Kiemelt különbség – adatbányászat vs gépi tanulás
Az adatbányászat és a gépi tanulás két olyan terület, amelyek kéz a kézben járnak. Mivel rokonságról van szó, hasonlóak, de más a szüleik. Jelenleg azonban mindkettő egyre jobban hasonlít egymáshoz; szinte hasonlít az ikrekhez. Ezért egyesek a gépi tanulás szót használják adatbányászatra. A cikk elolvasása során azonban meg fogja érteni, hogy a gépi nyelv eltér az adatbányászattól. A legfontosabb különbség az, hogy az adatbányászatot arra használják, hogy szabályokat kapjanak a rendelkezésre álló adatokból, míg a gépi tanulás megtanítja a számítógépet az adott szabályok megtanulására és megértésére.
Mi az adatbányászat?
Az adatbányászat implicit, korábban ismeretlen és potenciálisan hasznos információk kinyerésének folyamata az adatokból. Bár az adatbányászat újszerűnek hangzik, a technológia nem az. Az adatbányászat a fő módszer a minták számítási feltárására nagy adathalmazokban. Ez magában foglalja a gépi tanulás, a mesterséges intelligencia, a statisztikai és az adatbázisrendszerek metszéspontjában lévő módszereket is. Az adatbányászati terület magában foglalja az adatbázis- és adatkezelést, az adatok előfeldolgozását, a következtetési szempontokat, a komplexitási szempontokat, a felfedezett struktúrák utófeldolgozását és az online frissítést. Az adatkotrás, az adathalászat és az adatlenyelés gyakoribb kifejezések az adatbányászatban.
Ma a vállalatok nagy teljesítményű számítógépeket használnak nagy mennyiségű adat vizsgálatára és évek óta tartó piackutatási jelentések elemzésére. Az adatbányászat segít ezeknek a vállalatoknak azonosítani a kapcsolatot az olyan belső tényezők között, mint az ár, a személyzet képzettsége és a külső tényezők, például a verseny, a gazdasági helyzet és a vásárlói demográfia.
CRISP adatbányászati folyamatdiagram
Mi az a gépi tanulás?
A gépi tanulás a számítástechnika része, és nagyon hasonlít az adatbányászathoz. A gépi tanulást arra is használják, hogy a rendszerek között keressen mintákat, valamint feltárja az algoritmusok felépítését és tanulmányozását. A gépi tanulás a mesterséges intelligencia egyik fajtája, amely lehetővé teszi a számítógépek számára, hogy kifejezetten programozás nélkül tanuljanak. A gépi tanulás főként olyan számítógépes programok fejlesztését célozza meg, amelyek megtanítják magukat az új helyzeteknek megfelelően növekedni és változni, és ez nagyon közel áll a számítási statisztikákhoz. Erős kötődései vannak a matematikai optimalizáláshoz is. A gépi tanulás leggyakoribb alkalmazásai a spamszűrés, az optikai karakterfelismerés és a keresőmotorok.
Az automatizált online asszisztens a gépi tanulás egyik alkalmazása
A gépi tanulás néha összeütközésbe kerül az adatbányászattal, mivel mindkettő olyan, mint két arc a dobókockán. A gépi tanulási feladatokat általában három nagy kategóriába sorolják, mint például a felügyelt tanulás, a felügyelet nélküli tanulás és a megerősített tanulás.
Mi a különbség az adatbányászat és a gépi tanulás között?
Hogyan működnek
Adatbányászat: Az adatbányászat egy folyamat, amely látszólag strukturálatlan adatokból indul ki, hogy érdekes mintákat találjon.
Gépi tanulás: A gépi tanulás sok algoritmust használ.
Adat
Adatbányászat: Az adatbányászat segítségével bármilyen adattárházból adatokat nyerhet ki.
Gépi tanulás: A gépi tanulás a rendszerszoftverhez kapcsolódó gép olvasását jelenti.
Alkalmazás
Adatbányászat: Az adatbányászat főként egy adott tartomány adatait használja fel.
Gépi tanulás: A gépi tanulási technikák meglehetősen általánosak, és különféle beállításokra alkalmazhatók.
Fókusz
Adatbányászat: Az adatbányászati közösség elsősorban az algoritmusokra és alkalmazásokra összpontosít.
Gépi tanulás: A gépi tanulási közösségek többet fizetnek az elméletekért.
Módszertan
Adatbányászat: Az adatbányászat az adatokból szabályok lekérésére szolgál.
Gépi tanulás: A gépi tanulás megtanítja a számítógépet, hogy megtanulja és megértse az adott szabályokat.
Kutatás
Adatbányászat: Az adatbányászat olyan kutatási terület, amely olyan módszereket használ, mint a gépi tanulás.
Gépi tanulás: A gépi tanulás olyan módszertan, amelyet arra használnak, hogy a számítógépek intelligens feladatokat végezzenek.
Összefoglaló:
Adatbányászat kontra gépi tanulás
Bár a gépi tanulás teljesen más az adatbányászatban, jellemzően hasonlóak egymáshoz. Az adatbányászat a rejtett minták nagyméretű adatokból való kinyerésének folyamata, a gépi tanulás pedig egy erre is használható eszköz. A gépi tanulás területe tovább bővült az AI felépítésének eredményeként. Az adatbányászok általában erősen érdeklődnek a gépi tanulás iránt. Mind az adatbányászat, mind a gépi tanulás egyaránt együttműködik az AI fejlesztésében és a kutatási területeken.
Kép jóvoltából:
1. "CRISP-DM folyamatdiagram", Kenneth Jensen - Saját munka. [CC BY-SA 3.0] a Wikimedia Commonson keresztül
2. "Automatizált online asszisztens" a Bemidji State University [Public Domain] által a Wikimedia Commonson keresztül
