Kluczowa różnica – eksploracja danych a uczenie maszynowe
Eksploracja danych i uczenie maszynowe to dwa obszary, które idą w parze. Ponieważ są związkami, są podobni, ale mają różnych rodziców. Ale obecnie oba stają się coraz bardziej podobne do siebie; prawie podobny do bliźniaków. Dlatego niektórzy ludzie używają słowa „uczenie maszynowe” do eksploracji danych. Czytając ten artykuł, zrozumiesz jednak, że język maszynowy różni się od eksploracji danych. Kluczową różnicą jest to, że eksploracja danych służy do pozyskiwania reguł z dostępnych danych, podczas gdy uczenie maszynowe uczy komputer uczenia się i rozumienia danych reguł.
Co to jest eksploracja danych?
Eksploracja danych to proces wydobywania ukrytych, wcześniej nieznanych i potencjalnie użytecznych informacji z danych. Chociaż eksploracja danych brzmi jak nowa, technologia nie jest. Eksploracja danych to główna metoda obliczeniowego ujawniania wzorców w dużych zbiorach danych. To także metody z pogranicza uczenia maszynowego, sztucznej inteligencji, statystyki i systemów bazodanowych. Pole eksploracji danych obejmuje bazę danych i zarządzanie danymi, wstępne przetwarzanie danych, względy wnioskowania, względy złożoności, przetwarzanie końcowe odnalezionych struktur i aktualizację online. Pogłębianie danych, łowienie danych i podsłuchiwanie danych to częściej używane terminy w eksploracji danych.
Dziś firmy używają potężnych komputerów do badania dużych ilości danych i analizowania raportów z badań rynkowych od lat. Eksploracja danych pomaga tym firmom zidentyfikować relacje między czynnikami wewnętrznymi, takimi jak cena, umiejętności personelu, a czynnikami zewnętrznymi, takimi jak konkurencja, sytuacja ekonomiczna i demografia klientów.
Schemat procesu eksploracji danych CRISP
Co to jest uczenie maszynowe?
Uczenie maszynowe jest częścią informatyki i bardzo przypomina eksplorację danych. Uczenie maszynowe jest również wykorzystywane do przeszukiwania systemów w poszukiwaniu wzorców oraz badania konstrukcji i badania algorytmów. Uczenie maszynowe to rodzaj sztucznej inteligencji, który zapewnia komputerom możliwość uczenia się bez wyraźnego programowania. Uczenie maszynowe ma na celu głównie rozwój programów komputerowych, które potrafią się uczyć, jak rosnąć i zmieniać się zgodnie z nowymi sytuacjami i jest bardzo zbliżone do statystyk obliczeniowych. Ma również silne powiązania z optymalizacją matematyczną. Niektóre z najczęstszych zastosowań uczenia maszynowego to filtrowanie spamu, optyczne rozpoznawanie znaków i wyszukiwarki.
Automatyczny asystent online to aplikacja wykorzystująca uczenie maszynowe
Uczenie maszynowe jest czasami sprzeczne z eksploracją danych, ponieważ obie są jak dwie twarze na kości. Zadania uczenia maszynowego są zazwyczaj podzielone na trzy szerokie kategorie, takie jak uczenie nadzorowane, uczenie nienadzorowane i uczenie ze wzmacnianiem.
Jaka jest różnica między eksploracją danych a uczeniem maszynowym?
Jak one działają
Eksploracja danych: Eksploracja danych to proces rozpoczynający się od pozornie nieustrukturyzowanych danych w celu znalezienia interesujących wzorców.
Uczenie maszynowe: Uczenie maszynowe wykorzystuje wiele algorytmów.
Dane
Eksploracja danych: Eksploracja danych służy do wydobywania danych z dowolnej hurtowni danych.
Uczenie maszynowe: Uczenie maszynowe polega na odczytywaniu maszyny, która odnosi się do oprogramowania systemowego.
Aplikacja
Eksploracja danych: Eksploracja danych wykorzystuje głównie dane z określonej domeny.
Uczenie maszynowe: Techniki uczenia maszynowego są dość ogólne i można je zastosować w różnych ustawieniach.
Skupienie
Eksploracja danych: Społeczność eksploracji danych koncentruje się głównie na algorytmach i aplikacjach.
Uczenie maszynowe: społeczności uczące się maszynowo płacą więcej za teorie.
Metodologia
Eksploracja danych: Eksploracja danych służy do pobierania reguł z danych.
Uczenie maszynowe: Uczenie maszynowe uczy komputer uczenia się i rozumienia określonych zasad.
Badania
Eksploracja danych: Eksploracja danych to obszar badawczy, który wykorzystuje metody takie jak uczenie maszynowe.
Uczenie maszynowe: Uczenie maszynowe to metodologia umożliwiająca komputerom wykonywanie inteligentnych zadań.
Podsumowanie:
Eksploracja danych a uczenie maszynowe
Chociaż uczenie maszynowe jest zupełnie inne w przypadku eksploracji danych, zazwyczaj są one do siebie podobne. Eksploracja danych to proces wydobywania ukrytych wzorców z dużych ilości danych, a uczenie maszynowe jest narzędziem, które również można do tego wykorzystać. Dziedzina uczenia maszynowego dalej się rozwijała w wyniku budowania sztucznej inteligencji. Eksperci danych zazwyczaj są bardzo zainteresowani uczeniem maszynowym. Zarówno eksploracja danych, jak i uczenie maszynowe współpracują w równym stopniu na rzecz rozwoju sztucznej inteligencji, jak i obszarów badawczych.
Zdjęcie dzięki uprzejmości:
1. „CRISP-DM Process Diagram” Kennetha Jensena – Praca własna. [CC BY-SA 3.0] przez Wikimedia Commons
2. „Automatyczny asystent online” autorstwa Bemidji State University [domena publiczna] za pośrednictwem Wikimedia Commons
