Ključna razlika - Data mining vs Machine Learning
Rudarstvo podataka i strojno učenje dva su područja koja idu ruku pod ruku. Iako su odnosi, slični su, ali imaju različite roditelje. Ali trenutno oboje rastu sve više poput jedno drugoga; gotovo sličan blizancima. Stoga neki ljudi koriste riječ strojno učenje za rudarenje podataka. Međutim, dok čitate ovaj članak, shvatit ćete da se strojni jezik razlikuje od pretraživanja podataka. Ključna je razlika u tome što se rudarenje podataka koristi za dobivanje pravila iz dostupnih podataka, dok strojno učenje računalo uči naučiti i razumjeti zadana pravila.
Što je Data Mining?
Iskopavanje podataka postupak je izdvajanja implicitnih, prethodno nepoznatih i potencijalno korisnih informacija iz podataka. Iako istraživanje podataka zvuči novo, tehnologija to nije. Istraživanje podataka glavna je metoda računalnog otkrivanja uzoraka u velikim skupovima podataka. Također uključuje metode na sjecištu strojnog učenja, umjetne inteligencije, statistike i sustava baza podataka. Polje rudarstva podataka uključuje bazu podataka i upravljanje podacima, predobradu podataka, razmatranja zaključaka, razmatranja složenosti, naknadnu obradu otkrivenih struktura i internetsko ažuriranje. Bageriranje podataka, ribolov podataka i njihovo pregledavanje češće su pojmovi u pretraživanju podataka.
Danas se tvrtke koriste moćnim računalima kako bi godinama proučavale velike količine podataka i analizirale izvješća o istraživanju tržišta. Istraživanje podataka pomaže tim tvrtkama da utvrde odnos između unutarnjih čimbenika kao što su cijena, vještine osoblja i vanjskih čimbenika kao što su konkurencija, ekonomsko stanje i demografija kupaca.
Dijagram procesa CRISP rudarenja podataka
Što je strojno učenje?
Strojno učenje dio je računalne znanosti i vrlo slično rudarstvu podataka. Strojno učenje također se koristi za pretraživanje sustava radi traženja obrazaca i istraživanja konstrukcije i proučavanja algoritama. Strojno učenje vrsta je umjetne inteligencije koja omogućuje računalima mogućnost učenja bez izričitog programiranja. Strojno učenje uglavnom je usmjereno na razvoj računalnih programa koji se mogu naučiti rasti i mijenjati se u skladu s novim situacijama i stvarno je blizu računalnoj statistici. Također je čvrsto povezan s matematičkom optimizacijom. Neke od najčešćih primjena strojnog učenja su filtriranje neželjene pošte, optičko prepoznavanje znakova i tražilice.
Automatizirani mrežni asistent je aplikacija strojnog učenja
Strojno učenje ponekad je u sukobu s pretraživanjem podataka jer su oba poput dva lica na kocki. Zadaci strojnog učenja obično se klasificiraju u tri široke kategorije poput učenja pod nadzorom, učenja bez nadzora i učenja s pojačanjem.
Koja je razlika između Data Mining i Machine Learning?
Kako rade
Rudarstvo podataka: Rudarstvo podataka postupak je koji započinje od naizgled nestrukturiranih podataka radi pronalaženja zanimljivih obrazaca.
Strojno učenje: Strojno učenje koristi puno algoritama.
Podaci
Data mining: Data mining se koristi za izdvajanje podataka iz bilo kojeg skladišta podataka.
Strojno učenje: Strojno učenje je čitanje stroja koji se odnosi na sistemski softver.
Primjena
Rudarstvo podataka: Rudarstvo podataka uglavnom koristi podatke s određene domene.
Strojno učenje: Tehnike strojnog učenja prilično su općenite i mogu se primijeniti na različite postavke.
Usredotočenost
Rudarstvo podataka: Zajednica za rudarenje podataka uglavnom se fokusira na algoritme i aplikacije.
Strojno učenje: Zajednice strojnog učenja više plaćaju teorije.
Metodologija
Data mining: Data mining se koristi za dobivanje pravila iz podataka.
Strojno učenje: Strojno učenje računalo uči naučiti i razumjeti zadana pravila.
Istraživanje
Rudarstvo podataka: Istraživanje podataka istraživačko je područje koje koristi metode poput strojnog učenja.
Strojno učenje: Strojno učenje je metodologija koja se koristi računalima za obavljanje inteligentnih zadataka.
Sažetak:
Vađenje podataka nasuprot strojnom učenju
Iako se strojno učenje potpuno razlikuje od pretraživanja podataka, oni su obično međusobno slični. Data mining je postupak izdvajanja skrivenih uzoraka iz velikih podataka, a strojno učenje je alat koji se također može koristiti za to. Područje strojnog učenja dalje je raslo kao rezultat izgradnje AI. Rudari podataka obično imaju snažan interes za strojno učenje. Oboje, rudarenje podataka i strojno učenje, podjednako surađuju za razvoj AI-a kao i za područja istraživanja.
Ljubaznost slike:
1. "Dijagram procesa CRISP-DM", Kenneth Jensen - Vlastito djelo. [CC BY-SA 3.0] putem Wikimedia Commons
2. "Automatizirani internetski pomoćnik" Državnog sveučilišta Bemidji [javna domena] putem Wikimedia Commons
