Razlika med Data Mining in strojno učenje

Strojno učenje je ena od najbolj aktivnih raziskovalnih področij z umetno inteligenco, ki vključuje preučevanje in razvoj računalniških modelov učnih procesov. Glavni cilj raziskave na področju strojnega učenja je za izgradnjo računalniških sistemov, ki so sposobni učenja in pridobivanja znanja na svoje, ne da bi izrecno programiran. Data Mining je področje, ki dolguje veliko svojega navdiha in tehnike za strojno učenje. Zato so strojno učenje in podatkovno rudarjenje pogosto uporablja kot sinonima, vendar prepričani, da so zelo različni koncepti z različnimi cilji.

Kaj je podatkovno rudarjenje?

V tej digitalni dobi, vsaka naprava, ki je povezan z internetom listi neke vrste digitalno sled in skoraj vse sisteme za avtomatsko ustvari neko obliko podatkov. Na vrhu je, TB ali petabajtov podatkov, ki se ustvarijo vsak dan v vseh vidikih našega vsakdanjega življenja. Ta eksplozija podatkov je posledica digitalizacije naše družbe ter večje število mobilnih naprav, in hiter razvoj zmogljivih orodij za zbiranje in shranjevanje podatkov. To je torej treba analizirati takšne podatke, da bi ustvarili nekaj novih informacij z analizo podatkov. To je, če rudarjenje podatkov prihaja na sliki. Podatkovno rudarjenje je proces razvrščanje skozi in analiziranje veliko količino podatkov in njihovo preoblikovanje v standardizirani obliki. Rudarjenje podatkov obrne veliko zbirko surovih podatkov v uporabne informacije. Surovo podatki se zbirajo in hranijo v komercialnih baz podatkov in nato analitiki iščejo vzorce v velikih serijah podatkov, ki uporabljajo široko paleto tehnik, da bi dobili vpogled v podatke iz njih.

Strojno učenje

Strojno učenje je veja umetne inteligence (AI), ki temelji na sposobnosti računalniških sistemov in programov za avtomatsko učenje iz izkušenj, ne da bi izrecno programiran. Učenje je večplasten pojav. Podobno, računalniško modeliranje učnih procesov v svojih različnih pojavnih oblikah predstavlja vsebino strojnega učenja. To je eden izmed najbolj aktivnih raziskovalnih področij v AI, ki vključuje raziskavo in razvoj numeričnega modela učnih procesov. Cilj strojnega učenja je za izgradnjo računalniških sistemov, ki lahko pridobivanje znanja na svoje in izboljšanje njihove učinkovitosti iz lastnih izkušenj. V realnem svetu, lahko vidimo prilagajanje strojnega učenja tehnik na področjih, kot so chatbots in na osnovi glasovnih virtualni pomočniki. Strojno učenje vključuje obdelavo podatkov za iskanje trendov in vzorcev, kar še dodatno pomaga pri razumevanju procesa. Postopek se lahko nato uporabijo za napovedovanje obnašanja uporabnikov.

Razlika med Data Mining in strojno učenje

Osnove

- Tako strojno učenje in podatkovno rudarjenje spadajo v področje Data Science, ki ima smisel, saj ima tako nekaj opraviti s podatki. Tako procesi pomoč smisel za podatke, ki dodatno pomaga pri reševanju kompleksnih problemov. Tako se izrazi pogosto uporabljajo izmenično, kar otežuje njihovo razlikovanje včasih.

Vendar, rudarjenje podatkov je bolj splošen pojem , ki vključuje obrača veliko zbirko neobdelanih podatkov v uporabne informacije, ker je strojno učenje je vseobsegajoč pojem, ki vključuje obdelavo podatkov za iskanje trendov in vzorcev.

Namen

- Dva primarni cilji podatkovnega rudarjenja v praksi ponavadi napoved in opis. Na predvidevanjem strani, cilj podatkovnega rudarjenja je uporaba nekaterih spremenljivk ali polje v zbirkah podatkov napovedati neznane ali prihodnje vrednosti drugih spremenljivk v interesu, ker opisuje podatkovno rudarjenje se osredotoča na razumevanje analizirali sisteme s prepoznavanjem vzorcev in odnosov v velikih podatkov sklopov.

Po drugi strani pa je namen strojnega učenja je zgraditi popolno, avtonomne sisteme učenja uporabljajo niz orodij in tehnik, kjer je inteligenca naučil s inteligence in ne induciranih.

Koncept

- Gotovo je prekrivata podatkovnega rudarjenja in strojnega učenja, vendar je ena ključna razlika med obema je, kako se uporablja podatkov. Podatkovno rudarjenje je proces kopati globoko v velike količine podatkov iz različnih virov, pridobivanje koristnih informacij iz podatkov in odkrivanje vzorcev za napovedovanje prihodnjih rezultatov.

Strojno učenje nadalje meni stvari, s pomočjo kompleksnih algoritmov in metod podatkovnega rudarjenja za izgradnjo modelov, ki so sestavljeni iz matematičnih formul, meril za odločanje, in večdimenzionalnih parametrov, da bi napovedali prihodnje rezultate za brez posredovanja človeka.

analiza

- Data mining zahteva človeško posredovanje, da se združijo in razvrščanje skozi ogromno količino podatkov, ki so lahko poljubna, nestrukturirane, ali celo v obliki, ki je takoj primerna za avtomatsko obdelavo. Podatki rudarstvo analitiki uporabljajo široko paleto tehnik razvrstiti podatke črpa iz različnih virov. Podatki se nato zbirajo, obdelujejo in preoblikujejo v standardizirani obliki, za ocenjevanje prihodnjih dogodkov.

Strojno učenje gre globlje, tako strojev in računalniških sistemov, da se naučijo novih podatkov in pridobiti znanja na svoje, ne da bi izrecno programiran. Torej, ni potrebno poseganje človeka kot stroji učiti iz lastnih izkušenj.

Data Mining vs Machine Learning: Primerjava graf

Povzetek

Na kratko, rudarjenja podatkov je proces pridobivanja podatkov iz velike količine neobdelanih podatkov, ki je lahko poljubna, nestrukturiran ali celo v obliki, ki je takoj primeren za avtomatsko obdelavo. Podatki se nato zbirajo, obdelujejo in preoblikoval v bolj standardizirani obliki. Strojno učenje, na drugi strani uporabljamočne analitične tehnike, da bi našli dragocene osnovne vzorce znotraj kompleksnih podatkov za napovedovanje prihodnjih rezultatov. Strojno učenje je v bistvu poučevanje računalniški sistem za delo samostojno, brez posredovanja človeka.

Preberite več o: ,