Hubungan Big Data Dengan Data Mining

Hubungan Big Data Dengan Data Mining – Data Pembelajaran untuk Model Jenis Tugas Pembelajaran Definisi Tugas Pembelajaran Contoh Kasus Machine Learning Data Mining

Perbedaan dalam terminologi: Regresi punggungan = penurunan berat badan Pas = pembelajaran Data yang dipertahankan = data uji Fokus yang sangat berbeda: Bagian statistik yang baik: Bukti cerdas bahwa prosedur estimasi yang relatif sederhana tidak bias secara asimptotik Bagian yang baik dari pembelajaran mesin: Demonstrasi bahwa algoritme yang kompleks dapat menghasilkan hasil yang mengesankan pada tugas yang diberikan. Penambangan data: Menggunakan teknik pembelajaran mesin (pembelajaran otomatis) dalam database yang sangat besar.

Hubungan Big Data Dengan Data Mining

Data tersedia secara luas dan murah (gudang data, pasar data); pengetahuan itu mahal dan langka. Contoh di Ritel: Transaksi Pelanggan untuk Perilaku Konsumen: Orang yang membeli “Kode Da Vinci” juga membeli “Lima Orang yang Saya Temui di Surga” (Bangun model yang merupakan perkiraan data yang baik dan bermanfaat.

Pdf) Mengenal Big Data (bd) Dan Big Data Analysis (bda)

Pembelajaran yang Diawasi Asosiasi Belajar untuk memprediksi output yang diberikan vektor input Pembelajaran Penguatan Pelajari tindakan untuk memaksimalkan keuntungan Hasil sering tertunda Eksplorasi vs. eksploitasi Konfigurasi online Pembelajaran tanpa pengawasan Buat representasi internal dari input mis. mereka membentuk kelompok; ekstraksi fitur Bagaimana kita tahu jika representasi itu baik? Kumpulan data besar tidak memiliki tag.

Analisis Keranjang: P(Y|X) adalah probabilitas seseorang yang membeli X juga membeli Y, di mana X dan Y adalah produk/jasa. Contoh: P (keripik | bir) = 0,7

Membedakan nasabah berisiko rendah dan berisiko tinggi berdasarkan pendapatan dan tabungannya Diskriminan: IF pendapatan > θ1 DAN tabungan > θ2 THEN berisiko rendah ELSE berisiko tinggi

Juga dikenal sebagai Pengenalan Pola Pengenalan Wajah: Pose, pencahayaan, oklusi (kacamata, janggut), tata rias, gaya rambut Pengenalan Karakter: Gaya penulisan yang berbeda. Pengenalan ucapan: ketergantungan sementara. Gunakan kamus atau sintaks bahasa. Sensor Fusion: Menggabungkan beberapa modalitas; misalnya untuk ucapan visual (gambar bibir) dan akustik Diagnosis medis: Dari gejala hingga penyakit…

Data Mining Fungsi Dan Potensi Permasalahannya

Prediksi kasus masa depan: Menggunakan aturan untuk memprediksi hasil input di masa depan Ekstraksi pengetahuan: Aturan mudah dipahami Pemahaman: Aturan lebih sederhana daripada data yang dijelaskan Deteksi outlier: Pengecualian tidak tercakup oleh aturan, mis.

Clustering: mengelompokkan hal-hal yang serupa Contoh aplikasi: Segmentasi pelanggan dalam CRM (manajemen hubungan pelanggan) Kompresi gambar: Kuantisasi warna Bioinformatika: Motif belajar

Aplikasi: pengenalan penyakit otomatis Kegunaan: Diagnosis medis masa depan/modern Tujuan prediksi: Tujuan prediksi: Berdasarkan data dari pasien sebelumnya untuk memprediksi apakah pasien berikutnya akan menderita penyakit yang sama Data: Pasien sebelumnya dengan dan tanpa penyakit Tujuan: Kanker atau non-Kanker Fitur: Konsentrasi protein yang berbeda dalam darah

Pentingnya: Nasihat produk masa depan / modern Tujuan: Gunakan nomor tulisan tangan untuk memprediksi apa itu dan gunakan nomor tebakan untuk mengontrol pengiriman barang Data: Nilai piksel hitam dan putih Tujuan: Digit mana Karakteristik: ?

Teknik Analisis Data Wajib Diketahui Data Scientist

Pentingnya: iklan masa depan / modern Sasaran Prediksi: Berdasarkan kueri penelusuran, memprediksi iklan mana yang mungkin menarik bagi Anda Data: Kueri Sebelumnya Sasaran: Iklan diklik Fungsi: ?

