Diferența dintre extracția datelor și învățarea în mașină | Data Mining vs. Învățare în mașină

Diferența cheie - Data Mining vs. Învățarea în mașină

Explorarea datelor și învățarea automată sunt două domenii care merg mână în mână. Deoarece sunt relații, ele sunt similare, dar au părinți diferiți. Dar, în prezent, ambele cresc din ce în ce mai mult ca unul altul; aproape asemanatoare cu gemenii. Prin urmare, unii oameni folosesc învățarea automată a cuvintelor pentru miniere de date. Cu toate acestea, veți înțelege pe măsură ce citiți acest articol că limbajul mașinii este diferit de data mining. O diferență cheie constă în faptul că exploatarea datelor este folosită pentru a obține reguli din datele disponibile, în timp ce învățarea în mașină învață computerul să învețe și să înțeleagă regulile date .

Ce este Data Mining?

Explorarea datelor este procesul de extragere a informațiilor implicite, anterior necunoscute și potențial utile din datele . Deși extracția datelor sună nouă, tehnologia nu este. Extracția datelor este principala metodă de divulgare computațională a modelelor din seturile de date mari. De asemenea, implică metode la intersecția dintre învățarea automată, inteligența artificială, sistemele statistice și bazele de date. Câmpul de date miniere include baza de date și gestionarea datelor, pre-procesarea datelor, considerațiile privind inferențele, considerațiile de complexitate, postprocesarea structurilor descoperite și actualizarea online. Dragarea datelor, pescuitul de date și snoopingul de date sunt mai frecvent termeni referitori la extracția datelor.

Astăzi, companiile utilizează computere puternice pentru a examina volume mari de date și pentru a analiza rapoartele de cercetare de piață de ani de zile. Explorarea datelor îi ajută pe aceste companii să identifice relația dintre factorii interni, cum ar fi prețul, aptitudinile personalului și factorii externi, cum ar fi concurența, situația economică și demografia clienților.

Diagrama procesului de extragere a datelor CRISP

Ce este Învățarea cu mașini?

Învățarea în mașină este o componentă a științei calculatoarelor și este foarte asemănătoare cu cea a datelor miniere. Învățarea în mașină este de asemenea folosită pentru a căuta sistemele pentru a căuta modele și pentru a explora construcția și studiul algoritmilor . Învățarea în mașină este un tip de inteligență artificială care oferă computere capacitatea de a învăța fără a fi programată în mod explicit. Învățarea în mașină vizează în principal dezvoltarea de programe de calculator care se pot învăța să se dezvolte și să se schimbe în funcție de situații noi și se apropie într-adevăr de statisticile computaționale.De asemenea, are legături strânse cu optimizarea matematică. Unele dintre cele mai frecvente aplicații ale învățării mașinilor sunt filtrarea spamului, recunoașterea optică a caracterelor și motoarele de căutare.

Asistentul online automatizat este o aplicație de învățare a mașinilor

Învățarea în mașină este uneori în conflict cu data mining, ambele fiind ca două fețe pe zaruri. Sarcinile de învățare a mașinilor sunt în mod obișnuit clasificate în trei categorii largi, cum ar fi învățarea supravegheată, învățarea nesupravegheată și învățarea prin întărire . Care este diferența

între Data Mining și Învățarea în mașină? Cum funcționează

Data Mining:

Explorarea datelor este un proces care pornește de la date aparent nestructurate pentru a găsi modele interesante. Învățarea în mașină:

Învățarea în mașină utilizează o mulțime de algoritmi. Date

Data Mining:

Explorarea datelor este folosită pentru extragerea datelor din orice depozit de date. Învățarea în mașină:

Învățarea în mașină este de a citi mașina care se referă la software-ul sistemului. Aplicație

Data Mining:

Exploatarea de date utilizează în principal date dintr-un anumit domeniu. Învățarea în mașină:

Tehnicile de învățare în mașină sunt destul de generice și pot fi aplicate în diferite setări. Focus

Data Mining:

Comunitatea de miniere a datelor se concentrează în principal pe algoritmi și aplicații. Învățarea în mașină:

Comunitățile de învățare în mașină plătesc mai mult pe teorii. Metodologie

Data Mining:

Explorarea datelor este folosită pentru a obține reguli din date. Învățarea în mașină:

Învățarea în mașină învață computerul să învețe și să înțeleagă regulile date. Cercetare

Extracția de date:

Explorarea datelor este o zonă de cercetare care utilizează metode cum ar fi învățarea în mașină. Învățarea în mașină:

Învățarea în mașină este o metodologie utilizată pentru a permite calculatoarelor să facă sarcini inteligente. Rezumat:

Extracția datelor vs. învățarea mașinilor

Deși învățarea în mașină este complet diferită de data mining, acestea sunt, în mod obișnuit, similare una cu cealaltă. Extracția de date este procesul de extragere a modelelor ascunse de date mari, iar învățarea în mașină este un instrument care poate fi, de asemenea, utilizat pentru aceasta. Domeniul de învățare a mașinilor a crescut și mai mult ca rezultat al construirii AI. Minerii de date de obicei au un interes puternic în procesul de învățare în mașină. Atât extracția datelor, cât și învățarea în mașină, colaborează în mod egal atât pentru dezvoltarea IA, cât și a domeniilor de cercetare.

Datorită imaginii:

1. "Diagrama procesului CRISP-DM" de Kenneth Jensen - Lucrare proprie. [CC BY-SA 3. 0] prin intermediul Wikimedia Commons

2. "Asistent online automat" de Bemidji State University prin intermediul Wikimedia Commons