Sleutelverskil – Data-ontginning vs Masjienleer
Data-ontginning en masjienleer is twee areas wat hand aan hand gaan. Aangesien hulle verhoudings is, is hulle soortgelyk, maar hulle het verskillende ouers. Maar tans groei albei al hoe meer soos mekaar; amper soortgelyk aan 'n tweeling. Daarom gebruik sommige mense die woord masjienleer vir data-ontginning. Jy sal egter verstaan terwyl jy hierdie artikel lees dat masjientaal verskil van data-ontginning. 'n Sleutelverskil is dat data-ontginning gebruik word om reëls uit die beskikbare data te kry, terwyl masjienleer die rekenaar leer om gegewe reëls te leer en te verstaan.
Wat is data-ontginning?
Data-ontginning is die proses om implisiete, voorheen onbekende en potensieel nuttige inligting uit data te onttrek. Alhoewel data-ontginning nuut klink, is die tegnologie nie. Data-ontginning is die hoofmetode van berekeningsopenbaarmaking van patrone in groot datastelle. Dit behels ook metodes op die kruising van masjienleer, kunsmatige intelligensie, statistiek en databasisstelsels. Data-ontginningsveld sluit in databasis- en databestuur, datavoorverwerking, afleidingsoorwegings, kompleksiteitsoorwegings, naverwerking van ontdekte strukture en aanlyn opdatering. Databaggering, datavisvang en datasnuffel is meer algemeen verwysende terme in data-ontginning.
Vandag gebruik maatskappye kragtige rekenaars om groot volumes data te ondersoek en marknavorsingsverslae vir jare te ontleed. Data-ontginning help hierdie maatskappye om die verhouding tussen interne faktore soos prys, personeelvaardighede en eksterne faktore soos mededinging, ekonomiese toestand en kliëntedemografie te identifiseer.
CRISP Data-ontginningsprosesdiagram
Wat is Masjienleer?
Masjineleer is 'n deel van rekenaarwetenskap en soortgelyk aan data-ontginning. Masjienleer word ook gebruik om deur die stelsels te soek om na patrone te soek, en die konstruksie en studie van algoritmes te verken. Masjienleer is 'n tipe kunsmatige intelligensie wat rekenaars die vermoë bied om te leer sonder om eksplisiet geprogrammeer te word. Masjienleer is hoofsaaklik gerig op die ontwikkeling van rekenaarprogramme wat hulself kan leer om te groei en te verander volgens nuwe situasies en dit is baie naby aan rekenaarstatistiek. Dit het ook sterk bande met wiskundige optimalisering. Van die mees algemene toepassings van masjienleer is strooiposfiltrering, optiese karakterherkenning en soekenjins.
Geoutomatiseerde aanlynassistent is 'n toepassing van masjienleer
Masjineleer is soms in stryd met data-ontginning aangesien albei soos twee gesigte op 'n dobbelsteen is. Masjienleertake word tipies in drie breë kategorieë geklassifiseer, soos leer onder toesig, leer sonder toesig en versterkingsleer.
Wat is die verskil tussen data-ontginning en masjienleer?
Hoe hulle werk
Data-ontginning: Data-ontginning is 'n proses wat van skynbaar ongestruktureerde data begin om interessante patrone te vind.
Masjineleer: Masjienleer gebruik baie algoritmes.
Data
Data-ontginning: Data-ontginning word gebruik om data uit enige datapakhuis te onttrek.
Masjienleer: Masjienleer is om die masjien te lees wat met stelselsagteware verband hou.
Aansoek
Data-ontginning: Data-ontginning gebruik hoofsaaklik data van 'n spesifieke domein.
Masjienleer: Masjienleertegnieke is redelik generies en kan op verskeie instellings toegepas word.
Fokus
Data-ontginning: Data-ontginning-gemeenskap fokus hoofsaaklik op algoritmes en toepassings.
Masjineleer: Masjienleergemeenskappe betaal meer aan teorieë.
Metode
Data-ontginning: Data-ontginning word gebruik om reëls van data te kry.
Masjineleer: Masjienleer leer die rekenaar om gegewe reëls te leer en te verstaan.
Navorsing
Data-ontginning: Data-ontginning is 'n navorsingsarea wat metodes soos masjienleer gebruik.
Masjineleer: Masjienleer is 'n metodologie wat gebruik word om rekenaars toe te laat om intelligente take te doen.
Opsomming:
Data-ontginning vs. Masjienleer
Hoewel masjienleer heeltemal anders is met data-ontginning, is hulle tipies soortgelyk aan mekaar. Data-ontginning is die proses om verborge patrone uit groot data te onttrek, en masjienleer is 'n instrument wat ook daarvoor gebruik kan word. Die veld van masjienleer het verder gegroei as gevolg van die bou van KI. Die data-myners het tipies 'n sterk belangstelling in masjienleer. Beide, data-ontginning en masjienleer, werk gelyk saam vir die ontwikkeling van KI sowel as navorsingsareas.
Beeld met vergunning:
1. "CRISP-DM Process Diagram" deur Kenneth Jensen - Eie werk. [CC BY-SA 3.0] via Wikimedia Commons
2. "Geoutomatiseerde aanlyn assistent" deur Bemidji State University [Public Domain] via Wikimedia Commons
