Adatbányászat és gépi tanulás - 10 legjobb dolog, amit tudnod kell

Különbség az adatbányászat és a gépi tanulás között

Az adatbányászat a tudás kibővítésére vonatkozik nagy mennyiségű adatból. Az adatbányászat az adatmintában örökölt különféle minták felfedezésének folyamata, amelyek pontosak, újak és hasznosak. Az adatbányászat az üzleti elemzés részhalmaza, hasonló a kísérleti kutatásokhoz. Az adatbányászat eredete adatbázisok, statisztikák. A gépi tanulás olyan algoritmust foglal magában, amely automatikusan javul az adatokra épülő tapasztalatok révén. A gépi tanulás egy új algoritmus felfedezésének módja a tapasztalatok alapján. A gépi tanulás olyan algoritmusok tanulmányozását foglalja magában, amelyek automatikusan kinyerik az információkat. A gépi tanulás adatbányászati technikákat és egy másik tanulási algoritmust használ, hogy modelleket készítsen arról, hogy mi történik egyes adatok mögött, hogy meg tudja jósolni a jövőbeli eredményeket.

Értesítsük részletesen az adatbányászatot és a gépi tanulást ebben a bejegyzésben.

Összehasonlítás az adatbányászat és a gépi tanulás között (Infographics)

Az alábbiakban az adatgyűjtés és a gépi tanulás top 10 összehasonlítása található

Legfontosabb különbség az adatbányászat és a gépi tanulás között

Az adatbányászati technikák megvalósításához kétkomponensűt használt, az egyik az adatbázis, a második a gépi tanulás. Az adatbázis adatkezelési technikákat kínál, míg a gépi tanulás adatelemzési technikákat kínál. A gépi tanulási technikák megvalósításához azonban algoritmusokat használt.
Az adatbányászat több adatot használ a hasznos információk kinyerésére, és hogy ezek az adatok segítenek előre jelezni a jövőbeni eredményeket, például egy értékesítő társaságban, amely a tavalyi adatokat használja az eladás előrejelzésére, ám a gépi tanulás nem támaszkodik olyan adatokra, amelyeket algoritmusok használnak, például, OLA, UBER gépi tanulási technikák a túrák ETA kiszámításához.
Az önképzés képessége az adatbányászatban nincs jelen, a szabályokat követi és előre definiálja. Meg fogja találni egy adott probléma megoldását, de a gépi tanulási algoritmusok önmeghatározottak és megváltoztathatják szabályaikat a forgatókönyv szerint, meg fogják találni egy adott probléma megoldását, és saját maga oldják meg.
Az adatbányászat és a gépi tanulás közötti fő és legfontosabb különbség az, hogy az emberi bányászat bevonása nélkül nem működik, de a gépi tanulásban az emberi erőfeszítés csak abban az időben történik, amikor az algoritmust meghatározzák, miután az eszköz saját kezűleg befejezi a végrehajtást. örökre használni, de ez az adatbányászat esetében nem ez a helyzet.
A gépi tanulással kapott eredmény pontosabb lesz az adatbányászathoz képest, mivel a gépi tanulás automatizált folyamat.
Az adatbányászat az adatbázis vagy az adattárház-kiszolgáló, az adatbányászati motor és a minta kiértékelési technikákat használja a hasznos információk kinyerésére, míg a gépi tanulás ideghálózatokat, prediktív modellt és automatizált algoritmusokat használ a döntések meghozatalához.

Adatbányászat vs. gépi tanulás összehasonlító táblázata

alapvető összehasonlításhoz	Adatbányászat	Gépi tanulás
Jelentés	Tudás kinyerése nagy mennyiségű adatból	Mutasson be új algoritmust az adatokból és a múltbeli tapasztalatokból
Történelem	Bemutatkozás 1930-ban, amelyet eredetileg tudásfejtésnek hívtak az adatbázisokban	1950-ben mutatták be, az első program Samuel dámajátékos programja volt
Felelősség	Az adatbányászat a szabályok megszerzésére a meglévő adatokból történik.	A gépi tanulás megtanítja a számítógépet az adott szabályok megtanulására és megértésére.
Eredet	Hagyományos adatbázisok strukturálatlan adatokkal	Meglévő adatok, valamint algoritmusok.
Végrehajtás	Kidolgozhatjuk saját modelljeinket, ahol felhasználhatjuk az adatbányászati technikákat	Használhatunk gépi tanulási algoritmust a döntési fában, az idegi hálózatokban és a mesterséges intelligencia valamely más területén.
Természet	Az emberi beavatkozást jobban bevonja a kézi irányba.	Automatizált, miután öntervezetet készített, emberi erőfeszítés nélkül
Alkalmazás	klaszteranalízisben használják	használt internetes keresésben, spamszűrőben, hitelpontozásban, csalások észlelésében, számítógépes tervezésben
Absztrakció	Adatbányászat elvont az adattárházból	A gépi tanulás a gépet olvassa
A technikák magukban foglalják	Az adatbányászat inkább olyan kutatások, amelyek olyan módszereket használnak, mint például a gépi tanulás	Öntanuló és oktató rendszer az intelligens feladat elvégzéséhez.
terület	A korlátozott területen alkalmazzák	Hatalmas területen használható.

Következtetés - Adatbányászat és gépi tanulás

Az esetek többségében az adatbányászatot arra használják, hogy előre jelezzék az eredményt a történeti adatokból, vagy új megoldást találjanak a meglévő adatokból. A szervezet nagy része ezt a technikát használja az üzleti eredmények előmozdításához. Ahol a gépi tanulási technikák sokkal gyorsabban növekednek, mivel ez kiküszöböli az adatbányászati technikák problémáit. Mivel a gépi tanulási folyamat pontosabb és kevésbé hajlamos a hibára, az adatbányászathoz képest, és sokkal jobban képes saját döntését meghozni és a problémát megoldani. De ahhoz, hogy továbbra is működjön az üzleti vállalkozás, szükségünk van adatbányászati folyamatra, mert az meghatározza egy adott vállalkozás problémáját, és ennek megoldására gépi tanulási technikákat alkalmazhatunk. Egyszóval elmondhatjuk, hogy egy vállalkozás vezetéséhez mind az adatbányászatnak, mind a gépi tanulás technikáinak kéz-kézben kell dolgozniuk, az egyik módszer meghatározza a problémát, a másik pedig sokkal pontosabb megoldást kínál Önnek.

Ajánlott cikk

Ez útmutatóként szolgál az adatbányászat és a gépi tanulás, azok jelentésének, a fej-fej összehasonlításnak, a legfontosabb különbségeknek, az összehasonlító táblázatnak és a következtetésnek. A következő cikkeket is megnézheti további információkért -