Verschil tussen datamining en machinaal leren

Belangrijkste verschil - Data Mining versus Machine Learning
 

Datamining en machine learning zijn twee gebieden die hand in hand gaan. Omdat ze relaties zijn, lijken ze op elkaar, maar ze hebben verschillende ouders. Maar op dit moment groeien beide steeds meer als een ander; bijna gelijk aan een tweeling. Daarom gebruiken sommige mensen het woord machine learning voor datamining. Tijdens het lezen van dit artikel zul je echter begrijpen dat machinetaal anders is dan datamining. EEN Belangrijk verschil is dat datamining wordt gebruikt om regels uit de beschikbare gegevens te halen, terwijl machinaal leren de computer leert om bepaalde regels te leren en te begrijpen.

Wat is Data Mining?

Datamining is het proces van het extraheren van impliciete, voorheen onbekende en potentieel nuttige informatie uit gegevens. Hoewel datamining nieuw klinkt, is de technologie dat niet. Datamining is de belangrijkste methode voor computationele openbaarmaking van patronen in grote gegevenssets. Het omvat ook methoden op het snijvlak van machine learning, kunstmatige intelligentie, statistiek en databasesystemen. Datamining-veld omvat database- en gegevensbeheer, voorverwerking van gegevens, inferentie-overwegingen, complexiteitsoverwegingen, nabewerking van ontdekte structuren en online updates. Data-bagger, data-visserij en data-snooping zijn meestal verwijzende termen in datamining.

Tegenwoordig gebruiken bedrijven krachtige computers om grote hoeveelheden gegevens te analyseren en om jarenlang marktonderzoeksrapporten te analyseren. Datamining helpt deze bedrijven om de relatie tussen interne factoren zoals prijs, personeelsvaardigheden en externe factoren zoals concurrentie, economische situatie en klantdemografie te identificeren..

CRISP Data Mining Process Diagram

Wat is Machine Learning?

Machinaal leren is een onderdeel van de informatica en lijkt veel op datamining. Machinaal leren is ook gewend om doorzoek de systemen om naar patronen te zoeken en verken de constructie en studie van algoritmen. Machinaal leren is een vorm van kunstmatige intelligentie die computers de mogelijkheid biedt om te leren zonder expliciet te worden geprogrammeerd. Machinaal leren richt zich voornamelijk op de ontwikkeling van computerprogramma's die zichzelf kunnen leren groeien en veranderen in overeenstemming met nieuwe situaties en het ligt dicht bij computationele statistieken. Het heeft ook sterke banden met wiskundige optimalisatie. Enkele van de meest voorkomende toepassingen van machine learning zijn spamfilters, optische tekenherkenning en zoekmachines.

Geautomatiseerde online assistent is een toepassing van machine learning

Machinaal leren is soms in strijd met datamining, omdat beide als twee gezichten op een dobbelsteen zijn. Taken voor het leren van machines worden meestal ingedeeld in drie brede categorieën, zoals gesuperviseerd leren, onbewaakt leren en versterkend leren.

Wat is het verschil tussen Data Mining en Machine Learning?

Hoe ze werken

Data Mining: Datamining is een proces dat begint met ogenschijnlijk ongestructureerde data om interessante patronen te vinden.

Machine Learning: Machinaal leren maakt gebruik van veel algoritmen.

Gegevens

Data Mining: Datamining wordt gebruikt om gegevens uit elk datawarehouse te extraheren.

Machine Learning: Machine learning is om de machine te lezen die betrekking heeft op systeemsoftware.

Toepassing

Data Mining: Bij datamining worden voornamelijk gegevens uit een bepaald domein gebruikt.

Machine Learning: Machinaal leren technieken zijn vrij algemeen en kunnen worden toegepast op verschillende instellingen.

Focus

Data Mining: Datamining-community richt zich vooral op algoritmen en applicaties.

Machine Learning: Machinaal leren gemeenschappen betalen meer over theorieën.

Methodologie

Data Mining: Datamining wordt gebruikt om regels uit gegevens te halen.

Machine Learning: Machinaal leren leert de computer om bepaalde regels te leren en te begrijpen.

Onderzoek

Data Mining: Datamining is een onderzoeksgebied dat gebruik maakt van methoden zoals machine learning.

Machine Learning: Machinaal leren is een methodologie die wordt gebruikt om computers in staat te stellen intelligente taken uit te voeren.

Samenvatting:

Data Mining vs. Machine Learning

Hoewel machine learning heel anders is met datamining, zijn ze meestal vergelijkbaar met elkaar. Datamining is het proces waarbij verborgen patronen worden geëxtraheerd uit grote gegevens, en machine learning is een tool die daarvoor ook kan worden gebruikt. Het gebied van machine learning groeide verder als gevolg van het bouwen van AI. De gegevens Mijnwerkers hebben doorgaans een sterke interesse in machine learning. Zowel datamining en machine learning werken op dezelfde manier samen voor de ontwikkeling van AI als onderzoeksgebieden.

Afbeelding met dank aan:

1. "CRISP-DM Process Diagram" door Kenneth Jensen - Eigen werk. [CC BY-SA 3.0]  via Wikimedia Commons

2. "Geautomatiseerde online assistent" door Bemidji State University [Public Domain] via Wikimedia Commons