Różnica między wydobywaniem danych a uczeniem maszynowym

Uczenie maszynowe jest jednym z najbardziej aktywnych obszarów badawczych o sztucznej inteligencji, która obejmuje badanie i rozwój modeli obliczeniowych procesów uczenia się. Głównym celem badań w dziedzinie uczenia maszynowego jest budowanie systemów komputerowych, które są zdolne do nauki i zdobywania wiedzy samodzielnie bez wyraźnego zaprogramowania. Wydobycie danych to obszar, który jest winien wiele inspiracji i technik uczenia maszynowego. Dlatego uczenie maszynowe i eksploracja danych są często używane synonimicznie, ale zapewniamy, że są to bardzo różne koncepcje o różnych celach.

Co to jest wydobycie danych?

W tej erze cyfrowej każde urządzenie podłączone do Internetu pozostawia jakiś cyfrowy ślad i praktycznie wszystkie zautomatyzowane systemy generują pewną formę danych. Ponadto terabajty lub petabajty danych są generowane codziennie z każdego aspektu naszego codziennego życia. Ta eksplozja danych jest wynikiem digitalizacji naszego społeczeństwa i rosnącej liczby urządzeń mobilnych oraz szybkiego opracowania potężnych narzędzi do gromadzenia danych i przechowywania. Dlatego konieczne jest analiza takich danych w celu wygenerowania nowych informacji za pomocą analizy danych. Tutaj pojawia się wydobycie danych. Wydobycie danych to proces sortowania i analizy dużych fragmentów danych i przekształcania ich w znormalizowany format. Wydobycie danych zamienia duży zbiór surowych danych w przydatne informacje. Surowe dane są gromadzone i przechowywane w komercyjnych bazach danych, a następnie analitycy szukają wzorców w dużych partiach danych przy użyciu szerokiego zakresu technik w celu uzyskania z nich możliwych do nich spostrzeżeń.

Nauczanie maszynowe

Uczenie maszynowe to gałąź sztucznej inteligencji (AI) oparta na zdolności systemów komputerowych lub programów do automatycznego uczenia się z doświadczenia bez wyraźnego zaprogramowania. Uczenie się jest zjawiskiem wieloaspektowym. Podobnie modelowanie komputerowe procesów uczenia się w ich wielu przejawach stanowi temat uczenia maszynowego. Jest to jeden z najbardziej aktywnych obszarów badawczych w AI, który obejmuje badanie i rozwój obliczeniowy model procesów uczenia się. Celem uczenia maszynowego jest budowanie systemów komputerowych zdolnych do zdobycia wiedzy samodzielnie i poprawy ich wydajności z własnych doświadczeń. W prawdziwym świecie możemy zobaczyć adaptację technik uczenia maszynowego w obszarach takich jak chatboty i wirtualni asystenci głosowi. Uczenie maszynowe polega na przetwarzaniu danych w celu poszukiwania trendów lub wzorców, co dodatkowo pomaga zrozumieć proces. Proces można następnie wykorzystać do przewidywania zachowania użytkownika.

Różnica między wydobywaniem danych a uczeniem maszynowym

Podstawy

- Zarówno uczenie maszynowe, jak i eksploracja danych należą do nauki o danych, co ma sens, ponieważ oba mają coś wspólnego z danymi. Oba procesy pomagają zrozumieć dane, które dodatkowo pomagają w rozwiązywaniu złożonych problemów. Oba terminy mogą być często używane zamiennie, co czasami utrudnia ich rozróżnienie.

Jednak eksploracja danych jest bardziej ogólną koncepcją, która obejmuje przekształcenie dużego zbioru surowych danych w przydatne informacje, podczas gdy uczenie maszynowe jest wszechstronnym terminem, który obejmuje przetwarzanie danych w celu poszukiwania trendów lub wzorców.

Zamiar

- Dwa główne cele eksploracji danych w praktyce są zwykle prognozy i opis. Po stronie predykcyjnej celem eksploracji danych jest wykorzystanie niektórych zmiennych lub pola w zestawach danych do przewidywania nieznanych lub przyszłych wartości innych interesujących zmiennych, podczas gdy opisowe eksploracja danych koncentruje się na zrozumieniu analizowanych systemów poprzez identyfikację wzorców i relacji w dużych danych zestawy.

Z drugiej strony celem uczenia maszynowego jest konstruowanie kompletnych, autonomicznych systemów uczenia się z wykorzystaniem zestawu narzędzi i technik, w których inteligencja jest uczy się przez inteligencję i nie indukowana.

Pojęcie

- Z pewnością nakłada się na wydobycie danych a uczeniem maszynowym, ale jedną kluczową różnicą między nimi jest sposób wykorzystywania danych. Wydobycie danych to proces wbijania się głęboko w ogromne ilości danych z wielu źródeł, wyodrębnianie przydatnych informacji z danych i odkrywanie wzorców przewidywania przyszłych wyników.

Uczenie maszynowe idzie dalej, stosując złożone algorytmy i metody eksploracji danych do budowania modeli składających się z formuł matematycznych, kryteriów decyzyjnych i parametrów wielowymiarowych w celu przewidywania przyszłych wyników bez interwencji człowieka.

Analiza

- Wydobycie danych wymaga interwencji człowieka do połączenia i sortowania kolosalnych ilości danych, które mogą być dowolne, nieustrukturyzowane, a nawet w formacie, który jest natychmiast odpowiedni do automatycznego przetwarzania. Analitycy eksploracji danych wykorzystują szeroki zakres technik do sortowania danych wyciągniętych z różnych źródeł. Dane są następnie gromadzone, przetwarzane i przekształcane w znormalizowany format do oceny przyszłych zdarzeń.

Uczenie maszynowe idzie głębiej, umożliwiając maszynom i systemom komputerowym uczenie się na podstawie nowych danych i samodzielne zdobywanie wiedzy bez wyraźnego programowania. Tak więc nie jest wymagana interwencja człowieka, ponieważ maszyny uczą się na własnych doświadczeniach.

Wydobycie danych vs. Uczenie maszynowe: wykres porównawczy

Streszczenie

Krótko mówiąc, eksploracja danych to proces wyodrębnienia informacji z dużej ilości surowych danych, które mogą być dowolne, nieustrukturyzowane, a nawet w formacie, który jest natychmiast odpowiedni do automatycznego przetwarzania. Dane są następnie gromadzone, przetwarzane i przekształcane w bardziej znormalizowany format. Z drugiej strony uczenie maszynowe wykorzystuje silne techniki analityczne, aby znaleźć cenne wzorce podstawowe w złożonych danych, aby przewidzieć przyszłe wyniki. Uczenie maszynowe w zasadzie uczy systemu komputerowego do pracy autonomicznej bez interwencji człowieka.