Perbezaan Antara Data Perlombongan dan Pembelajaran Mesin

Perbezaan Utama - Penambangan Data vs Pembelajaran Mesin
 

Pertambangan data dan pembelajaran mesin adalah dua bidang yang bergerak dalam tangan. Kerana mereka menjadi hubungan, mereka sama, tetapi mereka mempunyai ibu bapa yang berbeza. Tetapi pada masa ini, kedua-dua tumbuh semakin seperti satu sama lain; hampir sama dengan kembar. Oleh itu, sesetengah orang menggunakan pembelajaran mesin kata untuk perlombongan data. Bagaimanapun, anda akan memahami apabila anda membaca artikel ini bahawa bahasa mesin berbeza daripada perlombongan data. A Perbezaan utama ialah perlombongan data digunakan untuk mendapatkan peraturan dari data yang ada sementara, pembelajaran mesin mengajar komputer untuk belajar dan memahami peraturan yang diberikan.

Apakah Perlombongan Data?

Perlombongan data adalah proses mengekstrak maklumat tersirat, sebelum ini tidak diketahui, dan berpotensi berguna dari data. Walaupun perlombongan data berbunyi baru, teknologi tidak. Perlombongan data adalah kaedah utama pengiraan pola pengiraan dalam set data yang besar. Ia juga melibatkan kaedah di persimpangan pembelajaran mesin, kecerdasan buatan, sistem statistik dan pangkalan data. Bidang perlombongan data termasuk pangkalan data dan pengurusan data, pra-pemprosesan data, pertimbangan kesimpulan, pertimbangan kerumitan, selepas memproses struktur yang ditemui, dan mengemas kini dalam talian. Pengerukan data, memancing data, dan pengintipan data istilah yang lebih lazim merujuk dalam perlombongan data.

Hari ini, syarikat menggunakan komputer berkuasa untuk memeriksa jumlah data yang besar dan menganalisis laporan penyelidikan pasaran selama bertahun-tahun. Pertambangan data membantu syarikat-syarikat ini untuk mengenal pasti hubungan antara faktor dalaman seperti harga, kemahiran kakitangan, dan faktor luaran seperti persaingan, keadaan ekonomi, dan demografi pelanggan.

Rajah Diagram Proses Perlombongan CRISP

Apakah Pembelajaran Mesin??

Pembelajaran mesin adalah sebahagian daripada sains komputer dan sangat mirip dengan perlombongan data. Pembelajaran mesin juga digunakan untuk mencari melalui sistem untuk mencari corak, dan meneroka pembinaan dan kajian algoritma. Pembelajaran mesin adalah jenis kecerdasan buatan yang menyediakan komputer keupayaan untuk belajar tanpa diprogram secara jelas. Pembelajaran mesin terutamanya mensasarkan perkembangan program komputer yang dapat mengajar diri mereka berkembang dan berubah mengikut situasi baru dan ia sangat dekat dengan statistik pengiraan. Ia juga mempunyai hubungan yang kuat dengan pengoptimuman matematik. Beberapa aplikasi pengajaran mesin yang paling biasa adalah penapisan spam, pengecaman aksara optik, dan enjin pencarian.

Pembantu dalam talian secara automatik adalah aplikasi pembelajaran mesin

Pembelajaran mesin kadang-kadang bertentangan dengan perlombongan data kerana keduanya seperti dua muka pada dadu. Tugas pembelajaran mesin biasanya diklasifikasikan kepada tiga kategori yang luas seperti pembelajaran di bawah seliaan, pembelajaran tanpa pengawasan, dan pembelajaran peneguhan.

Apakah perbezaannya antara Data Perlombongan dan Pembelajaran Mesin?

Bagaimana mereka bekerja

Data Perlombongan: Perlombongan data adalah proses yang bermula dari data yang tidak tersusun untuk mencari pola yang menarik.

Pembelajaran Mesin: Pembelajaran mesin menggunakan banyak algoritma.

Data

Data Perlombongan: Perlombongan data digunakan untuk mengekstrak data dari mana-mana gudang data.

Pembelajaran Mesin: Pembelajaran mesin adalah untuk membaca mesin yang berkaitan dengan perisian sistem.

Permohonan

Data Perlombongan: Pertambangan data terutamanya menggunakan data dari domain tertentu.

Pembelajaran Mesin: Teknik pembelajaran mesin agak generik dan boleh digunakan untuk pelbagai tetapan.

Fokus

Data Perlombongan: Komuniti perlombongan data memberi tumpuan terutamanya pada algoritma dan aplikasi.

Pembelajaran Mesin: Komuniti pembelajaran mesin membayar lebih banyak pada teori.

Metodologi

Data Perlombongan: Perlombongan data digunakan untuk mendapatkan peraturan dari data.

Pembelajaran Mesin: Pembelajaran mesin mengajar komputer untuk belajar dan memahami peraturan yang diberikan.

Penyelidikan

Data Perlombongan: Perlombongan data adalah kawasan penyelidikan yang menggunakan kaedah seperti pembelajaran mesin.

Pembelajaran Mesin: Pembelajaran mesin adalah metodologi yang digunakan untuk membolehkan komputer melakukan tugas cerdas.

Ringkasan:

Data Perlombongan vs Pembelajaran Mesin

Walaupun pembelajaran mesin sama sekali berbeza dengan perlombongan data, mereka biasanya sama antara satu sama lain. Penambangan data adalah proses mengekstrak corak tersembunyi dari data besar, dan pembelajaran mesin adalah alat yang juga boleh digunakan untuk itu. Bidang pembelajaran mesin semakin berkembang sebagai hasil dari pembinaan AI. Data Penambang biasanya mempunyai minat yang kuat dalam pembelajaran mesin. Kedua-dua, perlombongan data dan pembelajaran mesin, bekerjasama sama untuk pembangunan AI serta bidang penyelidikan.

Image Courtesy:

1. "Rajah Proses Proses CRISP-DM" oleh Kenneth Jensen - Kerja sendiri. [CC BY-SA 3.0] melalui Wikimedia Commons

2. "Pembantu dalam talian automatik" oleh Bemidji State University [Public Domain] melalui Wikimedia Commons