Galvenā atšķirība - datu ieguve un mašīnmācīšanās
Datu ieguve un mašīnmācīšanās ir divas jomas, kas iet roku rokā. Tā kā viņi ir attiecības, viņi ir līdzīgi, taču viņiem ir atšķirīgi vecāki. Taču šobrīd abi kļūst arvien līdzīgāki viens otram; gandrīz līdzīgs dvīņiem. Tāpēc daži cilvēki datu ieguvei izmanto vārdu mašīnmācīšanās. Tomēr, lasot šo rakstu, jūs sapratīsit, ka mašīnu valoda atšķiras no datu ieguves. Galvenā atšķirība ir tā, ka datu ieguve tiek izmantota, lai iegūtu noteikumus no pieejamajiem datiem, savukārt mašīnmācīšanās māca datoram mācīties un izprast dotos noteikumus.
Kas ir datu ieguve?
Datu ieguve ir process, kurā no datiem tiek iegūta netieša, iepriekš nezināma un potenciāli noderīga informācija. Lai gan datu ieguve izklausās jauna, tehnoloģija tā nav. Datu ieguve ir galvenā metode lielu datu kopu modeļu skaitļošanas atklāšanai. Tas ietver arī metodes mašīnmācības, mākslīgā intelekta, statistikas un datu bāzu sistēmu krustpunktā. Datu ieguves lauks ietver datu bāzes un datu pārvaldību, datu pirmapstrādi, secinājumu apsvērumus, sarežģītības apsvērumus, atklāto struktūru pēcapstrādi un tiešsaistes atjaunināšanu. Datu bagarēšana, datu zveja un datu slaucīšana datu ieguvē biežāk attiecas uz terminiem.
Mūsdienās uzņēmumi izmanto jaudīgus datorus, lai pārbaudītu lielu datu apjomu un analizētu tirgus izpētes ziņojumus gadiem ilgi. Datu ieguve palīdz šiem uzņēmumiem noteikt saistību starp iekšējiem faktoriem, piemēram, cenu, personāla prasmēm un ārējiem faktoriem, piemēram, konkurenci, ekonomisko stāvokli un klientu demogrāfiskajiem datiem.
CRISP datu ieguves procesa diagramma
Kas ir mašīnmācīšanās?
Mašīnmācība ir datorzinātņu sastāvdaļa un ļoti līdzīga datu ieguvei. Mašīnmācība tiek izmantota arī, lai meklētu sistēmas, lai meklētu modeļus un izpētītu algoritmu uzbūvi un izpēti. Mašīnmācība ir mākslīgā intelekta veids, kas nodrošina datoriem iespēju mācīties bez tiešas programmēšanas. Mašīnmācība galvenokārt ir vērsta uz tādu datorprogrammu izstrādi, kuras var iemācīties augt un mainīties atbilstoši jaunām situācijām, un tas ir ļoti tuvu skaitļošanas statistikai. Tam ir arī cieša saikne ar matemātisko optimizāciju. Daži no visizplatītākajiem mašīnmācīšanās lietojumiem ir surogātpasta filtrēšana, optiskā rakstzīmju atpazīšana un meklētājprogrammas.
Automatizētais tiešsaistes palīgs ir mašīnmācības lietojumprogramma
Mašīnmācība dažkārt ir pretrunā ar datu ieguvi, jo abas ir kā divas sejas uz kauliņa. Mašīnmācīšanās uzdevumus parasti iedala trīs plašās kategorijās, piemēram, uzraudzīta mācīšanās, bez uzraudzības un pastiprinoša mācīšanās.
Kāda ir atšķirība starp datu ieguvi un mašīnmācīšanos?
Kā viņi strādā
Datu ieguve: datu ieguve ir process, kas sākas no šķietami nestrukturētiem datiem, lai atrastu interesantus modeļus.
Mašīnmācība: mašīnmācībā tiek izmantoti daudzi algoritmi.
Dati
Datu ieguve: datu ieguve tiek izmantota, lai iegūtu datus no jebkuras datu noliktavas.
Mašīnmācība: mašīnmācība ir mašīnas nolasīšana, kas ir saistīta ar sistēmas programmatūru.
Pieteikums
Datu ieguve: datu ieguve galvenokārt izmanto datus no noteikta domēna.
Mašīnmācīšanās: mašīnmācīšanās metodes ir diezgan vispārīgas, un tās var izmantot dažādiem iestatījumiem.
Fokuss
Datu ieguve: datu ieguves kopiena galvenokārt koncentrējas uz algoritmiem un lietojumprogrammām.
Mašīnmācība: mašīnmācības kopienas maksā vairāk par teorijām.
Metodika
Datu ieguve: datu ieguve tiek izmantota, lai iegūtu noteikumus no datiem.
Mašīnmācība: mašīnmācīšanās māca datoram mācīties un saprast dotos noteikumus.
Pētniecība
Datu ieguve: datu ieguve ir pētniecības joma, kurā tiek izmantotas tādas metodes kā mašīnmācīšanās.
Mašīnmācība: mašīnmācīšanās ir metodika, ko izmanto, lai datori varētu veikt viedus uzdevumus.
Kopsavilkums:
Datu ieguve pret mašīnmācību
Lai gan mašīnmācīšanās ar datu ieguvi ir pilnīgi atšķirīga, tās parasti ir līdzīgas viena otrai. Datu ieguve ir slēptu modeļu iegūšana no lieliem datiem, un mašīnmācība ir rīks, ko var izmantot arī šim nolūkam. AI veidošanas rezultātā mašīnmācības joma turpināja pieaugt. Datu ieguvēji parasti ļoti interesējas par mašīnmācību. Gan datu ieguve, gan mašīnmācīšanās vienlīdzīgi sadarbojas AI attīstībā, kā arī pētniecības jomās.
Attēls:
1. Keneta Džensena "CRISP-DM procesa diagramma" - pašu darbs. [CC BY-SA 3.0], izmantojot Wikimedia Commons
2. "Automatizēts tiešsaistes asistents" no Bemidji State University [publiskais domēns], izmantojot Wikimedia Commons
