Diferența Dintre Extragerea Datelor și învățarea Automată

2024 Autor: Mildred Bawerman | [email protected]. Modificat ultima dată: 2023-12-16 08:41

Diferența cheie - Minarea datelor vs învățarea automată

Exploatarea datelor și învățarea automată sunt două domenii care merg mână în mână. Fiind relații, ele sunt similare, dar au părinți diferiți. Dar, în prezent, ambele cresc din ce în ce mai mult ca celelalte; aproape asemănătoare cu gemenii. Prin urmare, unii oameni folosesc cuvântul machine learning pentru extragerea datelor. Cu toate acestea, veți înțelege în timp ce citiți acest articol că limbajul mașinii este diferit de extragerea datelor. O diferență cheie este că extragerea datelor este utilizată pentru a obține reguli din datele disponibile, în timp ce învățarea automată îi învață computerului să învețe și să înțeleagă regulile date.

Ce este Data Mining?

Exploatarea datelor este procesul de extragere a informațiilor implicite, necunoscute anterior și potențial utile din date. Deși exploatarea datelor pare nouă, tehnologia nu este. Exploatarea datelor este principala metodă de dezvăluire a modelelor în seturi mari de date. De asemenea, implică metode la intersecția învățării automate, a inteligenței artificiale, a statisticii și a sistemelor de baze de date. Câmpul de exploatare a datelor include baza de date și gestionarea datelor, pre-procesarea datelor, considerente de inferență, considerente de complexitate, post-procesare a structurilor descoperite și actualizare online. Dragarea datelor, pescuitul datelor și detectarea datelor sunt mai frecvent termeni de referință în extragerea datelor.

Astăzi, companiile folosesc computere puternice pentru a examina volume mari de date și pentru a analiza rapoarte de cercetare de piață de ani de zile. Exploatarea datelor ajută aceste companii să identifice relația dintre factorii interni, cum ar fi prețul, abilitățile personalului și factori externi, cum ar fi concurența, starea economică și datele demografice ale clienților.

Diagrama procesului de extragere a datelor CRISP

Ce este învățarea automată?

Învățarea automată este o parte a informaticii și foarte asemănătoare cu extragerea datelor. Învățarea automată este, de asemenea, utilizată pentru a căuta prin sisteme pentru a căuta modele și pentru a explora construcția și studiul algoritmilor. Învățarea automată este un tip de inteligență artificială care oferă computerelor capacitatea de a învăța fără a fi programate în mod explicit. Învățarea automată vizează în principal dezvoltarea de programe de calculator care se pot învăța să crească și să se schimbe în funcție de situații noi și foarte aproape de statisticile de calcul. De asemenea, are legături puternice cu optimizarea matematică. Unele dintre cele mai comune aplicații de învățare automată sunt filtrarea spamului, recunoașterea optică a caracterelor și motoarele de căutare.

Asistentul automat automat este o aplicație de învățare automată

Învățarea automată este uneori în conflict cu extragerea datelor, deoarece ambele sunt ca două fețe pe zaruri. Sarcinile de învățare automată sunt de obicei clasificate în trei mari categorii, cum ar fi învățarea supravegheată, învățarea nesupravegheată și învățarea de consolidare.

Care este diferența dintre Data Mining și Machine Learning?

Cum funcționează

Data Mining: Data mining este un proces care începe de la date aparent nestructurate pentru a găsi modele interesante.

Învățarea automată: învățarea automată utilizează o mulțime de algoritmi.

Date

Data Mining: Data mining este folosit pentru a extrage date din orice depozit de date.

Învățarea automată: învățarea automată este de a citi mașina care se referă la software-ul sistemului.

Cerere

Data Mining: Data mining utilizează în principal date dintr-un anumit domeniu.

Învățare automată: tehnicile de învățare automată sunt destul de generice și pot fi aplicate la diferite setări.

Concentrați-vă

Data Mining: comunitatea de data mining se concentrează în principal pe algoritmi și aplicații.

Învățarea automată: comunitățile de învățare automată plătesc mai mult pe teorii.

Metodologie

Data Mining: Data mining este folosit pentru a obține reguli din date.

Învățarea automată: învățarea automată învață computerul să învețe și să înțeleagă regulile date.

Cercetare

Data Mining: Data mining este o zonă de cercetare care folosește metode precum învățarea automată.

Învățarea automată: învățarea automată este o metodologie utilizată pentru a permite computerelor să facă sarcini inteligente.

Rezumat:

Minare de date vs. învățare automată

Deși învățarea automată este complet diferită în ceea ce privește extragerea datelor, acestea sunt de obicei similare între ele. Exploatarea datelor este procesul de extragere a modelelor ascunse din date mari, iar învățarea automată este un instrument care poate fi, de asemenea, utilizat în acest sens. Domeniul învățării automate a crescut în continuare ca urmare a construirii AI. Minerii de date au de obicei un interes puternic pentru învățarea automată. Ambele, extragerea datelor și învățarea automată, colaborează în mod egal pentru dezvoltarea AI, precum și a domeniilor de cercetare.

Amabilitatea imaginii:

1. "Diagrama procesului CRISP-DM" de Kenneth Jensen - Lucrare proprie. [CC BY-SA 3.0] prin Wikimedia Commons

2. „Asistent online automatizat” de Universitatea de Stat Bemidji [Domeniu public] prin Wikimedia Commons