектуальный анализ данных для решения проблем маршрутизации и пакетной обработки средств выбора. Здесь интеллектуальный анализ данных использует методы машинного обучения для оценки продолжительности кратчайшего возможного маршрута для повышения эффективности.
Итак, вы увлечены? Давайте выясним значение и различия между интеллектуальным анализом данных и машинным обучением.
Сбор данных
Интеллектуальный анализ данных — это практика анализа огромного количества наборов данных для извлечения полезной информации, которая помогает компаниям решать проблемы, прогнозировать тенденции, открывать новые возможности и снижать риски. Процесс начинается с определения бизнес-цели, сбора данных из многочисленных источников, а затем помещения их в хранилища аналитических данных, также известные как хранилища данных. После этого происходит очистка данных, при которой недостающие данные добавляются, а повторяющаяся информация удаляется. Наконец, сложные модели используются для обнаружения потенциально полезных, скрытых и достоверных закономерностей в данных для организации или отдельных лиц, которым они нужны.
Банки используют интеллектуальный анализ данных в системах защиты от мошенничества для оценки транзакций по картам, покупательских тенденций, онлайн-предпочтений или привычек клиентов, финансовых данных клиентов или для определения успеха своих маркетинговых инициатив.
Машинное обучение
Машинное обучение открывает новые алгоритмы на основе данных и прошлого опыта для обучения машин на предоставленных высококачественных данных. Проще говоря, метод машинного обучения делает компьютеры более интеллектуальными и похожими на человека в поведении, предлагая им возможность учиться и генерировать собственные программы.
Предприятия могут использовать машинное обучение для автоматизации рутинных процессов и прогнозирования результатов. Например, Netflix, предсказывающий, что вы, возможно, захотите посмотреть драматический сериал в следующий раз, основываясь на предпочтениях просмотра пользователей с похожими профилями, является прекрасным примером машинного обучения. Еще одним известным примером использования машинного обучения в отрасли являются компании, развертывающие чат-ботов для быстрого решения запросов клиентов. Следовательно, помогая им обеспечить быстрое обслуживание клиентов.
Теперь, когда у вас есть достаточные знания о концепциях интеллектуального анализа данных и машинного обучения, давайте рассмотрим их отличительные черты ниже.
Читать первоначально опубликованную статью здесь
