Հիմնական տարբերություն – Տվյալների արդյունահանում ընդդեմ մեքենայական ուսուցման
Տվյալների հանքարդյունաբերությունը և մեքենայական ուսուցումը երկու ոլորտներ են, որոնք գնում են ձեռք ձեռքի տված: Քանի որ նրանք հարաբերություններ են, նրանք նման են, բայց ունեն տարբեր ծնողներ։ Բայց ներկայումս երկուսն էլ աճում են միմյանց նման. գրեթե նման է երկվորյակներին: Հետևաբար, որոշ մարդիկ տվյալների արդյունահանման համար օգտագործում են մեքենայական ուսուցում բառը: Այնուամենայնիվ, դուք կհասկանաք, երբ կարդաք այս հոդվածը, որ մեքենայական լեզուն տարբերվում է տվյալների մայնինգից: Հիմնական տարբերությունն այն է, որ տվյալների արդյունահանումն օգտագործվում է հասանելի տվյալներից կանոններ ստանալու համար, մինչդեռ մեքենայական ուսուցումը համակարգչին սովորեցնում է սովորել և հասկանալ տվյալ կանոնները:
Ի՞նչ է տվյալների արդյունահանումը:
Տվյալների արդյունահանումը տվյալներից անուղղակի, նախկինում անհայտ և պոտենցիալ օգտակար տեղեկատվության արդյունահանման գործընթացն է: Թեև տվյալների արդյունահանումը նոր է թվում, տեխնոլոգիան այդպես չէ: Տվյալների արդյունահանումը տվյալների մեծ հավաքածուներում օրինաչափությունների հաշվողական բացահայտման հիմնական մեթոդն է: Այն նաև ներառում է մեթոդներ մեքենայական ուսուցման, արհեստական ինտելեկտի, վիճակագրության և տվյալների բազայի համակարգերի խաչմերուկում: Տվյալների հանքարդյունաբերության դաշտը ներառում է տվյալների բազայի և տվյալների կառավարում, տվյալների նախնական մշակում, եզրակացության նկատառումներ, բարդության նկատառումներ, հայտնաբերված կառույցների հետմշակում և առցանց թարմացում: Տվյալների հորատումը, տվյալների ձկնորսությունը և տվյալների հետախուզումը ավելի հաճախ վերաբերում են տվյալների մայնինգի տերմիններին:
Այսօր ընկերությունները օգտագործում են հզոր համակարգիչներ՝ ուսումնասիրելու մեծ ծավալի տվյալներ և վերլուծելու շուկայի հետազոտության հաշվետվությունները տարիներ շարունակ: Տվյալների արդյունահանումը օգնում է այս ընկերություններին բացահայտել ներքին գործոնների միջև փոխհարաբերությունները, ինչպիսիք են գինը, անձնակազմի հմտությունները և արտաքին գործոնները, ինչպիսիք են մրցակցությունը, տնտեսական վիճակը և հաճախորդների ժողովրդագրությունը:
CRISP Data Mining գործընթացի դիագրամ
Ի՞նչ է մեքենայական ուսուցումը:
Մեքենայական ուսուցումը համակարգչային գիտության մի մասն է և շատ նման է տվյալների մայնինգին: Մեքենայական ուսուցումն օգտագործվում է նաև համակարգերում որոնելու համար՝ օրինաչափություններ փնտրելու և ալգորիթմների կառուցումն ու ուսումնասիրությունն ուսումնասիրելու համար: Մեքենայական ուսուցումը արհեստական ինտելեկտի մի տեսակ է, որը համակարգիչներին տալիս է սովորելու հնարավորություն՝ առանց հստակ ծրագրավորման: Մեքենայական ուսուցումը հիմնականում ուղղված է համակարգչային ծրագրերի զարգացմանը, որոնք կարող են սովորեցնել իրենց աճել և փոխվել նոր իրավիճակների համաձայն, և դա իսկապես մոտ է հաշվողական վիճակագրությանը:Այն նաև ամուր կապեր ունի մաթեմատիկական օպտիմալացման հետ: Մեքենայի ուսուցման ամենատարածված կիրառություններից մի քանիսն են սպամի զտումը, նիշերի օպտիկական ճանաչումը և որոնման համակարգերը:
