Разлика између вађења података и машинског учења

Кључна разлика - Рударство података у односу на машинско учење
 

Ископавање података и машинско учење су две области које иду руку под руку. Како су у вези, слични су, али имају различите родитеље. Али у овом тренутку обоје расту све више као један други; готово слично близанцима. Због тога неки користе реч машинско учење за вађење података. Међутим, схватићете док читате овај чланак да се језик машине разликује од претраживања података. А кључна разлика је у томе што се копање података користи за добијање правила из доступних података, док машинско учење подучава рачунар да учи и разуме задата правила.

Шта је Мининг Мининг?

Ископавање података је процес вађења имплицитних, претходно непознатих и потенцијално корисних информација из података. Иако рударјење података звучи ново, технологија није. Ископавање података је главна метода рачунског откривања образаца у великим скуповима података. Такође укључује методе на пресеку машинског учења, вештачке интелигенције, статистичких и база података. Поље за рударјење података укључује базу података и управљање подацима, предобраду података, закључивање, разматрање сложености, накнадну обраду откривених структура и ажурирање на мрежи.. Укопавање података, риболов података и преслушавање података се чешће позивају на изразе при копању података.

Данас компаније користе моћне рачунаре за испитивање великих количина података и анализу извештаја о истраживању тржишта годинама. Ископавање података помаже овим компанијама да утврде однос између унутрашњих фактора као што су цена, вештине особља и спољних фактора попут конкуренције, економског стања и демографије купаца.

Дијаграм процеса обраде података ЦРИСП-а

Шта је машинско учење?

Машинско учење је део рачунарске науке и врло је слично вађењу података. Машинско учење се такође користи претражите системе да бисте потражили обрасце и истражили конструкцију и проучавање алгоритама. Машинско учење је врста вештачке интелигенције која рачунарима пружа могућност учења без експлицитног програмирања. Машинско учење углавном циља развој рачунарских програма који се могу научити да расту и мењају се у складу са новим ситуацијама и заиста су блиски рачунској статистици. Такође има снажне везе са математичком оптимизацијом. Неке од најчешћих примена машинског учења су филтрирање нежељене поште, оптичко препознавање знакова и претраживачи.

Аутоматизовани мрежни асистент је апликација машинског учења

Машинско учење је понекад у сукобу са вађењем података, јер су оба попут два лица на коцки. Задаци машинског учења се обично класификују у три широке категорије као што су надзирано учење, неконтролирано учење и учење ојачавања.

Која је разлика између копања података и машинског учења?

Како раде

Претрага података: Ископавање података је процес који полази од наоко неструктурираних података до проналаска занимљивих образаца.

Машинско учење: Машинско учење користи пуно алгоритама.

Подаци

Претрага података: Ископавање података користи се за извлачење података из било којег складишта података.

Машинско учење: Машинско учење је читање машине која се односи на системски софтвер.

Апликација

Претрага података: Ископавање података углавном користи податке из одређеног домена.

Машинско учење: Технике машинског учења су прилично генеричке и могу се применити на различите поставке.

Фокус

Претрага података: Заједница рудника података фокусирана је углавном на алгоритме и апликације.

Машинско учење: Заједнице машинског учења плаћају више на теоријама.

Методологија

Претрага података: Ископавање података користи се за добијање правила из података.

Машинско учење: Машинско учење учи рачунар да учи и разуме задата правила.

Истраживање

Претрага података: Ископавање података је истраживачко подручје које користи методе попут машинског учења.

Машинско учење: Машинско учење је методологија која се користи да би се омогућило рачунарима да обављају интелигентне задатке.

Резиме:

Дата Мининг вс. Мацхине Леарнинг

Иако је машинско учење потпуно другачије са вађењем података, они су обично слични једни другима. Ископавање података је процес вађења скривених образаца из великих података, а машинско учење је алат који се такође може користити за то. Поље машинског учења даље је расло као резултат изградње АИ. Рудари података обично имају велико интересовање за машинско учење. Обоје, истраживање података и машинско учење, сарађују подједнако у развоју АИ као и истраживачким областима.

Љубазношћу слике:

1. "ЦРИСП-ДМ дијаграм процеса" Кеннетх Јенсен - сопствени рад. [ЦЦ БИ-СА 3.0] преко Викимедиа Цоммонс

2. "Аутоматизовани асистент на мрежи" од Бемидји Стате Университи [Публиц Домаин] преко Викимедиа Цоммонс