Jaka jest różnica między eksploracją danych, statystykami, uczeniem maszynowym i sztuczną inteligencją?
Czy słusznie byłoby powiedzieć, że są to 4 pola próbujące rozwiązać bardzo podobne problemy, ale o różnych podejściach? Co dokładnie mają ze sobą wspólnego i czym się różnią? Jeśli istnieje między nimi jakaś hierarchia, co by to było?
Podobne pytania zostały zadane wcześniej, ale wciąż nie rozumiem:
Odpowiedzi:
Są one w znacznym stopniu pokrywane, ale można wprowadzić pewne rozróżnienia. Z konieczności będę musiał nadmiernie uprościć niektóre rzeczy lub dać krótki zwrot innym, ale dołożę wszelkich starań, aby dać trochę zrozumienia tych obszarów.
Po pierwsze, sztuczna inteligencja różni się od reszty. AI to nauka tworzenia inteligentnych agentów. W praktyce chodzi o to, jak zaprogramować komputer, aby zachowywał się i wykonywał zadanie tak, jak zrobiłby to inteligentny agent (powiedzmy osoba). To nie mają zaangażować uczenia lub indukcję w ogóle, to może być tylko sposobem „zbudować lepszą pułapkę na myszy”. Na przykład aplikacje AI zawierają programy do monitorowania i kontrolowania trwających procesów (np. Zwiększania aspektu A, jeśli wydaje się on zbyt niski). Zauważ, że sztuczna inteligencja może obejmować cholernie blisko wszystkiego , co robi maszyna, o ile nie robi tego „głupio”.
W praktyce jednak większość zadań wymagających inteligencji wymaga umiejętności pozyskiwania nowej wiedzy z doświadczeń. Dlatego dużym obszarem sztucznej inteligencji jest uczenie maszynowe . Mówi się, że program komputerowy uczy się jakiegoś zadania na podstawie doświadczenia, jeśli jego wydajność poprawia się wraz z doświadczeniem, zgodnie z pewną miarą wydajności. Uczenie maszynowe polega na badaniu algorytmów, które mogą automatycznie wyodrębniać informacje (tj. Bez wskazówek człowieka w Internecie). Z pewnością jest tak, że niektóre z tych procedur obejmują pomysły zaczerpnięte bezpośrednio lub zainspirowane klasycznymi statystykami, ale ich nie mająbyć. Podobnie jak sztuczna inteligencja, uczenie maszynowe jest bardzo szerokie i może obejmować prawie wszystko, o ile jest w tym jakiś element indukcyjny. Przykładem algorytmu uczenia maszynowego może być filtr Kalmana.
Eksploracja danych jest obszarem, który czerpał wiele inspiracji i technik z uczenia maszynowego (a niektóre także ze statystyk), ale ma inne cele . Eksploracja danych jest przeprowadzana przez osobę w określonej sytuacji na określonym zbiorze danych, mając na uwadze cel. Zazwyczaj osoba ta chce wykorzystać moc różnych technik rozpoznawania wzorców opracowanych w uczeniu maszynowym. Dość często zestaw danych jest ogromny , skomplikowany i / lub może mieć szczególne problemy(np. istnieje więcej zmiennych niż obserwacji). Zwykle celem jest albo odkrycie / wygenerowanie pewnych wstępnych spostrzeżeń w obszarze, w którym naprawdę niewiele było wcześniej wiedzy, lub umiejętność dokładnego przewidywania przyszłych obserwacji. Ponadto procedury eksploracji danych mogą być „nadzorowane” (nie znamy odpowiedzi - odkrycie) lub „nadzorowane” (znamy odpowiedź - przewidywanie). Należy pamiętać, że generalnie celem nie jest wypracowanie bardziej wyrafinowanego zrozumienia leżącego u podstaw procesu generowania danych. Typowe techniki eksploracji danych obejmowałyby analizy skupień, drzewa klasyfikacji i regresji oraz sieci neuronowe.
