Rozdiel medzi dolovaním údajov a strojovým učením

Kľúčový rozdiel - ťažba dát verzus strojové učenie
 

Dolovanie dát a strojové učenie sú dve oblasti, ktoré idú ruka v ruke. Keďže sú to vzťahy, sú si podobné, ale majú rôznych rodičov. V súčasnosti však oba rastú čoraz viac ako jeden iný; takmer podobné dvojčatám. Preto niektorí ľudia používajú slovo strojové učenie na získavanie údajov. Pri čítaní tohto článku však budete rozumieť, že jazyk stroja sa líši od získavania údajov. kľúčový rozdiel je v tom, že získavanie údajov sa používa na získanie pravidiel z dostupných údajov, zatiaľ čo strojové učenie učí počítač učiť sa a porozumieť daným pravidlám..

Čo je dolovanie dát?

Dolovanie údajov je proces získavania implicitných, predtým neznámych a potenciálne užitočných informácií z údajov. Aj keď dolovanie údajov znie úplne nové, táto technológia nie je. Dolovanie údajov je hlavnou metódou výpočtového zverejnenia vzorov vo veľkých súboroch údajov. Zahŕňa tiež metódy na priesečníku strojového učenia, umelej inteligencie, štatistických a databázových systémov. Pole dolovania údajov zahŕňa databázu a správu údajov, predbežné spracovanie údajov, úvahy o dedukcii, úvahy o zložitosti, následné spracovanie objavených štruktúr a online aktualizáciu.. Bagrovanie dát, rybolov údajov a snooping údajov sú častejšie referenčnými výrazmi pri získavaní údajov.

V súčasnosti spoločnosti používajú výkonné počítače na skúmanie veľkých objemov údajov a analýzu správ z prieskumu trhu za roky. Získavanie údajov pomáha týmto spoločnostiam identifikovať vzťah medzi vnútornými faktormi, ako sú cena, zručnosti zamestnancov a vonkajšími faktormi, ako sú hospodárska súťaž, ekonomická situácia a demografia zákazníkov..

Schéma spracovania údajov CRISP

Čo je to strojové učenie?

Strojové učenie je súčasťou počítačovej vedy a veľmi podobné ťažbe dát. Strojové učenie sa tiež používa prehľadajte systémy, aby ste našli vzory a preskúmali konštrukciu a štúdium algoritmov. Strojové učenie je druh umelej inteligencie, ktorá počítačom umožňuje učiť sa bez toho, aby boli výslovne naprogramované. Strojové učenie sa zameriava hlavne na vývoj počítačových programov, ktoré sa môžu naučiť rásť a meniť podľa nových situácií a je to naozaj blízko k výpočtovým štatistikám. Má tiež silné väzby na matematickú optimalizáciu. Medzi najbežnejšie aplikácie strojového učenia patrí filtrovanie spamu, optické rozpoznávanie znakov a vyhľadávacie nástroje.

Automatizovaný online asistent je aplikácia strojového učenia

Strojové učenie je niekedy v rozpore s dolovaním dát, pretože obidve sú ako dve tváre na kockách. Úlohy strojového učenia sa zvyčajne klasifikujú do troch širokých kategórií, napr učenie pod dohľadom, učenie bez dozoru a učenie posilnenia.

V čom je rozdiel medzi ťažbou dát a strojovým učením?

Ako fungujú

Ťažba dát: Dolovanie dát je proces, ktorý sa začína zdanlivo neštruktúrovanými údajmi, aby sa našli zaujímavé vzorce.

Strojové učenie: Strojové učenie používa veľa algoritmov.

údaje

Ťažba dát: Dolovanie údajov sa používa na extrahovanie údajov z ľubovoľného dátového skladu.

Strojové učenie: Strojové učenie je čítať stroj, ktorý sa týka systémového softvéru.

prihláška

Ťažba dát: Dolovanie údajov využíva hlavne údaje z konkrétnej domény.

Strojové učenie: Techniky strojového učenia sú pomerne všeobecné a dajú sa použiť na rôzne prostredia.

ohnisko

Ťažba dát: Komunita dolovania dát sa zameriava hlavne na algoritmy a aplikácie.

Strojové učenie: Spoločnosti strojového učenia platia viac za teórie.

metodológie

Ťažba dát: Dolovanie údajov sa používa na získanie pravidiel z údajov.

Strojové učenie: Strojové učenie učí počítač učiť sa a porozumieť daným pravidlám.

výskum

Ťažba dát: Dolovanie údajov je oblasť výskumu, ktorá využíva metódy, ako je strojové učenie.

Strojové učenie: Strojové učenie je metodika, ktorá sa používa na to, aby počítačom umožnila vykonávať inteligentné úlohy.

Zhrnutie:

Ťažba dát verzus strojové učenie

Aj keď sa strojové učenie pri ťažbe dát úplne líši, zvyčajne sú si navzájom podobné. Dolovanie dát je proces získavania skrytých vzorov z veľkých dát a strojové učenie je nástroj, ktorý sa dá na tento účel použiť. Oblasť strojového učenia sa ďalej rozrástla v dôsledku budovania umelej inteligencie. Dáta baníci majú zvyčajne veľký záujem o strojové učenie. Dolovanie dát a strojové učenie spolupracujú rovnako pri vývoji oblastí inteligencie, ako aj pri výskume.

S láskavým dovolením:

1. „Procesný diagram CRISP-DM“ Kenneth Jensena - vlastná práca. [CC BY-SA 3.0] prostredníctvom Wikimedia Commons

2. „Automatizovaný online asistent“ od Bemidji State University [Public Domain] prostredníctvom Wikimedia Commons