Forskel mellem datamining og maskinlæring

Nøgleforskel - Datamining efter maskinlæring
 

Datamining og maskinindlæring er to områder, der går hånd i hånd. Da de er forhold, er de ens, men de har forskellige forældre. Men i øjeblikket vokser begge sig i stigende grad som hinanden; næsten ligner tvillinger. Derfor bruger nogle mennesker ordmaskinindlæringen til data mining. Du vil dog forstå, mens du læser denne artikel, at maskinsprog er forskelligt fra data mining. EN vigtig forskel er, at dataindvinding bruges til at hente 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 implicitte, tidligere ukendte og potentielt nyttige oplysninger fra data. Selvom datamining lyder ny, er teknologien det ikke. Data mining er den vigtigste metode til beregning af videregivelse af mønstre i store datasæt. Det involverer også metoder i skæringspunktet mellem maskinlæring, kunstig intelligens, statistik og databasesystemer. Dataminingfelt inkluderer database og databehandling, dataforarbejdning, inferenshensyn, kompleksitetshensyn, efterbehandling af opdagede strukturer og onlineopdatering. Opgradering af data, datafiskeri og snooping af data refererer mere almindeligt til udtryk i data mining.

I dag bruger virksomheder magtfulde computere til at undersøge store datamængder og analysere markedsundersøgelsesrapporter i årevis. Data mining hjælper disse virksomheder med at identificere forholdet mellem interne faktorer som pris, personalefærdigheder og eksterne faktorer som konkurrence, økonomisk tilstand og kundedemografi.

CRISP Data Mining Process Diagram

Hvad er maskinlæring?

Maskinlæring er en del af datalogi og ligner meget minedrift. Maskinlæring er også vant til søg gennem systemerne for at kigge efter mønstre og udforske konstruktion og undersøgelse af algoritmer. Maskinlæring er en type kunstig intelligens, der giver computere mulighed for at lære uden at være eksplicit programmeret. Maskinlæring er hovedsageligt målrettet mod udvikling af computerprogrammer, der kan lære sig selv at vokse og ændre sig i henhold til nye situationer, og det er virkelig tæt på computerstatistikker. Det har også stærke bånd til matematisk optimering. Nogle af de mest almindelige anvendelser af maskinlæring er spamfiltrering, optisk tegngenkendelse og søgemaskiner.

Automatiseret online assistent er en anvendelse af maskinlæring

Maskinindlæring er undertiden i konflikt med datamining, da begge er som to ansigter på en terning. Maskinlæringsopgaver klassificeres typisk i tre brede kategorier som f.eks overvåget læring, uovervåget læring og forstærkende læring.

Hvad er forskellen mellem Data Mining og Machine Learning?

Sådan fungerer de

Data Mining: Data mining er en proces der starter fra tilsyneladende ustrukturerede data for at finde interessante mønstre.

Maskinelæring: Maskinindlæring bruger en masse algoritmer.

Data

Data Mining: Data mining bruges til at udtrække data fra ethvert datavarehus.

Maskinelæring: Maskinindlæring er at læse den maskine, der vedrører systemsoftware.

Ansøgning

Data Mining: Data mining bruger hovedsageligt data fra et bestemt domæne.

Maskinelæring: Maskinindlæringsteknikker er temmelig generiske og kan anvendes til forskellige indstillinger.

Fokus

Data Mining: Data mining community fokuserer hovedsageligt på algoritmer og applikationer.

Maskinelæring: Maskinlæringssamfund betaler mere for teorier.

Metode

Data Mining: Data mining bruges til at hente regler fra data.

Maskinelæring: Maskinlæring lærer computeren at lære og forstå givne regler.

Forskning

Data Mining: Data mining er et forskningsområde, der bruger metoder som maskinlæring.

Maskinelæring: Maskinlæring er en metode, der bruges til at give computere mulighed for at udføre intelligente opgaver.

Resumé:

Datamining efter maskinlæring

Selvom maskinindlæring er helt forskellig med data mining, ligner de typisk hinanden. Data mining er processen med at udtrække skjulte mønstre fra store data, og maskinlæring er et værktøj, der også kan bruges til det. Feltet med maskinlæring 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 udviklingen af ​​AI såvel som forskningsområder.

Billede høflighed:

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