Duomenų gavybos ir mašininio mokymosi skirtumas

Pagrindinis skirtumas - duomenų gavyba vs mašinų mokymasis
 

Duomenų gavyba ir mašinų mokymasis yra dvi sritys, kurios eina kartu. Kadangi santykiai yra panašūs, jie turi skirtingus tėvus. Tačiau šiuo metu abu auga vis labiau kaip vienas kitas; beveik panašus į dvynius. Todėl kai kurie žmonės naudoja žodį mašinų mokymasis duomenų gavyboje. Tačiau jūs suprasite skaitydami šį straipsnį, kad mašinų kalba skiriasi nuo duomenų gavybos. A Pagrindinis skirtumas yra tas, kad duomenų gavyba naudojama norint gauti taisykles iš turimų duomenų, o mašininis mokymas moko kompiuterį mokytis ir suprasti nurodytas taisykles..

Kas yra duomenų gavyba?

Duomenų gavyba yra numanomos, anksčiau nežinomos ir potencialiai naudingos informacijos iš duomenų išgavimo procesas. Nors duomenų gavyba atrodo nauja, šios technologijos nėra. Duomenų gavyba yra pagrindinis didelių duomenų rinkinių modelių skaičiavimo atskleidimo būdas. Tai taip pat apima metodus mašininio mokymosi, dirbtinio intelekto, statistikos ir duomenų bazių sankirtoje. Duomenų gavybos lauką sudaro duomenų bazė ir duomenų valdymas, išankstinis duomenų apdorojimas, išvadų svarstymas, sudėtingumo sumetimai, aptiktų struktūrų perdirbimas ir atnaujinimas internete.. Duomenų gilinimas, duomenų žvejyba ir duomenų šnipinėjimas yra žymimi duomenų gavybos terminai.

Šiandien įmonės naudoja galingus kompiuterius, norėdamos ištirti didelius duomenų kiekius ir analizuoti rinkos tyrimų ataskaitas metų metus. Duomenų gavyba padeda šioms įmonėms nustatyti ryšį tarp vidinių veiksnių, tokių kaip kaina, darbuotojų įgūdžiai, ir išorinių veiksnių, tokių kaip konkurencija, ekonominė būklė ir klientų demografija..

CRISP duomenų gavybos proceso schema

Kas yra mašinų mokymasis?

Mašinų mokymasis yra kompiuterių mokslo dalis ir labai panašus į duomenų gavybą. Mašinų mokymasis taip pat įpratęs ieškoti sistemose, ieškoti modelių, tyrinėti algoritmų sudarymą ir studijas. Mašinų mokymasis yra dirbtinio intelekto rūšis, suteikianti kompiuteriams galimybę mokytis be aiškiai įprogramuotų. Mašinų mokymasis daugiausia susijęs su kompiuterinių programų, kurios gali išmokyti save augti ir keistis atsižvelgiant į naujas situacijas, kūrimu, ir tai tikrai artima skaičiavimo statistikai. Tai taip pat glaudžiai susijusi su matematiniu optimizavimu. Kai kurie iš labiausiai paplitusių mašininio mokymosi būdų yra šlamšto filtravimas, optinis simbolių atpažinimas ir paieškos sistemos.

Automatizuotas internetinis asistentas yra mašininio mokymosi programa

Kompiuterinis mokymasis kartais nesuderinamas su duomenų gavyba, nes abu yra tarsi du kauliuko veidai. Mašinų mokymosi užduotys paprastai skirstomos į tris plačias kategorijas, tokias kaip prižiūrimas mokymasis, neprižiūrimas mokymasis ir sustiprinamasis mokymasis.

Koks skirtumas tarp duomenų gavybos ir mašinų mokymosi?

Kaip jie dirba

Duomenų gavyba: Duomenų gavyba yra procesas, pradedantis nuo akivaizdžiai nestruktūruotų duomenų, kad būtų galima rasti įdomių modelių.

Mašinų mokymasis: Mašinų mokymasis naudoja daugybę algoritmų.

Duomenys

Duomenų gavyba: Duomenų gavyba naudojama duomenims iš bet kurio duomenų saugyklos išgauti.

Mašinų mokymasis: Mašinų mokymasis yra perskaityti mašiną, susijusią su sistemos programine įranga.

Taikymas

Duomenų gavyba: Duomenų gavyboje daugiausia naudojami duomenys iš tam tikros srities.

Mašinų mokymasis: Mašinų mokymosi būdai yra gana bendri ir gali būti taikomi įvairiose vietose.

Dėmesys

Duomenų gavyba: Duomenų gavybos bendruomenė daugiausia dėmesio skiria algoritmams ir programoms.

Mašinų mokymasis: Mašinų mokymosi bendruomenės moka daugiau už teorijas.

Metodika

Duomenų gavyba: Duomenų gavyba naudojama norint gauti taisykles iš duomenų.

Mašinų mokymasis: Mašinų mokymasis moko kompiuterį mokytis ir suprasti nurodytas taisykles.

Tyrimai

Duomenų gavyba: Duomenų gavyba yra tyrimų sritis, kurioje naudojami tokie metodai kaip mašininis mokymasis.

Mašinų mokymasis: Mašinų mokymasis yra metodika, naudojama kompiuteriams atlikti intelektualias užduotis.

Santrauka:

Duomenų gavyba ir mašinų mokymasis

Nors mašinų mokymasis duomenų gavyboje yra visiškai skirtingas, jie paprastai yra panašūs vienas į kitą. Duomenų gavyba yra paslėptų modelių išgavimo iš didelių duomenų procesas, o mašininis mokymasis yra įrankis, kurį taip pat galima naudoti. Mašinų mokymosi laukas toliau augo pastačius AI. Duomenys kalnakasiams paprastai yra labai svarbūs mašinų mokymuisi. Tiek duomenų gavyba, tiek mašininis mokymasis vienodai bendradarbiauja kuriant PG ir tyrimų sritis.

Vaizdo mandagumas:

1. Kenneth Jensen „CRISP-DM proceso diagrama“ - Savas darbas. [CC BY-SA 3.0] per „Wikimedia Commons“

2. „Automatizuotas internetinis asistentas“, kurį pateikė Bemidji valstybinis universitetas [viešasis domenas] per „Wikimedia Commons“