Różnica między eksploracją danych a uczeniem maszynowym

Kluczowa różnica - eksploracja danych a uczenie maszynowe
 

Eksploracja danych i uczenie maszynowe to dwa obszary, które idą w parze. Ponieważ są związkami, są do siebie podobni, ale mają różnych rodziców. Ale obecnie oba stają się coraz bardziej podobne; prawie podobny do bliźniaków. Dlatego niektóre osoby używają słowa uczenie maszynowe do eksploracji danych. Jednak podczas czytania tego artykułu zrozumiesz, że język maszynowy różni się od eksploracji danych. ZA kluczową różnicą jest to, że eksploracja danych służy do uzyskiwania reguł z dostępnych danych, podczas gdy uczenie maszynowe uczy komputer uczenia się i rozumienia podanych reguł.

Co to jest Data Mining?

Eksploracja danych jest proces wydobywania ukrytych, wcześniej nieznanych i potencjalnie przydatnych informacji z danych. Chociaż eksploracja danych wydaje się nowa, technologia nie. Eksploracja danych jest główną metodą obliczeniowego ujawniania wzorców w dużych zestawach danych. Obejmuje także metody na styku uczenia maszynowego, sztucznej inteligencji, statystyki i systemów baz danych. Pole eksploracji danych obejmuje zarządzanie bazą danych i danymi, przetwarzanie wstępne danych, rozważania wnioskowania, względy złożoności, przetwarzanie końcowe wykrytych struktur oraz aktualizację online. Pogłębianie danych, łowienie danych i szpiegowanie danych częściej odnoszą się do terminów w eksploracji danych.

Obecnie firmy używają potężnych komputerów do badania dużych ilości danych i analizowania raportów z badań rynku od lat. Eksploracja danych pomaga tym firmom zidentyfikować związek między czynnikami wewnętrznymi, takimi jak cena, umiejętności personelu, a czynnikami zewnętrznymi, takimi jak konkurencja, sytuacja ekonomiczna i dane demograficzne klientów.

CRISP Schemat procesu wyszukiwania danych

Co to jest uczenie maszynowe?

Uczenie maszynowe jest częścią informatyki i bardzo przypomina eksplorację danych. Wykorzystywane jest również uczenie maszynowe przeszukuj systemy w celu znalezienia wzorców oraz poznaj budowę i badanie algorytmów. Uczenie maszynowe jest rodzajem sztucznej inteligencji, która zapewnia komputerom możliwość uczenia się bez wyraźnego programowania. Uczenie maszynowe koncentruje się głównie na opracowywaniu programów komputerowych, które mogą nauczyć się wzrastać i zmieniać w zależności od nowych sytuacji i są bardzo zbliżone do statystyki obliczeniowej. Ma również silne powiązania z optymalizacją matematyczną. Niektóre z najczęstszych zastosowań uczenia maszynowego to filtrowanie spamu, optyczne rozpoznawanie znaków i wyszukiwarki.

Zautomatyzowany asystent online to aplikacja uczenia maszynowego

Uczenie maszynowe bywa czasami sprzeczne z eksploracją danych, ponieważ obie są jak dwie twarze na kostce. Zadania uczenia maszynowego są zazwyczaj dzielone na trzy szerokie kategorie, takie jak nadzorowane uczenie się, uczenie się bez nadzoru i uczenie się wzmacniające.

Jaka jest różnica między eksploracją danych a uczeniem maszynowym?

Jak oni pracują

Data Mining: Eksploracja danych to proces rozpoczynający się od pozornie nieustrukturyzowanych danych w celu znalezienia interesujących wzorców.

Nauczanie maszynowe: Uczenie maszynowe wykorzystuje wiele algorytmów.

Dane

Data Mining: Eksploracja danych służy do wydobywania danych z dowolnej hurtowni danych.

Nauczanie maszynowe: Uczenie maszynowe polega na czytaniu maszyny związanej z oprogramowaniem systemowym.

Podanie

Data Mining: Eksploracja danych wykorzystuje głównie dane z określonej domeny.

Nauczanie maszynowe: Techniki uczenia maszynowego są dość ogólne i można je stosować do różnych ustawień.

Skupiać

Data Mining: Społeczność eksploracji danych koncentruje się głównie na algorytmach i aplikacjach.

Nauczanie maszynowe: Społeczności uczenia maszynowego płacą więcej za teorie.

Metodologia

Data Mining: Eksploracja danych służy do uzyskiwania reguł z danych.

Nauczanie maszynowe: Uczenie maszynowe uczy komputer uczenia się i rozumienia podanych zasad.

Badania

Data Mining: Eksploracja danych jest obszarem badawczym wykorzystującym metody takie jak uczenie maszynowe.

Nauczanie maszynowe: Uczenie maszynowe to metodologia umożliwiająca komputerom wykonywanie inteligentnych zadań.

Streszczenie:

Eksploracja danych a uczenie maszynowe

Chociaż uczenie maszynowe jest zupełnie inne w przypadku eksploracji danych, zazwyczaj są one do siebie podobne. Eksploracja danych jest procesem wydobywania ukrytych wzorców z dużych danych, a uczenie maszynowe jest narzędziem, które można do tego wykorzystać. Dziedzina uczenia maszynowego dalej rosła w wyniku budowy AI. Eksperci danych zazwyczaj są bardzo zainteresowani uczeniem maszynowym. Zarówno eksploracja danych, jak i uczenie maszynowe współpracują w równym stopniu na rzecz rozwoju sztucznej inteligencji, a także obszarów badawczych.

Zdjęcie dzięki uprzejmości:

1. „Schemat procesu CRISP-DM” Kenneth Jensen - praca własna. [CC BY-SA 3.0] za pośrednictwem Wikimedia Commons

2. „Zautomatyzowany asystent online” Bemidji State University [Public Domain] za pośrednictwem Wikimedia Commons