Разлика между Data Mining и Machine Learning

Машинно обучение е един от най- активните изследователски области с изкуствен интелект, който включва изучаването и развитието на изчислителни модели на процеси на обучение. Основна цел на научните изследвания в областта на машина обучение е да се изгради компютърни системи, които могат да учат и придобиване на знания по своя собствена, без да бъдат изрично програмиран. Data Mining е област, която дължи голяма част от своето вдъхновение и техники, за да машинно обучение. Затова машинно обучение и извличане на данни често се използват като синоними, но бъдете сигурни, те са много различни понятия с различни цели.

Какво е извличане на данни?

В този дигиталната епоха, всяко устройство, което е свързано към Интернет листата някакъв цифров следа и почти всички автоматизирани системи генерират някаква форма на данни. На всичко отгоре на това, терабайта или петабайта данни се генерират ежедневно от всеки аспект на нашето ежедневие. Тази експлозия на данни е резултат от цифровизацията на нашето общество и увеличаване на броя на мобилните устройства, както и бързото развитие на мощни инструменти за събиране и съхранение на данни. Това е, следователно, е необходимо да се анализират тези данни, за да се генерира нова информация чрез анализ на данните. Това е мястото, където извличане на данни идва на снимката. Извличането на информация е процес на сортиране и анализиране на големи парчета от данни и да ги трансформира в стандартизиран формат. Извличането на информация се оказва голяма колекция от необработени данни в полезна информация. Изходните данни се събират и съхраняват в търговски бази данни и след това анализаторите търсят модели в големи партиди от данни с помощта на широк набор от техники, за да получат практическа информация от тях.

Машинно обучение

Машинно обучение е клон на изкуствен интелект (AI) на базата на способността на компютърни системи или програми, за да научите автоматично от опит, без да бъдат изрично програмиран. Ученето е многостранен феномен. По същия начин, моделирането компютър на ученето процеси в техните многобройни проявления представлява предмета на машинно обучение. Това е един от най- активните изследователски области в рамките AI, който включва изучаването и развитието на компютърната модел на процесите на учене. Целта на машинно обучение е да се изгради компютърни системи, способни да придобиване на знания по своя собствена и подобряването на ефективността им от собствените си преживявания. В реалния свят, можем да видим, адаптирането на техники за машинно обучение в области като chatbots и гласови базирани виртуални асистенти. Машинното обучение включва обработката на данните, за да се търсят тенденции или модели, което допълнително спомага за разбирането на процеса. Процесът може да се използва за прогнозиране на поведението на потребителите.

Разлика между Data Mining и Machine Learning

Основи

- И двете машинно обучение и извличане на данни попадат в сферата на Data Science, което има смисъл, тъй като и двете има нещо общо с данни. Както процеси помощ смисъл на данните, което допълнително помага в решаването на сложни проблеми. И двете условия може да бъде често използват взаимозаменяемо, което го прави трудно да ги различи понякога.

Въпреки това, извличане на данни е по-общо понятие , което включва превръщането на голяма колекция от суровите данни в полезна информация, докато машинно обучение е една всеобхватна термин, който включва обработката на данните, за да се търсят тенденции или модели.

Предназначение

- Двете основни цели на извличане на данни на практика са склонни да бъдат прогноза и описание. На предсказуем страна, целта на извличане на данни е да се използват някои променливи или област в масивите от данни, за да се предскаже неизвестни или бъдещите стойности на други променливи, представляващи интерес, като описателен извличане на данни се фокусира върху разбирането анализират системи чрез идентифициране на модели и взаимоотношения в големи данни комплекти.

От друга страна, целта на машинно обучение е да се построят пълни, автономни системи за обучение с помощта на набор от инструменти и техники, където интелигентност е научил от интелигентност, а не предизвикани.

Концепция

- Със сигурност има припокриване между извличане на данни и машинно обучение, но една ключова разлика между двете е, как се използват данните. Извличането на информация е процес на копаене дълбоко в огромни количества данни от множество източници, извличане на полезна информация от данните и откриване на модели за прогнозиране на бъдещите резултати.

Машинното обучение приема нещата по-нататък с помощта на сложни алгоритми и методи за извличане на данни за изграждане на модели, състоящи се от математически формули, критерии за вземане на решения, както и многоизмерни параметри, за да се предскаже резултатите бъдещи без човешка намеса.

анализ

- извличане на данни изисква човешка намеса е да се съюзим и сортиране чрез колосални количества данни, които могат да бъдат произволно, неструктурирана, или дори във формат, който е непосредствено подходяща за автоматизирана обработка. Данните добив анализатори използват широк набор от техники, за да сортирате данните, извлечени от различни източници. След това данните се събират, обработват и се трансформира в стандартен формат за оценка на бъдещи събития.

Машинното обучение е по-дълбок, което позволява на машини и компютърни системи, за да се поучат от нови данни и придобият знания по своя собствена, без да бъдат изрично програмиран. Така че, без човешка намеса е необходима като машини се учат от собствения си опит.

Data Mining срещу Machine Learning: Сравнение на таблицата

Резюме

С две думи, извличане на данни е процес на извличане на информация от голямо количество сурови данни, които могат да бъдат произволни, неструктурирана, или дори във формат, който е непосредствено подходяща за автоматизирана обработка. След това данните се събират, обработват и да се трансформира в по-стандартизиран формат. Машинното обучение, от друга страна, използва силни аналитични техники, за да намерите ценни базовите модели в рамките на комплекса данни за предсказване на бъдещи резултати. Машинното обучение е основно учи компютърна система за работа самостоятелно, без човешка намеса.

Вижте още за: ,