Fő különbség - adatbányászat vs gépi tanulás
Az adatbányászat és a gépi tanulás két olyan terület, amelyek együtt járnak. Mivel viszonyban vannak, hasonlóak, de különböző szüleik vannak. De jelenleg mindkettő egyre inkább hasonlít egymáshoz; szinte hasonlít az ikrekhez. Ezért egyesek a gépi tanulás szót használják adatbányászatra. Ezt a cikket olvasva azonban meg fogja érteni, hogy a gép nyelve eltér az adatbányászattól. A legfontosabb különbség az, hogy az adatbányászatot arra használják, hogy szabályokat kapjanak a rendelkezésre álló adatokból, míg a gépi tanulás megtanítja a számítógépet megtanulni és megérteni az adott szabályokat.
Mi az adatbányászat?
Az adatbányászat az implicit, korábban ismeretlen és potenciálisan hasznos információk kinyerése az adatokból. Bár az adatbányászat újnak tűnik, a technológia nem az. Az adatbányászat a nagy adatkészletek mintáinak számítási közzétételének fő módszere. Ez magában foglalja a gépi tanulás, a mesterséges intelligencia, a statisztikai és az adatbázis-rendszerek metszéspontjában lévő módszereket is. Az adatbányászati terület magában foglalja az adatbázis és az adatkezelést, az adatok előzetes feldolgozását, következtetési megfontolásokat, a komplexitás szempontjait, a felfedezett struktúrák utólagos feldolgozását és az online frissítést. Az adatbányászatban az adatbevezetés, az adathorgászat és az adatcsempészés az utalás kifejezésére utal.
Ma a vállalatok nagy teljesítményű számítógépeket használnak nagy mennyiségű adat megvizsgálására és évek óta tartó piackutatási jelentések elemzésére. Az adatbányászat segíti ezeket a vállalatokat a belső tényezők, például az ár, az alkalmazottak készségei és a külső tényezők, például a verseny, a gazdasági helyzet és az ügyfelek demográfiája közötti kapcsolat azonosításában.
CRISP adatbányászati folyamat diagram
Mi az a gépi tanulás?
A gépi tanulás a számítástechnika része, és nagyon hasonlít az adatbányászathoz. A gépi tanulást arra is használják, hogy a rendszereken keresztül keressenek mintákat, és feltárják az algoritmusok felépítését és tanulmányozását. A gépi tanulás a mesterséges intelligencia egy olyan típusa, amely kifejezetten programozás nélkül biztosítja a számítógépek számára a tanulást. A gépi tanulás elsősorban olyan számítógépes programok fejlesztését célozza, amelyek megtaníthatják magukat az új helyzeteknek megfelelő növekedésre és változásra, és valóban közel állnak a számítási statisztikákhoz. Szoros kapcsolatban áll a matematikai optimalizálással is. A gépi tanulás egyik leggyakoribb alkalmazása a spamszűrés, az optikai karakterfelismerés és a keresőmotorok.
Az automatizált online asszisztens a gépi tanulás egyik alkalmazása
A gépi tanulás néha ütközik az adatbányászattal, mivel mindkettő olyan, mint a kocka két arca. A gépi tanulási feladatokat általában három nagy kategóriába sorolják, például felügyelt tanulás, felügyelet nélküli tanulás és megerősítő tanulás.
Mi a különbség az adatbányászat és a gépi tanulás között?
Hogyan működnek
Adatbányászat: Az adatbányászat egy folyamat, amely látszólag strukturálatlan adatokból indul ki, és érdekes mintákat talál.
Gépi tanulás: A gépi tanulás sok algoritmust használ.
Adat
Adatbányászat: Az adatbányászatot bármely adatraktár adatainak kinyerésére használják.
Gépi tanulás: A gépi tanulás a gép leolvasása, amely a rendszer szoftveréhez kapcsolódik.
Alkalmazás
Adatbányászat: Az adatbányászat elsősorban egy adott tartomány adatait hasznosítja.
Gépi tanulás: A gépi tanulási technikák meglehetősen általánosak és különböző beállításokra alkalmazhatók.
Fókusz
Adatbányászat: Az adatbányász közösség elsősorban algoritmusokra és alkalmazásokra összpontosít.
Gépi tanulás: A gépi tanulási közösségek többet fizetnek az elméletekért.
Módszertan
Adatbányászat: Az adatbányászatot arra használják, hogy szabályokat kapjon az adatokból.
Gépi tanulás: A gépi tanulás megtanítja a számítógépet megtanulni és megérteni az adott szabályokat.
Kutatás
Adatbányászat: Az adatbányászat olyan kutatási terület, amely olyan módszereket használ, mint a gépi tanulás.
Gépi tanulás: A gépi tanulás olyan módszertan, amelyet intelligens feladatok elvégzésére használnak a számítógépek.
Összegzés:
Adatbányászat és gépi tanulás
Bár a gépi tanulás teljesen eltér az adatbányászattól, jellemzően hasonlóak egymáshoz. Az adatbányászat a rejtett minták nagy adatokból történő kinyerésének folyamata, a gépi tanulás pedig egy eszköz, amely erre is felhasználható. A gépi tanulás területe tovább nőtt az AI építésének eredményeként. Az adatbányászok általában nagyon érdeklődnek a gépi tanulás iránt. Az adatbányászat és a gépi tanulás egyaránt egyformán működik együtt az AI fejlesztése, valamint a kutatási területek érdekében.
Kép jóvoltából:
1. Kenneth Jensen "CRISP-DM folyamatdiagramja" - Saját munka. [CC BY-SA 3.0] a Wikimedia Commons-on keresztül
2. "Automatizált online asszisztens" a Bemidji Állami Egyetemen [Public Domain] a Wikimedia Commons-on keresztül
