Estrazione dei dati
Scoprite come il data mining trasforma i dati grezzi in informazioni utili, alimentando l'IA, il ML e le applicazioni reali nel settore sanitario, della vendita al dettaglio e altro ancora!
Il data mining è il processo di scoperta di modelli, correlazioni e anomalie all'interno di grandi insiemi di dati per estrarre informazioni preziose e precedentemente sconosciute. Si tratta di una fase esplorativa cruciale che trasforma i dati grezzi in una struttura comprensibile, spesso alla base di attività di modellazione predittiva e di Machine Learning (ML). Sfruttando le tecniche della statistica, dei sistemi di database e dell'intelligenza artificiale, il data mining aiuta a scoprire intuizioni nascoste che possono informare le strategie aziendali, la ricerca scientifica e l'innovazione tecnologica.
Come funziona l'estrazione dei dati
Il processo di data mining è spesso strutturato secondo schemi come il Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM). Le fasi tipiche comprendono:
- Raccolta e integrazione dei dati: Raccolta di dati da varie fonti, che possono includere database strutturati, testo non strutturato o immagini da un Data Lake.
- Preelaborazione dei dati: Comprende la pulizia dei dati per gestire i valori mancanti o incoerenti e la trasformazione dei dati per normalizzare o aggregare i dati per l'analisi. In questa fase è possibile utilizzare anche l'incremento dei dati per arricchire il set di dati.
- Scoperta e modellazione di modelli: Applicazione di algoritmi per identificare i modelli. I compiti più comuni includono la classificazione, il clustering(K-Means), la regressione e l'estrazione di regole di associazione. Questa è la fase in cui gli algoritmi di ML sono maggiormente utilizzati.
- Valutazione e interpretazione: Valutazione dei modelli scoperti per verificarne la validità e l'utilità. La visualizzazione dei dati è uno strumento fondamentale in questo caso, in quanto aiuta a rendere comprensibili i risultati.
- Distribuzione della conoscenza: Integrazione della conoscenza scoperta in sistemi operativi, come un motore di raccomandazione o un sistema di rilevamento delle frodi.
Applicazioni di intelligenza artificiale e visione artificiale nel mondo reale
Il data mining è fondamentale per lo sviluppo di sistemi intelligenti in molti settori.
Data Mining e concetti correlati
È importante distinguere il data mining da altri termini correlati alla scienza dei dati.
- Apprendimento automatico (ML): Anche se i termini sono spesso usati in modo intercambiabile, sono distinti. Il data mining è un processo più ampio di scoperta della conoscenza dai dati. L'apprendimento automatico è un insieme di tecniche e algoritmi (ad esempio, apprendimento supervisionato, apprendimento non supervisionato) che vengono spesso utilizzati nel processo di data mining per trovare modelli. In sostanza, il ML è uno strumento per raggiungere l'obiettivo del data mining.
- Analisi dei dati: L'analisi dei dati è un campo più ampio che si concentra sull'esame di insiemi di dati per trarre conclusioni e supportare il processo decisionale. Il data mining è un sottoinsieme specifico dell'analisi dei dati che enfatizza la scoperta di modelli precedentemente sconosciuti, mentre l'analisi dei dati può anche comportare la verifica di ipotesi predefinite e la creazione di rapporti di sintesi.
- Grandi dati: Questo termine si riferisce agli insiemi di dati vasti, complessi e in rapida crescita. Il data mining è il processo applicato ai Big Data per estrarne valore. Le sfide dei Big Data (volume, velocità, varietà) richiedono spesso strumenti di data mining specializzati, come l'ecosistema Apache Hadoop.
- Apprendimento profondo (DL): Si tratta di un sottocampo specializzato dell'apprendimento automatico che utilizza reti neurali con molti strati. I modelli DL, come quelli utilizzati in Ultralytics YOLO, possono eseguire automaticamente l'estrazione di caratteristiche da dati grezzi come le immagini, una capacità potente all'interno di un flusso di lavoro di data mining per la Computer Vision (CV). Piattaforme come Ultralytics HUB semplificano l'intero processo, dalla gestione dei dataset all'addestramento dei modelli.