Βασική διαφορά – Εξόρυξη δεδομένων έναντι μηχανικής μάθησης
Η εξόρυξη δεδομένων και η μηχανική εκμάθηση είναι δύο τομείς που πάνε χέρι-χέρι. Καθώς είναι σχέσεις, μοιάζουν, αλλά έχουν διαφορετικούς γονείς. Αλλά επί του παρόντος, και τα δύο μεγαλώνουν ολοένα και περισσότερο σαν το ένα το άλλο. σχεδόν παρόμοια με δίδυμα. Επομένως, μερικοί άνθρωποι χρησιμοποιούν τη λέξη μηχανική μάθηση για την εξόρυξη δεδομένων. Ωστόσο, θα καταλάβετε καθώς διαβάζετε αυτό το άρθρο ότι η γλώσσα μηχανής είναι διαφορετική από την εξόρυξη δεδομένων. Μια βασική διαφορά είναι ότι η εξόρυξη δεδομένων χρησιμοποιείται για τη λήψη κανόνων από τα διαθέσιμα δεδομένα, ενώ η μηχανική εκμάθηση διδάσκει στον υπολογιστή να μαθαίνει και να κατανοεί δεδομένους κανόνες.
Τι είναι η εξόρυξη δεδομένων;
Η εξόρυξη δεδομένων είναι η διαδικασία εξαγωγής σιωπηρών, προηγουμένως άγνωστων και δυνητικά χρήσιμων πληροφοριών από δεδομένα. Αν και η εξόρυξη δεδομένων ακούγεται νέα, η τεχνολογία δεν είναι. Η εξόρυξη δεδομένων είναι η κύρια μέθοδος υπολογιστικής αποκάλυψης προτύπων σε μεγάλα σύνολα δεδομένων. Περιλαμβάνει επίσης μεθόδους στη διασταύρωση μηχανικής μάθησης, τεχνητής νοημοσύνης, στατιστικών και συστημάτων βάσης δεδομένων. Το πεδίο εξόρυξης δεδομένων περιλαμβάνει τη διαχείριση βάσεων δεδομένων και δεδομένων, την προεπεξεργασία δεδομένων, τις εκτιμήσεις συμπερασμάτων, τις εκτιμήσεις πολυπλοκότητας, τη μετα-επεξεργασία των δομών που ανακαλύφθηκαν και την ηλεκτρονική ενημέρωση. Η βυθοκόρηση δεδομένων, η αλιεία δεδομένων και η κατασκοπεία δεδομένων είναι όροι που αναφέρονται πιο συχνά στην εξόρυξη δεδομένων.
Σήμερα, οι εταιρείες χρησιμοποιούν ισχυρούς υπολογιστές για να εξετάζουν μεγάλο όγκο δεδομένων και να αναλύουν εκθέσεις έρευνας αγοράς για χρόνια. Η εξόρυξη δεδομένων βοηθά αυτές τις εταιρείες να προσδιορίσουν τη σχέση μεταξύ εσωτερικών παραγόντων όπως η τιμή, οι δεξιότητες του προσωπικού και εξωτερικοί παράγοντες όπως ο ανταγωνισμός, η οικονομική κατάσταση και τα δημογραφικά στοιχεία των πελατών.
Διάγραμμα διαδικασίας εξόρυξης δεδομένων CRISP
Τι είναι η Μηχανική Μάθηση;
Η μηχανική εκμάθηση είναι μέρος της επιστήμης των υπολογιστών και μοιάζει πολύ με την εξόρυξη δεδομένων. Η μηχανική μάθηση χρησιμοποιείται επίσης για την αναζήτηση μέσω των συστημάτων για την αναζήτηση προτύπων και τη διερεύνηση της κατασκευής και της μελέτης αλγορίθμων. Η μηχανική μάθηση είναι ένας τύπος τεχνητής νοημοσύνης που παρέχει στους υπολογιστές τη δυνατότητα να μαθαίνουν χωρίς να είναι ρητά προγραμματισμένοι. Η μηχανική μάθηση στοχεύει κυρίως στην ανάπτυξη προγραμμάτων ηλεκτρονικών υπολογιστών που μπορούν να διδάξουν τον εαυτό τους να αναπτύσσεται και να αλλάζει σύμφωνα με νέες καταστάσεις και είναι πολύ κοντά σε υπολογιστικές στατιστικές. Έχει επίσης ισχυρούς δεσμούς με τη μαθηματική βελτιστοποίηση. Μερικές από τις πιο κοινές εφαρμογές της μηχανικής εκμάθησης είναι το φιλτράρισμα ανεπιθύμητων μηνυμάτων, η οπτική αναγνώριση χαρακτήρων και οι μηχανές αναζήτησης.
