nyckelskillnad – datautvinning vs maskininlärning
Datamining och maskininlärning är två områden som går hand i hand. Eftersom de är relationer är de lika, men de har olika föräldrar. Men för närvarande växer båda allt mer likt varandra; nästan lik tvillingar. Därför använder vissa människor ordet maskininlärning för datautvinning. Du kommer dock att förstå när du läser den här artikeln att maskinspråk skiljer sig från datautvinning. En viktig skillnad är att datautvinning används för att få regler från tillgänglig data medan maskininlärning lär datorn att lära sig och förstå givna regler.
Vad är Data Mining?
Datamining är processen att extrahera implicit, tidigare okänd och potentiellt användbar information från data. Även om datautvinning låter nytt, är det inte tekniken. Data mining är den huvudsakliga metoden för beräkningsmässig avslöjande av mönster i stora datamängder. Det involverar också metoder i skärningspunkten mellan maskininlärning, artificiell intelligens, statistik och databassystem. Datautvinningsfältet inkluderar databas- och datahantering, dataförbehandling, slutledningsöverväganden, komplexitetsöverväganden, efterbearbetning av upptäckta strukturer och onlineuppdatering. Datamuddring, datafiske och datasnokning är mer vanliga termer inom datautvinning.
Idag använder företag kraftfulla datorer för att undersöka stora mängder data och analysera marknadsundersökningsrapporter i flera år. Datautvinning hjälper dessa företag att identifiera förhållandet mellan interna faktorer som pris, personalkompetens och externa faktorer som konkurrens, ekonomiskt tillstånd och kunddemografi.
CRISP Data Mining Process Diagram
Vad är maskininlärning?
Machine learning är en del av datavetenskap och mycket likt datautvinning. Maskininlärning används också för att söka igenom systemen för att leta efter mönster och utforska konstruktionen och studien av algoritmer. Maskininlärning är en typ av artificiell intelligens som ger datorer möjligheten att lära sig utan att vara explicit programmerad. Maskininlärning riktar sig främst till utvecklingen av datorprogram som kan lära sig själva att växa och förändras efter nya situationer och det ligger riktigt nära beräkningsstatistik. Den har också starka band till matematisk optimering. Några av de vanligaste tillämpningarna av maskininlärning är skräppostfiltrering, optisk teckenigenkänning och sökmotorer.
Automatiserad onlineassistent är en applikation för maskininlärning
Maskininlärning är ibland i konflikt med datautvinning eftersom båda är som två ansikten på en tärning. Maskininlärningsuppgifter klassificeras vanligtvis i tre breda kategorier som övervakat lärande, oövervakat lärande och förstärkningsinlärning.
Vad är skillnaden mellan Data Mining och Machine Learning?
Hur de fungerar
Data Mining: Datautvinning är en process som börjar från till synes ostrukturerad data för att hitta intressanta mönster.
Machine Learning: Maskininlärning använder många algoritmer.
Data
Data Mining: Datautvinning används för att extrahera data från vilket datalager som helst.
Machine Learning: Maskininlärning är att läsa maskinen som är relaterad till systemprogramvara.
Application
Data Mining: Datautvinning använder huvudsakligen data från en viss domän.
Machine Learning: Maskininlärningstekniker är ganska generiska och kan tillämpas på olika inställningar.
Focus
Data Mining: Datautvinningsgemenskapen fokuserar huvudsakligen på algoritmer och applikationer.
Machine Learning: Maskininlärningsgemenskaper betalar mer för teorier.
Metodik
Data Mining: Datautvinning används för att hämta regler från data.
Machine Learning: Maskininlärning lär datorn att lära sig och förstå givna regler.
Forskning
Data Mining: Data Mining är ett forskningsområde som använder metoder som maskininlärning.
Machine Learning: Maskininlärning är en metod som används för att låta datorer utföra intelligenta uppgifter.
Sammanfattning:
Data Mining vs. Machine Learning
Även om maskininlärning är helt annorlunda med datautvinning, liknar de vanligtvis varandra. Data mining är processen att extrahera dolda mönster från stora data, och maskininlärning är ett verktyg som också kan användas för det. Området för maskininlärning växte ytterligare som ett resultat av att bygga AI. Data Miners har vanligtvis ett starkt intresse för maskininlärning. Båda, datautvinning och maskininlärning, samarbetar lika för utvecklingen av AI såväl som forskningsområden.
Bild med tillstånd:
1. "CRISP-DM Process Diagram" av Kenneth Jensen - Eget arbete. [CC BY-SA 3.0] via Wikimedia Commons
2. "Automatiserad onlineassistent" av Bemidji State University [Public Domain] via Wikimedia Commons
