Nyckelskillnad - Data Mining vs Machine Learning
Datautvinning och maskininlärning är två områden som går hand i hand. Eftersom de är relationer är de lika, men de har olika föräldrar. Men för närvarande växer båda alltmer som varandra; nästan lik tvillingar. Därför använder vissa människor ordet maskininlärning för datautvinning. Men du kommer att förstå när du läser den här artikeln att maskinspråk skiljer sig från datautvinning. En viktig skillnad är att data mining används för att få regler från tillgängliga data medan maskininlärning 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 datautvinning låter nytt är det inte tekniken. Data mining är den huvudsakliga metoden för beräkning av mönster i stora datamängder. Det involverar också metoder vid skärningspunkten mellan maskininlärning, artificiell intelligens, statistik och databassystem. Data mining-fältet innehåller databas och datahantering, förbehandling av data, slutsatser, komplexitetsöverväganden, efterbehandling av upptäckta strukturer och online-uppdatering. Datamuddring, datafiske och datasnooping hänvisar oftare till termer vid datautvinning.
Idag använder företag kraftfulla datorer för att undersöka stora datamängder och analysera marknadsundersökningsrapporter i flera år. Data mining hjälper dessa företag att identifiera förhållandet mellan interna faktorer såsom pris, personalens färdigheter och externa faktorer som konkurrens, ekonomiskt tillstånd och kunddemografi.
CRISP Data Mining Process Diagram
Vad är maskininlärning?
Maskininlärning är en del av datavetenskap och liknar mycket datautvinning. Maskininlärning används också för att söka igenom systemen för att leta efter mönster och utforska konstruktion och studier av algoritmer. Maskininlärning är en typ av artificiell intelligens som ger datorer möjligheten att lära sig utan att programmeras uttryckligen. Maskininlärning riktar sig främst till utvecklingen av datorprogram som kan lära sig att växa och förändras i enlighet med nya situationer och det ligger verkligen nära beräkningsstatistik. Det har också starka band till matematisk optimering. Några av de vanligaste tillämpningarna av maskininlärning är skräppostfiltrering, optisk teckenigenkänning och sökmotorer.
Automatiserad onlineassistent är en applikation för maskininlärning
Maskininlärning är ibland i konflikt med datautvinning eftersom båda är som två ansikten på en tärning. Maskininlärningsuppgifter klassificeras vanligtvis i tre breda kategorier såsom övervakat lärande, övervakat lärande och förstärkt lärande.
Vad är skillnaden mellan Data Mining och Machine Learning?
Hur de fungerar
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 vilket datalager som helst.
Maskininlärning: Maskininlärning är att läsa maskinen som avser 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 främst på algoritmer och applikationer.
Machine Learning: Machine learning-gemenskaper 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 låta datorer göra intelligenta uppgifter.
Sammanfattning:
Data Mining vs Machine Learning
Även om maskininlärning är helt annorlunda med datautvinning liknar de vanligtvis varandra. Data mining är processen att extrahera dolda mönster från stora data, och maskininlärning är ett verktyg som också kan användas för det. Fältet maskininlärning växte ytterligare som ett resultat av att bygga AI. Data Miners har vanligtvis ett stort intresse för maskininlärning. Båda, data mining och maskininlärning, samarbetar lika för utveckling av AI såväl som forskningsområden.
Bild med tillstånd:
1. "CRISP-DM Process Diagram" av Kenneth Jensen - Eget arbete. [CC BY-SA 3.0] via Wikimedia Commons
2. "Automatiserad onlineassistent" av Bemidji State University [Public Domain] via Wikimedia Commons
