Differenza tra data mining e apprendimento automatico

Differenza chiave - Data mining o Machine Learning
 

Il data mining e l'apprendimento automatico sono due aree che vanno di pari passo. Poiché sono parenti, sono simili, ma hanno genitori diversi. Ma al momento, entrambi crescono sempre più come un altro; quasi simile ai gemelli. Pertanto, alcune persone usano la parola machine learning per il data mining. Tuttavia, capirai mentre leggi questo articolo che il linguaggio macchina è diverso dal data mining. UN la differenza principale è che il data mining viene utilizzato per ottenere regole dai dati disponibili mentre, l'apprendimento automatico insegna al computer ad apprendere e comprendere le regole date.

Che cos'è il data mining?

Il data mining è il processo di estrazione di informazioni implicite, precedentemente sconosciute e potenzialmente utili dai dati. Sebbene il data mining suoni nuovo, la tecnologia non lo è. Il data mining è il principale metodo di divulgazione computazionale di pattern in grandi set di dati. Comprende anche i metodi all'incrocio tra apprendimento automatico, intelligenza artificiale, statistica e sistemi di database. Il campo di data mining include data base e gestione dei dati, pre-elaborazione dei dati, considerazioni di inferenza, considerazioni sulla complessità, post-elaborazione delle strutture scoperte e aggiornamento online. Dragaggio dei dati, pesca dei dati e snooping dei dati sono più comunemente termini di riferimento nel data mining.

Oggi le aziende utilizzano potenti computer per esaminare grandi volumi di dati e analizzare i rapporti di ricerche di mercato per anni. Il data mining aiuta queste aziende a identificare la relazione tra fattori interni quali prezzo, capacità del personale e fattori esterni come la concorrenza, le condizioni economiche e i dati demografici dei clienti.

Diagramma del processo di data mining CRISP

Cos'è l'apprendimento automatico?

L'apprendimento automatico è una parte dell'informatica e molto simile al data mining. Anche l'apprendimento automatico è utilizzato cerca nei sistemi per cercare modelli ed esplora la costruzione e lo studio degli algoritmi. L'apprendimento automatico è un tipo di intelligenza artificiale che fornisce ai computer la capacità di apprendere senza essere programmato esplicitamente. L'apprendimento automatico si rivolge principalmente allo sviluppo di programmi per computer in grado di insegnare a se stessi a crescere e cambiare in base a nuove situazioni e si avvicina molto alle statistiche computazionali. Ha anche forti legami con l'ottimizzazione matematica. Alcune delle più comuni applicazioni di machine learning sono il filtraggio dello spam, il riconoscimento ottico dei caratteri e i motori di ricerca.

Assistente online automatizzato è un'applicazione di machine learning

L'apprendimento automatico a volte è in conflitto con il data mining in quanto entrambi sono come due facce su un dado. Le attività di apprendimento automatico sono generalmente classificate in tre grandi categorie come apprendimento supervisionato, apprendimento senza supervisione e apprendimento di rinforzo.

Qual è la differenza tra Data Mining e Machine Learning?

Come funzionano

Estrazione dei dati: Il data mining è un processo che parte da dati apparentemente non strutturati per trovare modelli interessanti.

Machine Learning: L'apprendimento automatico utilizza molti algoritmi.

Dati

Estrazione dei dati: Il data mining viene utilizzato per estrarre i dati da qualsiasi data warehouse.

Machine Learning: L'apprendimento automatico è quello di leggere la macchina che si riferisce al software di sistema.

Applicazione

Estrazione dei dati: Il data mining utilizza principalmente dati provenienti da un particolare dominio.

Machine Learning: Le tecniche di apprendimento automatico sono abbastanza generiche e possono essere applicate a varie impostazioni.

Messa a fuoco

Estrazione dei dati: La comunità di data mining si concentra principalmente su algoritmi e applicazioni.

Machine Learning: Le comunità di apprendimento automatico pagano di più sulle teorie.

Metodologia

Estrazione dei dati: Il data mining viene utilizzato per ottenere regole dai dati.

Machine Learning: L'apprendimento automatico insegna al computer ad imparare e comprendere le regole date.

Ricerca

Estrazione dei dati: Il data mining è un'area di ricerca che utilizza metodi come l'apprendimento automatico.

Machine Learning: L'apprendimento automatico è una metodologia utilizzata per consentire ai computer di svolgere attività intelligenti.

Sommario:

Data Mining vs. Machine Learning

Sebbene l'apprendimento automatico sia completamente diverso con il data mining, in genere sono simili tra loro. Il data mining è il processo di estrazione di pattern nascosti da dati di grandi dimensioni e l'apprendimento automatico è uno strumento che può essere utilizzato anche per questo. Il campo dell'apprendimento automatico è cresciuto ulteriormente come risultato della costruzione dell'IA. I dati I minatori hanno in genere un forte interesse per l'apprendimento automatico. Entrambi, il data mining e l'apprendimento automatico, collaborano allo stesso modo per lo sviluppo di intelligenza artificiale e aree di ricerca.

Cortesia dell'immagine:

1. "Schema di processo CRISP-DM" di Kenneth Jensen - Opera propria. [CC BY-SA 3.0]  attraverso Wikimedia Commons

2. "Assistente online automatizzato" di Bemidji State University [dominio pubblico] tramite Wikimedia Commons