Avainero – tiedonlouhinta vs. koneoppiminen
Tietojen louhinta ja koneoppiminen ovat kaksi aluetta, jotka kulkevat käsi kädessä. Koska he ovat sukulaisia, he ovat samanlaisia, mutta heillä on erilaiset vanhemmat. Mutta tällä hetkellä molemmat kasvavat yhä enemmän toistensa k altaiseksi; melkein samanlainen kuin kaksoset. Siksi jotkut ihmiset käyttävät sanaa koneoppiminen tiedon louhinnassa. Kuitenkin, kun luet tätä artikkelia, ymmärrät, että konekieli eroaa tiedon louhinnasta. Keskeinen ero on se, että tiedon louhintaa käytetään sääntöjen saamiseksi saatavilla olevasta tiedosta, kun taas koneoppiminen opettaa tietokoneen oppimaan ja ymmärtämään annettuja sääntöjä.
Mitä tiedonlouhinta on?
Tietojen louhinta on prosessi, jossa tiedoista poimitaan implisiittistä, aiemmin tuntematonta ja mahdollisesti hyödyllistä tietoa. Vaikka tiedon louhinta kuulostaa uudelta, tekniikka ei sitä ole. Tiedonlouhinta on tärkein menetelmä suurten tietokokonaisuuksien kuvioiden laskennalliseen paljastamiseen. Se sisältää myös menetelmiä koneoppimisen, tekoälyn, tilastojen ja tietokantajärjestelmien risteyksessä. Tiedonlouhinta-ala sisältää tietokannan ja tiedonhallinnan, tietojen esikäsittelyn, päätelmät, monimutkaisuusnäkökohdat, löydettyjen rakenteiden jälkikäsittelyn ja online-päivitykset. Tietojen ruoppaus, tietojen kalastus ja tietojen snooping ovat yleisempiä termejä tiedon louhinnassa.
Nykyään yritykset käyttävät tehokkaita tietokoneita tutkiakseen suuria tietomääriä ja analysoidakseen markkinatutkimusraportteja vuosien ajan. Tiedonlouhinta auttaa näitä yrityksiä tunnistamaan sisäisten tekijöiden, kuten hinnan, henkilöstön osaamisen, ja ulkoisten tekijöiden, kuten kilpailun, taloudellisen tilanteen ja asiakasdemografian, väliset suhteet.
CRISP-tiedonlouhintaprosessikaavio
Mitä koneoppiminen on?
Koneoppiminen on osa tietojenkäsittelytiedettä ja hyvin samanlainen kuin tiedon louhinta. Koneoppimista käytetään myös etsimään järjestelmien läpi malleja ja tutkimaan algoritmien rakentamista ja tutkimista. Koneoppiminen on tekoälyn tyyppi, joka antaa tietokoneille mahdollisuuden oppia ilman, että niitä on erikseen ohjelmoitu. Koneoppiminen keskittyy pääasiassa sellaisten tietokoneohjelmien kehittämiseen, jotka voivat oppia kasvamaan ja muuttumaan uusien tilanteiden mukaan ja se on todella lähellä laskennallista tilastoa. Sillä on myös vahvat siteet matemaattiseen optimointiin. Jotkut koneoppimisen yleisimmistä sovelluksista ovat roskapostin suodatus, optinen merkintunnistus ja hakukoneet.
Automaattinen online-avustaja on koneoppimisen sovellus
Koneoppiminen on joskus ristiriidassa tiedon louhinnan kanssa, koska molemmat ovat kuin kaksi kasvoa nopan päällä. Koneoppimistehtävät luokitellaan yleensä kolmeen laajaan luokkaan, kuten ohjattu oppiminen, ohjaamaton oppiminen ja vahvistusoppiminen.
Mitä eroa on tiedon louhinnalla ja koneoppimisella?
Kuinka ne toimivat
Datan louhinta: Tiedonlouhinta on prosessi, joka alkaa näennäisesti jäsentämättömästä tiedosta mielenkiintoisten mallien löytämiseksi.
Koneoppiminen: Koneoppiminen käyttää monia algoritmeja.
Data
Datan louhinta: Tiedonlouhintaa käytetään tietojen poimimiseen mistä tahansa tietovarastosta.
Machine Learning: Koneoppiminen on koneen lukemista, joka liittyy järjestelmäohjelmistoon.
Hakemus
Datan louhinta: Tiedonlouhinta käyttää pääasiassa tietoja tietystä toimialueesta.
Koneoppiminen: Koneoppimistekniikat ovat melko yleisiä ja niitä voidaan soveltaa useisiin asetuksiin.
Focus
Data Mining: Tiedonlouhintayhteisö keskittyy pääasiassa algoritmeihin ja sovelluksiin.
Machine Learning: Koneoppimisyhteisöt maksavat enemmän teorioista.
Metodologia
Datan louhinta: Tiedonlouhintaa käytetään sääntöjen hakemiseen tiedoista.
Koneoppiminen: Koneoppiminen opettaa tietokoneen oppimaan ja ymmärtämään annettuja sääntöjä.
Tutkimus
Datan louhinta: Tiedonlouhinta on tutkimusalue, joka käyttää koneoppimisen k altaisia menetelmiä.
Koneoppiminen: Koneoppiminen on menetelmä, jonka avulla tietokoneet voivat tehdä älykkäitä tehtäviä.
Yhteenveto:
Datan louhinta vs. koneoppiminen
Vaikka koneoppiminen on täysin erilaista tiedon louhinnassa, ne ovat tyypillisesti samanlaisia. Tiedonlouhinta on prosessi, jossa suuresta datasta poimitaan piilomalleja, ja koneoppiminen on työkalu, jota voidaan käyttää myös siihen. Koneoppimisen ala kasvoi edelleen tekoälyn rakentamisen seurauksena. Data Miners on tyypillisesti kiinnostunut koneoppimisesta. Sekä tiedon louhinta että koneoppiminen tekevät yhtäläistä yhteistyötä tekoälyn ja tutkimusalueiden kehittämiseksi.
Kuva:
1. Kenneth Jensenin "CRISP-DM-prosessikaavio" - Oma työ. [CC BY-SA 3.0] Wikimedia Commonsin kautta
2. "Automaattinen online-assistentti", Bemidji State University [Public Domain] Wikimedia Commonsin kautta
