Perbedaan antara penambangan data dan pembelajaran mesin

Perbedaan Utama - Penambangan Data vs Pembelajaran Mesin
 

Penambangan Data dan Pembelajaran Mesin adalah dua area yang berjalan seiring. Karena mereka adalah hubungan, mereka serupa, tetapi mereka memiliki orang tua yang berbeda. Tetapi saat ini, keduanya tumbuh semakin seperti yang satu sama lain; hampir mirip dengan kembar. Oleh karena itu, beberapa orang menggunakan kata pembelajaran mesin untuk penambangan data. Namun, Anda akan mengerti ketika Anda membaca artikel ini bahwa bahasa mesin berbeda dari penambangan data. A Perbedaan utama adalah bahwa penambangan data digunakan untuk mendapatkan aturan dari data yang tersedia sementara, pembelajaran mesin mengajarkan komputer untuk belajar dan memahami aturan yang diberikan.

Apa itu penambangan data?

Penambangan data adalah Proses mengekstraksi informasi implisit, sebelumnya tidak diketahui, dan berpotensi bermanfaat dari data. Meskipun penambangan data terdengar baru, teknologinya tidak. Data Mining adalah metode utama pengungkapan pola komputasi dalam set data besar.  Ini juga melibatkan metode di persimpangan pembelajaran mesin, kecerdasan buatan, statistik dan sistem basis data. Bidang penambangan data termasuk basis data dan manajemen data, pra-pemrosesan data, pertimbangan inferensi, pertimbangan kompleksitas, pasca pemrosesan struktur yang ditemukan, dan pembaruan online. Pengerukan data, memancing data, dan pengintaian data lebih sering merujuk istilah dalam penambangan data.

Saat ini, perusahaan menggunakan komputer yang kuat untuk memeriksa volume data yang besar dan menganalisis laporan penelitian pasar selama bertahun -tahun. Penambangan data membantu perusahaan -perusahaan ini untuk mengidentifikasi hubungan antara faktor -faktor internal seperti harga, keterampilan staf, dan faktor eksternal seperti persaingan, kondisi ekonomi, dan demografi pelanggan.

Diagram proses penambangan data yang renyah

Apa itu Pembelajaran Mesin?

Pembelajaran mesin adalah bagian dari ilmu komputer dan sangat mirip dengan penambangan data. Pembelajaran mesin juga terbiasa Cari melalui sistem untuk mencari pola, dan mengeksplorasi konstruksi dan studi algoritma. Pembelajaran mesin adalah jenis kecerdasan buatan yang memberikan komputer kemampuan untuk belajar tanpa diprogram secara eksplisit. Pembelajaran mesin terutama menargetkan pengembangan program komputer yang dapat mengajar diri mereka sendiri untuk tumbuh dan berubah sesuai dengan situasi baru dan sangat dekat dengan statistik komputasi. Ini juga memiliki ikatan yang kuat dengan optimasi matematika. Beberapa aplikasi pembelajaran mesin yang paling umum adalah penyaringan spam, pengenalan karakter optik, dan mesin pencari.

Asisten online otomatis adalah aplikasi pembelajaran mesin

Pembelajaran mesin terkadang bertentangan dengan penambangan data karena keduanya seperti dua wajah pada dadu. Tugas pembelajaran mesin biasanya diklasifikasikan ke dalam tiga kategori luas seperti pembelajaran yang diawasi, pembelajaran tanpa pengawasan, dan pembelajaran penguatan.

Apa bedanya antara penambangan data dan pembelajaran mesin?

Bagaimana mereka bekerja

Data Mining: Data Mining adalah proses yang dimulai dari data yang tampaknya tidak terstruktur untuk menemukan pola yang menarik.

Pembelajaran mesin: Pembelajaran mesin menggunakan banyak algoritma.

Data

Data Mining: Penambangan data digunakan untuk mengekstrak data dari gudang data mana pun.

Pembelajaran mesin: Pembelajaran mesin adalah membaca mesin yang berkaitan dengan perangkat lunak sistem.

Aplikasi

Data Mining: Data Mining Terutama memanfaatkan data dari domain tertentu.

Pembelajaran mesin: Teknik pembelajaran mesin cukup umum dan dapat diterapkan pada berbagai pengaturan.

Fokus

Data Mining: Komunitas penambangan data terutama berfokus pada algoritma dan aplikasi.

Pembelajaran mesin: Komunitas pembelajaran mesin membayar lebih pada teori.

Metodologi

Data Mining: Data Mining digunakan untuk mendapatkan aturan dari data.

Pembelajaran mesin: Pembelajaran mesin mengajarkan komputer untuk belajar dan memahami aturan yang diberikan.

Riset

Data Mining: Data Mining adalah area penelitian yang menggunakan metode seperti pembelajaran mesin.

Pembelajaran mesin: Pembelajaran mesin adalah metodologi yang digunakan untuk memungkinkan komputer melakukan tugas yang cerdas.

Ringkasan:

Data Mining vs. Pembelajaran mesin

Meskipun pembelajaran mesin sama sekali berbeda dengan penambangan data, mereka biasanya mirip satu sama lain. Data Mining adalah proses mengekstraksi pola tersembunyi dari data besar, dan pembelajaran mesin adalah alat yang juga dapat digunakan untuk itu. Bidang pembelajaran mesin lebih lanjut tumbuh sebagai hasil dari membangun AI. Penambang data biasanya memiliki minat yang kuat dalam pembelajaran mesin. Keduanya, penambangan data dan pembelajaran mesin, berkolaborasi sama untuk pengembangan AI serta bidang penelitian.

Gambar milik:

1. "Diagram Proses Crisp -DM" oleh Kenneth Jensen - pekerjaan sendiri. [CC BY-SA 3.0] via Wikimedia Commons

2. "Asisten Online Otomatis" oleh Universitas Negeri Bemidji [domain publik] melalui Wikimedia Commons