Skillnad mellan data mining och maskinlärande
Share
Huvudskillnad - Data Mining vs Machine Learning
Data mining och maskininlärning är två områden som går hand i hand. Eftersom de är relationer, är de liknande, men de har olika föräldrar. Men för närvarande växer båda alltmer som en annan; nästan lik tvillingarna. Därför använder vissa personer ordmaskinsinlärning för datautvinning. Men du kommer att förstå när du läser den här artikeln att maskinspråk skiljer sig från datautvinning. en viktig skillnad är att datautvinning används för att få regler från tillgängliga data medan maskinlärning lär datorn att lära sig och förstå givna regler.
Vad är Data Mining?
Data mining är processen att extrahera implicit, tidigare okänd, och potentiellt användbar information från data. Även om data mining låter nytt är tekniken inte. Data mining är den huvudsakliga metoden för beräkning av mönster i stora dataset. Det handlar också om metoder vid skärningspunktet mellan maskininlärning, artificiell intelligens, statistik och databassystem. Data mining fältet innehåller databas och datahantering, förbehandling av data, inferens överväganden, komplexitetshänsyn, efterbehandling av upptäckta strukturer och uppdatering online. Data muddring, datafisk och data snooping är vanligare referenser i datautvinning.
Idag använder företag kraftfulla datorer för att undersöka stora datamängder och analysera marknadsundersökningsrapporter i åratal. Data mining hjälper dessa företag att identifiera förhållandet mellan interna faktorer som pris, personal kompetens och externa faktorer som tävling, ekonomiskt tillstånd och kunddemografi.
CRISP Data Mining Process Diagram
Vad är maskinlärning?
Maskininlärning är en del av datavetenskap och liknar datautvinning. Maskininlärning är också van vid söka igenom systemen för att leta efter mönster och utforska konstruktionen och undersökningen av algoritmer. Maskininlärning är en typ av artificiell intelligens som ger datorer möjlighet att lära sig utan att vara explicit programmerad. Maskininlärning riktar sig främst till utveckling av datorprogram som kan lära sig att växa och förändras i enlighet med nya situationer och det är verkligen nära beräkningsstatistik. Det har också starka band med matematisk optimering. Några av de vanligaste tillämpningarna av maskininlärning är skräppostfiltrering, optisk teckenigenkänning och sökmotorer.
Automatiserad online assistent är en applikation av maskininlärning
Maskininlärning är ibland i konflikt med data mining, eftersom båda är som två ansikten på en tärning. Maskininlärningsuppgifter klassificeras vanligtvis i tre stora kategorier som övervakat lärande, oövervakat lärande och förstärkning lärande.
Vad är skillnaden mellan datautvinning och maskinlärande?
Hur de arbetar
Data Mining: Data mining är en process som börjar från uppenbarligen ostrukturerad data för att hitta intressanta mönster.
Maskininlärning: Maskininlärning använder många algoritmer.
Data
Data Mining: Data mining används för att extrahera data från alla datalager.
Maskininlärning: Maskininlärning är att läsa maskinen som gäller systemprogramvara.
Ansökan
Data Mining: Data mining använder huvudsakligen data från en viss domän.
Maskininlärning: Maskininlärningstekniker är ganska generiska och kan tillämpas på olika inställningar.
Fokus
Data Mining: Data mining community fokuserar huvudsakligen på algoritmer och applikationer.
Maskininlärning: Maskininlärningssamhällen betalar mer på teorier.
Metodik
Data Mining: Data mining används för att få regler från data.
Maskininlärning: Maskininlärning lär datorn att lära sig och förstå givna regler.
Forskning
Data Mining: Data mining är ett forskningsområde som använder metoder som maskininlärning.
Maskininlärning: Maskininlärning är en metod som används för att tillåta datorer att göra intelligenta uppgifter.
Sammanfattning:
Data Mining vs Machine Learning
Även om maskininlärning är helt annorlunda med data mining, liknar de typiskt varandra. Data mining är processen att extrahera dolda mönster från stora data, och maskininlärning är ett verktyg som också kan användas för det. Maskinutbildningsområdet växte ytterligare som ett resultat av byggandet av AI. Datavinnarna har vanligtvis ett starkt intresse för maskininlärning. Både datautvinning och maskininlärning samverkar lika för utvecklingen av AI såväl som forskningsområden.
Image Courtesy:
1. "CRISP-DM Process Diagram" av Kenneth Jensen - eget arbete. [CC BY-SA 3.0] Via Wikimedia Commons
2. "Automatiserad online assistent" av Bemidji State University [Public Domain] via Wikimedia Commons
