Негізгі айырмашылық – деректерді өндіру мен машиналық оқыту
Деректерді өндіру және машиналық оқыту қатар жүретін екі сала. Олар қарым-қатынас болғандықтан, олар ұқсас, бірақ олардың ата-аналары әртүрлі. Бірақ қазіргі уақытта екеуі де бір-біріне ұқсайды; егіздерге ұқсас дерлік. Сондықтан кейбір адамдар деректерді өндіру үшін машиналық оқыту сөзін пайдаланады. Дегенмен, сіз осы мақаланы оқығанда машина тілінің деректерді өңдеуден өзгеше екенін түсінесіз. Негізгі айырмашылық - деректерді өңдеу қол жетімді деректерден ережелерді алу үшін пайдаланылады, ал машиналық оқыту компьютерді берілген ережелерді үйренуге және түсінуге үйретеді.
Data Mining дегеніміз не?
Деректерді іздеу – деректерден жасырын, бұрын белгісіз және ықтимал пайдалы ақпаратты алу процесі. Деректерді өндіру жаңа болып көрінгенімен, технология олай емес. Мәліметтерді өндіру үлкен деректер жиынындағы үлгілерді есептеудің негізгі әдісі болып табылады. Ол сондай-ақ машиналық оқыту, жасанды интеллект, статистикалық және дерекқор жүйелерінің қиылысындағы әдістерді қамтиды. Деректерді өңдеу өрісі деректер қорын және деректерді басқаруды, деректерді алдын ала өңдеуді, қорытындыларды қарастыруды, күрделілік туралы ойларды, ашылған құрылымдарды кейінгі өңдеуді және онлайн жаңартуды қамтиды. Деректерді іздеу, деректерді іздеу және деректерді іздеу көбінесе деректерді іздеудегі терминдерге сілтеме жасайды.
Бүгінгі күні компаниялар үлкен көлемдегі деректерді тексеру және жылдар бойына нарықтық зерттеулер есептерін талдау үшін қуатты компьютерлерді пайдаланады. Деректерді іздеу бұл компанияларға баға, қызметкерлердің дағдылары және бәсеке, экономикалық жағдай және тұтынушылардың демографиясы сияқты сыртқы факторлар сияқты ішкі факторлар арасындағы байланысты анықтауға көмектеседі.
CRISP Data Mining процесс диаграммасы
Машиналық оқыту дегеніміз не?
Машиналық оқыту информатиканың бір бөлігі және деректерді өндіруге өте ұқсас. Машиналық оқыту сонымен қатар үлгілерді іздеу және алгоритмдердің құрылысы мен зерттеуін зерттеу үшін жүйелер арқылы іздеу үшін қолданылады. Машиналық оқыту - бұл компьютерлерге нақты бағдарламаланбай оқу мүмкіндігін беретін жасанды интеллект түрі. Машиналық оқыту негізінен жаңа жағдайларға сәйкес өсуге және өзгеруге үйрететін компьютерлік бағдарламаларды әзірлеуге бағытталған және ол есептеу статистикасына шынымен жақын. Сондай-ақ оның математикалық оңтайландырумен тығыз байланысы бар. Машиналық оқытудың ең кең таралған қолданбаларының кейбірі спам сүзгілеу, таңбаларды оптикалық тану және іздеу жүйелері болып табылады.
Автоматтандырылған онлайн көмекші - бұл машиналық оқыту қолданбасы
Машиналық оқыту кейде деректерді өңдеуге қайшы келеді, өйткені екеуі де сүйектің екі беті сияқты. Машиналық оқыту тапсырмалары әдетте бақыланатын оқыту, бақылаусыз оқыту және күшейтілген оқыту сияқты үш кең санатқа жіктеледі.
Data Mining және Machine Learning арасындағы айырмашылық неде?
Олар қалай жұмыс істейді
Деректерді іздеу: Деректерді өндіру қызықты үлгілерді табу үшін құрылымдалмаған деректерден басталатын процесс.
Machine Learning: Машиналық оқыту көптеген алгоритмдерді пайдаланады.
Дерек
Деректерді іздеу: Деректерді өндіру кез келген деректер қоймасынан деректерді алу үшін пайдаланылады.
Machine Learning: Машиналық оқыту – бұл жүйелік бағдарламалық құралға қатысты машинаны оқу.
Қолданба
Деректерді іздеу: Деректерді өндіру негізінен белгілі бір домендегі деректерді пайдаланады.
Machine Learning: Машинамен оқыту әдістері өте жалпы және әртүрлі параметрлерге қолданылуы мүмкін.
Фокус
Деректерді өндіру: деректерді өндіру қауымдастығы негізінен алгоритмдер мен қолданбаларға назар аударады.
Machine Learning: Машиналық оқыту қауымдастықтары теорияларға көбірек төлейді.
Әдістеме
Деректерді іздеу: Деректерді іздеу деректерден ережелерді алу үшін пайдаланылады.
Machin Learning: Машиналық оқыту компьютерді берілген ережелерді үйренуге және түсінуге үйретеді.
Зерттеу
Деректерді өндіру: Деректерді өндіру машиналық оқыту сияқты әдістерді қолданатын зерттеу саласы.
Machine Learning: Машиналық оқыту – компьютерлерге интеллектуалды тапсырмаларды орындауға мүмкіндік беретін әдістеме.
Қорытынды:
Data Mining vs. Machine Learning
Машиналық оқыту деректерді өңдеуден мүлдем басқаша болғанымен, олар әдетте бір-біріне ұқсас. Деректерді өндіру - бұл үлкен деректерден жасырын үлгілерді алу процесі және машиналық оқыту - бұл үшін де қолдануға болатын құрал. AI құру нәтижесінде машиналық оқыту саласы одан әрі өсті. Деректер кеншілері әдетте машиналық оқытуға қатты қызығушылық танытады. Деректерді өндіру және машиналық оқыту екеуі де AI және зерттеу салаларын дамыту үшін бірдей ынтымақтасады.
Сурет сыйлығы:
1. Кеннет Дженсеннің «CRISP-DM процесінің диаграммасы» - Жеке жұмыс. [CC BY-SA 3.0] Wikimedia Commons арқылы
2. Wikimedia Commonsарқылы Бемиджи мемлекеттік университетінің [Қоғамдық домен] "автоматтандырылған онлайн көмекшісі"
