Khai thác dữ liệu

Khai thác dữ liệu là quá trình khám phá các mẫu hình, mối tương quan và bất thường trong các tập dữ liệu lớn để trích xuất thông tin có giá trị và chưa từng được biết đến trước đây. Đây là một bước khám phá quan trọng, chuyển đổi dữ liệu thô thành một cấu trúc dễ hiểu, thường đóng vai trò là nền tảng cho các tác vụ mô hình hóa dự đoán và Học máy (ML) . Bằng cách tận dụng các kỹ thuật từ thống kê, hệ thống cơ sở dữ liệu và AI, khai thác dữ liệu giúp khám phá những hiểu biết tiềm ẩn có thể định hướng cho các chiến lược kinh doanh, nghiên cứu khoa học và đổi mới công nghệ.

Khai thác dữ liệu hoạt động như thế nào

Quy trình khai thác dữ liệu thường được cấu trúc theo các khuôn khổ như Quy trình Tiêu chuẩn Liên ngành cho Khai thác Dữ liệu (CRISP-DM). Các giai đoạn điển hình bao gồm:

1. Thu thập và tích hợp dữ liệu : Thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, có thể bao gồm cơ sở dữ liệu có cấu trúc, văn bản phi cấu trúc hoặc hình ảnh từ Hồ dữ liệu .
2. Tiền xử lý dữ liệu : Bao gồm việc làm sạch dữ liệu để xử lý các giá trị bị thiếu hoặc không nhất quán, và chuyển đổi dữ liệu để chuẩn hóa hoặc tổng hợp dữ liệu phục vụ phân tích. Việc tăng cường dữ liệu cũng có thể được sử dụng ở giai đoạn này để làm giàu tập dữ liệu.
3. Khám phá và Mô hình hóa Mẫu : Áp dụng thuật toán để xác định mẫu. Các nhiệm vụ phổ biến bao gồm phân loại, phân cụm ( K-Means ), hồi quy và khai thác luật kết hợp. Đây là giai đoạn mà các thuật toán học máy được sử dụng nhiều nhất.
4. Đánh giá và Diễn giải : Đánh giá tính hợp lệ và hữu ích của các mô hình được phát hiện. Hình ảnh hóa dữ liệu là một công cụ quan trọng, giúp làm rõ các phát hiện.
5. Triển khai kiến thức : Tích hợp kiến thức đã khám phá vào các hệ thống vận hành, chẳng hạn như công cụ đề xuất hoặc hệ thống phát hiện gian lận.

Ứng dụng AI và thị giác máy tính trong thế giới thực

Khai thác dữ liệu là nền tảng cơ bản để phát triển các hệ thống thông minh trong nhiều ngành công nghiệp.

• AI trong Phân tích Giỏ hàng và Bán lẻ : Các nhà bán lẻ khai thác nhật ký giao dịch khổng lồ để tìm ra những sản phẩm nào thường được mua cùng nhau. Ví dụ, việc phát hiện ra rằng khách hàng mua bánh mì cũng thường mua sữa (một quy tắc liên kết) có thể cung cấp thông tin cho các chiến lược đặt sản phẩm, gói khuyến mại và quảng cáo nhắm mục tiêu. Phân tích hành vi khách hàng này cũng thúc đẩy các hệ thống đề xuất được cá nhân hóa. Tìm hiểu thêm về cách AI đạt được hiệu quả bán lẻ .
• Phân tích hình ảnh y tế : Trong AI trong chăm sóc sức khỏe , các kỹ thuật khai thác dữ liệu được áp dụng cho hồ sơ bệnh án và tập dữ liệu hình ảnh quy mô lớn, chẳng hạn như tập dữ liệu U não . Bằng cách khai thác dữ liệu này, các nhà nghiên cứu có thể xác định các mô hình và mối tương quan liên kết một số đặc điểm hình ảnh hoặc đặc điểm nhân khẩu học của bệnh nhân với bệnh tật. Điều này giúp xây dựng các mô hình chẩn đoán, chẳng hạn như mô hình phát hiện khối u , và hỗ trợ các tổ chức như Viện Y tế Quốc gia (NIH) trong việc thúc đẩy khoa học y tế.

Khai thác dữ liệu so với các khái niệm liên quan

Điều quan trọng là phải phân biệt khai thác dữ liệu với các thuật ngữ khoa học dữ liệu liên quan khác.

• Học máy (ML) : Mặc dù các thuật ngữ này thường được sử dụng thay thế cho nhau, nhưng chúng vẫn có sự khác biệt. Khai thác dữ liệu là một quá trình khám phá tri thức rộng hơn từ dữ liệu. Học máy là tập hợp các kỹ thuật và thuật toán (ví dụ: học có giám sát , học không giám sát ) thường được sử dụng trong quá trình khai thác dữ liệu để tìm ra các mẫu. Về bản chất, ML là một công cụ để đạt được mục tiêu của khai thác dữ liệu.
• Phân tích dữ liệu : Phân tích dữ liệu là một lĩnh vực rộng hơn tập trung vào việc phân tích các tập dữ liệu để rút ra kết luận và hỗ trợ việc ra quyết định. Khai thác dữ liệu là một tập hợp con cụ thể của phân tích dữ liệu, tập trung vào việc khám phá các mô hình chưa từng được biết đến trước đây , trong khi phân tích dữ liệu cũng có thể bao gồm việc kiểm tra các giả thuyết được xác định trước và tạo báo cáo tóm tắt.
• Dữ liệu lớn : Thuật ngữ này đề cập đến các tập dữ liệu khổng lồ, phức tạp và phát triển nhanh chóng. Khai thác dữ liệu là quá trình áp dụng vào Dữ liệu lớn để trích xuất giá trị từ nó. Những thách thức của Dữ liệu lớn (khối lượng, tốc độ, tính đa dạng) thường đòi hỏi các công cụ khai thác dữ liệu chuyên biệt như hệ sinh thái Apache Hadoop .
• Học sâu (DL) : Đây là một phân ngành chuyên biệt của học máy, sử dụng mạng nơ-ron nhân tạo nhiều lớp. Các mô hình DL, như mô hình được sử dụng trong Ultralytics YOLO , có thể tự động trích xuất đặc điểm từ dữ liệu thô như hình ảnh, một tính năng mạnh mẽ trong quy trình khai thác dữ liệu cho Thị giác Máy tính (CV) . Các nền tảng như Ultralytics HUB giúp đơn giản hóa toàn bộ quy trình, từ quản lý tập dữ liệu đến đào tạo mô hình .