Differenza tra Data Mining e Machine Learning | Data Mining vs Machine Learning

Differenza chiave - Data Mining vs Machine Learning La data mining e l'apprendimento macchina sono due aree che vanno di pari passo. Essendo rapporti, sono simili, ma hanno genitori diversi. Ma attualmente, entrambi crescono sempre più come un altro; quasi simili ai gemelli. Pertanto, alcune persone utilizzano l'apprendimento delle parole machine per l'estrazione dei dati. Tuttavia, capirete come si legge questo articolo che la lingua della macchina è diversa da data mining. Una differenza fondamentale di una è che l'estrazione dei dati viene utilizzata per ottenere regole dai dati disponibili mentre l'apprendimento macchina insegna al computer per imparare e comprendere le regole specificate

.

Che cosa è Data Mining? La data mining è il processo di estrazione di informazioni implicite, precedentemente sconosciute e potenzialmente utili dai dati . Anche se l'estrazione dei dati suona nuova, la tecnologia non lo è. La data mining è il metodo principale per la divulgazione computazionale dei modelli nei grandi set di dati. Include anche metodi all'intersezione dell'apprendimento macchina, dell'intelligenza artificiale, dei sistemi statistici e dei database. Il campo di data mining include la base dati e la gestione dei dati, la pre-elaborazione dei dati, le considerazioni di inferenza, le considerazioni sulla complessità, il post-elaborazione delle strutture scoperte e l'aggiornamento in linea. I dati di dragaggio, la pesca dei dati e gli snooping dati

sono più comunemente riferiti termini in data mining.

Oggi le aziende utilizzano computer potenti per esaminare grandi volumi di dati e analizzare i rapporti di ricerca di mercato per anni. La data mining aiuta queste aziende a identificare la relazione tra fattori interni come il prezzo, le competenze del personale e fattori esterni come la concorrenza, la condizione economica e la demografia del cliente.

Diagramma di processo di data mining CRISP

Che cosa è l'apprendimento della macchina? L'apprendimento automatico è una parte dell'informatica e molto simile alla data mining. L'apprendimento automatico viene utilizzato anche per ricerca attraverso i sistemi per cercare modelli e esplorare la costruzione e lo studio degli algoritmi

. L'apprendimento automatico è un tipo di intelligenza artificiale che fornisce ai computer la possibilità di imparare senza essere esplicitamente programmati. L'apprendimento automatico mira principalmente allo sviluppo di programmi informatici che possono insegnarsi a crescere ea cambiare in base a situazioni nuove e molto vicine alle statistiche computazionali.Inoltre ha forti legami con l'ottimizzazione matematica. Alcune delle applicazioni più comuni di apprendimento macchina sono il filtraggio di spam, il riconoscimento ottico dei caratteri e i motori di ricerca.

Assistente automatizzato online è un'applicazione di apprendimento automatico L'apprendimento automatico è talvolta in conflitto con l'estrazione dei dati, in quanto entrambi sono come due facce su un dado. Le attività di apprendimento automatico vengono tipicamente classificate in tre categorie di grandi dimensioni, come l'apprendimento supervisionato, l'apprendimento non sorvegliato e l'apprendimento di rinforzo

. Qual è la differenza

tra Data Mining e Learning Machine?

Come funzionano Data Mining:

La data mining è un processo a partire da dati apparentemente non strutturati per trovare modelli interessanti. Apprendimento macchina:

L'apprendimento automatico utilizza un sacco di algoritmi.

Dati Data Mining:

La data mining viene utilizzata per estrarre i dati da qualsiasi data warehouse. Apprendimento macchina:

L'apprendimento macchina deve leggere la macchina che si riferisce al software di sistema.

Applicazione Data Mining:

La data mining utilizza prevalentemente i dati di un determinato dominio. Apprendimento macchina:

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

Focus Data Mining:

La community di data mining si concentra principalmente su algoritmi e applicazioni. Apprendimento delle macchine:

Le comunità di apprendimento delle macchine si dedicano maggiormente alle teorie.

Metodologia Data Mining:

La data mining viene utilizzata per ottenere regole dai dati. Apprendimento macchina:

L'apprendimento automatico insegna al computer per imparare e comprendere regole determinate.

Ricerca Data Mining:

La data mining è un'area di ricerca che utilizza metodi come l'apprendimento automatico. Apprendimento macchina:

L'apprendimento automatico è una metodologia utilizzata per consentire ai computer di eseguire compiti intelligenti.

Sommario:

Data Mining vs. Learning Machine

Anche se l'apprendimento automatico è completamente diverso con l'estrazione dei dati, sono tipicamente simili tra loro. La data mining è il processo di estrazione di modelli nascosti da dati di grandi dimensioni e l'apprendimento macchina è uno strumento che può anche essere utilizzato per questo. Il campo dell'apprendimento della macchina è cresciuto ulteriormente a seguito della costruzione di AI. I dati I minatori hanno un forte interesse per l'apprendimento in macchina. Sia, data mining e learning machine, collaborano ugualmente per lo sviluppo di AI e aree di ricerca.

Immagine gentilmente concessa:

1. "Diagramma di processo CRISP-DM" di Kenneth Jensen - Lavoro personale. [CC BY-SA 3. 0] su Wikimedia Commons

2. "Assistente online automatizzato" di Bemidji State University [Public Domain] su Wikimedia Commons