Diferența dintre extracția datelor și învățarea în mașină
Share
Diferența cheie - Data Mining vs. învățarea mașinilor
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 cuvântul de învățare a mașinilor pentru miniere de date. Cu toate acestea, veți înțelege pe măsură ce citiți acest articol că limbajul mașinii este diferit de data mining. A diferența principală este că exploatarea datelor este folosită pentru a obține reguli din datele disponibile, în timp ce învățarea prin mașină învață computerul să învețe și să înțeleagă regulile date.
Ce este Data Mining?
Exploatarea datelor este procesul de extragere a informațiilor implicite, anterior necunoscute și potențial utile din date. 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. Dragare de date, pescuit de date și snooping de date sunt termeni mai degrabă referitori în mineritul de date.
În prezent, 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, abilitățile personalului și factorii externi precum concurența, situația economică și demografia clienților.
Diagrama procesului de extragere a datelor CRISP
Ce este Învățarea cu mașini?
Învățarea în mașină este o parte a științei informaticii și este foarte asemănătoare cu cea a datelor miniere. Învățarea în mașină este de asemenea folosită căutați prin sisteme pentru a căuta modele și explorați construirea 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 automat este o aplicație de învățare automată
Învățarea în mașină este uneori în conflict cu data mining, deoarece ambele sunt ca două fețe ale zarurilor. Sarcinile de învățare a mașinilor sunt în mod obișnuit clasificate în trei categorii largi, învățarea supravegheată, învățarea nesupravegheată și învățarea de consolidare.
Care este diferența între Data Mining și Învățarea în Mașini?
Cum funcționează
Data mining: Mineritul de date este un proces care pornește de la date aparent nestructurate pentru a găsi modele interesante.
Invatare mecanica: Învățarea în mașină utilizează o mulțime de algoritmi.
Date
Data mining: Exploatarea de date este folosită pentru extragerea datelor din orice depozit de date.
Invatare mecanica: Învățarea în mașină este de a citi mașina care se referă la software-ul sistemului.
cerere
Data mining: Exploatarea datelor utilizează în principal datele dintr-un anumit domeniu.
Invatare mecanica: Tehnicile de învățare a mașinilor sunt destul de generice și pot fi aplicate diferitelor setări.
concentra
Data mining: Comunitatea minelor de date se concentrează în principal pe algoritmi și aplicații.
Invatare mecanica: Comunitățile de învățare a mașinilor plătesc mai mult pe teorii.
Metodologie
Data mining: Mineritul de date este folosit pentru a obține reguli din date.
Invatare mecanica: Învățarea în mașină învață computerul să învețe și să înțeleagă regulile date.
Cercetare
Data mining: Explorarea datelor este o zonă de cercetare care folosește metode precum învățarea automată.
Invatare mecanica: Învățarea în mașină este o metodologie utilizată pentru a permite calculatoarelor să facă sarcini inteligente.
Rezumat:
Mineritul de date vs. învățarea mașinilor
Deși învățarea mașinilor este complet diferită de data mining, ele 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 pentru dezvoltarea AI, precum și a domeniilor de cercetare.
Datorită fotografiei:
1. "Diagrama de proces CRISP-DM" de Kenneth Jensen - Lucrare proprie. [CC BY-SA 3.0] prin intermediul Wikimedia Commons
2. "Asistent online automat" de Bemidji State University [Public Domain] prin Wikimedia Commons
