Tärkein ero - tiedonlouhinta vs. koneoppiminen
Tiedon louhinta ja koneoppiminen ovat kaksi käsi kädessä kulkevaa aluetta. Koska he ovat suhteita, he ovat samanlaisia, mutta heillä on erilaiset vanhemmat. Mutta tällä hetkellä molemmat kasvavat yhä enemmän toistensa tapaan; melkein samanlainen kuin kaksoset. Siksi jotkut ihmiset käyttävät sanaa koneoppiminen tiedonlouhintaan. Tätä artikkelia lukiessasi ymmärrät kuitenkin, että koneen kieli eroaa tiedonlouhinnasta. Keskeinen ero on, että tiedonlouhintaa käytetään sääntöjen saamiseen käytettävissä olevista tiedoista, kun taas koneoppiminen opettaa tietokonetta oppimaan ja ymmärtämään annettuja sääntöjä.
Mikä on tiedonlouhinta?
Tiedon louhinta on implisiittisen, aiemmin tuntemattoman ja mahdollisesti hyödyllisen tiedon poiminta tiedoista. Vaikka tiedonlouhinta kuulostaa uudelta, tekniikka ei ole. Tiedon louhinta on päämenetelmä suurten tietojoukkojen mallien laskennallisessa paljastamisessa. Se sisältää myös menetelmiä koneoppimisen, tekoälyn, tilasto- ja tietokantajärjestelmien risteyksessä. Tiedon louhintakenttä sisältää tietokannan ja tiedonhallinnan, tietojen esikäsittelyn, päätelmän, monimutkaisuuden, löydettyjen rakenteiden jälkikäsittelyn ja online-päivityksen. Tietojen ruoppaus, kalastus ja tietojen nuuskaaminen viittaavat yleisemmin termeihin tiedonlouhinnassa.
Nykyään yritykset käyttävät tehokkaita tietokoneita tutkiakseen suuria määriä dataa ja analysoidakseen vuosien ajan markkinatutkimuksia. Tiedon louhinta auttaa näitä yrityksiä tunnistamaan sisäisten tekijöiden, kuten hinnan, henkilöstön taitojen, ja ulkoisten tekijöiden, kuten kilpailun, taloudellisen tilanteen ja asiakasdemografian, välisen suhteen.
CRISP-tiedonlouhinnan prosessikaavio
Mikä on koneoppiminen?
Koneoppiminen on osa tietojenkäsittelytietettä ja hyvin samanlainen kuin tiedonlouhinta. Koneoppimista käytetään myös järjestelmien etsimiseen kaavojen etsimiseksi sekä algoritmien rakenteen ja tutkimuksen tutkimiseksi. Koneoppiminen on eräänlainen tekoäly, joka tarjoaa tietokoneille mahdollisuuden oppia ilman nimenomaista ohjelmointia. Koneoppiminen kohdistuu pääasiassa tietokoneohjelmien kehittämiseen, jotka voivat opettaa itsensä kasvamaan ja muuttumaan uusien tilanteiden mukaan, ja se on todella lähellä laskennallista tilastoa. Sillä on myös vahvat siteet matemaattiseen optimointiin. Jotkut koneoppimisen yleisimmistä sovelluksista ovat roskapostisuodatus, optinen merkintunnistus ja hakukoneet.
Automatisoitu online-avustaja on koneoppimisen sovellus
Koneoppiminen on joskus ristiriidassa tiedonlouhinnan kanssa, koska molemmat ovat kuin kaksi kasvot noppaa. Koneoppimistehtävät luokitellaan tyypillisesti kolmeen laajaan luokkaan, kuten valvottu oppiminen, valvomaton oppiminen ja vahvistava oppiminen.
Mikä on ero tiedonlouhinnan ja koneoppimisen välillä?
Kuinka ne toimivat
Tiedon louhinta: Tiedon louhinta on prosessi, joka alkaa ilmeisesti strukturoimattomasta datasta mielenkiintoisten mallien löytämiseksi.
Koneoppiminen: Koneoppimisessa käytetään paljon algoritmeja.
Tiedot
Data Mining: Tiedon louhintaa käytetään tietojen keräämiseen mistä tahansa tietovarastosta.
Koneoppiminen: Koneoppimalla tarkoitetaan koneohjelmistoon liittyvää konetta.
Sovellus
Tiedon louhinta: Tiedon louhinnassa käytetään pääasiassa tietyn verkkotunnuksen tietoja.
Koneoppiminen: Koneoppimisen tekniikat ovat melko yleisiä ja niitä voidaan soveltaa erilaisiin asetuksiin.
Keskity
Tiedon louhinta: Tiedon louhintayhteisö keskittyy pääasiassa algoritmeihin ja sovelluksiin.
Koneoppiminen: Koneoppimisyhteisöt maksavat enemmän teorioista.
Metodologia
Data Mining: Tiedon louhintaa käytetään sääntöjen saamiseen tiedoista.
Koneoppiminen: Koneoppiminen opettaa tietokonetta oppimaan ja ymmärtämään annettuja sääntöjä.
Tutkimus
Tiedon louhinta: Tiedon louhinta on tutkimusalue, joka käyttää menetelmiä, kuten koneoppiminen.
Koneoppiminen: Koneoppiminen on menetelmä, jonka avulla tietokoneet voivat suorittaa älykkäitä tehtäviä.
Yhteenveto:
Tiedon louhinta vs. koneoppiminen
Vaikka koneoppiminen on täysin erilaista tiedonlouhinnan kanssa, ne ovat tyypillisesti samanlaisia toistensa kanssa. Tiedon louhinta on prosessi piilotettujen kuvioiden purkamiseksi suurista tiedoista, ja koneoppiminen on työkalu, jota voidaan käyttää myös siihen. Koneoppimisen ala kasvoi edelleen tekoälyn rakentamisen seurauksena. Data Minersillä on tyypillisesti suuri kiinnostus koneoppimiseen. Sekä tiedonlouhinta että koneoppiminen tekevät tasavertaista yhteistyötä tekoälyn ja tutkimusalojen kehittämisessä.
Kuva Kohteliaisuus:
1. Kenneth Jensenin "CRISP-DM-prosessikaavio" - Oma työ. [CC BY-SA 3.0] Wikimedia Commonsin kautta
2. "Automaattinen online-avustaja", Bemidji State University [Public Domain] Wikimedia Commonsin kautta
