Основна разлика - Извличане на данни срещу машинно обучение
Извличането на данни и машинното обучение са две области, които вървят ръка за ръка. Тъй като те са връзки, те си приличат, но имат различни родители. Но в момента и двамата растат все повече като един друг; почти подобни на близнаци. Затова някои хора използват думата машинно обучение за извличане на данни. Обаче ще разберете, докато четете тази статия, че машинният език се различава от извличането на данни. Ключова разлика е, че извличането на данни се използва за получаване на правила от наличните данни, докато машинното обучение учи компютъра да учи и разбира дадените правила.
Какво е извличане на данни?
Извличането на данни е процес на извличане на неявна, неизвестна досега и потенциално полезна информация от данни. Въпреки че извличането на данни звучи ново, технологията не е така. Извличането на данни е основният метод за изчислително разкриване на модели в големи масиви от данни. Той също така включва методи на пресечната точка на машинно обучение, изкуствен интелект, статистика и системи от бази данни. Полето за извличане на данни включва база данни и управление на данни, предварителна обработка на данни, съображения за извод, съображения за сложност, последваща обработка на откритите структури и онлайн актуализиране. Драгиране на данни, риболов на данни и издирване на данни са по-често отнасящи се термини в извличането на данни.
Днес компаниите използват мощни компютри, за да изследват големи обеми данни и да анализират отчети за пазарни проучвания в продължение на години. Извличането на данни помага на тези компании да идентифицират връзката между вътрешни фактори като цена, умения на персонала и външни фактори като конкуренция, икономическо състояние и демографски данни на клиентите.
Диаграма на процеса на извличане на данни CRISP
Какво е машинно обучение?
Машинното обучение е част от компютърните науки и много подобно на извличането на данни. Машинното обучение също се използва за търсене в системите, за да се търсят модели и да се изследва конструкцията и изучаването на алгоритми. Машинното обучение е вид изкуствен интелект, който предоставя на компютрите способността да учат, без да са изрично програмирани. Машинното обучение е насочено главно към разработването на компютърни програми, които могат да се научат да растат и да се променят според новите ситуации и наистина се доближават до изчислителната статистика. Той също така има силни връзки с математическата оптимизация. Някои от най-често срещаните приложения на машинното обучение са филтриране на нежелана поща, оптично разпознаване на символи и търсачки.
Автоматизиран онлайн асистент е приложение за машинно обучение
Машинното обучение понякога противоречи на извличането на данни, тъй като и двете са като две лица на зар. Задачите за машинно обучение обикновено се класифицират в три широки категории като учене под наблюдение, учене без надзор и засилване на обучението.
Каква е разликата между извличането на данни и машинното обучение?
Как работят
Извличане на данни: Извличането на данни е процес, започващ от очевидно неструктурирани данни, за да се намерят интересни модели.
Машинно обучение: Машинното обучение използва много алгоритми.
Данни
Извличане на данни: Извличането на данни се използва за извличане на данни от всеки склад за данни.
Машинно обучение: Машинното обучение е да се чете машината, която се отнася до системния софтуер.
Приложение
Извличане на данни: Извличането на данни използва предимно данни от определен домейн.
Машинно обучение: Техниките за машинно обучение са доста общи и могат да бъдат приложени към различни настройки.
Фокус
Извличане на данни: Общността за извличане на данни се фокусира главно върху алгоритми и приложения.
Машинно обучение: Общностите за машинно обучение плащат повече за теории.
Методология
Извличане на данни: Извличането на данни се използва за получаване на правила от данни.
Машинно обучение: Машинното обучение учи компютъра да учи и разбира дадените правила.
Изследвания
Извличане на данни: Извличането на данни е изследователска област, която използва методи като машинно обучение.
Машинно обучение: Машинното обучение е методология, която се използва, за да позволи на компютрите да изпълняват интелигентни задачи.
Резюме:
Извличане на данни срещу машинно обучение
Въпреки че машинното обучение е съвсем различно при извличането на данни, те обикновено са подобни един на друг. Извличането на данни е процес на извличане на скрити модели от големи данни, а машинното обучение е инструмент, който също може да се използва за това. Полето на машинното обучение нараства допълнително в резултат на изграждането на AI. Копачите на данни обикновено имат силен интерес към машинното обучение. И двете, извличането на данни и машинното обучение, си сътрудничат еднакво за развитието на ИИ, както и за областите на изследване.
С любезното съдействие на изображението:
1. "CRISP-DM Process Diagram" от Кенет Дженсън - Собствена работа. [CC BY-SA 3.0] чрез Wikimedia Commons
2. „Автоматизиран онлайн асистент“от Държавния университет Бемиджи [Public Domain] чрез Wikimedia Commons
