Dolovanie dát verzus strojové učenie - 10 najlepších vecí, ktoré potrebujete vedieť

Rozdiel medzi dolovaním dát a strojovým učením

Dolovanie údajov znamená získavanie poznatkov z veľkého množstva údajov. Dolovanie údajov je proces na objavenie rôznych typov vzorov, ktoré sú zdedené v údajoch a ktoré sú presné, nové a užitočné. Dolovanie údajov je podmnožinou podnikovej analýzy, je podobné experimentálnemu výskumu. Pôvodom dolovania údajov sú databázy, štatistika. Strojové učenie zahŕňa algoritmus, ktorý sa automaticky zlepšuje na základe skúseností založených na údajoch. Strojové učenie je spôsob, ako objaviť nový algoritmus zo skúsenosti. Strojové učenie zahŕňa štúdium algoritmov, ktoré dokážu automaticky extrahovať informácie. Strojové vzdelávanie využíva techniky získavania údajov a ďalší algoritmus výučby na vytváranie modelov toho, čo sa deje za niektorými údajmi, aby bolo možné predvídať budúce výsledky.

Pochopme podrobne v tomto príspevku hĺbkovú analýzu údajov a strojové učenie.

Porovnanie medzi jednotlivými údajmi medzi ťažbou údajov a strojovým učením (infografika)

Nižšie je 10 najlepších porovnávaní medzi ťažbou dát a strojovým učením

Kľúčový rozdiel medzi ťažbou údajov a strojovým učením

Na implementáciu techník dolovania údajov používala dvojzložkovú prvú databázu a druhú strojové učenie. Databáza ponúka techniky správy údajov, zatiaľ čo strojové učenie ponúka techniky analýzy údajov. Na implementáciu techník strojového učenia sa však používali algoritmy.
Dolovanie údajov využíva viac údajov na získanie užitočných informácií a že konkrétne údaje pomôžu predpovedať niektoré budúce výsledky, napríklad v obchodnej spoločnosti, ktorá používa údaje z minulého roka na predpovedanie tohto predaja, ale strojové učenie sa nebude príliš spoliehať na údaje, ktoré používa algoritmy, napríklad, OLA, UBER techniky strojového učenia na výpočet ETA pre jazdy.
Schopnosť samovzdelávania sa pri získavaní údajov nenachádza, dodržiava pravidlá a je preddefinovaná. Poskytne riešenie pre konkrétny problém, ale algoritmy strojového učenia sú definované a môžu zmeniť svoje pravidlá podľa scenára, nájdu riešenie konkrétneho problému a vyriešia ho vlastným spôsobom.
Hlavný a najdôležitejší rozdiel medzi dolovaním údajov a strojovým učením je, že bez zapojenia dolovania ľudských údajov nemôže fungovať, ale do strojového učenia sa ľudské úsilie zapája iba v čase, keď je algoritmus definovaný potom, čo po implementácii uzavrie všetko vlastnými prostriedkami po implementácii navždy použiť, ale to nie je prípad ťažby údajov.
Výsledok získaný strojovým učením bude presnejší v porovnaní s ťažbou údajov, pretože strojové učenie je automatizovaný proces.
Dolovanie údajov využíva databázu alebo server na ukladanie údajov, technik dolovania údajov a techniky vyhodnocovania vzorov na získanie užitočných informácií, zatiaľ čo strojové učenie používa neurónové siete, prediktívny model a automatizované algoritmy na rozhodovanie.

Porovnávacia tabuľka ťažby dát verzus strojové učenie

základné pre porovnanie	Dolovanie dát	Strojové učenie
zmysel	Získavanie poznatkov z veľkého množstva údajov	Zaviesť nový algoritmus z údajov, ako aj minulé skúsenosti
histórie	Zaviesť v roku 1930, pôvodne označované ako získavanie znalostí v databázach	predstaviť v roku 1950, prvý program bol Samuel je check-playing program
zodpovednosť	Dolovanie údajov sa používa na získanie pravidiel z existujúcich údajov.	Strojové učenie učí počítač naučiť sa a porozumieť daným pravidlám.
pôvod	Tradičné databázy s neštruktúrovanými údajmi	Existujúce údaje, ako aj algoritmy.
uskutočnenie	Môžeme vyvinúť vlastné modely, v ktorých môžeme používať techniky získavania údajov	Algoritmus strojového učenia môžeme použiť v rozhodovacom strome, neurónových sieťach a niektorých ďalších oblastiach umelej inteligencie.
príroda	Zahŕňa viac zásahov do manuálu.	Automatizovaný, akonáhle je návrh implementovaný samostatne, nie je potrebné žiadne úsilie
prihláška	použité v klastrovej analýze	používa sa pri vyhľadávaní na webe, filtrovaní spamu, vyhodnocovaní kreditov, zisťovaní podvodov, počítačovom dizajne
abstrakcie	Abstrakt ťažby údajov z dátového skladu	Strojové učenie číta stroj
Techniky zahŕňajú	Dolovanie údajov je skôr výskum využívajúci metódy, ako je strojové učenie	Naučil sa a trénuje systém na vykonávanie inteligentných úloh.
Rozsah	Uplatňuje sa v obmedzenej oblasti	Môže byť použitý v obrovskej oblasti.

Záver - Dolovanie dát verzus strojové učenie

Vo väčšine prípadov sa v súčasnosti ťažba údajov používa na predpovedanie výsledku z historických údajov alebo na nájdenie nového riešenia z existujúcich údajov. Väčšina organizácií používa túto techniku na dosiahnutie obchodných výsledkov. Tam, kde techniky strojového učenia rastú oveľa rýchlejšie, pretože prekonáva problémy s technikami získavania údajov. Pretože proces strojového učenia je presnejší a menej náchylný na chyby v porovnaní s dolovaním údajov a je oveľa schopný prijať vlastné rozhodnutie a problém vyriešiť. Ak však chceme podnikať stále, potrebujeme proces získavania údajov, pretože bude definovať problém konkrétneho podniku a na vyriešenie tohto problému môžeme použiť techniky strojového učenia. Jedným slovom môžeme povedať, že ak chcete riadiť podnikanie, musia techniky získavania údajov a strojového učenia pracovať ruka v ruke, problém bude definovať jedna technika a druhá vám riešenie poskytne presným spôsobom.

Odporúčaný článok

Toto bola príručka pre ťažbu dát verzus strojové učenie, ich význam, porovnanie medzi jednotlivými hlavami, kľúčové rozdiely, porovnávacie tabuľky a závery. Ďalšie informácie nájdete aj v nasledujúcich článkoch -