Ključna razlika – rudarenje podataka u odnosu na strojno učenje
Rudarenje podataka i strojno učenje dva su područja koja idu ruku pod ruku. Kako su u srodstvu, slični su, ali imaju različite roditelje. Ali trenutno oboje sve više nalikuju jedno drugom; gotovo slični blizancima. Stoga neki ljudi koriste riječ strojno učenje za rudarenje podataka. Međutim, dok čitate ovaj članak shvatit ćete da se strojni jezik razlikuje od rudarenja podataka. Ključna razlika je u tome što se rudarenje podataka koristi za dobivanje pravila iz dostupnih podataka, dok strojno učenje uči računalo da uči i razumije dana pravila.
Što je Data Mining?
Rudarenje podataka je proces izdvajanja implicitnih, prethodno nepoznatih i potencijalno korisnih informacija iz podataka. Iako rudarenje podataka zvuči novo, tehnologija nije. Rudarenje podataka glavna je metoda računalnog otkrivanja uzoraka u velikim skupovima podataka. Također uključuje metode na raskrižju strojnog učenja, umjetne inteligencije, statistike i sustava baza podataka. Područje rudarenja podataka uključuje bazu podataka i upravljanje podacima, pretprocesiranje podataka, razmatranje zaključaka, razmatranje složenosti, naknadnu obradu otkrivenih struktura i online ažuriranje. Baružanje podataka, lov podataka i njuškanje podataka češći su pojmovi u rudarenju podataka.
Danas tvrtke koriste snažna računala za ispitivanje velikih količina podataka i godinama analiziraju izvješća o istraživanju tržišta. Rudarenje podataka pomaže tim tvrtkama da identificiraju odnos između unutarnjih čimbenika kao što su cijena, vještine osoblja i vanjskih čimbenika kao što su konkurencija, ekonomsko stanje i demografija kupaca.
CRISP Data Mining dijagram procesa
Što je strojno učenje?
Strojno učenje dio je računalne znanosti i vrlo je slično rudarenju podataka. Strojno učenje također se koristi za pretraživanje kroz sustave u potrazi za uzorcima i istraživanje konstrukcije i proučavanja algoritama. Strojno učenje vrsta je umjetne inteligencije koja računalima daje mogućnost učenja bez eksplicitnog programiranja. Strojno učenje uglavnom cilja na razvoj računalnih programa koji sami sebe mogu naučiti rasti i mijenjati se u skladu s novim situacijama i vrlo je blizu računalne statistike. Također ima jake veze s matematičkom optimizacijom. Neke od najčešćih primjena strojnog učenja su filtriranje neželjene pošte, optičko prepoznavanje znakova i tražilice.
Automatizirani online pomoćnik je aplikacija strojnog učenja
Strojno učenje ponekad je u sukobu s rudarenjem podataka jer su oba poput dva lica na kocki. Zadaci strojnog učenja obično se klasificiraju u tri široke kategorije kao što su nadzirano učenje, nenadzirano učenje i učenje s pojačanjem.
Koja je razlika između rudarenja podataka i strojnog učenja?
Kako rade
Iskopavanje podataka: rudarenje podataka je proces koji počinje od naizgled nestrukturiranih podataka kako bi se pronašli zanimljivi uzorci.
Strojno učenje: Strojno učenje koristi mnogo algoritama.
Podaci
Podatkovno rudarenje: Data mining se koristi za izdvajanje podataka iz bilo kojeg skladišta podataka.
Strojno učenje: Strojno učenje je čitanje stroja koji je povezan sa sistemskim softverom.
Aplikacija
Iskopavanje podataka: rudarenje podataka uglavnom koristi podatke iz određene domene.
Strojno učenje: Tehnike strojnog učenja prilično su generičke i mogu se primijeniti na različite postavke.
Fokus
Ravađenje podataka: Zajednica rudarenja podataka fokusira se uglavnom na algoritme i aplikacije.
Strojno učenje: Zajednice strojnog učenja plaćaju više teorijama.
Metodologija
Iskopavanje podataka: rudarenje podataka koristi se za dobivanje pravila iz podataka.
Strojno učenje: Strojno učenje uči računalo da uči i razumije zadana pravila.
Istraživanje
Podatkovno rudarenje: Data mining je područje istraživanja koje koristi metode poput strojnog učenja.
Strojno učenje: Strojno učenje je metodologija koja se koristi kako bi se računalima omogućilo obavljanje inteligentnih zadataka.
Sažetak:
Rudarenje podataka nasuprot strojnog učenja
Iako je strojno učenje potpuno drugačije od rudarenja podataka, oni su obično slični jedno drugome. Data mining je proces izvlačenja skrivenih uzoraka iz velikih podataka, a strojno učenje je alat koji također može poslužiti za to. Područje strojnog učenja dodatno je raslo kao rezultat izgradnje umjetne inteligencije. Rudari podataka obično imaju veliki interes za strojno učenje. Oboje, rudarenje podataka i strojno učenje, jednako surađuju u razvoju umjetne inteligencije kao i istraživačkih područja.
Slika uz dopuštenje:
1. "CRISP-DM dijagram procesa" Kennetha Jensena - vlastiti rad. [CC BY-SA 3.0] putem Wikimedia Commons
2. "Automatizirani mrežni pomoćnik" državnog sveučilišta Bemidji [javna domena] putem Wikimedia Commons