Ο αυτόματος διαδικτυακός βοηθός είναι μια εφαρμογή μηχανικής εκμάθησης
Η μηχανική μάθηση μερικές φορές έρχεται σε σύγκρουση με την εξόρυξη δεδομένων καθώς και τα δύο είναι σαν δύο πρόσωπα σε ένα ζάρι. Οι εργασίες μηχανικής μάθησης ταξινομούνται συνήθως σε τρεις μεγάλες κατηγορίες, όπως η εποπτευόμενη μάθηση, η μάθηση χωρίς επίβλεψη και η ενισχυτική μάθηση.
Ποια είναι η διαφορά μεταξύ εξόρυξης δεδομένων και μηχανικής μάθησης;
Πώς λειτουργούν
Εξόρυξη δεδομένων: Η εξόρυξη δεδομένων είναι μια διαδικασία που ξεκινά από φαινομενικά αδόμητα δεδομένα για να βρει ενδιαφέροντα μοτίβα.
Μηχανική μάθηση: Η μηχανική εκμάθηση χρησιμοποιεί πολλούς αλγόριθμους.
Δεδομένα
Εξόρυξη δεδομένων: Η εξόρυξη δεδομένων χρησιμοποιείται για την εξαγωγή δεδομένων από οποιαδήποτε αποθήκη δεδομένων.
Μηχανική μάθηση: Η μηχανική εκμάθηση είναι η ανάγνωση του μηχανήματος που σχετίζεται με το λογισμικό συστήματος.
Αίτηση
Εξόρυξη δεδομένων: Η εξόρυξη δεδομένων χρησιμοποιεί κυρίως δεδομένα από έναν συγκεκριμένο τομέα.
Μηχανική μάθηση: Οι τεχνικές μηχανικής μάθησης είναι αρκετά γενικές και μπορούν να εφαρμοστούν σε διάφορες ρυθμίσεις.
Εστίαση
Data Mining: Η κοινότητα εξόρυξης δεδομένων εστιάζει κυρίως σε αλγόριθμους και εφαρμογές.
Μηχανική μάθηση: Οι κοινότητες μηχανικής μάθησης πληρώνουν περισσότερα στις θεωρίες.
Μεθοδολογία
Εξόρυξη δεδομένων: Η εξόρυξη δεδομένων χρησιμοποιείται για τη λήψη κανόνων από δεδομένα.
Μηχανική μάθηση: Η μηχανική μάθηση διδάσκει στον υπολογιστή να μαθαίνει και να κατανοεί δεδομένους κανόνες.
Έρευνα
Εξόρυξη δεδομένων: Η εξόρυξη δεδομένων είναι ένας ερευνητικός τομέας που χρησιμοποιεί μεθόδους όπως η μηχανική μάθηση.
Μηχανική μάθηση: Η μηχανική μάθηση είναι μια μεθοδολογία που χρησιμοποιείται για να επιτρέπει στους υπολογιστές να κάνουν έξυπνες εργασίες.
Σύνοψη:
Data Mining έναντι Machine Learning
Αν και η μηχανική εκμάθηση είναι εντελώς διαφορετική με την εξόρυξη δεδομένων, είναι συνήθως παρόμοια μεταξύ τους. Η εξόρυξη δεδομένων είναι η διαδικασία εξαγωγής κρυφών μοτίβων από μεγάλα δεδομένα και η μηχανική εκμάθηση είναι ένα εργαλείο που μπορεί επίσης να χρησιμοποιηθεί για αυτό. Ο τομέας της μηχανικής μάθησης αναπτύχθηκε περαιτέρω ως αποτέλεσμα της δημιουργίας AI. Οι εξορύκτες δεδομένων έχουν συνήθως έντονο ενδιαφέρον για τη μηχανική μάθηση. Τόσο, η εξόρυξη δεδομένων όσο και η μηχανική μάθηση, συνεργάζονται εξίσου για την ανάπτυξη της τεχνητής νοημοσύνης καθώς και για ερευνητικούς τομείς.
Εικόνα Ευγενική προσφορά:
1. «Διάγραμμα διαδικασίας CRISP-DM» του Kenneth Jensen - Δική δουλειά. [CC BY-SA 3.0] μέσω Wikimedia Commons
2. "Αυτοματοποιημένος διαδικτυακός βοηθός" από το Bemidji State University [Δημόσιος Τομέας] μέσω Wikimedia Commons
