Unterschied zwischen Data Mining und maschinellem Lernen
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Hauptunterschied - Data Mining vs Machine Learning
Data Mining und Machine Learning sind zwei Bereiche, die Hand in Hand gehen. Da es sich um Beziehungen handelt, sind sie sich ähnlich, aber sie haben unterschiedliche Eltern. Derzeit wachsen beide jedoch immer mehr miteinander; fast wie Zwillinge. Daher verwenden manche Leute das Wort Maschinelles Lernen für Data Mining. Beim Lesen dieses Artikels werden Sie jedoch verstehen, dass sich die Maschinensprache von Data Mining unterscheidet. EIN Der Hauptunterschied besteht darin, dass Data Mining verwendet wird, um Regeln aus den verfügbaren Daten zu erhalten, während maschinelles Lernen dem Computer das Lernen und Verstehen vorgegebener Regeln beibringt.
Was ist Data Mining??
Data Mining ist das Extrahieren impliziter, zuvor unbekannter und möglicherweise nützlicher Informationen aus Daten. Data Mining klingt zwar neu, die Technologie jedoch nicht. Data Mining ist die Hauptmethode zur rechnerischen Offenlegung von Mustern in großen Datensätzen. Dazu gehören auch Methoden an der Schnittstelle von maschinellem Lernen, künstlicher Intelligenz, Statistik und Datenbanksystemen. Das Data-Mining-Feld umfasst Datenbank- und Datenverwaltung, Datenvorverarbeitung, Inferenzüberlegungen, Komplexitätsüberlegungen, Nachverarbeitung ermittelter Strukturen und Online-Aktualisierung. Data Baggering, Data Fishing und Data Snooping beziehen sich häufiger auf Begriffe im Data Mining.
Heutzutage verwenden Unternehmen leistungsfähige Computer, um große Datenmengen zu untersuchen und Marktforschungsberichte über Jahre hinweg zu analysieren. Data Mining hilft diesen Unternehmen, die Beziehung zwischen internen Faktoren wie Preis, Personalkenntnissen und externen Faktoren wie Wettbewerb, wirtschaftlicher Situation und Kundendaten zu ermitteln.
CRISP Data Mining-Prozessdiagramm
Was ist maschinelles Lernen??
Maschinelles Lernen ist ein Teil der Informatik und dem Data Mining sehr ähnlich. Maschinelles Lernen ist auch gewohnt Durchsuchen Sie die Systeme, um nach Mustern zu suchen, und untersuchen Sie die Konstruktion und das Studium von Algorithmen. Maschinelles Lernen ist eine Art künstlicher Intelligenz, die Computern die Möglichkeit bietet, ohne explizite Programmierung zu lernen. Maschinelles Lernen zielt in erster Linie auf die Entwicklung von Computerprogrammen, die sich gemäß den neuen Situationen zum Wachsen und Verändern beibringen können und der rechnerischen Statistik sehr nahe kommen. Es ist auch eng mit der mathematischen Optimierung verbunden. Zu den häufigsten Anwendungen des maschinellen Lernens zählen Spam-Filterung, optische Zeichenerkennung und Suchmaschinen.
Automatisierter Online-Assistent ist eine Anwendung für maschinelles Lernen
Maschinelles Lernen steht manchmal im Konflikt mit Data Mining, da beide wie zwei Gesichter auf einem Würfel sind. Maschinelle Lernaufgaben werden normalerweise in drei große Kategorien eingeteilt, z überwachtes Lernen, unbeaufsichtigtes Lernen und verstärktes Lernen.
Was ist der Unterschied zwischen Data Mining und Machine Learning?
Wie sie arbeiten
Data Mining: Data Mining ist ein Prozess, der von scheinbar unstrukturierten Daten ausgeht, um interessante Muster zu finden.
Maschinelles lernen: Maschinelles Lernen verwendet viele Algorithmen.
Daten
Data Mining: Data Mining wird verwendet, um Daten aus einem beliebigen Data Warehouse zu extrahieren.
Maschinelles lernen: Maschinelles Lernen ist das Lesen der Maschine, die sich auf Systemsoftware bezieht.
Anwendung
Data Mining: Data Mining verwendet hauptsächlich Daten aus einer bestimmten Domäne.
Maschinelles lernen: Maschinelle Lerntechniken sind ziemlich allgemein und können auf verschiedene Einstellungen angewendet werden.
Fokus
Data Mining: Die Data-Mining-Community konzentriert sich hauptsächlich auf Algorithmen und Anwendungen.
Maschinelles lernen: Maschinelle Lerngemeinschaften zahlen mehr auf Theorien.
Methodik
Data Mining: Data Mining wird verwendet, um Regeln aus Daten abzurufen.
Maschinelles lernen: Maschinelles Lernen bringt dem Computer bei, vorgegebene Regeln zu lernen und zu verstehen.
Forschung
Data Mining: Data Mining ist ein Forschungsbereich, der Methoden wie maschinelles Lernen verwendet.
Maschinelles lernen: Maschinelles Lernen ist eine Methodik, mit der Computer intelligente Aufgaben ausführen können.
Zusammenfassung:
Data Mining vs. Maschinelles Lernen
Obwohl das maschinelle Lernen beim Data Mining völlig anders ist, sind sie sich in der Regel ähnlich. Data Mining ist das Extrahieren verborgener Muster aus großen Daten, und maschinelles Lernen ist ein Werkzeug, das dafür ebenfalls verwendet werden kann. Das Gebiet des maschinellen Lernens wuchs durch den Aufbau der KI weiter an. Die Data Miner haben typischerweise ein starkes Interesse am maschinellen Lernen. Sowohl Data Mining als auch Machine Learning arbeiten gleichermaßen bei der Entwicklung von KI sowie in Forschungsbereichen zusammen.
Bildhöflichkeit:
1. "CRISP-DM-Prozessdiagramm" von Kenneth Jensen - Eigene Arbeit. [CC BY-SA 3.0] Via Wikimedia Commons
2. "Automatisierter Online-Assistent" von Bemidji State University [Public Domain] via Wikimedia Commons
