Razlika med pridobivanjem podatkov in strojnim učenjem

Ključna razlika - Podatkovno kopanje v primerjavi s strojnim učenjem
 

Izvajanje podatkov in strojno učenje sta dve področji, ki gresta z roko v roki. Ker sta si razmerja, sta si podobna, vendar imata različne starše. Toda trenutno rasteta oba bolj kot eden drugega; skoraj podobna dvojčkom. Zato nekateri uporabljajo besedno strojno učenje za rudarjenje podatkov. Ko boste prebrali ta članek, boste razumeli, da se strojni jezik razlikuje od rudarjenja podatkov. A Ključna razlika je v tem, da se pridobivanje podatkov uporablja za pridobivanje pravil iz razpoložljivih podatkov, medtem ko strojno učenje računalnik uči učenja in razumevanja danih pravil.

Kaj je podatkovni rudarjenje?

Izvajanje podatkov je postopek pridobivanja implicitnih, prej neznanih in potencialno koristnih informacij iz podatkov. Čeprav se rudarjenje podatkov sliši novo, tehnologija ni. Izvajanje podatkov je glavna metoda računalniškega razkrivanja vzorcev v velikih zbirkah podatkov. Vključuje tudi metode na presečišču strojnega učenja, umetne inteligence, statistike in sisteme baz podatkov. Področje rudarjenja podatkov vključuje bazo podatkov in upravljanje podatkov, predobdelavo podatkov, sklepne ugotovitve, zahtevnosti, naknadno obdelavo odkritih struktur in spletno posodabljanje.. Čiščenje podatkov, ribolov podatkov in vožnja podatkov se pogosteje sklicujejo na izraze pri pridobivanju podatkov.

Danes podjetja uporabljajo močne računalnike za preučevanje velike količine podatkov in analizo poročil o tržnih raziskavah že leta. Pridobivanje podatkov pomaga tem podjetjem, da ugotovijo povezavo med notranjimi dejavniki, kot so cena, znanje osebja in zunanji dejavniki, kot so konkurenca, ekonomsko stanje in demografija kupcev..

Diagram procesa CRISP za pridobivanje podatkov

Kaj je strojno učenje?

Strojno učenje je del računalništva in je zelo podobno rudarjenju podatkov. Strojno učenje se navadi tudi poiščite sisteme, da bi iskali vzorce, in raziskali zgradbo in preučevanje algoritmov. Strojno učenje je vrsta umetne inteligence, ki računalnikom omogoča učenje, ne da bi bilo izrecno programirano. Strojno učenje je usmerjeno predvsem v razvoj računalniških programov, ki se lahko naučijo rasti in spreminjanja v skladu z novimi situacijami in je res blizu računalniški statistiki. Prav tako je močno povezan z matematično optimizacijo. Nekatere najpogostejše aplikacije strojnega učenja so filtriranje neželene pošte, optično prepoznavanje znakov in iskalniki.

Samodejni spletni asistent je aplikacija strojnega učenja

Strojno učenje je včasih v nasprotju s kopanjem podatkov, saj sta oba kot dva obraza na kocki. Naloge strojnega učenja so običajno razvrščene v tri široke kategorije, kot so nadzirano učenje, nenadzorovano učenje in okrepljeno učenje.

Kakšna je razlika med Mining Data in strojnim učenjem?

Kako delujejo

Podatkovno rudarjenje: Izvajanje podatkov je postopek, ki se začne na videz nestrukturiranih podatkov do iskanja zanimivih vzorcev.

Strojno učenje: Strojno učenje uporablja veliko algoritmov.

Podatki

Podatkovno rudarjenje: Podatkovno rudarjenje se uporablja za pridobivanje podatkov iz katerega koli podatkovnega skladišča.

Strojno učenje: Strojno učenje je branje stroja, ki se nanaša na sistemsko programsko opremo.

Uporaba

Podatkovno rudarjenje: Podatkovno rudarjenje v glavnem uporablja podatke z določene domene.

Strojno učenje: Tehnike strojnega učenja so dokaj splošne in jih je mogoče uporabiti v različnih nastavitvah.

Fokus

Podatkovno rudarjenje: Skupnost za rudarjenje podatkov se osredotoča predvsem na algoritme in aplikacije.

Strojno učenje: Skupnost strojnega učenja plačuje več na teorijah.

Metodologija

Podatkovno rudarjenje: Podatkovno rudarjenje se uporablja za pridobivanje pravil iz podatkov.

Strojno učenje: Strojno učenje uči računalnik, da se nauči in razume določena pravila.

Raziskave

Podatkovno rudarjenje: Rudarjenje podatkov je raziskovalno področje, ki uporablja metode, kot je strojno učenje.

Strojno učenje: Strojno učenje je metodologija, ki računalnikom omogoča inteligentne naloge.

Povzetek:

Data Mining vs. Machine Learning

Čeprav je strojno učenje pri obdelavi podatkov povsem drugačno, so tipično med seboj podobni. Pridobivanje podatkov je postopek pridobivanja skritih vzorcev iz velikih podatkov, strojno učenje pa je orodje, ki ga lahko uporabimo tudi za to. Področje strojnega učenja se je še povečalo kot rezultat gradnje AI. Podatki rudarji imajo običajno veliko zanimanja za strojno učenje. Oboje, pridobivanje podatkov in strojno učenje, enako sodelujeta pri razvoju AI kot tudi raziskovalnih področij.

Vljudnost slik:

1. "CRISP-DM procesni diagram", avtor Kenneth Jensen - Lastno delo. [CC BY-SA 3.0] prek Wikimedia Commons

2. "Samodejni spletni asistent", univerza Bemidji State [Public Domain] prek Wikimedia Commons