Kluczowa różnica - eksploracja danych a uczenie maszynowe
Eksploracja danych i uczenie maszynowe to dwa obszary, które idą w parze. Ponieważ są spokrewnieni, są podobni, ale mają różnych rodziców. Ale obecnie oba stają się coraz bardziej podobne; prawie podobny do bliźniaków. Dlatego niektórzy używają słowa machine learning do eksploracji danych. Jednak czytając ten artykuł, zrozumiesz, że język maszynowy różni się od eksploracji danych. Kluczową różnicą jest to, że eksploracja danych służy do uzyskiwania reguł z dostępnych danych, podczas gdy uczenie maszynowe uczy komputer uczenia się i rozumienia określonych reguł.
Co to jest eksploracja danych?
Eksploracja danych to proces wydobywania ukrytych, wcześniej nieznanych i potencjalnie przydatnych informacji z danych. Chociaż eksploracja danych brzmi nowatorsko, technologia taka już nie. Eksploracja danych jest główną metodą obliczeniowego ujawniania wzorców w dużych zbiorach danych. Obejmuje również metody na styku uczenia maszynowego, sztucznej inteligencji, systemów statystycznych i bazodanowych. Dziedzina eksploracji danych obejmuje zarządzanie bazami danych i danymi, wstępne przetwarzanie danych, rozważania dotyczące wnioskowania, kwestie złożoności, przetwarzanie końcowe odkrytych struktur i aktualizację online. Pogłębianie danych, łowienie danych i podsłuchiwanie danych to częściej terminy odnoszące się do eksploracji danych.
Obecnie firmy używają potężnych komputerów do badania dużych ilości danych i analizowania raportów z badań rynkowych przez lata. Eksploracja danych pomaga tym firmom zidentyfikować relacje między czynnikami wewnętrznymi, takimi jak cena, umiejętności personelu i czynniki zewnętrzne, takie jak konkurencja, sytuacja ekonomiczna i dane demograficzne klientów.
Schemat procesu eksploracji danych CRISP
Co to jest uczenie maszynowe?
Uczenie maszynowe jest częścią informatyki i jest bardzo podobne do eksploracji danych. Uczenie maszynowe jest również wykorzystywane do przeszukiwania systemów w celu znalezienia wzorców oraz zbadania konstrukcji i badania algorytmów. Uczenie maszynowe to rodzaj sztucznej inteligencji, która zapewnia komputerom zdolność uczenia się bez konieczności bezpośredniego programowania. Uczenie maszynowe jest głównie ukierunkowane na rozwój programów komputerowych, które mogą nauczyć się rosnąć i zmieniać się zgodnie z nowymi sytuacjami i jest bardzo zbliżone do statystyki obliczeniowej. Ma również silne powiązania z optymalizacją matematyczną. Niektóre z najczęstszych zastosowań uczenia maszynowego to filtrowanie spamu, optyczne rozpoznawanie znaków i wyszukiwarki.
Zautomatyzowany asystent online to aplikacja uczenia maszynowego
Uczenie maszynowe jest czasami sprzeczne z eksploracją danych, ponieważ oba są jak dwie twarze na kostce. Zadania uczenia maszynowego są zwykle podzielone na trzy szerokie kategorie, takie jak uczenie nadzorowane, uczenie się bez nadzoru i uczenie ze wzmocnieniem.
Jaka jest różnica między eksploracją danych a uczeniem maszynowym?
Jak oni pracują
Eksploracja danych: eksploracja danych to proces rozpoczynający się od pozornie nieustrukturyzowanych danych w celu znalezienia interesujących wzorców.
Uczenie maszynowe: uczenie maszynowe wykorzystuje wiele algorytmów.
Dane
Eksploracja danych: eksploracja danych służy do wydobywania danych z dowolnej hurtowni danych.
Uczenie maszynowe: uczenie maszynowe polega na czytaniu maszyny związanej z oprogramowaniem systemowym.
Podanie
Eksploracja danych: eksploracja danych wykorzystuje głównie dane z określonej domeny.
Uczenie maszynowe: Techniki uczenia maszynowego są dość ogólne i można je zastosować do różnych ustawień.
Skupiać
Data Mining: społeczność Data Mining skupia się głównie na algorytmach i aplikacjach.
Uczenie maszynowe: społeczności zajmujące się uczeniem maszynowym płacą więcej za teorie.
Metodologia
Eksploracja danych: eksploracja danych służy do pobierania reguł z danych.
Uczenie maszynowe: uczenie maszynowe uczy komputer uczenia się i rozumienia określonych reguł.
Badania
Eksploracja danych: Eksploracja danych to obszar badawczy wykorzystujący metody takie jak uczenie maszynowe.
Uczenie maszynowe: uczenie maszynowe to metodologia, która umożliwia komputerom wykonywanie inteligentnych zadań.
Streszczenie:
Eksploracja danych a uczenie maszynowe
Chociaż uczenie maszynowe jest zupełnie inne w przypadku eksploracji danych, zazwyczaj są one do siebie podobne. Eksploracja danych to proces wyodrębniania ukrytych wzorców z dużych danych, a uczenie maszynowe jest narzędziem, które można również wykorzystać do tego. Dziedzina uczenia maszynowego dalej się rozwijała w wyniku budowy AI. Data Miners zazwyczaj są bardzo zainteresowani uczeniem maszynowym. Zarówno eksploracja danych, jak i uczenie maszynowe, współpracują w równym stopniu w zakresie rozwoju sztucznej inteligencji, jak i obszarów badawczych.
Zdjęcie dzięki uprzejmości:
1. „Diagram procesu CRISP-DM” autorstwa Kennetha Jensena - Praca własna. [CC BY-SA 3.0] przez Wikimedia Commons
2. „Automatyczny asystent online” autorstwa Bemidji State University [domena publiczna] za pośrednictwem Wikimedia Commons
