Машинно обучение и AI:
Машинното обучение е подмножество от изкуствен интелект (AI), което се фокусира върху това да позволи на компютрите да се учат от данни и да подобрят представянето си при конкретни задачи, без да бъдат изрично програмирани. Чрез използването на алгоритми и статистически модели, машинното обучение позволява на компютрите да разпознават модели, да правят прогнози и да адаптират поведението си въз основа на данните, които обработват. Този итеративен процес на обучение е това, което отличава машинното обучение от традиционното програмиране, тъй като машините могат непрекъснато да усъвършенстват своята производителност, когато срещат повече данни.
AI, от друга страна, обхваща по-широко поле, което има за цел да създаде интелигентни системи, способни да симулират човешки разсъждения, вземане на решения и решаване на проблеми. Машинното обучение играе решаваща роля за постигането на това, като предоставя способността за учене и адаптиране, като по този начин прави AI системите по-ефективни и ефективни в широк спектър от приложения.
Анализ:
Анализът включва процеса на изчисляване, интерпретиране и извличане на ценни прозрения и информация от данните. Той позволява на организациите да вземат решения, базирани на данни, да идентифицират тенденции, модели и корелации и да придобият по-задълбочено разбиране на своите бизнес операции или всяка друга област, където данните играят важна роля.
Видове анализи:
1. Описателен анализ: Този тип анализи се фокусират върху обобщаване на исторически данни, за да се получат прозрения и да се разбере какво се е случило в миналото. Това включва създаване на диаграми, таблици и визуализации за представяне на данните по смислен и лесно интерпретируем начин.
2. Предсказуем анализ: Предсказуемият анализ използва исторически данни и алгоритми за машинно обучение, за да прави прогнози за бъдещи резултати или събития. Чрез идентифициране на модели в данните, предсказуемият анализ може да оцени вероятността определени събития да се случат.
3. Предписващ анализ: Предписващият анализ надхвърля предвиждането на бъдещи резултати; предоставя препоръки за това какви действия да се предприемат за оптимизиране на конкретен резултат. Той съчетава исторически данни, прогнозни модели и техники за оптимизация, за да предложи най-добрия курс на действие за постигане на конкретни цели.
Категории за машинно обучение:
1. Контролирано обучение: При контролирано обучение алгоритъмът се обучава върху етикетирани данни, където са предоставени както входни функции, така и съответните изходни етикети. Този тип обучение се използва за задачи като класификация, където данните са дискретни и трябва да бъдат категоризирани в предварително дефинирани класове, или регресия, където данните са непрекъснати и целта е да се предвидят числени стойности.
2. Неконтролирано обучение: Неконтролираното обучение работи с немаркирани данни, където алгоритъмът трябва сам да намери модели и структура в данните. Групирането е често срещана задача при неконтролирано обучение, при което алгоритъмът групира подобни точки от данни заедно въз основа на техните прилики.
Класификация на данните:
Данните могат да бъдат класифицирани в различни категории въз основа на тяхното естество и свойства. Количествените данни включват както дискретни данни, които се състоят от отделни стойности, така и непрекъснати данни, които представляват диапазон от стойности. Качествените данни, от друга страна, включват номинални данни, където категориите нямат присъщ ред, и порядъчни данни, където категориите имат смислен ред.
CRISP-DM, или междуиндустриален стандартен процес за извличане на данни, е широко използвана методология за провеждане на извличане на данни и проекти за прогнозно моделиране. Състои се от шест етапа:
1. Разбиране на бизнеса: Дефиниране на бизнес проблема и разбиране на целите на проекта от гледна точка на данните.
2. Разбиране на данните: Проучване и запознаване с наличните данни, техните източници и качество.
3. Подготовка на данни: Подготовка на данните за анализ чрез почистване, трансформиране и избиране на съответните функции.
4. Моделиране: Избор на подходящи алгоритми за машинно обучение и изграждане на прогнозни модели с помощта на подготвените данни.
5. Оценка: Оценяване на ефективността на моделите и определяне кой модел най-добре се справя с бизнес проблема.
6. Внедряване: Пускане на избрания модел в производство и предоставянето му за използване от заинтересованите страни.
Методология на SEMMA:
SEMMA означава Sample, Explore, Modify, Model и Assess. Това е друг подход, използван за извличане на данни и анализи. Тази методология е особено подходяща за децентрализирани организации и се фокусира върху итеративни, постепенни подобрения в анализа и моделирането на данни.
Накратко, машинното обучение и AI позволяват на компютрите да подобрят производителността без изрично програмиране. Анализът е от съществено значение за организациите, за да получат информация и да вземат информирани решения. Методологии като CRISP-DM и SEMMA предоставят структурирани рамки за извличане на данни и проекти за прогнозно моделиране.
