Pagrindinis skirtumas – duomenų gavyba ir mašininis mokymasis
Duomenų gavyba ir mašininis mokymasis yra dvi sritys, kurios eina koja kojon. Kadangi jie yra santykiai, jie yra panašūs, tačiau turi skirtingus tėvus. Tačiau šiuo metu abu tampa vis labiau panašūs vienas į kitą; beveik panašus į dvynius. Todėl kai kurie žmonės naudoja žodį mašininis mokymasis duomenų gavybai. Tačiau skaitydami šį straipsnį suprasite, kad mašinos kalba skiriasi nuo duomenų gavybos. Pagrindinis skirtumas yra tas, kad duomenų gavyba naudojama taisyklėms gauti iš turimų duomenų, o mašininis mokymasis moko kompiuterį mokytis ir suprasti pateiktas taisykles.
Kas yra duomenų gavyba?
Duomenų gavyba – tai numanomos, anksčiau nežinomos ir potencialiai naudingos informacijos iš duomenų išgavimo procesas. Nors duomenų gavyba skamba naujai, technologija nėra tokia. Duomenų gavyba yra pagrindinis didelių duomenų rinkinių modelių skaičiavimo metodas. Tai taip pat apima metodus, esančius mašininio mokymosi, dirbtinio intelekto, statistikos ir duomenų bazių sistemų sankirtoje. Duomenų gavybos sritis apima duomenų bazę ir duomenų valdymą, išankstinį duomenų apdorojimą, išvadų svarstymus, sudėtingumo svarstymus, aptiktų struktūrų apdirbimą ir atnaujinimą internetu. Duomenų gilinimas, duomenų žvejyba ir duomenų šnipinėjimas dažniau nurodo terminus duomenų gavybos srityje.
Šiandien įmonės naudoja galingus kompiuterius, kad nagrinėtų didelius duomenų kiekius ir daugelį metų analizuotų rinkos tyrimų ataskaitas. Duomenų gavyba padeda šioms įmonėms nustatyti ryšį tarp vidinių veiksnių, tokių kaip kaina, darbuotojų įgūdžiai ir išoriniai veiksniai, tokie kaip konkurencija, ekonominė būklė ir klientų demografija.
CRISP duomenų gavybos proceso diagrama
Kas yra mašininis mokymasis?
Mašininis mokymasis yra kompiuterių mokslo dalis ir labai panašus į duomenų gavybą. Mašininis mokymasis taip pat naudojamas ieškant sistemose, ieškant modelių ir tiriant algoritmų konstravimą bei tyrimą. Mašininis mokymasis yra dirbtinio intelekto tipas, suteikiantis kompiuteriams galimybę mokytis be aiškiai užprogramuoto. Mašininis mokymasis daugiausia skirtas kompiuterinėms programoms, kurios gali išmokti augti ir keistis atsižvelgiant į naujas situacijas, kūrimą, ir tai tikrai artima skaičiavimo statistikai. Jis taip pat turi tvirtų ryšių su matematiniu optimizavimu. Kai kurios dažniausiai naudojamos mašininio mokymosi programos yra šlamšto filtravimas, optinis simbolių atpažinimas ir paieškos varikliai.
Automatinis internetinis asistentas yra mašininio mokymosi programa
Mašininis mokymasis kartais prieštarauja duomenų gavybai, nes abu yra tarsi du veidai ant kauliuko. Mašininio mokymosi užduotys paprastai skirstomos į tris dideles kategorijas, pvz., prižiūrimas mokymasis, mokymasis neprižiūrimas ir mokymasis sustiprinamas.
Kuo skiriasi duomenų gavyba ir mašininis mokymasis?
Kaip jie veikia
Duomenų gavyba: duomenų gavyba yra procesas, prasidedantis nuo akivaizdžiai nestruktūruotų duomenų, siekiant rasti įdomių modelių.
Mašininis mokymasis: mašininis mokymasis naudoja daug algoritmų.
Duomenys
Duomenų gavyba: duomenų gavyba naudojama duomenims išgauti iš bet kurios duomenų saugyklos.
Mašininis mokymasis: mašininis mokymasis – tai mašinos, susijusios su sistemos programine įranga, skaitymas.
Programa
Duomenų gavyba: duomenų gavyba daugiausia naudoja duomenis iš konkretaus domeno.
Mašininis mokymasis: mašininio mokymosi metodai yra gana bendri ir gali būti taikomi įvairiems nustatymams.
Focus
Duomenų gavyba: duomenų gavybos bendruomenė daugiausia dėmesio skiria algoritmams ir programoms.
Mašininis mokymasis: mašininio mokymosi bendruomenės moka daugiau už teorijas.
Metodika
Duomenų gavyba: duomenų gavyba naudojama taisyklėms iš duomenų gauti.
Mašininis mokymasis: mašininis mokymasis moko kompiuterį mokytis ir suprasti pateiktas taisykles.
Tyrimai
Duomenų gavyba: duomenų gavyba yra tyrimų sritis, kurioje naudojami tokie metodai kaip mašininis mokymasis.
Mašininis mokymasis: mašininis mokymasis yra metodika, naudojama kompiuteriams atlikti intelektualias užduotis.
Santrauka:
Duomenų gavyba prieš mašininį mokymąsi
Nors mašininis mokymasis visiškai skiriasi nuo duomenų gavybos, jie paprastai yra panašūs vienas į kitą. Duomenų gavyba yra paslėptų šablonų ištraukimas iš didelių duomenų, o mašininis mokymasis yra įrankis, kurį taip pat galima naudoti. Mašininio mokymosi sritis toliau išaugo dėl AI kūrimo. Duomenų kasėjai paprastai labai domisi mašininiu mokymusi. Tiek duomenų gavyba, tiek mašininis mokymasis vienodai bendradarbiauja kuriant AI ir tyrimų sritis.
Vaizdo sutikimas:
1. Kennetho Jenseno „CRISP-DM proceso diagrama“– nuosavas darbas. [CC BY-SA 3.0] per Wikimedia Commons
2. „Automatizuotas internetinis asistentas“, kurį sukūrė Bemidji valstijos universitetas [viešasis domenas] per Wikimedia Commons
