Ключова разлика – извличане на данни срещу машинно обучение
Извличането на данни и машинното обучение са две области, които вървят ръка за ръка. Като роднини си приличат, но имат различни родители. Но в момента и двете все повече приличат една на друга; почти подобни на близнаци. Ето защо някои хора използват думата машинно обучение за извличане на данни. Докато четете тази статия обаче ще разберете, че машинният език е различен от извличането на данни. Ключова разлика е, че извличането на данни се използва за получаване на правила от наличните данни, докато машинното обучение учи компютъра да учи и разбира дадени правила.
Какво е извличане на данни?
Извличането на данни е процес на извличане на имплицитна, неизвестна преди това и потенциално полезна информация от данни. Въпреки че извличането на данни звучи ново, технологията не е. Извличането на данни е основният метод за изчислително разкриване на модели в големи набори от данни. Той също така включва методи в пресечната точка на машинно обучение, изкуствен интелект, статистика и системи за бази данни. Полето за извличане на данни включва база данни и управление на данни, предварителна обработка на данни, съображения за изводи, съображения за сложност, последваща обработка на открити структури и онлайн актуализиране. Драгиране на данни, риболов на данни и проследяване на данни са по-често срещани термини в извличането на данни.
Днес компаниите използват мощни компютри, за да изследват големи обеми данни и да анализират доклади за пазарни проучвания в продължение на години. Извличането на данни помага на тези компании да идентифицират връзката между вътрешни фактори като цена, умения на персонала и външни фактори като конкуренция, икономическо състояние и демография на клиентите.
Диаграма на процеса на извличане на данни CRISP
Какво е машинно обучение?
Машинното обучение е част от компютърните науки и много подобно на извличането на данни. Машинното обучение се използва и за търсене в системите за търсене на модели и изследване на конструкцията и изучаването на алгоритми. Машинното обучение е вид изкуствен интелект, който предоставя на компютрите способността да учат, без да бъдат изрично програмирани. Машинното обучение е насочено главно към разработването на компютърни програми, които могат да се научат да растат и да се променят според новите ситуации и е много близо до изчислителната статистика. Освен това има силни връзки с математическата оптимизация. Някои от най-разпространените приложения на машинното обучение са филтриране на нежелана поща, оптично разпознаване на символи и търсачки.
Автоматизираният онлайн асистент е приложение за машинно обучение
Машинното обучение понякога е в конфликт с извличането на данни, тъй като и двете са като две лица на зар. Задачите за машинно обучение обикновено се класифицират в три широки категории като контролирано обучение, неконтролирано обучение и обучение с подсилване.
Каква е разликата между извличане на данни и машинно обучение?
Как работят
Извличане на данни: Извличането на данни е процес, който започва от очевидно неструктурирани данни, за да открие интересни модели.
Машинно обучение: Машинното обучение използва много алгоритми.
Данни
Извличане на данни: Извличането на данни се използва за извличане на данни от всяко хранилище за данни.
Машинно обучение: Машинното обучение е да се чете машината, която е свързана със системния софтуер.
Приложение
Извличане на данни: Извличането на данни използва главно данни от определен домейн.
Машинно обучение: Техниките за машинно обучение са доста общи и могат да се прилагат към различни настройки.
Фокус
Извличане на данни: Общността за извличане на данни се фокусира главно върху алгоритми и приложения.
Машинно обучение: Общностите за машинно обучение плащат повече за теории.
Методология
Извличане на данни: Извличането на данни се използва за получаване на правила от данни.
Машинно обучение: Машинното обучение учи компютъра да учи и разбира дадени правила.
Изследване
Извличане на данни: Извличането на данни е изследователска област, която използва методи като машинно обучение.
Машинно обучение: Машинното обучение е методология, която се използва, за да позволи на компютрите да изпълняват интелигентни задачи.
Резюме:
Извличане на данни срещу машинно обучение
Въпреки че машинното обучение е напълно различно от извличането на данни, те обикновено са подобни едно на друго. Извличането на данни е процес на извличане на скрити модели от големи данни, а машинното обучение е инструмент, който също може да се използва за това. Полето на машинното обучение се разрасна допълнително в резултат на изграждането на AI. Копачите на данни обикновено имат силен интерес към машинното обучение. И двете, извличането на данни и машинното обучение, си сътрудничат еднакво за развитието на AI, както и за изследователски области.
С любезното съдействие на изображението:
1. „Диаграма на процес CRISP-DM“от Кенет Дженсън – собствена работа. [CC BY-SA 3.0] чрез Wikimedia Commons
2. „Автоматичен онлайн асистент“от Bemidji State University [Public Domain] чрез Wikimedia Commons