Przypuszczam, że nie muszę wiele mówić, aby wyjaśnić, jakie statystyki są na tej stronie, ale być może mogę powiedzieć kilka rzeczy. Statystyka klasyczna (tutaj mam na myśli zarówno Frequistist, jak i Bayesian) jest podtematem w matematyce. Uważam to za w dużej mierze przecięcie tego, co wiemy o prawdopodobieństwie i tego, co wiemy o optymalizacji. Chociaż statystyki matematyczne można badać jako po prostu platoński przedmiot badań, są one w większości rozumiane jako bardziej praktyczne i stosowane w charakterze niż inne, bardziej rzadkie dziedziny matematyki. Jako taki (a zwłaszcza w przeciwieństwie do eksploracji danych powyżej), jest on głównie wykorzystywany do lepszego zrozumienia niektórych konkretnych procesów generowania danych. Dlatego zwykle zaczyna się od formalnie określonego modelu, z których pochodzą pochodne procedury do dokładnego wyodrębnienia tego modelu z hałaśliwych instancji (tj. oszacowania - przez optymalizację niektórych funkcji strat) i umożliwienia odróżnienia go od innych możliwości (tj. wnioskowania na podstawie znanych właściwości rozkładów próbkowania). Prototypową techniką statystyczną jest regresja.
Common data mining techniques would include cluster analyses, classification and regression trees, and neural networks.Czy można bezpiecznie powiedzieć, że sieć neuronowa jest przykładem narzędzia uczenia maszynowego stosowanego w eksploracji danych, w porównaniu do analizy skupień, która jest algorytmem nieprzeznaczonym do uczenia maszynowego wykorzystywanego do eksploracji danych?
Wiele innych odpowiedzi obejmowało główne punkty, ale poprosiłeś o hierarchię, jeśli istnieje, i sposób, w jaki ją widzę, chociaż są to odrębne dyscypliny, istnieje hierarchia, o której nikt jeszcze nie wspomniał, odkąd każda opiera się na Poprzedni.
Statystyka dotyczy tylko liczb i kwantyfikacji danych. Istnieje wiele narzędzi do wyszukiwania odpowiednich właściwości danych, ale jest to dość zbliżone do czystej matematyki.
Data Mining polega na wykorzystaniu statystyk, a także innych metod programowania do znajdowania wzorców ukrytych w danych, aby można było wyjaśnić pewne zjawiska. Data Mining buduje intuicję na temat tego, co naprawdę dzieje się w niektórych danych, i nadal jest niewiele bardziej w kierunku matematyki niż programowania, ale wykorzystuje oba te elementy.
Uczenie maszynowe wykorzystuje techniki Data Mining i inne algorytmy uczenia się do budowania modeli tego, co dzieje się za niektórymi danymi, aby można było przewidzieć przyszłe wyniki. Matematyka jest podstawą wielu algorytmów, ale bardziej dotyczy programowania.
Sztuczna inteligencja wykorzystuje modele zbudowane przez uczenie maszynowe i inne sposoby rozumowania świata i wzbudzania inteligentnego zachowania, niezależnie od tego, czy chodzi o grę, czy prowadzenie robota / samochodu. Sztuczna inteligencja ma pewien cel do osiągnięcia, przewidując, w jaki sposób działania wpłyną na model świata, i wybierze działania, które najlepiej osiągną ten cel. Bardzo oparty na programowaniu.
W skrócie
Teraz, gdy to powiedziano, pojawią się problemy AI, które dotyczą tylko AI i podobnie w przypadku innych dziedzin, ale większość interesujących problemów (na przykład samochodów samobieżnych) można łatwo i poprawnie nazwać wszystkimi z nich. Mam nadzieję, że to wyjaśni związek między nimi, o który pytałeś.
Ogólnie rzecz biorąc, modele probabilistyczne (a tym samym statystyki) okazały się najskuteczniejszym sposobem formalnego ustrukturyzowania wiedzy i zrozumienia w maszynie, w takim stopniu, że wszystkie trzy pozostałe (AI, ML i DM) są dziś głównie podobszarami Statystyka. Nie pierwsza dyscyplina, która stała się cieniem ramię statystyk ... (ekonomia, psychologia, bioinformatyka itp.)
Możemy powiedzieć, że wszystkie są ze sobą powiązane, ale wszystkie są różnymi rzeczami. Chociaż możesz mieć ze sobą wiele wspólnych cech, takich jak statystyki i eksploracja danych, używasz metod klastrowania.
Pozwól, że spróbuję krótko zdefiniować każdy:
Statystyka jest bardzo starą dyscypliną opartą głównie na klasycznych metodach matematycznych, których można używać do tego samego celu, co czasami eksploracja danych, czyli do klasyfikowania i grupowania rzeczy.
Eksploracja danych polega na budowaniu modeli w celu wykrycia wzorców, które pozwalają nam klasyfikować lub przewidywać sytuacje na podstawie wielu faktów lub czynników.
Sztuczna inteligencja (sprawdź Marvin Minsky *) to dyscyplina, która próbuje naśladować działanie mózgu metodami programowania, na przykład budowanie programu, który gra w szachy.
