Nøgleforskel – Data Mining vs Machine Learning
Datamining og maskinlæring er to områder, der går hånd i hånd. Da de er relationer, ligner de hinanden, men de har forskellige forældre. Men i øjeblikket vokser begge mere og mere som hinanden; næsten lig tvillinger. Derfor bruger nogle mennesker ordet maskinlæring til data mining. Du vil dog forstå, når du læser denne artikel, at maskinsprog er forskelligt fra data mining. En vigtig forskel er, at data mining bruges til at få regler fra de tilgængelige data, mens maskinlæring lærer computeren at lære og forstå givne regler.
Hvad er Data Mining?
Datamining er processen med at udtrække implicit, hidtil ukendt og potentielt nyttig information fra data. Selvom datamining lyder nyt, er teknologien det ikke. Data mining er den vigtigste metode til beregningsmæssig afsløring af mønstre i store datasæt. Det involverer også metoder i skæringspunktet mellem maskinlæring, kunstig intelligens, statistik og databasesystemer. Data mining-feltet omfatter database- og datastyring, dataforbehandling, konklusioner, kompleksitetsovervejelser, efterbehandling af opdagede strukturer og online opdatering. Dataudmudring, datafiskeri og datasnooping er mere almindeligt refererende termer i datamining.
I dag bruger virksomheder kraftfulde computere til at undersøge store mængder data og analysere markedsundersøgelsesrapporter i årevis. Data mining hjælper disse virksomheder med at identificere forholdet mellem interne faktorer såsom pris, personalefærdigheder og eksterne faktorer såsom konkurrence, økonomisk tilstand og kundedemografi.
CRISP Data Mining Process Diagram
Hvad er Machine Learning?
Machine learning er en del af datalogi og ligner meget data mining. Maskinlæring bruges også til at søge gennem systemerne for at lede efter mønstre og udforske konstruktion og undersøgelse af algoritmer. Machine learning er en form for kunstig intelligens, der giver computere mulighed for at lære uden at være eksplicit programmeret. Maskinlæring er hovedsageligt rettet mod udvikling af computerprogrammer, der kan lære sig selv at vokse og ændre sig i henhold til nye situationer, og det er virkelig tæt på beregningsstatistikker. Det har også stærke bånd til matematisk optimering. Nogle af de mest almindelige anvendelser af maskinlæring er spamfiltrering, optisk tegngenkendelse og søgemaskiner.
Automatiseret onlineassistent er en applikation til maskinlæring
Maskinlæring er nogle gange i konflikt med datamining, da begge er som to ansigter på en terning. Maskinlæringsopgaver er typisk klassificeret i tre brede kategorier, såsom superviseret læring, uovervåget læring og forstærkende læring.
Hvad er forskellen mellem Data Mining og Machine Learning?
Sådan fungerer de
Datamining: Datamining er en proces, der starter fra tilsyneladende ustrukturerede data for at finde interessante mønstre.
Machine Learning: Maskinlæring bruger mange algoritmer.
Data
Datamining: Datamining bruges til at udtrække data fra ethvert datavarehus.
Machine Learning: Maskinlæring er at læse den maskine, der er relateret til systemsoftware.
Application
Datamining: Datamining bruger hovedsageligt data fra et bestemt domæne.
Machine Learning: Maskinlæringsteknikker er ret generiske og kan anvendes til forskellige indstillinger.
Fokus
Data Mining: Data mining-fællesskabet fokuserer hovedsageligt på algoritmer og applikationer.
Machine Learning: Machine learning-fællesskaber betaler mere for teorier.
Metode
Datamining: Datamining bruges til at hente regler fra data.
Machine Learning: Maskinlæring lærer computeren at lære og forstå givne regler.
Forskning
Data Mining: Data mining er et forskningsområde, der bruger metoder som maskinlæring.
Machine Learning: Machine learning er en metode, der bruges til at give computere mulighed for at udføre intelligente opgaver.
Oversigt:
Data Mining vs. Machine Learning
Selvom maskinlæring er helt anderledes med data mining, ligner de typisk hinanden. Data mining er processen med at udtrække skjulte mønstre fra store data, og maskinlæring er et værktøj, der også kan bruges til det. Maskinlæringsområdet voksede yderligere som et resultat af at bygge AI. Data Miners har typisk en stærk interesse i machine learning. Både datamining og maskinlæring samarbejder ligeligt om udviklingen af kunstig intelligens såvel som forskningsområder.
Billede høflighed:
1. "CRISP-DM Process Diagram" af Kenneth Jensen - Eget arbejde. [CC BY-SA 3.0] via Wikimedia Commons
2. "Automatiseret onlineassistent" af Bemidji State University [Public Domain] via Wikimedia Commons
