Unterschied zwischen Data Mining und maschinellem Lernen

Schlüsselunterschied - Data Mining gegen maschinelles Lernen
 

Data Mining und maschinelles Lernen sind zwei Bereiche, die Hand in Hand gehen. Da sie Beziehungen sind, sind sie ähnlich, aber sie haben verschiedene Eltern. Aber derzeit wachsen beide zunehmend wie ein anderer; Fast ähnlich wie Zwillinge. Daher verwenden einige Leute das Wort maschinelles Lernen für Data Mining. Sie werden jedoch verstehen, wenn Sie diesen Artikel lesen, dass sich die Maschinensprache vom Data Mining unterscheidet. A Wichtiger Unterschied besteht darin, dass Data Mining verwendet wird, um Regeln aus den verfügbaren Daten zu erhalten, während maschinelles Lernen den Computer lehrt, angegebene Regeln zu lernen und zu verstehen.

Was ist Data Mining?

Data Mining ist Der Prozess des Extrahierens impliziter, bisher unbekannter und potenziell nützlicher Informationen aus Daten. Obwohl Data Mining neu klingt, ist die Technologie nicht. Data Mining ist die Hauptmethode zur Offenlegung von Mustern in großen Datensätzen.  Es umfasst auch Methoden an der Schnittstelle von maschinellem Lernen, künstlicher Intelligenz, statistischer und Datenbanksystemen. Das Data Mining-Feld umfasst Datenbank- und Datenverwaltung, Datenvorverarbeitung, Überlegungen zu Inferenz, Komplexitätsüberlegungen, Nachbearbeitung von entdeckten Strukturen und Online-Aktualisierung. Datenbagger-, Datenfischerei- und Datenbagger verweisen häufiger Begriffe im Data Mining.

Heute verwenden Unternehmen leistungsstarke Computer, um große Datenmengen zu untersuchen und Marktforschungsberichte seit Jahren zu analysieren. Data Mining hilft diesen Unternehmen, die Beziehung zwischen internen Faktoren wie Preis, Personalfähigkeiten und externen Faktoren wie Wettbewerb, wirtschaftlicher Zustand und Kundendemografie zu identifizieren.

CRISP Data Mining Process Diagramm

Was ist maschinelles Lernen?

Maschinelles Lernen ist Teil der Informatik und ist dem Data Mining sehr ähnlich. Maschinelles Lernen ist auch gewohnt Suchen Sie durch die Systeme, um nach Mustern zu suchen und die Konstruktion und Untersuchung von Algorithmen zu erforschen. Maschinelles Lernen ist eine Art künstliche Intelligenz, die Computern die Möglichkeit bietet, zu lernen, ohne explizit programmiert zu werden. Maschinelles Lernen zielt hauptsächlich auf die Entwicklung von Computerprogrammen ab, die sich selbst beibringen können, um nach neuen Situationen zu wachsen und sich zu verändern, und es nahe an Computerstatistiken nahe. Es hat auch starke Verbindungen zur mathematischen Optimierung. Einige der häufigsten Anwendungen des maschinellen Lernens sind Spam -Filterung, optische Charaktererkennung und Suchmaschinen.

Der automatisierte Online -Assistent ist eine Anwendung des maschinellen Lernens

Maschinelles Lernen ist manchmal mit Data Mining in Konflikt geraten, da beide wie zwei Gesichter auf einem Würfel sind. Aufgaben des maschinellen Lernens werden typischerweise in drei breite Kategorien eingeteilt, z Übersichtliches Lernen, unbeaufsichtigtes Lernen und Verstärkungslernen.

Was ist der Unterschied zwischen Data Mining und maschinellem Lernen?

Wie sie arbeiten

Data Mining: Data Mining ist ein Prozess, der von scheinbar unstrukturierten Daten beginnt, um interessante Muster zu finden.

Maschinelles Lernen: Maschinelles Lernen verwendet viele Algorithmen.

Daten

Data Mining: Data Mining wird verwendet, um Daten aus jedem Data Warehouse zu extrahieren.

Maschinelles Lernen: Maschinelles Lernen ist das Lesen der Maschine, die sich auf Systemsoftware bezieht.

Anwendung

Data Mining: Data Mining verwendet hauptsächlich Daten aus einer bestimmten Domäne.

Maschinelles Lernen: Techniken für maschinelles Lernen sind ziemlich allgemein und können auf verschiedene Einstellungen angewendet werden.

Fokus

Data Mining: Die Data Mining Community konzentriert sich hauptsächlich auf Algorithmen und Anwendungen.

Maschinelles Lernen: Maschinellerne Gemeinschaften zahlen mehr für Theorien.

Methodik

Data Mining: Data Mining wird verwendet, um Regeln aus Daten zu erhalten.

Maschinelles Lernen: Maschinelles Lernen lehrt den Computer, angegebene Regeln zu lernen und zu verstehen.

Forschung

Data Mining: Data Mining ist ein Forschungsbereich, der Methoden wie maschinelles Lernen verwendet.

Maschinelles Lernen: Maschinelles Lernen ist eine Methodik, mit der Computer intelligente Aufgaben erledigen können.

Zusammenfassung:

Data Mining vs. Maschinelles Lernen

Obwohl das maschinelle Lernen bei Data Mining völlig unterschiedlich ist, sind sie in der Regel einander ähnlich. Data Mining ist der Prozess des Extrahierens versteckter Muster aus großen Daten, und maschinelles Lernen ist ein Tool, das auch dafür verwendet werden kann. Das Gebiet des maschinellen Lernens wuchs durch den Bau von KI weiter. Die Data Miners haben in der Regel ein starkes Interesse am maschinellen Lernen. Sowohl Data Mining als auch maschinelles Lernen arbeiten gleichermaßen für die Entwicklung von KI sowie Forschungsbereiche zusammen, die.

Bild mit freundlicher Genehmigung:

1. "Crisp -DM -Prozessdiagramm" von Kenneth Jensen - eigene Arbeit. [CC BY-SA 3.0] über Wikimedia Commons

2. "Automated Online -Assistent" von Bemidji State University [Public Domain] über Wikimedia Commons