Ključna razlika – rudarenje podataka naspram mašinskog učenja
Izvlačenje podataka i mašinsko učenje su dve oblasti koje idu ruku pod ruku. Kako su srodnici, slični su, ali imaju različite roditelje. Ali trenutno, oboje sve više liče jedno na drugo; skoro sličan blizancima. Stoga neki ljudi koriste riječ mašinsko učenje za rudarenje podataka. Međutim, dok budete čitali ovaj članak, shvatit ćete da se strojni jezik razlikuje od rudarenja podataka. Ključna razlika je u tome što se data mining koristi za dobijanje pravila iz dostupnih podataka, dok mašinsko učenje uči računar da uči i razume data pravila.
Šta je Data Mining?
Data mining je proces izdvajanja implicitnih, prethodno nepoznatih i potencijalno korisnih informacija iz podataka. Iako rudarenje podataka zvuči novo, tehnologija nije. Data mining je glavna metoda računskog otkrivanja obrazaca u velikim skupovima podataka. Takođe uključuje metode na raskrsnici mašinskog učenja, veštačke inteligencije, statistike i sistema baza podataka. Područje rudarenja podataka uključuje upravljanje bazom podataka i podacima, prethodnu obradu podataka, razmatranje zaključivanja, razmatranja složenosti, naknadnu obradu otkrivenih struktura i ažuriranje na mreži. Iskopavanje podataka, prikupljanje podataka i njuškanje podataka su češće termini u rudarenju podataka.
Danas, kompanije koriste moćne računare za ispitivanje velikih količina podataka i analizu izvještaja o istraživanju tržišta godinama. Data mining pomaže ovim kompanijama da identifikuju odnos između internih faktora kao što su cena, veštine osoblja i eksternih faktora kao što su konkurencija, ekonomsko stanje i demografija kupaca.
CRISP dijagram procesa rudarenja podataka
Šta je mašinsko učenje?
Mašinsko učenje je dio kompjuterske nauke i vrlo je slično rudarenju podataka. Mašinsko učenje se također koristi za pretraživanje kroz sisteme za traženje obrazaca i istraživanje konstrukcije i proučavanja algoritama. Mašinsko učenje je vrsta umjetne inteligencije koja omogućava kompjuterima da uče bez eksplicitnog programiranja. Mašinsko učenje uglavnom cilja na razvoj kompjuterskih programa koji mogu sami sebe naučiti rasti i mijenjati se u skladu s novim situacijama i stvarno je blisko kompjuterskoj statistici. Takođe ima jake veze sa matematičkom optimizacijom. Neke od najčešćih primena mašinskog učenja su filtriranje neželjene pošte, optičko prepoznavanje znakova i pretraživači.
Automatizovani onlajn asistent je aplikacija mašinskog učenja
Mašinsko učenje je ponekad u sukobu sa rudarenjem podataka jer su oba lica kao dva lica na kocki. Zadaci mašinskog učenja obično su klasifikovani u tri široke kategorije kao što su učenje pod nadzorom, učenje bez nadzora i učenje uz pomoć.
Koja je razlika između rudarenja podataka i mašinskog učenja?
Kako rade
Data mining: rudarenje podataka je proces koji počinje od naizgled nestrukturiranih podataka kako bi se pronašli zanimljivi uzorci.
Mašinsko učenje: Mašinsko učenje koristi mnogo algoritama.
Podaci
Data mining: rudarenje podataka se koristi za izdvajanje podataka iz bilo kojeg skladišta podataka.
Mašinsko učenje: Mašinsko učenje je čitanje mašine koja se odnosi na sistemski softver.
Prijava
Data mining: rudarenje podataka uglavnom koristi podatke iz određene domene.
Mašinsko učenje: Tehnike mašinskog učenja su prilično generičke i mogu se primijeniti na različite postavke.
Fokus
Data mining: zajednica rudarenja podataka fokusira se uglavnom na algoritme i aplikacije.
Mašinsko učenje: zajednice koje se bave mašinskim učenjem plaćaju više na teorijama.
Metodologija
Data mining: rudarenje podataka se koristi za dobijanje pravila iz podataka.
Mašinsko učenje: Mašinsko učenje uči računar da uči i razumije data pravila.
Istraživanje
Data mining: rudarenje podataka je istraživačka oblast koja koristi metode poput mašinskog učenja.
Mašinsko učenje: Mašinsko učenje je metodologija koja se koristi da omogući računarima da rade inteligentne zadatke.
Sažetak:
Data mining vs. Machine Learning
Iako je mašinsko učenje potpuno drugačije sa rudarenjem podataka, oni su obično slični jedno drugom. Data mining je proces izdvajanja skrivenih obrazaca iz velikih podataka, a strojno učenje je alat koji se također može koristiti za to. Područje mašinskog učenja dalje je raslo kao rezultat izgradnje AI. Kopači podataka obično imaju snažan interes za mašinsko učenje. I rudarenje podataka i mašinsko učenje podjednako sarađuju na razvoju veštačke inteligencije, kao i na istraživačkim oblastima.
Uslugom slike:
1. "CRISP-DM procesni dijagram" Kennetha Jensena - Vlastiti rad. [CC BY-SA 3.0] preko Wikimedia Commons
2. "Automatizovani onlajn asistent" od Državnog univerziteta Bemidji [Javna domena] preko Wikimedia Commons
