Különbség az adatbányászat és a gépi tanulás között

Legfontosabb különbség - Adatbányászat és gépi tanulás
 

Az adatbányászat és a gépi tanulás két terület, amelyek kéz a kézben járnak. Mivel viszonyukban állnak, hasonlóak, de eltérõ szülõkkel rendelkeznek. De jelenleg mindkettő egyre inkább növekszik; szinte hasonló az ikrekhez. Ezért néhány ember az adatbányászatban a gépi tanulás szót használja. A cikk elolvasásakor azonban megérti, hogy a gépi nyelv különbözik az adatbányászattól. A A legfontosabb különbség az, hogy az adatbányászat segítségével szabályokat szerezhetnek a rendelkezésre álló adatokból, míg a gépi tanulás megtanítja a számítógépet az adott szabályok megismerésére és megértésére..

Mi az adatbányászat??

Az adatbányászat az implicit, korábban ismeretlen és potenciálisan hasznos információk kinyerése az adatokból. Bár az adatbányászat újnak tűnik, a technológia nem az. Az adatbányászat a nagy adatsorok mintáinak számításos közzétételének fő módszere. Ez magában foglalja a gépi tanulás, a mesterséges intelligencia, a statisztikai és az adatbázis-rendszerek keresztezésének módszereit is. Az adatbányászat mezőbe beletartozik az adatbázis és az adatkezelés, az adatok előfeldolgozása, a következtetési szempontok, az összetettség szempontjai, a felfedezett struktúrák utófeldolgozása és az online frissítés. Az adatok kotrása, az adathalászat és az adathorgászás az adatbányászatban gyakrabban utaló kifejezések.

Ma a vállalatok nagy teljesítményű számítógépeket használnak nagy mennyiségű adat megvizsgálására és évek óta a piackutatási jelentések elemzésére. Az adatbányászat segít ezeknek a vállalatoknak a belső tényezők, például az ár, a személyzet készségei és a külső tényezők, például a verseny, a gazdasági helyzet és az ügyfelek demográfia közötti kapcsolat azonosításában..

CRISP adatbányászási folyamatdiagram

Mi a gépi tanulás??

A gépi tanulás a számítástechnika része és nagyon hasonló az adatbányászathoz. A gépi tanuláshoz is hozzászoktak Keressen rendszereken minták keresésére, és fedezze fel az algoritmusok felépítését és tanulmányozását. A gépi tanulás egy olyan mesterséges intelligencia, amely lehetővé teszi a számítógépek számára, hogy kifejezetten programozás nélkül tanuljanak. A gépi tanulás elsősorban olyan számítógépes programok fejlesztését célozza meg, amelyek képesek megtanulni maguknak az új helyzeteknek megfelelő növekedést és változást, és ez valóban közel áll a számítási statisztikákhoz. Szoros kapcsolatban áll a matematikai optimalizálással is. A gépi tanulás leggyakoribb alkalmazásai a spamszűrés, az optikai karakterfelismerés és a keresőmotorok.

Az automatizált online asszisztens egy eszköz a gépi tanuláshoz

A gépi tanulás néha ellentmond az adatbányászatnak, mivel mindkettő olyan, mint egy kocka két arca. A gépi tanulási feladatokat általában három nagy kategóriába sorolják, mint például felügyelt tanulás, felügyelet nélküli tanulás és megerősítő tanulás.

Mi a különbség az adatbányászat és a gépi tanulás között?

Hogyan működnek?

Adatbányászat: Az adatbányászat egy folyamat, amely látszólag strukturálatlan adatokból indul, és érdekes mintákat talál.

Gépi tanulás: A gépi tanulás sok algoritmust használ.

Adat

Adatbányászat: Az adatbányászat az adatok kinyerésére szolgál minden adattárházból.

Gépi tanulás: A gépi tanulás az, hogy olvassa el a gépet, amely a rendszerszoftverhez kapcsolódik.

Alkalmazás

Adatbányászat: Az adatbányászat elsősorban egy adott domain adatait használja fel.

Gépi tanulás: A gépi tanulási technikák meglehetősen általánosak, és különféle körülmények között alkalmazhatók.

Fókusz

Adatbányászat: Az adatbányászati ​​közösség elsősorban az algoritmusokra és alkalmazásokra összpontosít.

Gépi tanulás: A gépi tanulási közösségek többet fizetnek az elméletek alapján.

Módszertan

Adatbányászat: Az adatbányászat segítségével szabályokat szerezhetnek az adatokból.

Gépi tanulás: A gépi tanulás megtanítja a számítógépet az adott szabályok megtanulására és megértésére.

Kutatás

Adatbányászat: Az adatbányászat olyan kutatási terület, amely olyan módszereket használ, mint a gépi tanulás.

Gépi tanulás: A gépi tanulás olyan módszer, amelyet arra használnak, hogy a számítógépek intelligens feladatokat végezzenek.

Összefoglaló:

Adatbányászat vs. gépi tanulás

Bár a gépi tanulás teljesen különbözik az adatbányászattól, jellemzően hasonlóak egymáshoz. Az adatbányászat a rejtett minták kinyerése a nagy adatokból, a gépi tanulás pedig ehhez egy eszköz is. A gépi tanulás területe tovább nőtt az AI építésének eredményeként. Az adatok bányászok általában nagyon érdekli a gépi tanulás. Az adatbányászat és a gépi tanulás egyaránt együttműködnek az AI és a kutatási területek fejlesztésében.

Kép jóvoltából:

1. "CRISP-DM folyamatdiagram", Kenneth Jensen - Saját munka. [CC BY-SA 3.0] a Wikimedia Commonson keresztül

2. "Automatizált online asszisztens" a Bemidji Állami Egyetemen [Public Domain] a Wikimedia Commonson keresztül