Skillnaden mellan Data Mining och maskininlärning

Maskininlärning är en av de mest aktiva forskningsområdena med artificiell intelligens, som innebär studier och utveckling av beräkningsmodeller av inlärningsprocesser. Ett viktigt mål för forskningen inom maskin lärande är att bygga datorsystem som kan lära sig och tillägna sig kunskap på egen hand utan att uttryckligen programmeras. Data Mining är ett område som är skyldig mycket av sin inspiration och tekniker för att maskininlärning. Därför maskininlärning och data mining används ofta synonymt, men lita på, de är mycket olika koncept med olika mål.

Vad är en Data Mining?

I den digitala tidsåldern, varje enhet som är ansluten till Internet lämnar någon form av digital spår och nästan alla automatiserade system genererar någon form av data. Ovanpå det, terabytes eller petabyte data genereras dagligen från varje aspekt av vårt dagliga liv. Denna explosion av data är ett resultat av digitaliseringen av vårt samhälle och det ökande antalet mobila enheter, och den snabba utvecklingen av kraftfulla insamling och datalagringsverktyg. Det är därför nödvändigt att analysera sådana data för att generera en del ny information genom dataanalys. Det är där data mining kommer till bilden. Data mining är processen att sortera och analysera stora bitar data och omvandla dem till ett standardiserat format. Data mining förvandlar en stor samling av rådata till användbar information. Rådata samlas in och lagras i kommersiella databaser och sedan analytiker leta efter mönster i stora satser av data med hjälp av ett brett spektrum av tekniker för att erhålla värdefulla insikter från dem.

Maskininlärning

Maskininlärning är en gren av artificiell intelligens (AI) baserat på förmågan hos datorsystem eller program för att automatiskt lära av erfarenhet utan att uttryckligen programmeras. Lärande är en mångfacetterad fenomen. På samma sätt datormodellering av inlärningsprocesser i sina olika manifestationer utgör föremålet för maskininlärning. Detta är en av de mest aktiva forskningsområdena inom AI, vilket innebär studier och utveckling av beräkningsmodell för inlärningsprocesser. Syftet med maskininlärning är att bygga datorsystem kan förvärva kunskap på egen hand och förbättra deras prestanda från sina egna erfarenheter. I verkliga världen, kan vi se en anpassning av maskininlärningstekniker inom områden som chatbots och röstbaserade virtuella assistenter. Maskininlärning innebär bearbetning av data för att leta efter trender eller mönster, vilket ytterligare bidrar till att förstå processen. Processen kan sedan användas för att förutsäga användarens beteende.

Skillnad mellan Data Mining och maskininlärning

Grunderna

- Både lärande maskin och data mining faller under området Data Science, som är vettigt eftersom båda har något att göra med data. Både processer hjälp vettigt av de uppgifter som ytterligare bidrar till att lösa komplexa problem. Båda termerna kan används ofta omväxlande, vilket gör det svårt att skilja dem ibland.

Dock är data mining ett mer generellt koncept som innebär att vrida en stor samling av rådata till användbar information, medan maskininlärning är en allomfattande term som innebär bearbetning av data för att leta efter trender eller mönster.

Ändamål

- De två primära målen för datautvinning i praktiken tenderar att vara förutsägelse och beskrivning. På den prediktiva sidan är målet för data mining att använda vissa variabler eller fält i datamängder för att förutsäga okända eller framtida värden på andra variabler av intresse, medan beskrivande data mining fokuserar på att förstå analyserade system genom att identifiera mönster och samband i stora uppgifter uppsättningar.

Å andra sidan, är syftet med maskininlärning för att bygga kompletta autonoma inlärningssystem som använder en uppsättning verktyg och tekniker där intelligens lärt av intelligens och inte inducerade.

Begrepp

- Det finns säkert en överlappning mellan data mining och maskininlärning, men en viktig skillnad mellan de två är hur data används. Data mining är processen att gräva djupt in stora mängder data från flera källor, extrahera användbar information från data, och upptäcka mönster för att förutsäga framtida utfall.

Maskininlärning tar saker ytterligare genom att använda komplexa algoritmer och data mining metoder för att bygga modeller som består av matematiska formler, beslutskriterier och flerdimensionella parametrar för att förutsäga framtida utfall utan mänsklig inblandning.

Analys

- Data mining kräver mänsklig inblandning för att dra samman och sortera genom kolossala mängder data, som kan vara godtycklig, ostrukturerad, eller till och med i ett format som är omedelbart lämpligt för automatiserad behandling. De data mining analytiker använder ett brett spektrum av tekniker för att sortera data hämtade från olika källor. Data sedan samlas in, bearbetas och omvandlas till ett standardiserat format för utvärdering av framtida händelser.

Maskininlärning går djupare, så att maskiner och datorsystem att lära av nya data och skaffa sig kunskap på egen hand utan att uttryckligen programmeras. Så ingen mänsklig inblandning krävs maskiner lära sig av sina egna erfarenheter.

Data Mining vs. maskininlärning: Jämförelse diagram

Sammanfattning

I ett nötskal, är data mining processen att utvinna information från en stor mängd rådata som kan vara godtyckliga, ostrukturerade, eller till och med i ett format som är omedelbart lämpligt för automatiserad behandling. Data sedan samlas in, bearbetas och omvandlas till en mer standardiserad format. Maskininlärning, å andra sidan använder starka analystekniker för att hitta värdefulla underliggande mönster i de komplexa data för att förutsäga framtida utfall. Maskininlärning är i grunden undervisar ett datorsystem att arbeta självständigt utan mänsklig inblandning.

Senaste inlägg av Sagar Khillar ( se alla )

Se mer om: ,