Ավտոմատացված առցանց օգնականը մեքենայական ուսուցման հավելված է
Մեքենայական ուսուցումը երբեմն հակասում է տվյալների արդյունահանմանը, քանի որ երկուսն էլ նման են զառի երկու դեմքի: Մեքենայական ուսուցման առաջադրանքները սովորաբար դասակարգվում են երեք լայն կատեգորիաների, ինչպիսիք են վերահսկվող ուսուցումը, չվերահսկվող ուսուցումը և ամրապնդման ուսուցումը:
Ո՞րն է տարբերությունը Data Mining-ի և Machine Learning-ի միջև:
Ինչպես են նրանք աշխատում
Տվյալների արդյունահանում. տվյալների արդյունահանումը գործընթաց է, որը սկսվում է ակնհայտորեն չկառուցված տվյալներից՝ հետաքրքիր օրինաչափություններ գտնելու համար:
Մեքենայական ուսուցում. մեքենայական ուսուցումն օգտագործում է բազմաթիվ ալգորիթմներ:
Տվյալներ
Տվյալների արդյունահանում. տվյալների արդյունահանումն օգտագործվում է տվյալների ցանկացած պահեստից տվյալներ հանելու համար:
Մեքենայական ուսուցում. մեքենայական ուսուցումը համակարգային ծրագրակազմին առնչվող մեքենա կարդալն է:
Դիմում
Տվյալների մայնինգ. Տվյալների մայնինգը հիմնականում օգտագործում է տվյալներ որոշակի տիրույթից:
Մեքենայական ուսուցում. մեքենայական ուսուցման տեխնիկան բավականին ընդհանուր է և կարող է կիրառվել տարբեր կարգավորումներում:
Կիզակետ
Տվյալների հանքարդյունաբերություն. տվյալների արդյունահանման համայնքը հիմնականում կենտրոնանում է ալգորիթմների և հավելվածների վրա:
Մեքենայական ուսուցում. մեքենայական ուսուցման համայնքներն ավելի շատ են վճարում տեսությունների վրա:
Մեթոդաբանություն
Տվյալների արդյունահանում. տվյալների արդյունահանումն օգտագործվում է տվյալներից կանոններ ստանալու համար:
Մեքենայական ուսուցում. մեքենայական ուսուցումը համակարգչին սովորեցնում է սովորել և հասկանալ տրված կանոնները:
Հետազոտություն
Տվյալների արդյունահանում. Տվյալների արդյունահանումը հետազոտական ոլորտ է, որն օգտագործում է մեքենայական ուսուցման մեթոդներ:
Մեքենայական ուսուցում. մեքենայական ուսուցումը մեթոդաբանություն է, որն օգտագործվում է թույլ տալու համակարգիչներին կատարել խելացի առաջադրանքներ:
Ամփոփում՝
Տվյալների մայնինգ ընդդեմ մեքենայական ուսուցման
Չնայած մեքենայական ուսուցումը բոլորովին տարբերվում է տվյալների արդյունահանմամբ, դրանք սովորաբար նման են միմյանց: Տվյալների արդյունահանումը մեծ տվյալներից թաքնված օրինաչափությունների արդյունահանման գործընթաց է, և մեքենայական ուսուցումը գործիք է, որը կարող է օգտագործվել նաև դրա համար: Մեքենայի ուսուցման ոլորտը հետագայում աճեց՝ AI-ի ստեղծման արդյունքում: Տվյալների հանքագործները սովորաբար մեծ հետաքրքրություն ունեն մեքենայական ուսուցման նկատմամբ: Երկուսն էլ՝ տվյալների արդյունահանումը և մեքենայական ուսուցումը, հավասարապես համագործակցում են AI-ի, ինչպես նաև հետազոտական ոլորտների զարգացման համար:
Պատկերը`
1. «CRISP-DM Process Diagram» Քենեթ Ջենսենի կողմից - Սեփական աշխատանք: [CC BY-SA 3.0] Wikimedia Commons-ի միջոցով
2. «Ավտոմատացված առցանց օգնական» Բեմիջի պետական համալսարանի [Հանրային տիրույթ] Wikimedia Commons-ի միջոցով