Pentingnya: Prediksi layanan pelanggan masa depan/modern Tujuan: Memprediksi kata-kata yang Anda ucapkan berdasarkan rekaman percakapan Anda Data: Rekaman masa lalu dari orang yang berbeda Tujuan: Kata mana yang dimaksud Fitur: ?

Pentingnya: keuangan masa depan / modern Peramalan Tujuan: Memprediksi apakah suatu saham akan naik (atau turun) berdasarkan pola masa lalu Data: Harga saham masa lalu Tujuan: Naik atau turun Fitur: ?

22 Contoh: Web berbasis web berisi banyak data. Tugas penemuan pengetahuan dengan kumpulan data yang sangat besar sering menggunakan pembelajaran mesin, terutama ketika datanya berisik atau tidak stasioner. Filter spam, deteksi penipuan Sistem rekomendasi: Semakin tinggi harga yang Anda dapatkan, semakin banyak klik!! Dapatkan informasi: cari dokumen atau gambar dengan konten serupa.

Ilmu Data Analisis Data Analisis Big Data Penambangan Data, Ilmuwan, Teks, Orang, Logo Png

Belajar melibatkan peningkatan kinerja dalam tugas-tugas tertentu dengan pengalaman T yang dinilai dengan ukuran kinerja EP Contoh: mempelajari permainan catur Tugas T: permainan catur Pengalaman E: bermain melawan diri sendiri Kinerja P: persentase pertandingan dua puluh Apa sebenarnya yang harus dipelajari? Bagaimana ini bisa direpresentasikan? Algoritma spesifik apa yang harus digunakan? Kembangkan metode, teknik, dan alat untuk membangun mesin pembelajaran cerdas yang dapat memecahkan masalah dengan menggabungkannya dengan kumpulan data contoh pelatihan yang tersedia. Jika mesin pembelajaran meningkatkan kinerjanya pada tugas yang diberikan dari waktu ke waktu, tanpa pemrograman ulang, maka dapat dikatakan telah mempelajari sesuatu.

Peningkatan tugas, T, dalam hal kinerja, P, berdasarkan pengalaman, E. T: Permainan catur P: Persentase permainan yang dimenangkan melawan lawan yang sewenang-wenang E: Latihan permainan melawan diri sendiri T: Pengenalan kata tulisan tangan P: Persentase kecocokan dengan benar kata-kata yang diklasifikasikan E: Basis data gambar manusia dari kata-kata tulisan tangan T: Mengemudi di jalan empat jalur dengan sensor penglihatan P: Jarak rata-rata yang ditempuh sebelum kesalahan dinilai oleh manusia E: Urutan gambar dan perintah mengemudi yang direkam saat mengamati pengemudi manusia. T: Anda dapat menandai pesan sebagai spam atau sah. T: Persentase pesan yang diklasifikasikan dengan benar. E: Database s, dengan tag yang diberikan oleh beberapa orang

Pilih: pengalaman pelatihan Pilih: apa yang juga bisa dipelajari, mis. adalah fungsi tujuan. Pilih: cara melihat fungsi tujuan. Pilih: algoritma pembelajaran untuk menyimpulkan fungsi tujuan dari pengalaman. Lingkungan siswa/Elemen pengetahuan-kinerja pengalaman

Tugas: tingkah laku atau tugas yang akan dikembangkan, misalnya: klasifikasi, pengenalan objek, bertindak dalam lingkungan. Data: pengalaman yang digunakan untuk meningkatkan kinerja pekerjaan. Mengukur peningkatan: Bagaimana Anda mengukur peningkatan kinerja? Contoh: Memberikan solusi yang lebih akurat (mis. meningkatkan akurasi prediksi) Mencakup masalah yang lebih luas Dapatkan jawaban yang lebih murah (mis. meningkatkan kecepatan) Memfasilitasi pengetahuan yang terkodifikasi Keterampilan baru yang tidak disajikan pertama kali

Resume Komputer Dan Big Data

Langsung atau tidak langsung? Langsung: umpan balik pada setiap langkah Tidak Langsung: umpan balik pada urutan langkah Contoh: Apakah kita memenangkan permainan atau tidak Mengajar atau tidak? Urutan status mengajar dalam permainan Pembelajaran yang dipersonalisasi Bisa lebih efektif Tidak perlu mengajar Tidak ada guru Pertanyaan Apakah pengalaman pelatihan mewakili tujuan kinerja? Apakah pengalaman pelatihan mewakili distribusi hasil di seluruh dunia?

