Hovedforskjell - Data Mining vs Machine Learning
Datautvinning og maskinlæring er to områder som går hånd i hånd. Siden de er relasjoner, er de like, men de har forskjellige foreldre. Men for tiden vokser begge stadig mer som hverandre; nesten lik tvillinger. Derfor bruker noen ordet maskinlæring for datautvinning. Du vil imidlertid forstå når du leser denne artikkelen at maskinspråk er forskjellig fra data mining. En viktig forskjell er at data mining brukes til å hente regler fra tilgjengelige data mens maskinlæring lærer datamaskinen å lære og forstå gitte regler.
Hva er Data Mining?
Data mining er prosessen med å hente ut implisitt, tidligere ukjent og potensielt nyttig informasjon fra data. Selv om datamining høres nytt ut, er ikke teknologien det. Data mining er den viktigste metoden for beregningsmessig avsløring av mønstre i store datasett. Det involverer også metoder i skjæringspunktet mellom maskinlæring, kunstig intelligens, statistikk og databasesystemer. Data mining feltet inkluderer database og datahåndtering, forhåndsbehandling av data, konklusjoner, kompleksitetshensyn, etterbehandling av oppdagede strukturer og online oppdatering. Datamudring, datafiske og datasnoking refererer oftere til begreper i datautvinning.
I dag bruker selskaper kraftige datamaskiner for å undersøke store datamengder og analysere markedsundersøkelsesrapporter i årevis. Data mining hjelper disse selskapene med å identifisere forholdet mellom interne faktorer som pris, personalets ferdigheter og eksterne faktorer som konkurranse, økonomisk tilstand og kundedemografi.
CRISP Data Mining Process Diagram
Hva er maskinlæring?
Maskinlæring er en del av datavitenskap og ligner veldig på data mining. Maskinlæring brukes også til å søke gjennom systemene for å lete etter mønstre, og utforske konstruksjon og studie av algoritmer. Maskinlæring er en type kunstig intelligens som gir datamaskiner muligheten til å lære uten å være eksplisitt programmert. Maskinlæring retter seg hovedsakelig mot utviklingen av dataprogrammer som kan lære seg å vokse og endre seg i henhold til nye situasjoner, og det er veldig nær beregningsstatistikk. Det har også sterke bånd til matematisk optimalisering. Noen av de vanligste anvendelsene av maskinlæring er spamfiltrering, optisk tegngjenkjenning og søkemotorer.
Automatisert online assistent er en applikasjon av maskinlæring
Maskinlæring er noen ganger i konflikt med datautvinning, da begge er som to ansikter på en terning. Maskinlæringsoppgaver klassifiseres vanligvis i tre brede kategorier som veiledet læring, tilsyn uten læring og forsterkningslæring.
Hva er forskjellen mellom datamining og maskinlæring?
Hvordan de fungerer
Data Mining: Data mining er en prosess som starter fra tilsynelatende ustrukturerte data for å finne interessante mønstre.
Maskinlæring: Maskinlæring bruker mange algoritmer.
Data
Data Mining: Data mining brukes til å trekke ut data fra ethvert datalager.
Maskinlæring: Maskinlæring er å lese maskinen som er relatert til systemprogramvare.
applikasjon
Data Mining: Data mining bruker hovedsakelig data fra et bestemt domene.
Maskinlæring: Maskinlæringsteknikker er ganske generiske og kan brukes i forskjellige innstillinger.
Fokus
Data Mining: Data mining community fokuserer hovedsakelig på algoritmer og applikasjoner.
Maskinlæring: Maskinlæringssamfunn betaler mer på teorier.
Metodikk
Data Mining: Data mining brukes til å hente regler fra data.
Maskinlæring: Maskinlæring lærer datamaskinen å lære og forstå gitte regler.
Forskning
Data Mining: Data mining er et forskningsområde som bruker metoder som maskinlæring.
Maskinlæring: Maskinlæring er en metode som brukes til å la datamaskiner gjøre intelligente oppgaver.
Sammendrag:
Data Mining vs. Machine Learning
Selv om maskinlæring er helt annerledes med data mining, ligner de vanligvis hverandre. Data mining er prosessen med å trekke ut skjulte mønstre fra store data, og maskinlæring er et verktøy som også kan brukes til det. Feltet maskinlæring vokste videre som et resultat av å bygge AI. Data Miners har vanligvis en sterk interesse for maskinlæring. Begge, data mining og maskinlæring, samarbeider likt for utvikling av AI så vel som forskningsområder.
Bilde med tillatelse:
1. "CRISP-DM Process Diagram" av Kenneth Jensen - Eget arbeid. [CC BY-SA 3.0] via Wikimedia Commons
2. "Automated online assistant" av Bemidji State University [Public Domain] via Wikimedia Commons
