Pagrindinis skirtumas - duomenų gavyba ir mašininis mokymasis
Duomenų gavyba ir mašininis mokymasis yra dvi kartu einančios sritys. Kadangi jie yra santykiai, jie yra panašūs, tačiau turi skirtingus tėvus. Bet šiuo metu abu auga vis labiau kaip vienas kitas; beveik panašus į dvynukus. Todėl kai kurie žmonės naudoja žodį mašininis mokymasis duomenų gavybai. Tačiau skaitydami šį straipsnį suprasite, kad mašininė kalba skiriasi nuo duomenų gavybos. Pagrindinis skirtumas yra tas, kad duomenų gavyba naudojama norint gauti taisykles iš turimų duomenų, o mašininis mokymasis moko kompiuterį išmokti ir suprasti nurodytas taisykles.
Kas yra duomenų gavyba?
Duomenų gavyba yra implicitinės, anksčiau nežinomos ir potencialiai naudingos informacijos išskyrimo iš duomenų procesas. Nors duomenų gavyba skamba naujai, technologija - ne. Duomenų gavyba yra pagrindinis didelių duomenų rinkinių modelių skaičiavimo atskleidimo metodas. Tai taip pat apima metodus mašininio mokymosi, dirbtinio intelekto, statistikos ir duomenų bazių sistemų sankirtoje. Duomenų gavybos laukas apima duomenų bazę ir duomenų valdymą, išankstinį duomenų apdorojimą, išvadų, sudėtingumo, po aptiktų struktūrų apdorojimo ir atnaujinimą internete. Duomenų gilinimas, duomenų žvejyba ir duomenų šnipinėjimas dažniausiai nurodo terminus duomenų gavyboje.
Šiandien įmonės naudoja galingus kompiuterius, kad ištirtų didelius duomenų kiekius ir metų metus analizuotų rinkos tyrimų ataskaitas. Duomenų gavyba šioms įmonėms padeda nustatyti vidinių veiksnių, tokių kaip kaina, darbuotojų įgūdžiai, ir išorinių veiksnių, tokių kaip konkurencija, ekonominė būklė ir klientų demografija, ryšį.
CRISP duomenų gavybos proceso schema
Kas yra mašininis mokymasis?
Mašinų mokymasis yra informatikos dalis ir labai panašus į duomenų gavybą. Mašininis mokymasis taip pat naudojamas sistemoms ieškoti, ieškoti modelių, tirti algoritmų konstrukciją ir tyrimus. Mašininis mokymasis yra dirbtinio intelekto rūšis, suteikianti kompiuteriams galimybę mokytis be aiškaus programavimo. Mašininio mokymosi tikslas - kurti kompiuterines programas, kurios gali išmokyti save augti ir keistis atsižvelgiant į naujas situacijas, ir tai tikrai artima skaičiavimo statistikai. Jis taip pat turi tvirtą ryšį su matematiniu optimizavimu. Keletas dažniausiai naudojamų mašininio mokymosi yra šlamšto filtravimas, optinis simbolių atpažinimas ir paieškos sistemos.
Automatinis internetinis asistentas yra mašininio mokymosi programa
Mašininis mokymasis kartais prieštarauja duomenų gavybai, nes abu yra tarsi du veidai ant kauliuko. Mašininio mokymosi užduotys paprastai skirstomos į tris plačias kategorijas, tokias kaip prižiūrimas mokymas, neprižiūrimas mokymas ir mokymasis sustiprinant.
Kuo skiriasi duomenų gavyba ir mašininis mokymasis?
Kaip jie veikia
Duomenų gavyba: duomenų gavyba yra procesas, pradedant akivaizdžiai nestruktūrizuotais duomenimis, kad surastų įdomių modelių.
Mašininis mokymasis: mašininis mokymasis naudoja daug algoritmų.
Duomenys
Duomenų gavyba: duomenų gavyba naudojama duomenims iš bet kurio duomenų sandėlio išgauti.
Mašinų mokymasis: mašinų mokymasis yra skaityti mašiną, susijusią su sistemos programine įranga.
Taikymas
Duomenų gavyba: Duomenų gavyboje daugiausia naudojami konkretaus domeno duomenys.
Mašininis mokymasis: mašininio mokymosi metodai yra gana bendri ir gali būti taikomi įvairiems nustatymams.
Susitelkite
Duomenų gavyba: duomenų gavybos bendruomenė daugiausia dėmesio skiria algoritmams ir programoms.
Mašininis mokymasis: Mašinų mokymosi bendruomenės daugiau moka už teorijas.
Metodika
Duomenų gavyba: duomenų gavyba naudojama norint gauti taisykles iš duomenų.
Mašininis mokymasis: mašininis mokymasis moko kompiuterį išmokti ir suprasti pateiktas taisykles.
Tyrimai
Duomenų gavyba: duomenų gavyba yra tyrimų sritis, kurioje naudojami tokie metodai kaip mašininis mokymasis.
Mašininis mokymasis: mašininis mokymasis yra metodika, naudojama kompiuteriams leisti atlikti protingas užduotis.
Santrauka:
Duomenų gavyba ir mašininis mokymasis
Nors mašinų mokymasis visiškai skiriasi nuo duomenų gavybos, jie paprastai yra panašūs vienas į kitą. Duomenų gavyba yra paslėptų šablonų išskyrimo iš didelių duomenų procesas, o mašininis mokymasis yra įrankis, kurį taip pat galima tam naudoti. Mašinų mokymosi sritis toliau augo dėl AI kūrimo. Paprastai duomenų kalnakasiai labai domisi mašininiu mokymusi. Duomenų gavyba ir mašininis mokymasis vienodai bendradarbiauja plėtojant intelektą ir mokslinių tyrimų sritis.
Vaizdo mandagumas:
1. Kennetho Jenseno „CRISP-DM proceso schema“- Nuosavas darbas. [CC BY-SA 3.0] per „Wikimedia Commons“
2. Bemidji valstybinio universiteto [viešasis domenas] „Automatinis internetinis asistentas“per „Wikimedia Commons“
