Unterschied zwischen Data Mining und maschinellem Lernen

Maschinelles Lernen ist einer der aktivsten Forschungsbereiche mit künstlicher Intelligenz, die die Studie und Entwicklung von Rechenmodellen von Lernprozessen umfasst. Ein Hauptziel der Forschung im Bereich des maschinellen Lernens ist es, Computersysteme zu erstellen, die in der Lage sind, selbst zu lernen und Wissen zu erwerben, ohne explizit programmiert zu werden. Data Mining ist ein Bereich, der einen Großteil seiner Inspiration und Techniken für maschinelles Lernen verdankt. Daher werden maschinelles Lernen und Data Mining häufig synonym verwendet, aber es seien Sie sicher, dass sie sehr unterschiedliche Konzepte mit unterschiedlichen Zielen sind.

Was ist ein Data Mining?

In diesem digitalen Zeitalter lässt jedes Gerät, das mit dem Internet verbunden ist. Darüber hinaus werden täglich Terabyte oder Petabyte von Daten aus allen Aspekten unseres täglichen Lebens generiert. Diese Explosion von Daten ist ein Ergebnis der Digitalisierung unserer Gesellschaft und der zunehmenden Anzahl mobiler Geräte sowie der schnellen Entwicklung leistungsstarker Datenerfassung und Speicherwerkzeuge. Es ist daher erforderlich, solche Daten zu analysieren, um einige neue Informationen durch Datenanalyse zu generieren. Hier kommt Data Mining zum Bild. Data Mining ist der Prozess der Sortierung und Analyse großer Datenbrocken und Umwandlung in ein standardisiertes Format. Data Mining verwandelt eine große Sammlung von Rohdaten in nützliche Informationen. Die Rohdaten werden in kommerziellen Datenbanken gesammelt und gespeichert, und dann suchen Analysten nach Mustern in großen Datenstapeln unter Verwendung einer breiten Palette von Techniken, um umsetzbare Erkenntnisse von ihnen zu erhalten.

Maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz (KI), das auf der Fähigkeit von Computersystemen oder Programmen basiert, automatisch aus Erfahrung zu lernen, ohne explizit programmiert zu werden. Lernen ist ein facettenreiches Phänomen. In ähnlicher Weise ist die Computermodellierung von Lernprozessen in ihren mehrfachen Manifestationen das Thema des maschinellen Lernens. Dies ist einer der aktivsten Forschungsbereiche innerhalb der KI, die das Studium und die Entwicklung des Computermodells von Lernprozessen beinhalten. Das Ziel des maschinellen Lernens ist es, Computersysteme zu erstellen, die in der Lage sind, selbst Wissen zu erwerben und ihre Leistung aus ihren eigenen Erfahrungen zu verbessern. In der realen Welt können wir die Anpassung von Techniken für maschinelles Lernen in Bereichen wie Chatbots und sprachbasierten virtuellen Assistenten sehen. Maschinelles Lernen beinhaltet die Verarbeitung der Daten, um nach Trends oder Mustern zu suchen, was zum Verständnis des Prozesses weiter hilft. Der Prozess kann dann verwendet werden, um das Benutzerverhalten vorherzusagen.

Unterschied zwischen Data Mining und maschinellem Lernen

Grundlagen

- Sowohl maschinelles Lernen als auch Data Mining fallen unter das Gebiet der Data Science, was Sinn macht, da beide etwas mit Daten zu tun haben. Beide Prozesse tragen dazu bei, die Daten zu verstehen, die weiter bei der Lösung komplexer Probleme helfen. Beide Begriffe können oft synonym verwendet werden, was es manchmal schwierig macht, sie zu unterscheiden.

Data Mining ist jedoch ein allgemeineres Konzept, bei dem eine große Sammlung von Rohdaten in nützliche Informationen umgewandelt wird, während maschinelles Lernen ein umfassender Begriff ist, der die Verarbeitung der Daten zur Suche nach Trends oder Mustern umfasst.

Zweck

- Die beiden Hauptziele des Data Mining in der Praxis sind in der Regel Vorhersage und Beschreibung. Auf der prädiktiven Seite ist das Ziel des Data Mining, einige Variablen oder ein Feld in den Datensätzen zu verwenden, um unbekannte oder zukünftige Werte anderer Interessensvariablen vorherzusagen, während sich das deskriptive Data -Mining auf das Verständnis analysierter Systeme konzentriert, indem Muster und Beziehungen in großen Daten identifiziert werden Sets.

Andererseits besteht der Zweck des maschinellen Lernens darin, vollständige, autonome Lernsysteme mithilfe einer Reihe von Tools und Techniken zu konstruieren, bei denen die Intelligenz durch Intelligenz gelernt und nicht induziert wird.

Konzept

- Es gibt sicherlich eine Überlappung zwischen Data Mining und maschinell. Das Data Mining ist der Prozess, in dem sich tief in große Mengen an Daten aus mehreren Quellen eingraben, nützliche Informationen aus den Daten extrahiert und Muster zur Vorhersage zukünftiger Ergebnisse entdecken kann.

Das maschinelle Lernen geht weiter durch, indem komplexe Algorithmen und Data-Mining-Methoden verwendet werden, um Modelle zu erstellen, die aus mathematischen Formeln, Entscheidungskriterien und mehrdimensionalen Parametern bestehen, um die zukünftigen Ergebnisse ohne menschliche Intervention vorherzusagen, um die zukünftigen Ergebnisse vorherzusagen.

Analyse

- Data Mining erfordert, dass menschliche Interventionen zusammenziehen und durch die sortierenden Datenmengen sortieren, die willkürlich, unstrukturiert oder sogar in einem Format sein können, das sofort für die automatisierte Verarbeitung geeignet ist. Die Data Mining -Analysten verwenden ein breites Spektrum von Techniken, um die Daten aus verschiedenen Quellen zu sortieren. Die Daten werden dann gesammelt, verarbeitet und in ein standardisiertes Format zur Bewertung zukünftiger Ereignisse umgewandelt.

Das maschinelle Lernen geht tiefer und ermöglicht es Maschinen und Computersystemen, aus neuen Daten zu lernen und selbst Wissen zu erwerben, ohne explizit programmiert zu werden. Daher ist keine menschliche Intervention erforderlich, da Maschinen aus ihren eigenen Erfahrungen lernen.

Data Mining vs. Maschinelles Lernen: Vergleichstabelle

Zusammenfassung

Kurz gesagt, Data Mining ist das Extrahieren von Informationen aus einer großen Menge an Rohdaten, die willkürlich, unstrukturiert oder sogar in einem Format sein können, das sofort für die automatisierte Verarbeitung geeignet ist. Die Daten werden dann gesammelt, verarbeitet und in ein standardisierteres Format umgewandelt. Maschinelles Lernen dagegen verwendet starke analytische Techniken, um wertvolle zugrunde liegende Muster in den komplexen Daten zu finden, um zukünftige Ergebnisse vorherzusagen. Maschinelles Lernen lehrt im Grunde ein Computersystem, ohne menschliche Eingriffe autonom zu arbeiten.