Erinevus andmekaevandamise ja masinõppe vahel
Andmete kaevandamine tähendab teadmiste ammutamist suure hulga andmetest. Andmete kaevandamine on protsess, mille käigus avastatakse erinevat tüüpi mustrid, mis on andmetes päritud ja mis on täpsed, uued ja kasulikud. Andmete kaevandamine on ärianalüütika alamhulk, see sarnaneb eksperimentaalsete uuringutega. Andmete kaevandamise lähtekohaks on andmebaasid, statistika. Masinõpe hõlmab algoritmi, mis paraneb andmetel põhineva kogemuse kaudu automaatselt. Masinõpe on viis kogemuste põhjal uue algoritmi leidmiseks. Masinõpe hõlmab algoritmide uurimist, mis võimaldavad teavet automaatselt eraldada. Masinõppes kasutatakse andmete kaevandamise tehnikaid ja mõnda muud õppealgoritmi, et luua mudeleid selle kohta, mis toimub mõne andme taga, nii et see võimaldaks tulevasi tulemusi ennustada.
Mõistagem selles postituses üksikasjalikult andmete kaevandamist ja masinõpet.
Võrdlus andmete otsimise ja masinõppe vahel (infograafika)
Allpool on esitatud kümme parimat andmete kaevandamise ja masinõppe võrdlust
Peamine erinevus andmekaevandamise ja masinõppe vahel
- Andmekaevetehnikate rakendamiseks kasutati kahekomponendilist esimest andmebaasi ja teist masinõpet. Andmebaas pakub andmete haldamise tehnikaid, samas kui masinõpe pakub andmeanalüüsi tehnikaid. Kuid masinõppe tehnikate rakendamiseks kasutas ta algoritme.
- Andmete kaevandamine kasutab rohkem andmeid kasuliku teabe saamiseks ja need konkreetsed andmed aitavad ennustada tulevasi tulemusi, näiteks müügiettevõttes, kus ta müügi ennustamiseks kasutab eelmise aasta andmeid, kuid masinõpe ei sõltu näiteks andmetest, mida ta kasutab näiteks algoritme kasutades., OLA, UBER masinõppe tehnikad sõitude ETA arvutamiseks.
- Iseõppimisvõimet andmetöötluses ei esine, see järgib reegleid ja on eelnevalt määratletud. See pakub lahenduse konkreetsele probleemile, kuid masinõppe algoritmid on ise määratletud ja saavad muuta stsenaariumi järgi oma reegleid, see leiab konkreetsele probleemile lahenduse ja lahendab selle omal moel.
- Peamine ja peamine erinevus andmekaevandamise ja masinõppe vahel on see, et ilma inimeste kaasamiseta kaevandamine ei tööta, kuid masinõppimises on inimjõupingutused seotud ainult ajaga, mil algoritm on määratletud, pärast mida ta jõuab pärast rakendamist kõik oma vahenditega lõpule viia igavesti kasutamiseks, kuid andmekaeve puhul see nii pole.
- Masinõppe abil saadud tulemus on täpsem võrreldes andmete kaevandamisega, kuna masinõpe on automatiseeritud protsess.
- Andmekaevandamine kasutab kasuliku teabe eraldamiseks andmebaasi või andmelao serverit, andmekaevemootorit ja mustri hindamise tehnikaid, samas kui masinõpe kasutab otsuste tegemiseks närvivõrke, ennustavat mudelit ja automatiseeritud algoritme.
Andmete kaevandamine vs masinõppe võrdlustabel
| põhiline võrdluseks | Andmete kaevandamine | Masinõpe |
| Tähendus | Teadmiste ammutamine suure hulga andmete põhjal | Tutvustage uut algoritmi nii andmete kui ka varasemate kogemuste põhjal |
| Ajalugu | Tutvustatakse 1930. aastal, seda nimetatakse andmebaasides teadmiste avastuseks | tutvustada 1950. aasta paiku, esimene programm oli Samueli kabe mängimise programm |
| Vastutus | Andmete kaevandamist kasutatakse olemasolevate andmete reeglite saamiseks. | Masinõpe õpetab arvutit antud reegleid õppima ja neist aru saama. |
| Päritolu | Traditsioonilised andmebaasid struktureerimata andmetega | Olemasolevad andmed ja algoritmid. |
| Rakendamine | Saame välja töötada oma mudelid, kus saaksime kasutada andmete kaevandamise tehnikat | Saame kasutada masinõppe algoritmi otsustuspuus, närvivõrkudes ja mõnes muus tehisintellekti valdkonnas. |
| Loodus | Inimeste sekkumine rohkem käsitsi. | Automatiseeritud, kui see on ise rakendatud, pole vaja inimlikku pingutust |
| Rakendus | kasutatakse klastrianalüüsis | kasutatakse veebiotsingus, rämpsposti filtris, krediidiskoorimisel, pettuste tuvastamisel, arvutidisainis |
| Abstraktsioon | Andmekaevandamise abstraktne andmeladu | Masinõpe loeb masinat |
| Tehnikad hõlmavad | Andmete kaevandamine on rohkem uurimistöö, kus kasutatakse selliseid meetodeid nagu masinõpe | Iseõppinud ja koolitab süsteemi intelligentse ülesande täitmiseks. |
| Reguleerimisala | Rakendatakse piiratud alal | Saab kasutada suures piirkonnas. |
Järeldus - andmete kaevandamine vs masinõpe
Enamikul juhtudel kasutatakse nüüd andmekaevandamist, et ennustada tulemusi varasemate andmete põhjal või leida olemasolevate andmete põhjal uus lahendus. Enamik organisatsiooni kasutab seda tehnikat äritulemuste saavutamiseks. Seal, kus masinõppe tehnikad kasvavad palju kiiremini, kuna see aitab lahendada probleeme, mis on seotud andmete kaevandamise tehnikatega. Kuna masinõppe protsess on andmete kaevandamisega võrreldes täpsem ja vähem vigu, on see palju võimekam ise otsustada ja probleem lahendada. Kuid ettevõtte juhtimiseks peab meil olema andmete kaevandamise protsess, kuna see määratleb konkreetse ettevõtte probleemi ja sellise probleemi lahendamiseks saame kasutada masinõppe tehnikaid. Ühe sõnaga võime öelda, et ettevõtte juhtimiseks peavad nii andmekaevandamine kui ka masinõppe tehnikad töötama käsikäes, üks tehnika määratleb probleemi ja teine annab teile lahenduse palju täpsemal viisil.
Soovitatav artikkel
See on olnud juhend andmete kaevandamine vs masinõpe, nende tähendus, võrdlus pea vahel, peamised erinevused, võrdlustabel ja järeldus. Lisateabe saamiseks võite vaadata ka järgmisi artikleid -
- 8 olulist andmekaevandamise tehnikat eduka äri jaoks
- 7 olulist andmete kaevandamise tehnikat parimate tulemuste saamiseks
- 5 parimat erinevust suurandmete ja masinõppe vahel
- 5 kõige kasulikumat erinevust andmeteaduse ja masinõppe vahel