Разница между интеллектуальным анализом данных и машинным обучением

Ключевая разница - интеллектуальный анализ данных и машинное обучение
 

Интеллектуальный анализ данных и машинное обучение - две области, которые идут рука об руку. Поскольку они являются отношениями, они похожи, но у них разные родители. Но в настоящее время оба становятся все более похожими друг на друга; почти похож на близнецов. Поэтому некоторые люди используют слово машинное обучение для интеллектуального анализа данных. Однако, прочитав эту статью, вы поймете, что машинный язык отличается от интеллектуального анализа данных. ключевое отличие состоит в том, что интеллектуальный анализ данных используется для получения правил из доступных данных, в то время как машинное обучение учит компьютер изучать и понимать данные правила.

Что такое Data Mining?

Интеллектуальный анализ данных процесс извлечения неявной, ранее неизвестной и потенциально полезной информации из данных. Хотя интеллектуальный анализ данных звучит новым, технология не является. Интеллектуальный анализ данных является основным методом вычислительного раскрытия шаблонов в больших наборах данных. Это также включает методы на пересечении машинного обучения, искусственного интеллекта, систем статистики и баз данных. Область интеллектуального анализа данных включает базу данных и управление данными, предварительную обработку данных, соображения логического вывода, соображения сложности, постобработку обнаруженных структур и онлайн-обновление. Дноуглубительные работы, вылов данных и отслеживание данных чаще используются термины в интеллектуальном анализе данных.

Сегодня компании используют мощные компьютеры для изучения больших объемов данных и анализа отчетов об исследованиях рынка в течение многих лет. Интеллектуальный анализ данных помогает этим компаниям определить взаимосвязь между внутренними факторами, такими как цена, квалификация персонала и внешними факторами, такими как конкуренция, экономическое состояние и демография клиентов..

Схема процесса интеллектуального анализа данных CRISP

Что такое машинное обучение?

Машинное обучение является частью компьютерной науки и очень похоже на интеллектуальный анализ данных. Машинное обучение также используется для искать в системах, чтобы искать шаблоны, а также исследовать построение и изучение алгоритмов. Машинное обучение - это тип искусственного интеллекта, который дает компьютерам возможность учиться без явного программирования. Машинное обучение в основном нацелено на разработку компьютерных программ, которые могут учиться расти и изменяться в соответствии с новыми ситуациями, и это действительно близко к вычислительной статистике. Он также тесно связан с математической оптимизацией. Некоторыми из наиболее распространенных применений машинного обучения являются фильтрация спама, оптическое распознавание символов и поисковые системы..

Автоматизированный онлайн-помощник представляет собой приложение машинного обучения

Машинное обучение иногда противоречит извлечению данных, так как оба они похожи на два лица на кости. Задачи машинного обучения обычно подразделяются на три широкие категории, такие как контролируемое обучение, обучение без учителя и обучение с подкреплением.

В чем разница между интеллектуальным анализом данных и машинным обучением?

Как они работают

Сбор данных: Интеллектуальный анализ данных - это процесс, начиная с явно неструктурированных данных, чтобы найти интересные шаблоны.

Машинное обучение: Машинное обучение использует много алгоритмов.

Данные

Сбор данных: Интеллектуальный анализ данных используется для извлечения данных из любого хранилища данных.

Машинное обучение: Машинное обучение - это чтение машины, которая относится к системному программному обеспечению..

заявка

Сбор данных: Интеллектуальный анализ данных в основном использует данные из определенного домена.

Машинное обучение: Методы машинного обучения достаточно универсальны и могут применяться в различных условиях..

фокус

Сбор данных: Сообщество интеллектуального анализа данных сосредоточено в основном на алгоритмах и приложениях.

Машинное обучение: Сообщества машинного обучения платят больше на теориях.

методология

Сбор данных: Data Mining используется для получения правил из данных.

Машинное обучение: Машинное обучение учит компьютер изучать и понимать данные правила.

Исследование

Сбор данных: Интеллектуальный анализ данных - это область исследований, в которой используются такие методы, как машинное обучение..

Машинное обучение: Машинное обучение - это методология, которая позволяет компьютерам выполнять интеллектуальные задачи..

Резюме:

Интеллектуальный анализ данных и машинное обучение

Хотя машинное обучение полностью отличается от интеллектуального анализа данных, они обычно похожи друг на друга. Интеллектуальный анализ данных - это процесс извлечения скрытых шаблонов из больших данных, и машинное обучение является инструментом, который также может быть использован для этого. Область машинного обучения еще больше выросла в результате создания ИИ. Шахтеры данных, как правило, сильно заинтересованы в машинном обучении. Как интеллектуальный анализ данных, так и машинное обучение в равной степени сотрудничают как для развития ИИ, так и для исследовательских областей..

Изображение предоставлено:

1. «Диаграмма процесса CRISP-DM» Кеннета Дженсена - собственная работа. [CC BY-SA 3.0] через Викисклад

2. «Автоматизированный онлайн помощник» от Государственного университета Бемиджи [Public Domain] через Wikimedia Commons