Uczenie maszynowe polega na budowaniu wiedzy i przechowywaniu jej w jakiejś formie w komputerze; ta forma może składać się z modeli matematycznych, algorytmów itp. Wszystko, co może pomóc w wykrywaniu wzorców.
Najbardziej znam się na uczeniu maszynowym - osi eksploracji danych - więc skupię się na tym:
Uczenie maszynowe jest zwykle zainteresowane wnioskowaniem w niestandardowych sytuacjach, na przykład nie-danych, aktywnym uczeniem się, uczeniem częściowo nadzorowanym, uczeniem się na danych strukturalnych (na przykład ciągów znaków lub wykresów). ML również interesuje się teoretycznymi granicami tego, czego można się nauczyć, co często stanowi podstawę dla wykorzystywanych algorytmów (np. Maszyny wektorów nośnych). ML ma zazwyczaj charakter bayesowski.
Eksploracja danych polega na wyszukiwaniu wzorców w danych, o których jeszcze nie wiesz. Nie jestem pewien, czy istotnie różni się to od analizy danych eksploracyjnych w statystyce, podczas gdy w uczeniu maszynowym istnieje ogólnie lepiej zdefiniowany problem do rozwiązania.
ML jest bardziej zainteresowany małymi zestawami danych, w których problemem jest nadmierne dopasowanie, a eksploracja danych ma tendencję do zainteresowania dużymi zestawami danych, w których problem dotyczy ilości danych.
Statystyki i uczenie maszynowe zapewniają wiele podstawowych narzędzi używanych przez górników danych.
Oto moje zdanie na ten temat. Zacznijmy od dwóch bardzo szerokich kategorii:
Zarówno ML, jak i DM są zwykle zarówno AI, jak i statystyką, ponieważ zwykle obejmują podstawowe metody z obu. Oto niektóre z różnic:
Ponadto eksploracja danych zwykle wymaga znacznie więcej zarządzania danymi , tj. Sposobu organizacji danych w wydajnych strukturach indeksów i bazach danych.
Niestety nie są tak łatwe do rozdzielenia. Na przykład istnieje „nauka bez nadzoru”, która często jest bliżej związana z DM niż z ML, ponieważ nie może ona zoptymalizować pod kątem celu. Z drugiej strony metody DM są trudne do oceny (jak oceniasz coś, czego nie wiesz?) I często są oceniane na podstawie tych samych zadań co uczenie maszynowe, pomijając pewne informacje. To jednak zazwyczaj powoduje, że wydają się działać gorzej niż metody uczenia maszynowego, które można zoptymalizować w kierunku rzeczywistego celu oceny.
Ponadto często stosuje się je w kombinacjach. Na przykład do wstępnego przetwarzania danych używana jest metoda eksploracji danych (powiedzmy, klastrowanie lub wykrywanie wartości odstających bez nadzoru), a następnie do uczenia się lepszych klasyfikatorów stosowana jest metoda uczenia maszynowego.
Uczenie maszynowe jest zwykle znacznie łatwiejsze do oceny: istnieje cel, taki jak wynik lub prognoza klasowa. Możesz obliczyć precyzję i przywołać. W eksploracji danych większość oceny odbywa się poprzez pominięcie niektórych informacji (takich jak etykiety klas), a następnie sprawdzenie, czy metoda wykryła tę samą strukturę. Jest to w tym sensie naiwne, ponieważ zakładasz, że etykiety klas całkowicie kodują strukturę danych; faktycznie karzesz algorytm eksploracji danych, który odkrywa coś nowego w twoich danych. Innym sposobem - pośredniej - oceny jest sposób, w jaki odkryta struktura poprawia wydajność faktycznego algorytmu ML (np. Podczas dzielenia danych lub usuwania wartości odstających). Jednak ocena ta opiera się na odtwarzaniu istniejących wyników, co tak naprawdę nie jest celem eksploracji danych ...
Dodam kilka uwag do tego, co zostało powiedziane ...
Sztuczna inteligencja jest bardzo szerokim terminem określającym wszystko, co ma związek z maszynami wykonującymi czynności przypominające rozumowanie lub pozornie świadome, od planowania zadania lub współpracy z innymi podmiotami po naukę obsługi kończyn podczas chodzenia. Istotną definicją jest to, że sztuczna inteligencja jest czymkolwiek związanym z komputerem, o którym nie wiemy jeszcze, jak sobie radzić. (Kiedy już wiemy, jak to zrobić dobrze, na ogół otrzymuje swoją nazwę i nie jest już „AI”).
