Разлика между извличане на данни и машинно обучение
Share
Ключова разлика - извличане на данни спрямо машинно обучение
Извличането на данни и машинното обучение са две области, които вървят ръка за ръка. Тъй като те са отношения, те са сходни, но имат различни родители. Но в момента и двете растат все повече като един друг; почти подобен на близнаци. Затова някои хора използват думата машинно обучение за извличане на данни. Въпреки това ще разберете, докато четете тази статия, че машинният език е различен от извличането на данни. А Основната разлика е, че извличането на данни се използва за получаване на правила от наличните данни, докато машинното обучение учи компютъра да научава и разбира дадените правила.
Какво е Mining Data?
Извличането на данни е процесът на извличане на неявна, неизвестна досега и потенциално полезна информация от данни. Въпреки че извличането на данни звучи ново, технологията не е така. Извличането на данни е основният метод за изчислително разкриване на модели в големи масиви от данни. Той също така включва методи на кръстовището на машинно обучение, изкуствен интелект, статистически системи и системи за бази данни. Полето за извличане на данни включва база данни и управление на данни, предварителна обработка на данни, съображения за заключения, съображения за сложност, последваща обработка на открити структури и актуализиране онлайн.. Драгиране на данни, риболов на данни и проследяване на данни по-често се отнасят термини при извличане на данни.
Днес компаниите използват мощни компютри, за да изследват големи обеми от данни и анализират доклади за пазарни проучвания в продължение на години. Извличането на данни помага на тези компании да установят връзката между вътрешни фактори като цена, умения на персонала и външни фактори като конкуренция, икономическо състояние и демографски данни на клиентите.
CRISP Диаграма на процеса на извличане на данни
Какво е машинно обучение?
Машинното обучение е част от компютърните науки и много подобно на извличането на данни. Машинното обучение също е свикнало търсете през системите, за да потърсите модели и проучете изграждането и изучаването на алгоритмите. Машинното обучение е вид изкуствен интелект, който предоставя на компютрите възможност да учат, без да са изрично програмирани. Машинното обучение е насочено главно към разработването на компютърни програми, които могат да се научат да растат и да се променят в зависимост от новите ситуации и наистина са близки до изчислителната статистика. Той също така има силни връзки с математическата оптимизация. Някои от най-често срещаните приложения на машинното обучение са филтриране на спам, оптично разпознаване на символи и търсачки.
Автоматизираният онлайн асистент е приложение за машинно обучение
Машинното обучение понякога е в конфликт с извличането на данни, тъй като и двете са като две лица на зарове. Задачите за машинно обучение обикновено се класифицират в три широки категории като контролирано обучение, неуправляемо обучение и укрепване на обучението.
Каква е разликата между извличане на данни и машинно обучение?
Как работят
Извличане на данни: Извличането на данни е процес, започващ от очевидно неструктурирани данни за намиране на интересни модели.
Машинно обучение: Машинното обучение използва много алгоритми.
Данни
Извличане на данни: Извличането на данни се използва за извличане на данни от всеки склад на данни.
Машинно обучение: Машинното обучение е да се чете машината, която е свързана със системния софтуер.
Приложение
Извличане на данни: Извличането на данни използва главно данни от определен домейн.
Машинно обучение: Техниките за машинно обучение са доста общи и могат да се прилагат в различни настройки.
фокус
Извличане на данни: Общността за обработка на данни се фокусира главно върху алгоритми и приложения.
Машинно обучение: Обществата за машинно обучение плащат повече за теориите.
методология
Извличане на данни: Извличането на данни се използва за получаване на правила от данни.
Машинно обучение: Машинното обучение учи компютъра да научава и разбира дадените правила.
изследване
Извличане на данни: Извличането на данни е изследователска област, която използва методи като машинно обучение.
Машинно обучение: Машинното обучение е методология, която се използва, за да позволи на компютрите да изпълняват интелигентни задачи.
Резюме:
Data Mining vs. Machine Learning
Въпреки че машинното обучение е напълно различно с извличането на данни, те обикновено са сходни помежду си. Извличането на данни е процесът на извличане на скрити модели от големи данни, а машинното обучение е инструмент, който също може да се използва за това. Полето на машинното обучение допълнително нараства в резултат на изграждането на AI. Миньорите на данни обикновено имат силен интерес към машинното обучение. И двете, извличане на данни и машинно обучение, си сътрудничат еднакво за развитието на ИИ, както и за научните области.
С любезност на изображенията:
1. "CRISP-DM процесна диаграма" от Кенет Дженсън - Собствена работа. [CC BY-SA 3.0] през Wikimedia Commons
2. "Автоматизиран онлайн асистент" от Държавния университет Bemidji [Public Domain] чрез Wikimedia Commons