Checkers: Gerakan variabel dengan aturan yang jelas, disiapkan sebagai fungsi Fungsi yang disebut Fungsi Target (Fungsi Target) Fungsi Target (TF): Fungsi yang dipelajari selama proses pembelajaran ChooseMove: Board  Move ChooseMove sulit dipelajari karena menggunakan pelatihan tidak langsung contoh Kunci sukses pembelajaran adalah memilih sesuai dengan fungsi tujuan: Strategi: kurangi belajar mencari TF Alternatif TF untuk catur: V : Papan  R Ukur “kualitas” keadaan papan catur Hasilkan semua kemungkinan gerakan Pilih langkah dengan nilai terbesar/terkecil -> MINIMAX

Dalam kasus catur, semua langkah hukum dinyatakan: Dari sini, pilih langkah terbaik dalam setiap situasi. Fungsi yang mungkin V untuk checker: jika b adalah keadaan tabel akhir yang menang, maka V (b) = 100, jika b adalah keadaan tabel akhir yang kalah, maka V (b) = -100, jika b adalah keadaan akhir dari meja, yang seri, maka V(b) = 0, jika b bukan keadaan akhir dalam permainan, maka V(b) = V (b), di mana b adalah keadaan akhir terbaik dari papan yang dapat dicapai dengan mulai dari b dan memainkan a secara optimal hingga akhir permainan. Ini memberikan nilai yang benar, tetapi tidak berfungsi. Perkiraan yang baik untuk V mungkin perlu ditemukan. Sebut perkiraan ini V ⌃

Mungkin: Suka kumpulan aturan? Seperti jaringan saraf? Sebagai fungsi polinomial dari karakteristik tepi? Contoh fungsi linear untuk checker: w0+ w1bp(b) + w2rp(b) + w3bk(b)+w4rk(b)+w5bt(b)+w6rt(b) bp(b): jumlah bidak hitam di jembatan b rp (b ): jumlah bidak merah b bk (b ): jumlah raja hitam b rk(b ): jumlah raja merah b-n bt (b ): jumlah bidak merah yang terancam oleh hitam (yaitu apa yang dapat diambil selanjutnya giliran hitam) rt(b): terancam oleh bidak hitam nomor merah.

Apa Itu Big Data Analisis

Pembelajaran induktif: penalaran dari contoh untuk membuat aturan umum. Aturan juga harus diterapkan pada contoh baru, tetapi tidak ada jaminan bahwa hasilnya akan benar. Pembelajaran deduktif: penalaran dari sekumpulan fakta dan aturan yang diketahui untuk menghasilkan aturan tambahan yang dijamin kebenarannya.

Kriteria yang paling umum untuk mengevaluasi algoritme adalah sebagai berikut: Akurasi (misalnya persentase + dan – yang diklasifikasikan dengan benar) Efisiensi (misalnya contoh yang diperlukan, kemampuan komputasi) Kekokohan (misalnya terhadap kebisingan, celah) Kebutuhan khusus (misalnya inkrementalitas, perubahan konseptual) ) Kompleksitas konsep (misalnya masalah representasi – contoh dan akuntansi) Transparansi (misalnya kelengkapan untuk pengguna manusia)

Hasil yang diinginkan dari penambangan data adalah membuat model dari kumpulan data tertentu yang dapat memberikan wawasan umum tentang kumpulan data serupa. Contoh nyata dari aplikasi penambangan data yang sukses adalah deteksi penipuan otomatis bank dan lembaga kredit. Penambangan data adalah proses menemukan informasi prediktif dari analisis database besar. Untuk penambangan data, ini adalah tugas yang samar dan menakutkan yang membutuhkan keterampilan dan pengetahuan multi-segi dari banyak teknik penambangan data untuk mengekstrak data mentah dan berhasil mengekstrak wawasan dari data. . Dasar-dasar statistik, algoritma, dan bahasa komputer diperlukan untuk membantu dalam penambangan data.

Regresi – Memperkirakan hubungan antar variabel dengan mengoptimalkan pengurangan kesalahan. Klasifikasi – Mengidentifikasi kategori tempat objek tersebut berada. Contohnya termasuk menandai sebagai spam atau sah, atau melihat skor kredit seseorang dan menyetujui atau menolak aplikasi pinjaman. Analisis Cluster – Menemukan kelompok alami objek data berdasarkan karakteristik data yang diketahui. Contohnya adalah dalam pemasaran, di mana analisis dapat mengungkap kelompok pelanggan dengan perilaku unik yang dapat diterapkan pada keputusan bisnis strategis. Asosiasi dan Analisis Korelasi – Meneliti apakah ada hubungan unik antara variabel yang tidak segera terlihat. Contoh yang diketahui: minuman dan popok: orang yang

Agar Industri Big Data Kondusif, Asosiasi Big Data Indonesia Terbentuk