Mam wrażenie, w przeciwieństwie do Wikipedii, że rozpoznawanie wzorców i uczenie maszynowe to ta sama dziedzina, ale te pierwsze są praktykowane przez informatyków, a drugie przez statystów i inżynierów. (Wiele dziedzin technicznych jest odkrywanych w kółko przez różne podgrupy, które często przynoszą do gry własny żargon i sposób myślenia).
Wydaje mi się, że Data Mining, w każdym razie, wykorzystuje uczenie maszynowe / rozpoznawanie wzorców (techniki, które działają z danymi) i owija je w bazach danych, infrastrukturze oraz technikach walidacji / czyszczenia danych.
Niestety, różnica między tymi obszarami jest w dużej mierze tam, gdzie się ich uczy: statystyki opierają się na działach matematycznych, ai, uczeniu maszynowym w działach informatycznych, a eksploracja danych jest częściej stosowana (wykorzystywana przez działy biznesowe lub marketingowe, opracowane przez firmy programistyczne) .
Po pierwsze sztuczna inteligencja (chociaż może oznaczać dowolny inteligentny system) tradycyjnie oznacza podejście oparte na logice (np. Systemy eksperckie), a nie estymację statystyczną. Statystyka oparta na działach matematycznych ma bardzo dobre zrozumienie teoretyczne, wraz z dużym doświadczeniem stosowanym w naukach eksperymentalnych, w których istnieje wyraźny model naukowy, i potrzebne są statystyki, aby poradzić sobie z ograniczonymi dostępnymi danymi eksperymentalnymi. Często skupiano się na wyciśnięciu maksymalnej ilości informacji z bardzo małych zestawów danych. Co więcej, istnieje matematyczna zależność od dowodów matematycznych: nie zostaniesz opublikowany, chyba że udowodnisz swoje podejście. Zazwyczaj oznacza to opóźnienie w wykorzystywaniu komputerów do automatyzacji analiz. Jeszcze raz, brak wiedzy programistycznej uniemożliwił statystykom pracę nad problemami na dużą skalę, w których istotne stają się problemy obliczeniowe (rozważ układy GPU i systemy rozproszone, takie jak hadoop). Uważam, że obszary takie jak bioinformatyka przesunęły teraz statystyki bardziej w tym kierunku. Na koniec powiedziałbym, że statystycy są bardziej sceptyczną grupą: nie twierdzą, że odkrywasz wiedzę za pomocą statystyki - raczej naukowiec wymyśla hipotezę, a zadaniem statystyki jest sprawdzenie, czy hipoteza jest poparta danymi. Uczenie maszynowe jest nauczane na wydziałach cs, które niestety nie uczą odpowiedniej matematyki: rachunek różniczkowy, prawdopodobieństwo, statystyki i optymalizacja nie są powszechne ... istnieją niejasne „efektowne” koncepcje, takie jak uczenie się na przykładach ...Elementy uczenia statystycznego strona 30. Zazwyczaj oznacza to, że teoretyczne zrozumienie i eksplozja algorytmów jest bardzo mała, ponieważ badacze zawsze mogą znaleźć zestaw danych, w którym ich algorytm sprawdza się lepiej. Więc są ogromne etapy szumu, gdy badacze ML gonią za następną wielką rzeczą: sieci neuronowe, głębokie uczenie się itp. Niestety w działach CS jest dużo więcej pieniędzy (pomyśl google, Microsoft wraz z bardziej „rynkową” nauką), więc więcej sceptycznych statystyk jest ignorowanych. Wreszcie, istnieje empirysta: zasadniczo istnieje przekonanie, że jeśli rzucisz wystarczającą ilość danych na algorytm, „nauczy się” prawidłowych prognoz. Chociaż jestem stronniczy w stosunku do ML, istnieje wgląd w ML, który statystycy zignorowali: że komputery mogą zrewolucjonizować stosowanie statystyk.
Istnieją dwa sposoby: a) automatyzacja stosowania standardowych testów i modeli. Np. Uruchamianie baterii modeli (regresja liniowa, losowe lasy itp., Próbowanie różnych kombinacji danych wejściowych, ustawień parametrów itp.). Tak naprawdę tak się nie stało - podejrzewam, że konkurenci w Kaggle opracowują własne techniki automatyzacji. b) zastosowanie standardowych modeli statystycznych do ogromnych danych: pomyśl np. o tłumaczeniu google, systemach polecających itp. (nikt nie twierdzi, że np. ludzie tłumaczą lub polecają w ten sposób… ale jest to przydatne narzędzie). Podstawowe modele statystyczne są proste, ale istnieją ogromne problemy obliczeniowe przy stosowaniu tych metod do miliardów punktów danych.
