Atšķirība starp datu ieguvi un mašīnmācību

Galvenā atšķirība - datu ieguve vs mašīnmācība
 

Datu ieguve un mašīnmācība ir divas jomas, kas iet roku rokā. Tā kā tās ir attiecības, tās ir līdzīgas, taču viņiem ir dažādi vecāki. Bet šobrīd abi aug arvien vairāk kā viens otram; gandrīz līdzīga dvīņiem. Tāpēc daži cilvēki vārdu ieguvei izmanto vārdu mašīnmācīšanās. Lasot šo rakstu, jūs tomēr sapratīsit, ka mašīnu valoda atšķiras no datu ieguves. A galvenā atšķirība ir tā, ka datu ieguve tiek izmantota, lai iegūtu noteikumus no pieejamajiem datiem, savukārt mašīnmācība māca datoram mācīties un saprast noteiktos noteikumus.

Kas ir datu ieguve?

Datu ieguve ir netiešas, iepriekš nezināmas un potenciāli noderīgas informācijas iegūšanas process no datiem. Lai gan datu ieguve izklausās jauna, tehnoloģija tā nav. Datu ieguve ir galvenā metode, kā skaitliski atklāt modeļus lielās datu kopās. Tas ietver arī metodes mašīnmācīšanās, mākslīgā intelekta, statistikas un datu bāzu sistēmu krustojumā. Datu ieguves laukā ietilpst datu bāze un datu pārvaldība, datu priekšapstrāde, secinājumu apsvērumi, sarežģītības apsvērumi, atklāto struktūru pēcapstrāde un tiešsaistes atjaunināšana. Datu bagarēšana, datu zveja un datu snooping ir biežākie termini datu ieguvē.

Mūsdienās uzņēmumi izmanto jaudīgus datorus, lai pārbaudītu lielu datu apjomu un gadiem ilgi analizētu tirgus pētījumu pārskatus. Datu ieguve palīdz šiem uzņēmumiem noteikt sakarību starp iekšējiem faktoriem, piemēram, cenu, personāla prasmēm, un ārējiem faktoriem, piemēram, konkurenci, ekonomisko stāvokli un klientu demogrāfiju..

CRISP datu ieguves procesa diagramma

Kas ir mašīnmācība?

Mašīnmācība ir datorzinātnes sastāvdaļa un ļoti līdzīga datu ieguvei. Arī mašīnmācība ir pieradusi meklējiet sistēmās, lai meklētu modeļus, un izpētiet algoritmu uzbūvi un izpēti. Mašīnmācība ir mākslīgā intelekta veids, kas datoriem dod iespēju mācīties, tieši to neprogrammējot. Mašīnmācība galvenokārt ir vērsta uz tādu datorprogrammu izstrādi, kuras var iemācīt augt un mainīties atbilstoši jaunām situācijām, un tas tiešām ir tuvu skaitļošanas statistikai. Tam ir arī cieša saikne ar matemātisko optimizāciju. Daži no visizplatītākajiem mašīnmācīšanās lietojumiem ir surogātpasta filtrēšana, rakstzīmju optiskā atpazīšana un meklētājprogrammas.

Automatizēts tiešsaistes palīgs ir mašīnmācīšanās lietojumprogramma

Mašīnmācība dažreiz ir pretrunā ar datu ieguvi, jo abas ir kā divas sejas kauliņā. Mašīnmācīšanās uzdevumi parasti tiek iedalīti trīs plašās kategorijās, piemēram pārraudzīta mācīšanās, nepārraudzīta mācīšanās un papildmācība.

Kāda ir atšķirība starp datu ieguvi un mašīnmācību?

Kā viņi strādā

Datu ieguve: Datu ieguve ir process, kas sākas ar acīmredzami nestrukturētiem datiem, lai atrastu interesantus modeļus.

Mašīnmācība: Mašīnmācībā tiek izmantots daudz algoritmu.

Dati

Datu ieguve: Datu ieguve tiek izmantota, lai iegūtu datus no jebkuras datu noliktavas.

Mašīnmācība: Mašīnmācība ir nolasīt mašīnu, kas attiecas uz sistēmas programmatūru.

Pieteikums

Datu ieguve: Datu ieguve galvenokārt izmanto datus no noteikta domēna.

Mašīnmācība: Mašīnmācīšanās paņēmieni ir diezgan vispārīgi, un tos var izmantot dažādos iestatījumos.

Fokuss

Datu ieguve: Datu ieguves kopiena galvenokārt koncentrējas uz algoritmiem un lietojumprogrammām.

Mašīnmācība: Mašīnmācīšanās kopienas vairāk maksā par teorijām.

Metodika

Datu ieguve: Datu ieguve tiek izmantota, lai iegūtu datus no noteikumiem.

Mašīnmācība: Mašīnmācība māca datoram mācīties un saprast dotos noteikumus.

Pētījumi

Datu ieguve: Datu ieguve ir pētniecības joma, kurā tiek izmantotas tādas metodes kā mašīnmācīšanās.

Mašīnmācība: Mašīnmācīšanās ir metodika, kas tiek izmantota, lai ļautu datoriem veikt inteliģentus uzdevumus.

Kopsavilkums:

Datu ieguve salīdzinājumā ar mašīnu mācīšanos

Kaut arī mašīnmācība ir pilnīgi atšķirīga ar datu ieguvi, parasti tās ir līdzīgas viena otrai. Datu ieguve ir slēptu modeļu iegūšanas process no lieliem datiem, un mašīnmācīšanās ir rīks, ko var izmantot arī tam. Mašīnmācības lauks turpināja augt, veidojot AI. Dati kalnračiem parasti ir ļoti ieinteresēti mašīnmācībā. Gan datu ieguve, gan mašīnmācība vienādi sadarbojas gan AI, gan pētniecības jomu attīstībā.

Attēla pieklājība:

1. Kenneth Jensen "CRISP-DM procesa diagramma" - paša darbs. [CC BY-SA 3.0], izmantojot Wikimedia Commons

2. "Automatizēts tiešsaistes palīgs", ko izveidojusi Bemidji Valsts universitāte [publiskais īpašums], izmantojot Wikimedia Commons