Rozdíl mezi těžbou dat a strojovým učením

Klíčový rozdíl - těžba dat vs. strojové učení
 

Dolování dat a strojové učení jsou dvě oblasti, které jdou ruku v ruce. Protože jsou vztahy, jsou si podobné, ale mají různé rodiče. V současné době však oba rostou stále více navzájem; skoro jako dvojčata. Proto někteří lidé používají slovo stroj učení pro dolování dat. Při čtení tohoto článku však pochopíte, že jazyk stroje se liší od těžby dat. A klíčový rozdíl je v tom, že dolování dat se používá k získání pravidel z dostupných dat, zatímco strojové učení učí počítač učit se a rozumět daným pravidlům.

Co je dolování dat?

Dolování dat je proces extrahování implicitních, dříve neznámých a potenciálně užitečných informací z dat. Ačkoli dolování dat zní nové, technologie není. Dolování dat je hlavní metodou výpočetního odhalení vzorů ve velkých souborech dat. Zahrnuje také metody na průniku strojového učení, umělé inteligence, statistik a databázových systémů. Pole dolování dat zahrnuje databázi a správu dat, předzpracování dat, úvahy o odvození, úvahy o složitosti, následné zpracování objevených struktur a online aktualizaci. Bagrování dat, rybolov dat a snooping dat jsou častěji odkazujícími termíny při těžbě dat.

Dnes společnosti používají výkonné počítače k ​​prozkoumání velkého množství dat a analýze zpráv z průzkumu trhu po celá léta. Dolování dat pomáhá těmto společnostem identifikovat vztah mezi interními faktory, jako je cena, dovednosti zaměstnanců a vnějšími faktory, jako je hospodářská soutěž, ekonomická situace a demografie zákazníků..

Diagram procesu těžby dat CRISP

Co je to strojové učení?

Strojové učení je součástí počítačové vědy a velmi podobné těžbě dat. Strojové učení je také zvyklé prohledávat systémy a hledat vzory a zkoumat konstrukci a studium algoritmů. Strojové učení je druh umělé inteligence, který umožňuje počítačům učit se, aniž by byl explicitně naprogramován. Strojové učení se zaměřuje hlavně na vývoj počítačových programů, které se mohou naučit růst a měnit se podle nových situací a je to opravdu blízko k výpočetním statistikám. Má také silné vazby na matematickou optimalizaci. Mezi nejčastější aplikace strojového učení patří filtrování spamu, optické rozpoznávání znaků a vyhledávače.

Automatizovaný online asistent je aplikace strojového učení

Strojové učení je někdy v rozporu s těžbou dat, protože obě jsou jako dvě tváře na kostce. Úkoly strojového učení jsou obvykle klasifikovány do tří širokých kategorií, jako je učení pod dohledem, učení bez dozoru a učení posílené.

Jaký je rozdíl mezi těžbou dat a strojovým učením?

Jak fungují

Těžba dat: Dolování dat je proces, který začíná zjevně nestrukturovanými daty a hledá zajímavé vzorce.

Strojové učení: Strojové učení používá mnoho algoritmů.

Data

Těžba dat: Dolování dat se používá k extrahování dat z jakéhokoli datového skladu.

Strojové učení: Strojové učení je číst stroj, který se týká systémového softwaru.

aplikace

Těžba dat: Dolování dat využívá hlavně data z konkrétní domény.

Strojové učení: Techniky strojového učení jsou celkem obecné a lze je použít na různá nastavení.

Soustředit se

Těžba dat: Komunita dolování dat se zaměřuje hlavně na algoritmy a aplikace.

Strojové učení: Komunita strojového učení platí více za teorie.

Metodologie

Těžba dat: Dolování dat se používá k získání pravidel z dat.

Strojové učení: Strojové učení učí počítač učit se a rozumět daným pravidlům.

Výzkum

Těžba dat: Dolování dat je oblast výzkumu, která využívá metody, jako je strojové učení.

Strojové učení: Strojové učení je metodologie, která umožňuje počítačům provádět inteligentní úkoly.

Souhrn:

Těžba dat vs. strojové učení

Ačkoli se strojové učení s těžbou dat zcela liší, obvykle jsou si navzájem podobné. Dolování dat je proces získávání skrytých vzorů z velkých dat a strojové učení je nástroj, který k tomu lze také použít. Oblast strojového učení dále rostla v důsledku budování umělé inteligence. Data Miners mají obvykle velký zájem o strojové učení. Jak dolování dat, tak i strojové učení, spolupracují stejně na vývoji AI, jakož i na výzkumných oblastech.

Obrázek se svolením:

1. "Procesní diagram CRISP-DM" Kenneth Jensen - vlastní práce. [CC BY-SA 3.0] prostřednictvím Wikimedia Commons

2. „Automatizovaný online asistent“ od Bemidji State University [Public Domain] prostřednictvím Wikimedia Commons