Eksploracja danych jest kulminacją tej filozofii ... opracowywania zautomatyzowanych sposobów pozyskiwania wiedzy z danych. Ma jednak bardziej praktyczne podejście: zasadniczo jest stosowane do danych behawioralnych, w których nie ma nadrzędnej teorii naukowej (marketing, wykrywanie oszustw, spam itp.), A celem jest zautomatyzowanie analizy dużych ilości danych: bez wątpienia zespół statystów mógłby opracować lepsze analizy, mając wystarczająco dużo czasu, ale bardziej opłacalne jest korzystanie z komputera. Ponadto, jak wyjaśnia D. Hand, jest to analiza danych wtórnych - danych, które i tak są rejestrowane, a nie danych, które zostały wyraźnie zebrane w celu udzielenia odpowiedzi na pytanie naukowe w solidnym projekcie eksperymentalnym. Statystyka eksploracji danych i nie tylko, D Hand
Podsumowując, tradycyjna sztuczna inteligencja opiera się raczej na logice niż na statystyce, uczenie maszynowe to statystyka bez teorii, a statystyka to „statystyka bez komputerów”, a eksploracja danych to rozwój zautomatyzowanych narzędzi do analizy statystycznej przy minimalnej interwencji użytkownika.
Eksploracja danych polega na odkrywaniu ukrytych wzorców lub nieznanej wiedzy, które mogą być wykorzystane do podejmowania decyzji przez ludzi.
Uczenie maszynowe polega na nauce modelu klasyfikowania nowych obiektów.
Moim zdaniem sztuczną inteligencję można uznać za „nadzbiór” takich dziedzin, jak uczenie maszynowe, wyszukiwanie danych, rozpoznawanie wzorców itp.
Statystyka to dziedzina matematyki obejmująca wszystkie modele matematyczne, techniki i twierdzenia stosowane w sztucznej inteligencji.
Uczenie maszynowe to dziedzina sztucznej inteligencji, która obejmuje wszystkie algorytmy, które stosują wyżej wspomniane modele statystyczne i rozumie dane, to znaczy analizy predykcyjne, takie jak klastrowanie i klasyfikacja.
Data Mining to nauka wykorzystująca wszystkie powyższe techniki (głównie uczenie maszynowe) w celu wydobycia użytecznych i ważnych wzorców z danych. Data Mining zwykle wiąże się z wydobywaniem użytecznych informacji z ogromnych zestawów danych, czyli Big Data.
Co powiesz na: nauczanie maszyn do nauki
Rozpoznawanie znaczących wzorców w danych: eksploracja danych
Przewiduj wynik na podstawie znanych wzorców: ML
Znajdź nowe funkcje do mapowania surowych danych: AI
Ten ptasi mózg naprawdę potrzebuje prostych definicji.
Często eksploracja danych próbuje „przewidzieć” niektóre przyszłe dane lub „wyjaśnić”, dlaczego coś się dzieje.
Statystyki służą bardziej do weryfikacji hipotezy w moich oczach. Ale to subiektywna dyskusja.
Jedną oczywistą różnicę między statystykami a górnikami danych można znaleźć w rodzaju statystyk podsumowujących, na które patrzą.
Statystyki często ograniczają się do R² i dokładności, podczas gdy eksploratorzy danych będą patrzeć na AUC, ROC, krzywe wznoszenia itp., A także mogą być zaniepokojeni przez zastosowanie krzywej dokładności związanej z kosztami.
Pakiety eksploracji danych (na przykład Weka o otwartym kodzie źródłowym) mają wbudowane techniki selekcji danych wejściowych, klasyfikacji maszyn wektorów pomocniczych itp., Podczas gdy są one w większości nieobecne w pakietach statystycznych takich jak JMP. Niedawno kiedy pojechałem na kurs „eksploracji danych w jmp” od ludzi z jmp, i chociaż jest to silny wizualnie pakiet, brakuje tylko niektórych podstawowych technik eksploracji danych przed / po / w połowie. Wyboru danych wejściowych dokonano ręcznie, aby uzyskać wgląd w dane, nadal w eksploracji danych, Twoim celem jest inteligentne zwolnienie algorytmów na dużych danych i automatyczne sprawdzenie, co się pojawi. Kurs był oczywiście nauczany przez statystów, co podkreślało odmienny sposób myślenia między nimi.