Minerirea datelor și învățarea mașinii - 10 cele mai bune lucruri pe care trebuie să le știi

Diferența dintre extragerea datelor și învățarea automată

Exploatarea datelor se referă la extragerea cunoștințelor dintr-o cantitate mare de date. Exploatarea datelor este procesul de a descoperi diverse tipuri de tipare moștenite în date și care sunt corecte, noi și utile. Minerirea datelor este subsetul analizei de afaceri, este similară cercetării experimentale. Originile extracției de date sunt baze de date, statistici. Învățarea automată implică un algoritm care se îmbunătățește automat prin experiența bazată pe date. Învățarea automată este o modalitate de a descoperi un nou algoritm din experiență. Învățarea automată implică studiul algoritmilor care pot extrage informații automat. Învățarea automată folosește tehnici de extragere a datelor și un alt algoritm de învățare pentru a construi modele a ceea ce se întâmplă în spatele unor date, astfel încât să poată prezice rezultatele viitoare.

Haideți să înțelegem detaliat extragerea datelor și învățarea mașinilor în acest post.

Comparație de la cap la cap între data mining și învățarea automată (infografie)

Mai jos este Top 10 Comparație între extragerea datelor și învățarea mașină

Diferența cheie între extragerea datelor și învățarea automată

Pentru a implementa tehnici de extragere a datelor, prima componentă a două componente este baza de date, iar cea de-a doua este învățarea automată. Baza de date oferă tehnici de gestionare a datelor, în timp ce învățarea automată oferă tehnici de analiză a datelor. Dar pentru a implementa tehnici de învățare automată a folosit algoritmi.
Exploatarea datelor folosește mai multe date pentru a extrage informații utile și aceste date particulare vor ajuta la prezicerea unor rezultate viitoare, de exemplu, într-o companie de vânzări, pe care o folosește datele de anul trecut pentru a prezice această vânzare, dar învățarea automată nu se va baza foarte mult pe datele pe care le folosește algoritmi, de exemplu, OLA, tehnici de învățare automată UBER pentru calcularea ETA pentru călătorii.
Capacitatea de învățare de sine nu este prezentă în minerirea datelor, respectă regulile și predefinite. Acesta va oferi soluția pentru o anumită problemă, dar algoritmii de învățare automată sunt auto-definiți și își pot schimba regulile în funcție de scenariu, vor afla soluția pentru o anumită problemă și o rezolvă prin modul propriu.
Principala și cea mai importantă diferență între minarea de date și învățarea automată este, fără implicarea exploatării de date umane nu poate funcționa, dar în învățarea automată efortul uman este implicat doar în momentul în care algoritmul este definit după care va încheia totul prin mijloace proprii, odată implementat pentru a utiliza pentru totdeauna, dar nu este cazul în cazul extracției de date.
Rezultatul obținut prin învățarea automată va fi mai precis în comparație cu extragerea datelor, deoarece învățarea automată este un proces automat.
Minerirea datelor folosește baza de date sau serverul depozitului de date, motorul de extragere a datelor și tehnicile de evaluare a modelelor pentru a extrage informațiile utile, în timp ce învățarea automată folosește rețele neuronale, model predictiv și algoritmi automatizați pentru a lua decizii.

Exploatare de date vs Tabelul de comparare a învățării automate

de bază pentru comparație	Minerirea datelor	Învățare automată
Sens	Extragerea cunoștințelor dintr-o cantitate mare de date	Introduceți un nou algoritm din date, precum și din experiența trecută
Istorie	Introduceți în 1930, denumită inițial descoperirea cunoștințelor în bazele de date	introduceți în aproape 1950, primul program a fost programul lui Samuel pentru jocuri de dame
Responsabilitate	Exploatarea datelor este utilizată pentru a obține regulile din datele existente.	Învățarea automată învață computerul să învețe și să înțeleagă regulile date.
Origine	Baze de date tradiționale cu date nestructurate	Date existente, precum și algoritmi.
Punerea în aplicare	Ne putem dezvolta propriile modele în care putem folosi tehnici de extragere a datelor	Putem folosi algoritmul de învățare automată în arborele decizional, rețelele neuronale și o altă zonă a inteligenței artificiale.
Natură	Implică interferența umană mai mult către manual.	Automat, odată proiectat auto-implementat, fără efort uman
cerere	utilizat în analiza clusterului	utilizat în căutare web, filtru de spam, punctaj de credit, detectare fraudă, proiectare computer
abstracțiune	Rezumatul extragerii datelor din depozitul de date	Învățarea automată citește mașina
Tehnicile implică	Exploatarea datelor este mai mult o cercetare folosind metode precum învățarea mașinii	Învățat de sine și antrenează sistemul pentru a face sarcina inteligentă.
domeniu	Aplicat în zona limitată	Poate fi utilizat într-o zonă vastă.

Concluzie - Extragerea datelor și învățarea mașinii

În majoritatea cazurilor, acum extragerea datelor este utilizată pentru a prezice rezultatul din datele istorice sau pentru a găsi o nouă soluție din datele existente. Cea mai mare parte a organizației folosește această tehnică pentru a conduce rezultatele afacerii. În cazul în care tehnicile de învățare automată cresc într-un mod mult mai rapid, deoarece depășesc problemele cu tehnicile de extragere a datelor. Întrucât procesul de învățare automată este mai precis și este mai puțin predispus la erori în comparație cu extragerea datelor și este mult mai capabil să ia propria decizie și să rezolve problema. Dar pentru a conduce afacerea în continuare, trebuie să avem un proces de extragere a datelor, deoarece va defini problema unei anumite afaceri și pentru a rezolva o astfel de problemă putem folosi tehnici de învățare automată. Într-un cuvânt putem spune că pentru a conduce o afacere, atât tehnicile de extragere a datelor, cât și tehnica de învățare automată trebuie să lucreze mână în mână, o tehnică va defini problema, iar alta va oferi soluția într-un mod mult mai precis.

Articol recomandat

Acesta a fost un ghid pentru extragerea datelor vs învățarea mașinii, semnificația lor, comparația dintre cap și cap, diferențele cheie, tabelul de comparare și concluzii. De asemenea, puteți consulta următoarele articole pentru a afla mai multe -