Erinevus andmete kaevandamise ja masinõppe vahel

Peamine erinevus - andmete kaevandamine vs masinõpe
 

Andmete kaevandamine ja masinõpe on kaks valdkonda, mis käivad käsikäes. Kuna nad on suhted, on nad sarnased, kuid neil on erinevad vanemad. Kuid praegu kasvavad mõlemad üha enam üksteise moodi; peaaegu sarnane kaksikutega. Seetõttu kasutavad mõned inimesed andmete otsimiseks sõna masinõpe. Seda artiklit lugedes saate siiski aru, et masinakeel erineb andmete kaevandamisest. A peamine erinevus on see, et andmete kaevandamist kasutatakse olemasolevate andmete reeglite saamiseks, masinõpe õpetab arvutit antud reegleid õppima ja neist aru saama.

Mis on andmete kaevandamine?

Andmete kaevandamine on andmete kaudse, varem tundmatu ja potentsiaalselt kasuliku teabe ekstraheerimise protsess. Ehkki andmete kaevandamine kõlab uuelt, pole seda tehnoloogiat. Andmete kaevandamine on peamine meetod suurte andmekogumite mustrite arvutamiseks. See hõlmab ka meetodeid masinõppe, tehisintellekti, statistika- ja andmebaasisüsteemide ristumiskohas. Andmekaevandamise väli hõlmab andmebaasi ja andmehaldust, andmete eeltöötlust, järelduste kaalutlusi, keerukusega seotud kaalutlusi, avastatud struktuuride järeltöötlust ja veebipõhist värskendamist. Andmete süvendamine, andmete püük ja andmete nuhkimine on andmete kaevandamisel sagedamini viitavad terminid.

Täna kasutavad ettevõtted võimsaid arvuteid, et uurida suures mahus andmeid ja analüüsida aastaid läbi viidud turu-uuringute aruandeid. Andmete kaevandamine aitab neil ettevõtetel tuvastada seose selliste sisemiste tegurite vahel nagu hind, töötajate oskused ja välised tegurid, nagu konkurents, majanduslik olukord ja klientide demograafia..

CRISPi andmete kaevandamise diagramm

Mis on masinõpe?

Masinõpe on arvutiteaduse osa ja väga sarnane andmete kaevandamisega. Masinõppimisega on ka harjunud otsige süsteemidest mustrite otsimiseks ning uurige algoritmide koostamist ja uurimist. Masinõpe on tehisintellekti tüüp, mis annab arvutitele võimaluse õppida ilma selgesõnaliselt programmeerimata. Masinõpe on suunatud peamiselt selliste arvutiprogrammide väljatöötamisele, mis suudavad õpetada ennast vastavalt uutele olukordadele kasvama ja muutuma ning see on arvutusliku statistika jaoks väga lähedal. Samuti on see tihedalt seotud matemaatilise optimeerimisega. Mõned masinõppe kõige levinumad rakendused on rämpsposti filtreerimine, optiline märkituvastus ja otsingumootorid.

Automatiseeritud veebipõhine abiline on masinõppe rakendus

Masinõpe on mõnikord andmete hankimisega vastuolus, kuna mõlemad on nagu kaks täringut. Masinõppe ülesanded jaotatakse tavaliselt kolme laia kategooriasse, näiteks juhendatud õppimine, juhendamata õpe ja täiendusõpe.

Mis vahet seal on? andmete kaevandamise ja masinõppe vahel?

Kuidas nad töötavad

Andmete kaevandamine: Andmete kaevandamine on protsess, mis algab ilmselt struktureerimata andmetest huvitavate mustrite leidmiseks.

Masinõpe: Masinõppes kasutatakse palju algoritme.

Andmed

Andmete kaevandamine: Andmete kaevandamist kasutatakse andmete väljavõtmiseks mis tahes andmelaost.

Masinõpe: Masinõpe on süsteemi tarkvaraga seotud masina lugemine.

Rakendus

Andmete kaevandamine: Andmete kaevandamine kasutab peamiselt konkreetse domeeni andmeid.

Masinõpe: Masinõppe tehnikad on üsna üldised ja neid saab kasutada erinevates seadetes.

Fookus

Andmete kaevandamine: Andmekaevanduskogukond keskendub peamiselt algoritmidele ja rakendustele.

Masinõpe: Masinõppe kogukonnad maksavad rohkem teooriaid.

Metoodika

Andmete kaevandamine: Andmete kaevandamist kasutatakse reeglite saamiseks andmetest.

Masinõpe: Masinõpe õpetab arvutit antud reegleid õppima ja neist aru saama.

Uurimistöö

Andmete kaevandamine: Andmete kaevandamine on uurimisvaldkond, kus kasutatakse selliseid meetodeid nagu masinõpe.

Masinõpe: Masinõpe on metoodika, mida kasutatakse arvutitel intelligentsete toimingute tegemiseks.

Kokkuvõte:

Andmete kaevandamine vs masinõpe

Kuigi masinõpe on andmete otsimisel täiesti erinev, on need tavaliselt üksteisega sarnased. Andmete kaevandamine on peidetud mustrite ekstraheerimise protsess suurtest andmetest ja masinõpe on tööriist, mida saab ka selleks kasutada. Masinaõppe valdkond kasvas AI ehitamise tulemusel veelgi. Andmekaevuritel on tavaliselt suur huvi masinõppe vastu. Mõlemad, nii andmete kaevandamine kui ka masinõpe, teevad võrdselt koostööd nii AI kui ka uurimisvaldkondade arendamisel.

Pilt viisakalt:

1. "CRISP-DM protsessidiagramm", autor Kenneth Jensen - oma töö. [CC BY-SA 3.0] Wikimedia Commonsi kaudu

2. "Automatiseeritud veebiassistent", mille on koostanud Bemidji State University [Public Domain] Wikimedia Commonsi kaudu