Ključna razlika - Data Mining vs Machine Learning
Podatkovno rudarjenje in strojno učenje sta dve področji, ki gresta z roko v roki. Ker sta si razmerja, sta si podobna, vendar imata drugačna starša. Toda trenutno oba rasteta vedno bolj kot drug drugega; skoraj podoben dvojčkom. Zato nekateri uporabljajo besedno strojno učenje za podatkovno rudarjenje. Ko boste prebrali ta članek, pa boste razumeli, da se strojni jezik razlikuje od podatkovnega rudarjenja. Ključna razlika je v tem, da se podatkovno rudarjenje uporablja za pridobivanje pravil iz razpoložljivih podatkov, medtem ko strojno učenje uči računalnik, da se uči in razume dana pravila.
Kaj je Data Mining?
Podatkovno rudarjenje je postopek pridobivanja implicitnih, prej neznanih in potencialno koristnih informacij iz podatkov. Čeprav podatkovno rudarjenje zveni novo, tehnologija ni. Podatkovno rudarjenje je glavna metoda računskega razkrivanja vzorcev v velikih naborih podatkov. Vključuje tudi metode na stičišču strojnega učenja, umetne inteligence, statistike in sistemov baz podatkov. Področje rudarjenja podatkov vključuje podatkovno bazo in upravljanje podatkov, predhodno obdelavo podatkov, premisleke, zahtevnost, naknadno obdelavo odkritih struktur in spletno posodabljanje. Izkopavanje podatkov, ribolov podatkov in vohljanje podatkov so pogostejši napotki pri rudarjenju podatkov.
Danes podjetja z močnimi računalniki preučujejo velike količine podatkov in leta analizirajo poročila o tržnih raziskavah. Podatkovno rudarjenje tem podjetjem pomaga ugotoviti razmerje med notranjimi dejavniki, kot so cena, spretnosti osebja, in zunanjimi dejavniki, kot so konkurenca, ekonomsko stanje in demografija strank.
Diagram procesa pridobivanja podatkov CRISP
Kaj je strojno učenje?
Strojno učenje je del računalništva in je zelo podobno rudarjenju podatkov. Strojno učenje se uporablja tudi za iskanje po sistemih za iskanje vzorcev ter raziskovanje konstrukcije in proučevanja algoritmov. Strojno učenje je vrsta umetne inteligence, ki računalnikom omogoča, da se učijo, ne da bi bili izrecno programirani. Strojno učenje je v glavnem usmerjeno v razvoj računalniških programov, ki se lahko naučijo rasti in spreminjati v skladu z novimi situacijami in so zelo blizu računski statistiki. Prav tako je močno povezan z matematično optimizacijo. Nekatere najpogostejše aplikacije strojnega učenja so filtriranje neželene pošte, optično prepoznavanje znakov in iskalniki.
Avtomatizirani spletni pomočnik je aplikacija strojnega učenja
Strojno učenje je včasih v nasprotju s podatkovnim rudarjenjem, saj sta oba kot dva obraza na kocki. Naloge strojnega učenja so običajno razvrščene v tri široke kategorije, kot so nadzorovano učenje, nenadzorovano učenje in učenje okrepitve.
Kakšna je razlika med Data Mining in Machine Learning?
Kako delujejo
Podatkovno rudarjenje: Podatkovno rudarjenje je postopek, ki se začne z očitno nestrukturiranimi podatki, da bi našli zanimive vzorce.
Strojno učenje: Strojno učenje uporablja veliko algoritmov.
Podatki
Data Mining: rudarjenje podatkov se uporablja za pridobivanje podatkov iz katerega koli podatkovnega skladišča.
Strojno učenje: Strojno učenje je branje stroja, ki se nanaša na sistemsko programsko opremo.
Uporaba
Podatkovno rudarjenje: rudarjenje podatkov v glavnem uporablja podatke iz določene domene.
Strojno učenje: Tehnike strojnega učenja so dokaj splošne in jih je mogoče uporabiti za različne nastavitve.
Osredotočite se
Podatkovno rudarjenje: Skupnost podatkovnega rudarja se osredotoča predvsem na algoritme in aplikacije.
Strojno učenje: skupnosti za strojno učenje plačujejo več za teorije.
Metodologija
Data Mining: Data mining se uporablja za pridobivanje pravil iz podatkov.
Strojno učenje: Strojno učenje uči računalnik, da se uči in razume dana pravila.
Raziskave
Podatkovno rudarjenje: Podatkovno rudarjenje je raziskovalno področje, ki uporablja metode, kot je strojno učenje.
Strojno učenje: Strojno učenje je metodologija, ki se uporablja računalnikom za izvajanje inteligentnih nalog.
Povzetek:
Data Mining vs. Machine Learning
Čeprav je strojno učenje pri podatkovnem rudarjenju povsem drugačno, so si običajno podobni. Podatkovno rudarjenje je postopek pridobivanja skritih vzorcev iz velikih podatkov, strojno učenje pa je orodje, ki ga lahko tudi uporabimo za to. Področje strojnega učenja se je še povečalo kot rezultat gradnje umetne inteligence. Podatkovni rudarji se običajno močno zanimajo za strojno učenje. Oba, rudarjenje podatkov in strojno učenje, enakovredno sodelujeta pri razvoju umetne inteligence in raziskovalnih področij.
Vljudnost slike:
1. "Diagram procesa CRISP-DM", avtor Kenneth Jensen - lastno delo. [CC BY-SA 3.0] prek Wikimedia Commons
2. "Avtomatizirani spletni pomočnik" Bemidji State University [Public Domain] prek Wikimedia Commons
