Nøkkelforskjell – Data Mining vs Machine Learning
Data mining 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 mennesker ordet maskinlæring for datautvinning. Du vil imidlertid forstå når du leser denne artikkelen at maskinspråk er forskjellig fra datautvinning. En nøkkelforskjell er at datautvinning 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 trekke ut implisitt, tidligere ukjent og potensielt nyttig informasjon fra data. Selv om data mining høres nytt ut, er det ikke teknologien. Data mining er hovedmetoden 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 databehandling, dataforbehandling, konklusjonsbetraktninger, kompleksitetshensyn, etterbehandling av oppdagede strukturer og online oppdatering. Datamudring, datafiske og datasnoking er oftere refererende termer i datautvinning.
I dag bruker bedrifter kraftige datamaskiner til å undersøke store mengder data og analysere markedsundersøkelsesrapporter i årevis. Data mining hjelper disse selskapene med å identifisere forholdet mellom interne faktorer som pris, personalkompetanse og eksterne faktorer som konkurranse, økonomisk tilstand og kundedemografi.
CRISP Data Mining Process Diagram
Hva er maskinlæring?
Maskinlæring er en del av informatikk og ligner veldig på datautvinning. Maskinlæring brukes også til å søke gjennom systemene for å se 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 selv å vokse og endre seg i henhold til nye situasjoner, og det er veldig nært beregningsstatistikk. Den har også sterke bånd til matematisk optimalisering. Noen av de vanligste bruksområdene for maskinlæring er spamfiltrering, optisk tegngjenkjenning og søkemotorer.
Automatisert nettassistent er en applikasjon for maskinlæring
Maskinlæring er noen ganger i konflikt med datautvinning siden begge er som to ansikter på en terning. Maskinlæringsoppgaver er vanligvis klassifisert i tre brede kategorier, for eksempel overvåket læring, uovervåket læring og forsterkende læring.
Hva er forskjellen mellom Data Mining og Machine Learning?
Slik fungerer de
Data Mining: Datautvinning er en prosess som starter fra tilsynelatende ustrukturerte data for å finne interessante mønstre.
Machine Learning: Maskinlæring bruker mange algoritmer.
Data
Data Mining: Datautvinning brukes til å trekke ut data fra ethvert datavarehus.
Machine Learning: Maskinlæring er å lese maskinen som er relatert til systemprogramvare.
Application
Data mining: Data mining bruker hovedsakelig data fra et bestemt domene.
Machine Learning: Maskinlæringsteknikker er ganske generiske og kan brukes i ulike innstillinger.
Focus
Data Mining: Datamining-fellesskapet fokuserer hovedsakelig på algoritmer og applikasjoner.
Machine Learning: Maskinlæringsfellesskap betaler mer for teorier.
Metode
Data Mining: Datautvinning brukes til å hente regler fra data.
Machine Learning: Maskinlæring lærer datamaskinen å lære og forstå gitte regler.
Research
Data Mining: Data mining er et forskningsområde som bruker metoder som maskinlæring.
Machine Learning: Maskinlæring er en metodikk som brukes for å la datamaskiner utføre intelligente oppgaver.
Sammendrag:
Data Mining vs. Machine Learning
Selv om maskinlæring er helt annerledes med datautvinning, ligner de vanligvis på 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 ytterligere som et resultat av å bygge AI. Data Miners har vanligvis en sterk interesse for maskinlæring. Både data mining og maskinlæring samarbeider likt for utvikling av AI så vel som forskningsområder.
Bilde:
1. "CRISP-DM Process Diagram" av Kenneth Jensen - Eget arbeid. [CC BY-SA 3.0] via Wikimedia Commons
2. "Automatisert online assistent" av Bemidji State University [Public Domain] via Wikimedia Commons
