Tietojen louhinta vs koneoppiminen - 10 parasta mitä sinun tarvitsee tietää

Ero tiedon louhinnan ja koneoppimisen välillä

Tietojen louhinta tarkoittaa tiedon purkamista suuresta määrästä dataa. Tietojen louhinta on prosessi, jolla löydetään erityyppisiä malleja, jotka ovat perineet tiedoista ja jotka ovat tarkkoja, uusia ja hyödyllisiä. Tietojen louhinta on osa liike-elämän analytiikkaa, se on samanlainen kuin kokeellinen tutkimus. Tiedon louhinnan lähtökohtana ovat tietokannat, tilastot. Koneoppiminen sisältää algoritmin, joka paranee automaattisesti kokemukseen perustuen. Koneoppiminen on tapa löytää uusi algoritmi kokemuksesta. Koneoppimiseen sisältyy algoritmien tutkiminen, jotka voivat poimia tiedot automaattisesti. Koneoppimisessa käytetään tiedon louhintatekniikoita ja toista oppimisalgoritmia mallien luomiseen tietyn tiedon takana tapahtuvalle, jotta se voi ennustaa tulevia tuloksia.

Ymmärrämme tiedon louhinta ja koneoppiminen yksityiskohtaisesti tässä viestissä.

Head to Head -vertailu tiedon louhinnan ja koneoppimisen välillä (infografia)

Alla on kymmenen parhainta vertailua tiedon louhinnan ja koneoppimisen välillä

Tärkein ero tiedonlouhinnan ja koneoppimisen välillä

1. Tietojen louhintatekniikoiden toteuttamiseksi se käytti kaksikomponenttista ensimmäistä tietokantaa ja toista konekonetta. Tietokanta tarjoaa tiedonhallintatekniikoita, kun taas koneoppiminen tarjoaa tietojen analysointitekniikoita. Mutta koneoppimistekniikoiden toteuttamiseksi se käytti algoritmeja.
2. Tietojen louhinta käyttää enemmän tietoja hyödyllisen tiedon hankkimiseen ja kyseinen tieto auttaa ennustamaan joitain tulevia tuloksia esimerkiksi myyntiyhtiössä, joka käyttää viime vuoden tietoja tämän myynnin ennustamiseen, mutta koneoppiminen ei luota paljoa tietoihin, joita se esimerkiksi käyttää algoritmeja., OLA, UBER koneoppimistekniikat ajojen ETA: n laskemiseksi.
3. Itseoppimiskykyä ei esiinny tiedon louhinnassa, se noudattaa sääntöjä ja ennalta määritettynä. Se tarjoaa ratkaisun tiettyyn ongelmaan, mutta koneoppimisalgoritmit ovat itse määrittelemiä ja voivat muuttaa sääntöjä skenaarion mukaisesti, se löytää ratkaisun tiettyyn ongelmaan ja ratkaisee sen omalla tavallaan.
4. Tärkein ero tiedon louhinnan ja koneoppimisen välillä on, että ilman ihmisten osallistumista tiedon louhinta ei voi toimia, mutta koneoppimiseen ihmisen ponnistus liittyy vain siihen aikaan, kun algoritmi on määritelty, jonka jälkeen se päättää kaiken omilla keinoillaan toteutettuaan ikuisesti käyttää, mutta tämä ei pidä paikkaansa tiedon louhinnan yhteydessä.
5. Koneoppimisella tuotettu tulos on tarkempi verrattuna tiedon louhintaan, koska koneoppiminen on automatisoitu prosessi.
6. Tietojen louhinta hyödyntää hyödyllisen tiedon poimintaan tietokantaa tai tietovarastopalvelinta, tiedon louhintamoottoria ja kuvioiden arviointitekniikoita, kun taas koneoppiminen käyttää päätöksentekoon hermoverkkoja, ennustavaa mallia ja automatisoituja algoritmeja.

