Razlika između vađenja podataka i strojnog učenja

Ključna razlika - Mining podataka u odnosu na strojno učenje
 

Iskopavanje podataka i strojno učenje dva su područja koja idu ruku pod ruku. Kako su u vezi, slični su, ali imaju različite roditelje. Ali u ovom trenutku oboje rastu sve više poput jednih drugih; gotovo slično blizancima. Stoga neki ljudi koriste riječ strojno učenje za rudarjenje podataka. Međutim, shvatit ćete kako čitate ovaj članak da se strojni jezik razlikuje od iskopavanja podataka. ključna razlika je što se data mining koristi za dobivanje pravila iz dostupnih podataka, dok strojno učenje uči računalo za učenje i razumijevanje određenih pravila.

Što je istraživanje podataka?

Iskopavanje podataka je postupak vađenja implicitnih, prethodno nepoznatih i potencijalno korisnih informacija iz podataka. Iako rudarjenje podataka zvuči novo, tehnologija to nije. Iskopavanje podataka glavna je metoda računalnog otkrivanja uzoraka u velikim skupima podataka. Također uključuje metode na sjecištu strojnog učenja, umjetne inteligencije, statistike i baze podataka. Polje za vađenje podataka uključuje bazu podataka i upravljanje podacima, predobradu podataka, zaključivanje, razmatranje složenosti, naknadnu obradu otkrivenih struktura i ažuriranje na mreži.. Ukopavanje podataka, ribolov podataka i presjedanje podataka češće se odnose na izraze u iskopavanju podataka.

Danas tvrtke koriste moćna računala za ispitivanje velikih količina podataka i analizu izvještaja o istraživanju tržišta godinama. Iskopavanje podataka pomaže ovim kompanijama da utvrde odnos između unutarnjih čimbenika kao što su cijena, vještina osoblja i vanjskih čimbenika poput konkurencije, ekonomskog stanja i demografije kupaca..

Dijagram procesa izrade podataka CRISP

Što je strojno učenje?

Strojno učenje dio je informatike i vrlo je slično rudarstvu podataka. Strojno učenje se također koristi pretražite sisteme da biste potražili obrasce i istražili konstrukciju i proučavanje algoritama. Strojno učenje vrsta je umjetne inteligencije koja omogućuje računalima mogućnost učenja bez eksplicitnog programiranja. Strojno učenje uglavnom je usmjereno na razvoj računalnih programa koji se mogu naučiti rasti i mijenjati u skladu s novim situacijama i zapravo su bliski računalnoj statistici. Također ima snažne veze s matematičkom optimizacijom. Neke od najčešćih primjena strojnog učenja su filtriranje neželjene pošte, optičko prepoznavanje znakova i tražilice.

Automatizirani mrežni asistent aplikacija je strojnog učenja

Strojno učenje je ponekad u sukobu s vađenjem podataka, jer su oba poput dva lica na kocki. Zadaci strojnog učenja obično se klasificiraju u tri široke kategorije kao što su nadzirano učenje, nekontrolirano učenje i učvršćivanje.

Koja je razlika između kopanja podataka i strojnog učenja?

Kako djeluju

Data Mining: Iskopavanje podataka proces je koji počinje naizgled nestrukturiranim podacima do pronalaska zanimljivih obrazaca.

Strojno učenje: Strojno učenje koristi puno algoritama.

Podaci

Data Mining: Iskopavanje podataka koristi se za izvlačenje podataka iz bilo kojeg skladišta podataka.

Strojno učenje: Strojno učenje znači čitanje stroja koje se odnosi na sistemski softver.

primjena

Data Mining: Iskopavanje podataka uglavnom koristi podatke iz određene domene.

Strojno učenje: Tehnike strojnog učenja prilično su općenite i mogu se primijeniti u različitim postavkama.

Usredotočenost

Data Mining: Zajednica rudnika podataka fokusirana je uglavnom na algoritme i aplikacije.

Strojno učenje: Zajednice strojnog učenja plaćaju više teorijama.

Metodologija

Data Mining: Iskopavanje podataka koristi se za dobivanje pravila iz podataka.

Strojno učenje: Strojno učenje uči računalo za učenje i razumijevanje određenih pravila.

Istraživanje

Data Mining: Iskopavanje podataka je istraživačko područje koje koristi metode poput strojnog učenja.

Strojno učenje: Strojno učenje je metodologija koja se koristi kako bi se računalima omogućilo obavljanje inteligentnih zadataka.

Sažetak:

Rudarstvo podataka nasuprot strojnom učenju

Iako je strojno učenje potpuno drugačije s iskopavanjem podataka, oni su obično slični jedni drugima. Iskopavanje podataka proces je izdvajanja skrivenih obrazaca iz velikih podataka, a strojno učenje je alat koji se također može koristiti za to. Područje strojnog učenja dodatno je raslo kao rezultat izgradnje AI. Rudari podataka obično imaju jak interes za strojno učenje. Oboje, istraživanje podataka i strojno učenje podjednako surađuju za razvoj AI kao i za istraživačka područja.

Ljubaznošću slike:

1. "CRISP-DM dijagram procesa" Kenneth Jensen - Vlastito djelo. [CC BY-SA 3.0] putem Wikimedia Commons

2. "Automatizirani mrežni asistent" Sveučilišta Bemidji [Public Domain] putem Wikimedia Commonsa