Data mining и machine learning – что это и в чем между ними разница?

Ну что же, коллеги, это произошло. Пришло время признаться самим себе в этом. Искусственный интеллект активно взаимодействует с нами не только в рабочих процессах, но и в домашних делах.

Несмотря на навеянное киноиндустрией и футуристами недоверие к ИИ, пора выдохнуть и довериться ему. Ведь большинство рутинных задач можно легко вычеркнуть из вашего списка дел уже сейчас. В особенности, стоит обратить внимание на две основные технологии – data mining и machine learning.

Data mining и machine learning в основном сосредоточены на том, чтобы помогать компаниям разрабатывать инструменты принятия решений без особого участия человека. Более того, принятые решения могут стать основой для действий в том или ином направлении. Не бойтесь, контроль не потерян, вы сами можете установить лимиты свободы технологий. Да и “свобода” эта условна. Программы изначально изучают ваши привычки и разрабатывают алгоритмы принятия решений, которые могут предугадывать ваши действия, направлять к потенциально интересным для вас сферам развития или полезным лидам.

Сотни проблем решаются за доли секунды благодаря возможности провести глубокий всесторонний анализ данных, которые обычно хранятся хаотично и неструктурированно.

Звучит слишком хорошо, да? Давайте разберемся в принципе работы каждой технологии отдельно.

Data mining

Технология data mining (с англ. добыча данных) помогает во всех вопросах, связанных с поиском данных. Будь то информация про людей, концепции, поведение или про устройства, которыми пользуются потребители для взаимодействия с брендом. При этом в относительно короткие сроки вы можете прошестрить терабайты данных и не запыхаться.

Чаще всего для удобства компании используют хранилища данных (data warehouses). Таким образом можно в любой момент провести нужный анализ и получить рабочие инсайты для принятия решений.

С помощью инструментов data mining вы можете провести глубокий поиск нужных данных и отыскать незаметные на первый взгляд паттерны и связи. То, с чем человеческий мозг просто физически не может справиться в одиночку.

А именно они важны в анализе закономерностей поведения потребителя и для предсказания возможного фидбека.

Machine learning

С технологией machine learning (с англ. Машинное обучение) дела обстоят чуть сложнее. По сути, это система программ на основе ИИ, созданная для понимания роботами природы хода человеческой мысли. Да-да, мы сами помогаем роботам поработить наше сознание! Но не все так фатально. В итоге, ученые и инженеры надеются получить механизм для принятия решений без участия человека.

На данный момент силами ИИ можно предугадать реакцию потребителя на ваши действия. Все, что вам потребуется это база данных, которую технология использует как кладезь знаний о прошлых привычках ЦА,

Также сейчас активно развивается новая технология – deep learning. Глубокое обучение пытается повторить работу мозга человека. В конце концов, ученые хотят дойти до той точки, когда в базах данных потребности и вовсе не будет. Весь процесс предсказания поведения будет автоматизирован.

Не верится? Вернемся к этому вопросу через лет 5.

Основные различия между технологиями

  1. Функционал data mining строго ограничен сбором информации с разных ресурсов. Сама технология не принимает решения и не способна делать какие-то действия без участия человека. Основная цель – поиск полезных способов применения данных, которые были найдены.
  2. Machine learning работает с массивами данных, которые технология data mining сформировала. С помощью заранее смоделированных алгоритмов действий, технология ИИ использует данные для принятия решений и последующих действий. Без постоянного бекапа актуальной информации эта технология не существует.

В итоге мы получаем свою экосистему принятия обоснованных решений. Обе технологии дополняют друг друга, использовать их поодиночке – это ограничивать их потенциал.

Кейсы использования data mining

  • Ритейл использует технологию для анализа ЦА. Потенциальных клиентов можно найти ориентируясь на основные характеристики, которые объединяют уже существующую базу пользователей. Также data mining помогает проанализировать эффективность услуги или продукта бренда и принять решение касательно необходимых доработок. Таргетировать потенциально заинтересованных потребителей также возможно с этой технологии.  
  • E-commerce процветает именно благодаря глубокому анализу предыдущей истории активности пользователя. Ваш пользователь недавно читал про топ 10 мест для отдыха этим летом, а вы можете предложить выгодное предложение от своего турагентства? Не теряем времени, налаживаем связи с клиентом!

Кейсы использования machine learning

  • Business intelligence использует технологию для решения разных вопросов. От принятия решений касательно разных транзакций, выбора потенциально благоприятных сфер развития для бизнеса до формирования выводов касательно результатов продаж. Технология помогает постоянно следить за “состоянием здоровья” вашей компании и предлагает альтернативы в развитии и поиске новых ниш.
  • Управление спамом на почте основано на ИИ. Подозрительные вложения в письмах или вредоносные ссылки? Некоторые программы могут даже удалить такие письма, не допуская возможности заражения вашего ПК,
  • Онлайн обслуживание клиентов с помощью чат ботов тоже основано на ИИ. Для сокращения времени ожидания сейчас даже на телефонные звонки отвечают боты.

Все это только верхушка айсберга возможностей технологий data mining и machine learning. Ныряйте глубже, изучайте и не бойтесь доверить свой бизнес в надежные руки искусственного интеллекта.

Источник:  https://www.ngdata.com

Facebook Comment

Еще не знаете о MAD?

Давайте знакомиться! Мы скинем вам интро-материалы о нас и Data-продуктах. Обещаем - никакого спама ;)