Ključna razlika – podatkovno rudarjenje proti strojnemu učenju
Podatkovno rudarjenje in strojno učenje sta področji, ki gresta z roko v roki. Kot sorodnika sta si podobna, vendar imata različne starše. Toda trenutno oba postajata vse bolj podobna drug drugemu; skoraj podobni dvojčkom. Zato nekateri uporabljajo besedo strojno učenje za podatkovno rudarjenje. Vendar pa boste ob branju tega članka razumeli, da se strojni jezik razlikuje od podatkovnega rudarjenja. Ključna razlika je v tem, da se podatkovno rudarjenje uporablja za pridobivanje pravil iz razpoložljivih podatkov, medtem ko strojno učenje uči računalnik, da se nauči in razume dana pravila.
Kaj je podatkovno rudarjenje?
Podatkovno rudarjenje je postopek pridobivanja implicitnih, predhodno neznanih in potencialno uporabnih informacij iz podatkov. Čeprav se rudarjenje podatkov sliši novo, tehnologija ni. Podatkovno rudarjenje je glavna metoda računalniškega razkrivanja vzorcev v velikih nizih podatkov. Vključuje tudi metode na stičišču strojnega učenja, umetne inteligence, statistike in podatkovnih sistemov. Področje podatkovnega rudarjenja vključuje bazo podatkov in upravljanje podatkov, predhodno obdelavo podatkov, upoštevanje sklepanja, upoštevanje kompleksnosti, naknadno obdelavo odkritih struktur in spletno posodabljanje. Poglabljanje podatkov, iskanje podatkov in vohljanje po podatkih so izrazi, ki se pogosteje nanašajo na rudarjenje podatkov.
Danes podjetja uporabljajo zmogljive računalnike za pregledovanje velikih količin podatkov in večletna analiza poročil o tržnih raziskavah. Podatkovno rudarjenje tem podjetjem pomaga prepoznati razmerje med notranjimi dejavniki, kot so cena, usposobljenost osebja, in zunanjimi dejavniki, kot so konkurenca, gospodarsko stanje in demografija strank.
CRISP Data Mining Diagram procesa
Kaj je strojno učenje?
Strojno učenje je del računalništva in zelo podobno rudarjenju podatkov. Strojno učenje se uporablja tudi za iskanje po sistemih za iskanje vzorcev ter raziskovanje konstrukcije in študija algoritmov. Strojno učenje je vrsta umetne inteligence, ki računalnikom omogoča učenje, ne da bi bili izrecno programirani. Strojno učenje je namenjeno predvsem razvoju računalniških programov, ki se lahko naučijo rasti in se spreminjati glede na nove situacije in je zelo blizu računalniški statistiki. Ima tudi močne vezi z matematično optimizacijo. Nekatere najpogostejše uporabe strojnega učenja so filtriranje neželene pošte, optično prepoznavanje znakov in iskalniki.
Samodejni spletni pomočnik je aplikacija strojnega učenja
Strojno učenje je včasih v nasprotju s podatkovnim rudarjenjem, saj sta oba kot dve obrazi na kocki. Naloge strojnega učenja so običajno razvrščene v tri širše kategorije, kot so nadzorovano učenje, nenadzorovano učenje in učenje s krepitvijo.
Kakšna je razlika med podatkovnim rudarjenjem in strojnim učenjem?
Kako delujejo
Podatkovno rudarjenje: Podatkovno rudarjenje je postopek, ki se začne z navidez nestrukturiranimi podatki, da bi našli zanimive vzorce.
Strojno učenje: strojno učenje uporablja veliko algoritmov.
Podatki
Podatkovno rudarjenje: Podatkovno rudarjenje se uporablja za pridobivanje podatkov iz katerega koli podatkovnega skladišča.
Strojno učenje: Strojno učenje je branje stroja, ki je povezan s sistemsko programsko opremo.
Aplikacija
Podatkovno rudarjenje: Podatkovno rudarjenje večinoma uporablja podatke iz določene domene.
Strojno učenje: Tehnike strojnega učenja so dokaj splošne in jih je mogoče uporabiti za različne nastavitve.
Fokus
Podatkovno rudarjenje: skupnost podatkovnega rudarjenja se osredotoča predvsem na algoritme in aplikacije.
Strojno učenje: skupnosti strojnega učenja plačajo več za teorije.
Metodologija
Podatkovno rudarjenje: Podatkovno rudarjenje se uporablja za pridobivanje pravil iz podatkov.
Strojno učenje: Strojno učenje uči računalnik, da se uči in razume dana pravila.
Raziskava
Podatkovno rudarjenje: Podatkovno rudarjenje je raziskovalno področje, ki uporablja metode, kot je strojno učenje.
Strojno učenje: Strojno učenje je metodologija, ki se uporablja za omogočanje računalnikom opravljanja inteligentnih nalog.
Povzetek:
Podatkovno rudarjenje proti strojnemu učenju
Čeprav se strojno učenje popolnoma razlikuje od podatkovnega rudarjenja, sta si običajno podobna. Podatkovno rudarjenje je proces pridobivanja skritih vzorcev iz velikih podatkov, strojno učenje pa je orodje, ki ga lahko uporabimo tudi za to. Področje strojnega učenja se je zaradi gradnje umetne inteligence še povečalo. Rudarji podatkov se običajno močno zanimajo za strojno učenje. Oba, podatkovno rudarjenje in strojno učenje, enako sodelujeta pri razvoju umetne inteligence in raziskovalnih področij.
Vljudnost slike:
1. "CRISP-DM Process Diagram" Kennetha Jensena - lastno delo. [CC BY-SA 3.0] prek Wikimedia Commons
2. »Samodejni spletni pomočnik« državne univerze Bemidji [javna domena] prek Wikimedia Commons
