Galvenā atšķirība - datu ieguve pret mašīnmācīšanos
Datu ieguve un mašīnmācīšanās ir divas jomas, kas iet roku rokā. Tā kā tās ir attiecības, viņi ir līdzīgi, bet viņiem ir atšķirīgi vecāki. Bet šobrīd abi aug arvien vairāk kā viens otrs; gandrīz līdzīgs dvīņiem. Tāpēc daži cilvēki datu iegūšanai izmanto vārdu mašīnmācīšanās. Tomēr, lasot šo rakstu, jūs sapratīsit, ka mašīnu valoda atšķiras no datu ieguves. Galvenā atšķirība ir tā, ka datu ieguve tiek izmantota, lai iegūtu noteikumus no pieejamajiem datiem, savukārt mašīnmācīšanās māca datoram mācīties un saprast dotos noteikumus.
Kas ir datu ieguve?
Datu iegūšana ir netiešas, iepriekš nezināmas un potenciāli noderīgas informācijas iegūšanas process no datiem. Lai gan datu ieguve izklausās jauna, tehnoloģija tā nav. Datu iegūšana ir galvenā modeļu skaitļošanas atklāšanas metode lielās datu kopās. Tas ietver arī metodes mašīnmācīšanās, mākslīgā intelekta, statistikas un datu bāzes sistēmu krustojumā. Datu ieguves lauks ietver datu bāzi un datu pārvaldību, datu pirmapstrādi, apsvērumu apsvērumus, sarežģītības apsvērumus, atklāto struktūru pēcapstrādi un tiešsaistes atjaunināšanu. Datu bagarēšana, datu makšķerēšana un datu izpelnīšanās biežāk atsaucas uz terminiem datu ieguves jomā.
Mūsdienās uzņēmumi izmanto jaudīgus datorus, lai pārbaudītu lielu datu apjomu un gadiem ilgi analizētu tirgus pētījumu ziņojumus. Datu ieguve palīdz šiem uzņēmumiem noteikt saikni starp iekšējiem faktoriem, piemēram, cenu, personāla prasmēm un ārējiem faktoriem, piemēram, konkurenci, ekonomisko stāvokli un klientu demogrāfiju.
CRISP datu ieguves procesa diagramma
Kas ir mašīnmācīšanās?
Mašīnmācība ir informātikas sastāvdaļa un ļoti līdzīga datu iegūšanai. Mašīnmācību izmanto arī meklēšanai sistēmās, lai meklētu modeļus, kā arī izpētītu algoritmu uzbūvi un izpēti. Mašīnmācība ir mākslīgā intelekta veids, kas nodrošina datoriem iespēju mācīties, nepārprotami nepieprogrammējot. Mašīnmācība galvenokārt ir vērsta uz tādu datorprogrammu izstrādi, kuras var iemācīt sevi augt un mainīties atbilstoši jaunām situācijām, un tas patiešām ir tuvu skaitļošanas statistikai. Tam ir arī cieša saikne ar matemātisko optimizāciju. Daži no visizplatītākajiem mašīnmācīšanās pielietojumiem ir surogātpasta filtrēšana, optiskā rakstzīmju atpazīšana un meklētājprogrammas.
Automatizētais tiešsaistes palīgs ir mašīnmācīšanās programma
Mašīnmācība dažreiz ir pretrunā ar datu ieguvi, jo abas ir kā divas sejas uz kauliņa. Mašīnmācīšanās uzdevumi parasti tiek iedalīti trīs lielās kategorijās, piemēram, uzraudzīta mācīšanās, bezuzraudzīta mācība un papildmācība.
Kāda ir atšķirība starp datu ieguvi un mašīnmācīšanos?
Kā viņi strādā
Datu ieguve: datu ieguve ir process, kas sākas no acīmredzami nestrukturētiem datiem, lai atrastu interesantus modeļus.
Mašīnmācība: mašīnmācībā tiek izmantoti daudz algoritmu.
Dati
Datu ieguve: datu ieguve tiek izmantota, lai iegūtu datus no jebkuras datu noliktavas.
Mašīnmācība: mašīnmācīšanās ir nolasīt mašīnu, kas attiecas uz sistēmas programmatūru.
Pieteikums
Datu ieguve: Datu ieguvē galvenokārt tiek izmantoti dati no noteikta domēna.
Mašīnmācība: mašīnmācīšanās metodes ir diezgan vispārīgas, un tās var piemērot dažādiem iestatījumiem.
Koncentrējieties
Datu ieguve: datu ieguves kopiena galvenokārt koncentrējas uz algoritmiem un lietojumprogrammām.
Mašīnmācība: mašīnmācīšanās kopienas maksā vairāk par teorijām.
Metodoloģija
Datu ieguve: datu ieguve tiek izmantota, lai iegūtu noteikumus no datiem.
Mašīnmācība: mašīnmācība māca datoru mācīties un saprast dotos noteikumus.
Pētījumi
Datu ieguve: datu ieguve ir pētījumu joma, kurā tiek izmantotas tādas metodes kā mašīnmācīšanās.
Mašīnmācība: mašīnmācīšanās ir metodika, kas tiek izmantota, lai ļautu datoriem veikt inteliģentus uzdevumus.
Kopsavilkums:
Datu ieguve pret mašīnmācīšanos
Lai gan mašīnmācīšanās ar datu ieguvi ir pilnīgi atšķirīga, tās parasti ir līdzīgas viena otrai. Datu ieguve ir process, kurā tiek iegūti slēpti modeļi no lieliem datiem, un mašīnmācīšanās ir rīks, ko var arī izmantot. Mašīnmācīšanās lauks AI uzbūves rezultātā vēl vairāk pieauga. Datu kalnračiem parasti ir liela interese par mašīnmācīšanos. Gan datu ieguve, gan mašīnmācīšanās vienlīdzīgi sadarbojas gan AI, gan pētniecības jomu attīstībā.
Attēla pieklājība:
1. Keneta Jensena "CRISP-DM procesa diagramma" - pašu darbs. [CC BY-SA 3.0], izmantojot Wikimedia Commons
2. Bemidži Valsts universitātes [publiskais domēns] "Automated online assistant", izmantojot Wikimedia Commons
