Diferența cheie – Miningul de date vs Învățare automată
Data mining și învățarea automată sunt două domenii care merg mână în mână. Fiind relații, se aseamănă, dar au părinți diferiți. Dar în prezent, ambele cresc din ce în ce mai mult ca una cu ceal altă; aproape asemănătoare cu gemenii. Prin urmare, unii oameni folosesc cuvântul machine learning pentru data mining. Cu toate acestea, pe măsură ce citiți acest articol, veți înțelege că limbajul mașinii este diferit de data mining. O diferență cheie este că extragerea datelor este folosită pentru a obține reguli din datele disponibile, în timp ce învățarea automată învață computerul să învețe și să înțeleagă regulile date.
Ce este data mining?
Data mining este procesul de extragere a informațiilor implicite, necunoscute anterior și potențial utile din date. Deși data mining-ul sună nou, tehnologia nu este. Exploatarea datelor este principala metodă de dezvăluire computațională a modelelor în seturi mari de date. De asemenea, implică metode la intersecția sistemelor de învățare automată, inteligență artificială, statistică și baze de date. Domeniul de extragere a datelor include baza de date și gestionarea datelor, preprocesarea datelor, considerații de inferență, considerații de complexitate, post-procesarea structurilor descoperite și actualizarea online. Dragarea datelor, pescuitul de date și snoopingul de date sunt termeni care se referă mai frecvent în minarea de date.
Astăzi, companiile folosesc computere puternice pentru a examina volume mari de date și pentru a analiza rapoarte de cercetare de piață de ani de zile. Exploatarea datelor ajută aceste companii să identifice relația dintre factorii interni, cum ar fi prețul, abilitățile personalului și factori externi, cum ar fi concurența, starea economică și demografia clienților.
Diagrama procesului de extragere a datelor CRISP
Ce este învățarea automată?
Învățarea automată este o parte a informaticii și este foarte asemănătoare cu mineritul de date. Învățarea automată este, de asemenea, folosită pentru a căuta prin sisteme pentru a căuta modele și pentru a explora construcția și studiul algoritmilor. Învățarea automată este un tip de inteligență artificială care oferă computerelor capacitatea de a învăța fără a fi programate în mod explicit. Învățarea automată vizează în principal dezvoltarea de programe de calculator care se pot învăța singure să crească și să se schimbe în funcție de situații noi și este foarte aproape de statisticile computaționale. De asemenea, are legături puternice cu optimizarea matematică. Unele dintre cele mai comune aplicații ale învățării automate sunt filtrarea spamului, recunoașterea optică a caracterelor și motoarele de căutare.
Asistentul online automatizat este o aplicație de învățare automată
Învățarea automată este uneori în conflict cu extragerea datelor, deoarece ambele sunt ca două fețe pe un zar. Sarcinile de învățare automată sunt de obicei clasificate în trei categorii mari, cum ar fi învățarea supravegheată, învățarea nesupravegheată și învățarea prin consolidare.
Care este diferența dintre Data Mining și Machine Learning?
Cum funcționează
Data Mining: Data mining este un proces care pleacă de la date aparent nestructurate pentru a găsi modele interesante.
Învățare automată: Învățarea automată folosește o mulțime de algoritmi.
Date
Data Mining: extragerea datelor este folosită pentru a extrage date din orice depozit de date.
Învățare automată: Învățarea automată înseamnă citirea mașinii care se referă la software-ul de sistem.
Aplicație
Data Mining: Exploatarea datelor utilizează în principal date dintr-un anumit domeniu.
Învățare automată: tehnicile de învățare automată sunt destul de generice și pot fi aplicate la diferite setări.
Focus
Data Mining: comunitatea de data mining se concentrează în principal pe algoritmi și aplicații.
Învățare automată: comunitățile de învățare automată plătesc mai mult pe teorii.
Metodologie
Data Mining: Data mining este folosit pentru a obține reguli din date.
Învățare automată: Învățarea automată învață computerul să învețe și să înțeleagă regulile date.
Cercetare
Data Mining: Miningul de date este un domeniu de cercetare care folosește metode precum învățarea automată.
Învățare automată: învățarea automată este o metodologie care este utilizată pentru a permite computerelor să efectueze sarcini inteligente.
Rezumat:
Data Mining vs. Machine Learning
Deși învățarea automată este complet diferită de data mining, acestea sunt de obicei similare între ele. Miningul de date este procesul de extragere a modelelor ascunse din date mari, iar învățarea automată este un instrument care poate fi folosit și pentru asta. Domeniul învățării automate a crescut și mai mult ca rezultat al construirii AI. Minerii de date au de obicei un interes puternic pentru învățarea automată. Ambele, data mining și învățarea automată, colaborează în mod egal pentru dezvoltarea AI, precum și pentru domeniile de cercetare.
Cu amabilitatea imaginii:
1. „CRISP-DM Process Diagram” de Kenneth Jensen - Lucrări proprii. [CC BY-SA 3.0] prin Wikimedia Commons
2. „Asistent online automatizat” de la Universitatea de Stat Bemidji [domeniu public] prin Wikimedia Commons
