Peamine erinevus - andmete kaevandamine vs masinõpe
Andmekaevandamine ja masinõpe on kaks valdkonda, mis käivad käsikäes. Kuna nad on suhted, on nad sarnased, kuid neil on erinevad vanemad. Kuid praegu kasvavad mõlemad järjest enam sarnaselt üksteisele; peaaegu sarnane kaksikutega. Seetõttu kasutavad mõned inimesed andmetöötluseks sõna masinõpe. Seda artiklit lugedes saate siiski aru, et masinakeel erineb andmekaevandusest. Peamine erinevus seisneb selles, et andmete hankimist kasutatakse reeglite saamiseks olemasolevatest andmetest, samal ajal kui masinõpe õpetab arvutit antud reegleid õppima ja mõistma.
Mis on andmekaevandus?
Andmekaevandamine on kaudse, varem tundmatu ja potentsiaalselt kasuliku teabe eraldamine andmetest. Kuigi andmete kaevandamine kõlab uuena, pole tehnoloogia seda. Andmekaevandus on peamine mustrite arvutusliku avalikustamise meetod suurtes andmekogumites. See hõlmab ka meetodeid masinõppe, tehisintellekti, statistika- ja andmebaasisüsteemide ristumiskohas. Andmekaevandamise valdkond hõlmab andmebaasi ja andmehaldust, andmete eeltöötlust, järelduste kaalumist, keerukuse kaalutlusi, avastatud struktuuride järeltöötlust ja veebipõhist värskendamist. Andmete süvendamine, andmete püüdmine ja andmete nuhkimine viitavad andmekaevanduses sagedamini terminitele.
Tänapäeval kasutavad ettevõtted võimsate arvutitega suurte andmemahtude uurimist ja aastaid turu-uuringute aruannete analüüsimist. Andmekaevandamine aitab neil ettevõtetel tuvastada seoseid selliste sisemiste tegurite vahel nagu hind, töötajate oskused ja välised tegurid, nagu konkurents, majanduslik seisund ja klientide demograafia.
CRISP-i andmete kaevandamise protsessi skeem
Mis on masinõpe?
Masinõpe on arvutiteaduse osa ja väga sarnane andmekaevandusega. Masinõpet kasutatakse ka süsteemide otsimiseks mustrite otsimiseks ning algoritmide ehituse ja uurimise uurimiseks. Masinõpe on tehisintellekti tüüp, mis pakub arvutitele õppimisvõimalusi ilma selgesõnaliselt programmeerimata. Masinõpe on suunatud peamiselt arvutiprogrammide väljatöötamisele, mis suudavad end õpetada kasvama ja muutuma vastavalt uutele olukordadele ning see on tõesti arvutusstatistikale lähedane. Samuti on sellel tugev seos matemaatilise optimeerimisega. Masinõppe kõige levinumad rakendused on rämpsposti filtreerimine, märkide optiline tuvastamine ja otsingumootorid.
Automatiseeritud veebiabiline on masinõppe rakendus
Masinõpe on mõnikord vastuolus andmekaevandusega, kuna mõlemad on nagu kaks nägu täringul. Masinõppe ülesanded liigitatakse tavaliselt kolme laia kategooriasse, näiteks juhendatud õpe, järelevalveta õppimine ja täiendõpe.
Mis vahe on andmekaevandusel ja masinõppel?
Kuidas nad töötavad
Andmekaevandamine: andmekaevandus on protsess, mis algab ilmselt struktureerimata andmetest huvitavate mustrite leidmiseks.
Masinõpe: masinõpe kasutab palju algoritme.
Andmed
Andmekaevandamine: andmekaevandust kasutatakse andmete väljavõtmiseks mis tahes andmelaost.
Masinõpe: Masinõpe on lugeda süsteemi tarkvaraga seotud masinat.
Rakendus
Andmekaevandamine: Andmekaevanduses kasutatakse peamiselt konkreetse domeeni andmeid.
Masinõpe: masinõppevõtted on üsna üldised ja neid saab rakendada erinevates seadetes.
Keskendu
Andmekaevandamine: Andmekaevanduse kogukond keskendub peamiselt algoritmidele ja rakendustele.
Masinõpe: masinõppekogukonnad maksavad teooriate eest rohkem.
Metoodika
Andmekaevandamine: andmete kaevandamist kasutatakse reeglite saamiseks andmetest.
Masinõpe: masinõpe õpetab arvutit õppima ja mõistma antud reegleid.
Uuringud
Andmekaevandamine: andmekaevandus on uurimisvaldkond, mis kasutab selliseid meetodeid nagu masinõpe.
Masinõpe: masinõpe on metoodika, mida kasutatakse arvutitel intelligentsete ülesannete täitmiseks.
Kokkuvõte:
Andmete kaevandamine vs masinõpe
Ehkki masinõpe on andmekaevanduses täiesti erinev, on need tavaliselt üksteisega sarnased. Andmekaevandamine on protsess, kuidas suurtest andmetest eraldada varjatud mustreid ja masinõpe on tööriist, mida saab ka selleks kasutada. Tehisintellekti ehitamise tulemusena kasvas masinõppe valdkond veelgi. Andmekaevuritel on tavaliselt suur huvi masinõppe vastu. Mõlemad, nii andmekaevandamine kui ka masinõpe, teevad tehisintellekti kui ka uurimisvaldkondade arendamiseks võrdselt koostööd.
Pildi viisakus:
1. Kenneth Jenseni "CRISP-DM protsessi skeem" - oma töö. [CC BY-SA 3.0] Wikimedia Commonsi kaudu
2. Bemidji Riikliku Ülikooli [Avalik domeen] automaatne veebiabiline Wikimedia Commonsi kaudu
