Peamine erinevus – andmekaeve vs masinõpe
Andmekaeve ja masinõpe on kaks valdkonda, mis käivad käsikäes. Kuna nad on suhted, on nad sarnased, kuid neil on erinevad vanemad. Kuid praegu kasvavad mõlemad üha enam üksteise sarnaseks; peaaegu sarnane kaksikutega. Seetõttu kasutavad mõned inimesed andmete kaevandamiseks sõna masinõpe. Seda artiklit lugedes saate aga aru, et masinakeel erineb andmekaevandamisest. Peamine erinevus seisneb selles, et andmete kaevandamist kasutatakse saadaolevatest andmetest reeglite hankimiseks, samas kui masinõpe õpetab arvutit antud reegleid õppima ja mõistma.
Mis on andmekaeve?
Andmekaevandamine on andmetest kaudse, varem tundmatu ja potentsiaalselt kasuliku teabe eraldamise protsess. Kuigi andmekaeve kõlab uudselt, pole see tehnoloogia seda. Andmekaeve on peamine meetod suurte andmekogumite mustrite arvutuslikuks avalikustamiseks. See hõlmab ka meetodeid masinõppe, tehisintellekti, statistika ja andmebaasisüsteemide ristumiskohas. Andmekaevandamise valdkond hõlmab andmebaasi ja andmehaldust, andmete eeltöötlust, järelduste kaalutlusi, keerukuse kaalutlusi, avastatud struktuuride järeltöötlust ja võrgus värskendamist. Andmete süvendamine, andmepüük ja andmete nuhkimine on andmekaevanduses sagedamini viidatud terminid.
Täna kasutavad ettevõtted võimsaid arvuteid suurte andmemahtude uurimiseks ja aastatepikkuste turu-uuringute aruannete analüüsimiseks. Andmekaevandamine aitab neil ettevõtetel tuvastada seoseid sisemiste tegurite (nt hind, töötajate oskused) ja väliste tegurite (nt konkurents, majanduslik olukord ja klientide demograafia) vahel.
CRISPi andmekaevandamise protsessi diagramm
Mis on masinõpe?
Masinõpe on arvutiteaduse osa ja väga sarnane andmekaevandusega. Masinõpet kasutatakse ka süsteemide otsimiseks, et otsida mustreid ning uurida algoritmide ülesehitust ja uurimist. Masinõpe on tehisintellekti tüüp, mis annab arvutitele võimaluse õppida ilma selgesõnaliselt programmeerimata. Masinõpe on suunatud peamiselt selliste arvutiprogrammide arendamisele, mis suudavad end vastav alt uutele olukordadele kasvama ja muutuma ning see on väga lähedane arvutusstatistikale. Sellel on ka tugevad sidemed matemaatilise optimeerimisega. Mõned masinõppe levinumad rakendused on rämpsposti filtreerimine, optiline märgituvastus ja otsingumootorid.
Automatiseeritud võrguassistent on masinõppe rakendus
Masinõpe on mõnikord vastuolus andmekaevega, kuna mõlemad on nagu kaks nägu täringul. Masinõppe ülesanded liigitatakse tavaliselt kolme suurde kategooriasse, nagu juhendatud õpe, juhendamata õpe ja tugevdatud õpe.
Mis vahe on andmekaevandamisel ja masinõppel?
Kuidas need töötavad
Andmekaeve: andmekaeve on protsess, mis algab ilmselt struktureerimata andmetest, et leida huvitavaid mustreid.
Masinõpe: masinõpe kasutab palju algoritme.
Andmed
Andmekaeve: andmekaevet kasutatakse andmete hankimiseks mis tahes andmelaost.
Masinõpe: masinõpe on masina lugemine, mis on seotud süsteemitarkvaraga.
Rakendus
Andmekaeve: andmekaeve kasutab peamiselt konkreetse domeeni andmeid.
Masinõpe: masinõppe tehnikad on üsna üldised ja neid saab rakendada mitmesugustes seadetes.
Fookus
Andmekaeve: andmekaevandamise kogukond keskendub peamiselt algoritmidele ja rakendustele.
Masinõpe: masinõppekogukonnad maksavad teooriate eest rohkem.
Metoodika
Andmekaeve: andmete kaevandamist kasutatakse andmetest reeglite hankimiseks.
Masinõpe: masinõpe õpetab arvutit õppima ja mõistma antud reegleid.
Uuring
Andmekaeve: andmekaeve on uurimisvaldkond, mis kasutab selliseid meetodeid nagu masinõpe.
Masinõpe: masinõpe on metoodika, mida kasutatakse arvutitel intelligentsete toimingute tegemiseks.
Kokkuvõte:
Andmekaeve vs. masinõpe
Kuigi masinõpe on andmekaeve puhul täiesti erinev, on need tavaliselt üksteisega sarnased. Andmekaevandamine on suurtest andmetest peidetud mustrite eraldamise protsess ja masinõpe on tööriist, mida saab ka selleks kasutada. Masinõppe valdkond kasvas AI ehitamise tulemusel veelgi. Andmekaevurid tunnevad tavaliselt suurt huvi masinõppe vastu. Nii andmekaeve kui ka masinõpe teevad tehisintellekti ja uurimisvaldkondade arendamiseks võrdselt koostööd.
Pilt:
1. Kenneth Jenseni "CRISP-DM protsessiskeem" – oma töö. [CC BY-SA 3.0] Wikimedia Commonsi kaudu
2. Bemidji osariigi ülikooli [avalik domeen] "automaatne võrguassistent" Wikimedia Commonsi kaudu
