Рударство података вс машинско учење - 10 најбољих ствари које морате знати

Разлика између вађења података и машинског учења

Ископавање података односи се на вађење знања из велике количине података. Ископавање података је процес откривања различитих врста образаца који се наслеђују у подацима и који су тачни, нови и корисни. Ископавање података је подскуп пословних аналитика, слично је експерименталном истраживању. Извори података су базе података, статистика. Машинско учење укључује алгоритам који се аутоматски побољшава кроз искуство засновано на подацима. Машинско учење је начин за откривање новог алгоритма из искуства. Машинско учење укључује проучавање алгоритама који могу аутоматски извући информације. Машинско учење користи технике ископавања података и други алгоритам учења за израду модела онога што се догађа иза неких података како би се могли предвидјети будући резултати.

Дозволите да детаљно разумемо рударјење података и машинско учење у овом посту.

Упоредна статистика између дата мининг-а и машинског учења (Инфограпхицс)

Испод је 10 најбољих поређења између вађења података и машинског учења

Кључна разлика између вађења података и машинског учења

За примену техника вађења података коришћена је двокомпонентна: прва је база података, а друга је машинско учење. База података нуди технике управљања подацима док машинско учење нуди технике анализе података. Али за примену техника машинског учења користили су алгоритме.
Ископавање података користи више података за вађење корисних информација и ти ће одређени подаци помоћи у предвиђању неких будућих исхода, на пример у продајној компанији која користи податке из прошле године за предвиђање ове продаје, али машинско учење се неће пуно ослањати на податке који користе алгоритми, на пример, ОЛА, УБЕР технике машинског учења за израчунавање ЕТА вожње.
Капацитет само-учења није присутан у копању података, он слиједи правила и унапријед дефиниран. Пружиће решење за одређени проблем, али алгоритми машинског учења су дефинисани самима и могу мењати своја правила према сценарију, наћи ће решење за одређени проблем и решава га на свој начин.
Главна и најважнија разлика између вађења података и машинског учења је у томе што без укључивања ископавања података људи не може да функционише, али у машинско учење људски напор укључује само време када је алгоритам дефинисан након чега ће све закључити сопственим средствима након што се имплементира заувек за употребу, али то није случај са вађењем података.
Резултат који настаје машинским учењем биће тачнији у поређењу са вађењем података, јер је машинско учење аутоматизовани процес.
Ископавање података користи сервер базе података или складишта података, механизам за ископавање података и технике за процену узорака да би се извукли корисни подаци док машинско учење користи невронске мреже, предиктивни модел и аутоматизоване алгоритме за доношење одлука.

Табела поређења података у односу на машинско учење

основна за поређење	Претрага података	Машинско учење
Значење	Извлачење знања из велике количине података	Уведите нови алгоритам из података као и из претходног искуства
Историја	Уведено 1930. године, у почетку се називало откривањем знања у базама података	представити скоро 1950. године, први програм био је Самуелов програм за играње чекова
Одговорност	Ископавање података користи се за добивање правила из постојећих података.	Машинско учење учи рачунар да научи и разуме задата правила.
Порекло	Традиционалне базе података са неструктурираним подацима	Постојећи подаци као и алгоритми.
Имплементација	Можемо развити властите моделе за које можемо користити технике ископавања података	Можемо користити алгоритам машинског учења у стаблу одлука, неуронским мрежама и неким другим областима вештачке интелигенције.
Природа	Укључује људско уплитање више према ручном.	Аутоматизовано, једном дизајнирано самостално, без људског напора
Апликација	користи се у кластер анализи	користи се у веб претраживању, филтеру нежељене поште, бодовању кредита, откривању превара, рачунарском дизајну
Одвајање	Сажетак рударства података из складишта података	Машинско учење чита машину
Технике укључују	Ископавање података је више истраживање користећи методе попут машинског учења	Самостално учи и тренира систем за обављање интелигентних задатака.
Обим	Примењује се у ограниченом подручју	Може се користити на великом простору.

Закључак - Ископавање података и машинско учење

У већини случајева сада се копање података користи за предвиђање резултата из историјских података или проналажење новог решења из постојећих података. Већина организација користи ову технику за постизање пословних резултата. Тамо где технике машинског учења расту на много бржи начин, јер превазилази проблеме који имају технике ископавања података. Будући да је процес машинског учења тачнији и мање склоан грешкама у поређењу са вађењем података, и много је способнији да донесе своју одлуку и реши проблем. Али да бисмо још увек покренули посао, морамо имати процес ископавања података јер ће он дефинисати проблем одређеног посла и за решавање таквог проблема можемо користити технике машинског учења. Једном ријечју можемо рећи да за вођење посла и рударство података и техника машинског учења морају радити руку под руку, једна техника ће дефинисати проблем, а друга ће вам дати рјешење на много тачнији начин.

Препоручени чланак

Ово је водич за копање података у односу на машинско учење, њихово значење, упоређивање између главе, кључне разлике, табелу упоређивања и закључак. Такође можете погледати следеће чланке да бисте сазнали више -