Різниця між обробкою даних та машинним навчанням

Ключова різниця - майнінг даних проти машинного навчання
 

Обмін даними та машинне навчання - це дві сфери, які йдуть рука об руку. Оскільки вони стосунки, вони схожі, але у них різні батьки. Але в даний час обидва ростуть все більше, як один одного; майже схожий на близнюків. Тому деякі люди використовують слово машинне навчання для пошуку даних. Однак ви зрозумієте, читаючи цю статтю, що мова машини відрізняється від пошуку даних. А Ключова відмінність полягає в тому, що майнінг даних використовується для отримання правил з наявних даних, тоді як машинне навчання привчає комп'ютер до вивчення та розуміння заданих правил.

Що таке майнінг даних?

Обмін даними є процес вилучення неявних, раніше невідомих та потенційно корисної інформації з даних. Хоча видобуток даних звучить новим, технологія - ні. Обмін даними є основним методом обчислювального розкриття шаблонів у великих наборах даних. Він також включає методи на перетині машинного навчання, штучного інтелекту, систем статистики та баз даних. Поле обміну даними включає базу даних та управління даними, попередню обробку даних, міркування, умови складності, післяобробку виявлених структур та оновлення в Інтернеті.. Днопоглинання даних, вилов даних та вивільнення даних частіше позначають терміни при обробці даних.

Сьогодні компанії використовують потужні комп’ютери для дослідження великих обсягів даних та аналізу звітів про дослідження ринку протягом багатьох років. Дані даних допомагають цим компаніям виявити взаємозв'язок між внутрішніми факторами, такими як ціна, навички персоналу та зовнішні фактори, такі як конкуренція, економічний стан та демографічні показники клієнтів.

Діаграма процесів обміну даними CRISP

Що таке машинне навчання?

Машинне навчання є частиною інформатики і дуже схоже на пошук даних. До машинного навчання також звикли шукати через системи, щоб шукати шаблони, і досліджувати побудову та вивчення алгоритмів. Машинне навчання - це тип штучного інтелекту, який надає комп’ютерам можливість навчатись без явного запрограмування. Машинне навчання в основному націлене на розробку комп'ютерних програм, які можуть навчити себе рости та змінюватися відповідно до нових ситуацій, і це дійсно близько до обчислювальної статистики. Він також має міцні зв’язки з математичною оптимізацією. Одні з найпоширеніших застосувань машинного навчання - фільтрація спаму, оптичне розпізнавання символів та пошукові системи.

Автоматизований онлайн-помічник - це програма машинного навчання

Машинне навчання іноді суперечить обміну даними, оскільки обидва схожі на два обличчя на кістки. Завдання машинного навчання зазвичай класифікуються на три широкі категорії, такі як навчання під контролем, навчання без нагляду та навчання.

Яка різниця між обміном даними та машинним навчанням?

Як вони працюють

Видобуток даних: Обмін даними - це процес, починаючи з очевидно неструктурованих даних, щоб знайти цікаві зразки.

Машинне навчання: Машинне навчання використовує безліч алгоритмів.

Дані

Видобуток даних: Обробка даних використовується для отримання даних з будь-якого сховища даних.

Машинне навчання: Машинне навчання - це читання машини, що стосується системного програмного забезпечення.

Застосування

Видобуток даних: Обмін даними в основному використовує дані з певного домену.

Машинне навчання: Методи машинного навчання досить загальні і можуть застосовуватися до різних налаштувань.

Фокус

Видобуток даних: Спільнота обміну даними орієнтована в основному на алгоритми та програми.

Машинне навчання: Спільноти машинного навчання платять більше за теорії.

Методика

Видобуток даних: Обробка даних використовується для отримання правил з даних.

Машинне навчання: Машинне навчання привчає комп’ютер до вивчення та розуміння заданих правил.

Дослідження

Видобуток даних: Дані даних - це дослідницька область, яка використовує такі методи, як машинне навчання.

Машинне навчання: Машинне навчання - це методологія, яка використовується для того, щоб комп'ютери могли робити інтелектуальні завдання.

Підсумок:

Майнінг даних проти машинного навчання

Хоча машинне навчання абсолютно відрізняється від обміну даними, вони, як правило, схожі між собою. Обробка даних - це процес вилучення прихованих шаблонів з великих даних, а машинне навчання - це інструмент, який також можна використовувати для цього. Сфера машинного навчання ще більше зросла в результаті побудови ШІ. Майнери даних, як правило, мають великий інтерес до машинного навчання. Обидва, видобуток даних та машинне навчання, однаково співпрацюють для розвитку ШІ, а також дослідницьких напрямків.

Надано зображення:

1. "Діаграма процесів CRISP-DM" Кеннета Дженсена - Власна робота. [CC BY-SA 3.0] через Wikimedia Commons

2. "Автоматизований асистент в Інтернеті" від Державного університету Беміджі [Public Domain] через Wikimedia Commons