Nøgleforskel - Data Mining vs Machine Learning
Data mining og machine learning er to områder, der går hånd i hånd. Da de er forhold, er de ens, men de har forskellige forældre. Men på nuværende tidspunkt vokser begge i stigende grad som hinanden; næsten lig tvillinger. Derfor bruger nogle mennesker ordlæringen til datamining. Du vil dog forstå, når du læser denne artikel, at maskinsprog er forskelligt fra datamining. En nøgleforskel er, at datamining bruges til at få regler fra de tilgængelige data, mens maskinlæring lærer computeren at lære og forstå givne regler.
Hvad er Data Mining?
Data mining er processen med at udtrække implicit, tidligere ukendt og potentielt nyttig information fra data. Selvom datamining lyder nyt, er teknologien det ikke. Data mining er den vigtigste metode til beregningsmæssig afsløring af mønstre i store datasæt. Det involverer også metoder i skæringspunktet mellem maskinindlæring, kunstig intelligens, statistik og databasesystemer. Data mining felt inkluderer database og datastyring, databehandling, konklusion overvejelser, kompleksitetsovervejelser, efterbehandling af opdagede strukturer og online opdatering. Udmudring af data, datafiskeri og datasnooping henviser hyppigere til termer i datamining.
I dag bruger virksomheder stærke computere til at undersøge store datamængder og analysere markedsundersøgelsesrapporter i årevis. Data mining hjælper disse virksomheder med at identificere forholdet mellem interne faktorer såsom pris, personalets færdigheder og eksterne faktorer som konkurrence, økonomisk tilstand og kundedemografi.
CRISP Data Mining Process Diagram
Hvad er maskinindlæring?
Maskinindlæring er en del af datalogi og ligner meget data mining. Maskinindlæring bruges også til at søge gennem systemerne for at lede efter mønstre og udforske konstruktion og undersøgelse af algoritmer. Maskinindlæring er en type kunstig intelligens, der giver computere mulighed for at lære uden at være eksplicit programmeret. Maskinindlæring målretter primært udviklingen af computerprogrammer, der kan lære sig selv at vokse og ændre sig i henhold til nye situationer, og det er virkelig tæt på beregningsstatistikker. Det har også stærke bånd til matematisk optimering. Nogle af de mest almindelige anvendelser af maskinindlæring er spamfiltrering, optisk tegngenkendelse og søgemaskiner.
Automatiseret online assistent er en applikation af maskinindlæring
Maskinindlæring er undertiden i konflikt med datamining, da begge er som to ansigter på en terning. Maskinindlæringsopgaver klassificeres typisk i tre brede kategorier såsom overvåget læring, ikke-overvåget læring og forstærkning.
Hvad er forskellen mellem datamining og maskinindlæring?
Sådan fungerer de
Data Mining: Data mining er en proces, der starter fra tilsyneladende ustrukturerede data for at finde interessante mønstre.
Machine Learning: Machine learning bruger mange algoritmer.
Data
Data Mining: Data mining bruges til at udtrække data fra ethvert datalager.
Machine Learning: Machine learning er at læse den maskine, der vedrører systemsoftware.
Ansøgning
Data Mining: Data mining bruger hovedsageligt data fra et bestemt domæne.
Machine Learning: Machine learning-teknikker er ret generiske og kan anvendes til forskellige indstillinger.
Fokus
Data Mining: Data mining community fokuserer primært på algoritmer og applikationer.
Machine Learning: Machine learning-samfund betaler mere på teorier.
Metodologi
Data Mining: Data mining bruges til at hente regler fra data.
Machine Learning: Machine learning lærer computeren at lære og forstå givne regler.
Forskning
Data Mining: Data mining er et forskningsområde, der bruger metoder som machine learning.
Machine Learning: Machine learning er en metode, der bruges til at give computere mulighed for at udføre intelligente opgaver.
Resumé:
Data Mining vs. Machine Learning
Selvom maskinindlæring er helt forskellig med datamining, ligner de typisk hinanden. Data mining er processen med at udvinde skjulte mønstre fra store data, og maskinindlæring er et værktøj, der også kan bruges til det. Feltet maskinindlæring voksede yderligere som et resultat af opbygning af AI. Data Minearbejdere har typisk en stærk interesse i maskinlæring. Begge, data mining og machine learning, samarbejder ligeligt om udvikling af AI såvel som forskningsområder.
Billede med tilladelse:
1. "CRISP-DM Process Diagram" af Kenneth Jensen - Eget arbejde. [CC BY-SA 3.0] via Wikimedia Commons
2. "Automatiseret online assistent" af Bemidji State University [Public Domain] via Wikimedia Commons