Tietojen louhinta vs. koneoppimisen vertailutaulukko

perus vertailuun	Tietojen louhinta	Koneoppiminen
merkitys	Tietojen poimiminen suuresta määrästä tietoja	Esittele uusi algoritmi tiedoista sekä aiemmat kokemukset
Historia	Esittely vuonna 1930, jota alun perin kutsuttiin tiedonhakuksi tietokannoissa	esitellä vuonna 1950, ensimmäinen ohjelma oli Samuelin tammipeliohjelma
vastuu	Tiedon louhintaa käytetään sääntöjen saamiseksi olemassa olevasta tiedosta.	Koneoppiminen opettaa tietokonetta oppimaan ja ymmärtämään annetut säännöt.
alkuperä	Perinteiset tietokannat, joissa on jäsentämätöntä tietoa	Olemassa olevat tiedot sekä algoritmit.
Toteutus	Voimme kehittää omia malleja, joissa voimme käyttää tiedon louhintatekniikoita	Voimme käyttää koneoppimisalgoritmia päätöksentekopuussa, hermoverkoissa ja jollain muulla tekoälyn alueella.
luonto	Integroi ihmisen enemmän manuaalisesti.	Automatisoitu, kun suunnittelu on itse toteutettu, ei inhimillistä vaivaa
hakemus	käytetään klusterianalyysissä	käytetään verkkohaussa, roskapostisuodattimessa, luottojen pisteytys, petosten havaitseminen, tietokoneiden suunnittelu
Abstraktio	Tietojen louhinnan abstrakti tietovarasto	Koneoppiminen lukee konetta
Tekniikoihin kuuluu	Tiedon louhinta on enemmän tutkimusta, jossa käytetään menetelmiä, kuten koneoppimista	Itse oppinut ja kouluttaa järjestelmän suorittamaan älykäs tehtävä.
laajuus	Sovelletaan rajoitetulla alueella	Voidaan käyttää laajalla alueella.

Johtopäätös - tiedon louhinta vs koneoppiminen

Useimmissa tapauksissa tietojen louhintaa käytetään nyt ennustamaan tulos historiallisista tiedoista tai löytämään uusi ratkaisu olemassa olevista tiedoista. Suurin osa organisaatiosta käyttää tätä tekniikkaa liiketoiminnan tulosten saavuttamiseen. Missä koneoppimistekniikat kasvavat paljon nopeammin, koska se ratkaisee datan louhintatekniikoiden ongelmat. Koska koneoppimisprosessi on tarkempi ja vähemmän altis virheille tiedon louhintaan verrattuna, ja se pystyy paljon paremmin tekemään oman päätöksen ja ratkaisemaan ongelman. Mutta liiketoiminnan ohjaamiseksi meillä on oltava tiedon louhintaprosessi, koska se määrittelee tietyn yrityksen ongelman ja ratkaisemalla tällaisen ongelman voimme käyttää koneoppimistekniikoita. Yhdellä sanalla voimme sanoa, että liiketoiminnan vetämiseksi sekä tiedon louhinnan että koneoppimistekniikoiden on toimittava käsi kädestä, yksi tekniikka määrittelee ongelman ja toinen antaa sinulle ratkaisun paljon tarkalla tavalla.

Suositeltava artikkeli

Tämä on ollut opas tiedon louhintaan vs. koneoppimiseen, niiden merkitykseen, vertailusta päähän päin, keskeiset erot, vertailutaulukko ja johtopäätökset. Voit myös katsoa seuraavia artikkeleita saadaksesi lisätietoja -

1. 8 tärkeätä tietojen kaivostekniikkaa menestyvälle liiketoiminnalle
2. 7 tärkeätä tiedon louhintatekniikkaa parhaan tuloksen saavuttamiseksi
3. 5 parasta eroa isojen tietojen ja koneoppimisen välillä
4. 5 hyödyllisin ero tietojenkäsittelytieteen ja koneoppimisen välillä