Rudarstvo podataka vs strojno učenje - 10 najboljih stvari koje morate znati

Razlika između vađenja podataka i strojnog učenja

Iskopavanje podataka odnosi se na vađenje znanja iz velike količine podataka. Iskopavanje podataka je postupak otkrivanja različitih vrsta obrazaca koji se nasljeđuju u podacima i koji su točni, novi i korisni. Iskopavanje podataka je podskup poslovnih analitika, slično je eksperimentalnom istraživanju. Podrijetlo iskopavanja podataka su baze podataka, statistika. Strojno učenje uključuje algoritam koji se automatski poboljšava putem iskustva temeljenog na podacima. Strojno učenje način je otkrivanja novog algoritma iz iskustva. Strojno učenje uključuje proučavanje algoritama koji mogu automatski izvući informacije. Strojno učenje koristi tehnike iskopavanja podataka i drugi algoritam učenja za izradu modela onoga što se događa iza nekih podataka kako bi se moglo predvidjeti buduće rezultate.

Dopustite nam da detaljno razumemo Rudarstvo podataka i Strojno učenje u ovom postu.

Usporedba između istraživanja podataka i strojnog učenja (Infographics)

Ispod je 10 najboljih usporedbi podataka izvlačenja podataka i strojnog učenja

Ključna razlika između iskopavanja podataka u odnosu na strojno učenje

Za primjenu tehnika iskopavanja podataka koristila se dvokomponentna: prva je baza podataka, a druga je strojno učenje. Baza podataka nudi tehnike upravljanja podacima dok strojno učenje nudi tehnike analize podataka. Ali za primjenu tehnika strojnog učenja koristili su algoritme.
Iskopavanje podataka koristi više podataka za dobivanje korisnih informacija i ti će podaci pomoći da se predvidi neki budući rezultati, na primjer, u prodajnoj tvrtki koja koristi podatke iz prošle godine za predviđanje ove prodaje, ali strojno se učenje neće puno oslanjati na podatke koji koriste algoritmi, na primjer, OLA, UBER tehnike strojnog učenja za izračunavanje ETA vožnje.
Kapacitet samo-učenja nije prisutan u iskopavanju podataka, on slijedi pravila i unaprijed definiran. Pružit će rješenje za određeni problem, ali algoritmi strojnog učenja su definirani i mogu mijenjati svoja pravila prema scenariju, naći će rješenje određenog problema i riješiti ga na svoj način.
Glavna i najvažnija razlika između vađenja podataka i strojnog učenja je da bez uključivanja iskopavanja podataka ljudi ne može funkcionirati, ali u strojno učenje ljudski napor uključuje samo vrijeme kada je algoritam definiran nakon čega će sve zaključiti vlastitim sredstvima nakon što se implementira zauvijek za upotrebu, ali to nije slučaj s vađenjem podataka.
Rezultat dobiven strojnim učenjem bit će precizniji u usporedbi s vađenjem podataka, jer je strojno učenje automatizirani proces.
Iskopavanje podataka koristi poslužitelj baze podataka ili skladišta podataka, mehanizam za iskopavanje podataka i tehnike procjene uzoraka kako bi se izvukli korisni podaci dok strojno učenje koristi nevronske mreže, prediktivni model i automatizirane algoritme za donošenje odluka.

Tabela usporedbe podataka s vs Strojno učenje

osnovna za usporedbu	Iskopavanje podataka	Strojno učenje
Značenje	Izvlačenje znanja iz velike količine podataka	Uvedite novi algoritam iz podataka, kao i iz prethodnog iskustva
Povijest	Uvedena 1930., u početku se naziva otkrivanjem znanja u bazama podataka	predstaviti blizu 1950. godine, prvi program bio je Samuelov program za igranje dasaka
Odgovornost	Iskopavanje podataka koristi se za dobivanje pravila iz postojećih podataka.	Strojno učenje uči računalo za učenje i razumijevanje datih pravila.
Podrijetlo	Tradicionalne baze podataka s nestrukturiranim podacima	Postojeći podaci kao i algoritmi.
izvršenje	Možemo razviti vlastite modele na kojima možemo koristiti tehnike iskopavanja podataka	Možemo koristiti algoritam strojnog učenja u stablu odluka, neuronskim mrežama i nekom drugom području umjetne inteligencije.
Priroda	Više uključuje ljudsko uplitanje prema ručnom.	Automatizirano, jednom dizajnirano samoinprogramirano, bez ljudskih napora
primjena	koristi se u klaster analizi	koristi se u pretraživanju weba, neželjenom filteru, ocjenjivanju kredita, otkrivanju prijevara, računalnom dizajnu
Apstrakcija	Sažetak rudarstva podataka iz skladišta podataka	Strojno učenje čita stroj
Tehnike uključuju	Iskopavanje podataka više je istraživanje korištenjem metoda poput strojnog učenja	Samostalno se nauči i trenira sustav za obavljanje inteligentnih zadataka.
djelokrug	Primjenjuje se u ograničenom području	Može se koristiti na ogromnom području.

Zaključak - Iskopavanje podataka i strojno učenje

U većini slučajeva sada se kopanje podataka koristi za predviđanje rezultata iz povijesnih podataka ili pronalaženje novog rješenja iz postojećih podataka. Većina organizacija koristi ovu tehniku za postizanje poslovnih rezultata. Tamo gdje tehnike strojnog učenja rastu na mnogo brži način, jer se prevladavaju problemi s tehnikama rudarjenja podataka. Budući da je postupak strojnog učenja precizniji i manje skloan pogreškama u usporedbi s vađenjem podataka, i mnogo je sposobniji sam donijeti svoju odluku i riješiti problem. Ali da bismo još uspjeli pokrenuti posao, moramo imati postupak iskopavanja podataka jer će on definirati problem određenog posla i za rješavanje takvog problema možemo koristiti tehnike strojnog učenja. Jednom riječju možemo reći da za vođenje poslovanja i rudarstvo podataka i tehnike strojnog učenja moraju raditi ruku pod ruku, jedna tehnika će definirati problem, a druga će vam dati rješenje na mnogo precizan način.

Preporučeni članak

Ovo je vodič za istraživanje podataka u odnosu na strojno učenje, njihovo značenje, usporedbu između glave, ključne razlike, tablicu usporedbe i zaključak. Možete pogledati i sljedeće članke da biste saznali više -