Perbezaan antara perlombongan data dan pembelajaran mesin

Pembelajaran Mesin adalah salah satu bidang penyelidikan yang paling aktif dengan kecerdasan buatan, yang melibatkan kajian dan pembangunan model pengiraan proses pembelajaran. Matlamat utama penyelidikan dalam bidang pembelajaran mesin adalah untuk membina sistem komputer yang mampu mempelajari dan memperoleh pengetahuan sendiri tanpa diprogramkan secara eksplisit. Perlombongan Data adalah kawasan yang berhutang banyak inspirasi dan tekniknya untuk pembelajaran mesin. Oleh itu pembelajaran mesin dan perlombongan data sering digunakan secara sinonim, tetapi yakinlah, mereka adalah konsep yang sangat berbeza dengan matlamat yang berbeza.

Apa itu Perlombongan Data?

Dalam era digital ini, setiap peranti yang disambungkan ke internet meninggalkan sejenis jejak digital dan hampir semua sistem automatik menghasilkan beberapa bentuk data. Di samping itu, terabytes atau petabytes data dihasilkan setiap hari dari setiap aspek kehidupan seharian kita. Ledakan data ini adalah hasil daripada pendigitan masyarakat kita dan peningkatan jumlah peranti mudah alih, dan perkembangan cepat pengumpulan data dan alat penyimpanan yang kuat. Oleh itu, perlu menganalisis data tersebut untuk menghasilkan beberapa maklumat baru melalui analisis data. Di sinilah perlombongan data datang ke gambar. Perlombongan Data adalah proses penyortiran dan menganalisis potongan data yang besar dan mengubahnya menjadi format piawai. Perlombongan data mengubah koleksi data mentah yang besar menjadi maklumat berguna. Data mentah dikumpulkan dan disimpan dalam pangkalan data komersial dan kemudian penganalisis mencari corak dalam kumpulan besar data menggunakan pelbagai teknik untuk mendapatkan pandangan yang boleh dilakukan dari mereka.

Pembelajaran Mesin

Pembelajaran Mesin adalah cabang kecerdasan buatan (AI) berdasarkan keupayaan sistem komputer atau program untuk belajar secara automatik dari pengalaman tanpa diprogramkan secara eksplisit. Pembelajaran adalah fenomena pelbagai aspek. Begitu juga, pemodelan komputer proses pembelajaran dalam pelbagai manifestasi mereka merupakan subjek pembelajaran mesin. Ini adalah salah satu bidang penyelidikan yang paling aktif dalam AI, yang melibatkan kajian dan pembangunan model pengiraan proses pembelajaran. Objektif pembelajaran mesin adalah untuk membina sistem komputer yang mampu memperoleh pengetahuan sendiri dan meningkatkan prestasi mereka dari pengalaman mereka sendiri. Di dunia nyata, kita dapat melihat penyesuaian teknik pembelajaran mesin di kawasan seperti chatbots dan pembantu maya berasaskan suara. Pembelajaran Mesin melibatkan memproses data untuk mencari trend atau corak, yang selanjutnya membantu dalam memahami proses. Prosesnya kemudiannya boleh digunakan untuk meramalkan tingkah laku pengguna.

Perbezaan antara perlombongan data dan pembelajaran mesin

Asas

- Kedua -dua pembelajaran mesin dan perlombongan data jatuh di bawah bidang sains data, yang masuk akal kerana kedua -duanya mempunyai kaitan dengan data. Kedua -dua proses membantu memahami data yang selanjutnya membantu menyelesaikan masalah yang rumit. Kedua -dua istilah itu sering boleh digunakan secara bergantian, yang membuatnya sukar untuk membezakannya kadang -kadang.

Walau bagaimanapun, perlombongan data adalah konsep yang lebih umum yang melibatkan mengubah koleksi data mentah yang besar ke dalam maklumat berguna, sedangkan pembelajaran mesin adalah istilah yang merangkumi semua yang melibatkan pemprosesan data untuk mencari trend atau corak.

Tujuan

- Dua matlamat utama perlombongan data dalam amalan cenderung menjadi ramalan dan keterangan. Di sisi ramalan, matlamat perlombongan data adalah dengan menggunakan beberapa pembolehubah atau medan dalam set data untuk meramalkan nilai yang tidak diketahui atau masa depan pembolehubah lain yang menarik, sedangkan perlombongan data deskriptif memberi tumpuan kepada pemahaman sistem yang dianalisis dengan mengenal pasti corak dan hubungan dalam data besar set.

Sebaliknya, tujuan pembelajaran mesin adalah untuk membina sistem pembelajaran yang lengkap dan autonomi menggunakan satu set alat dan teknik di mana kecerdasan dipelajari oleh kecerdasan dan tidak diinduksi.

Konsep

- Sudah tentu ada pertindihan antara perlombongan data dan pembelajaran mesin, tetapi satu perbezaan utama antara keduanya adalah bagaimana data digunakan. Perlombongan Data adalah proses menggali jauh ke dalam sejumlah besar data dari pelbagai sumber, mengekstrak maklumat berguna dari data, dan menemui corak untuk meramalkan hasil masa depan.

Pembelajaran mesin mengambil perkara lebih jauh dengan menggunakan algoritma kompleks dan kaedah perlombongan data untuk membina model yang terdiri daripada formula matematik, kriteria keputusan, dan parameter pelbagai dimensi untuk meramalkan hasil masa depan tanpa campur tangan manusia.

Analisis

- Perlombongan Data Memerlukan campur tangan manusia untuk menarik bersama dan menyusun melalui jumlah data yang besar yang mungkin sewenang -wenangnya, tidak berstruktur, atau bahkan dalam format yang segera sesuai untuk pemprosesan automatik. Penganalisis Data Perlombongan menggunakan pelbagai teknik untuk menyusun data yang diambil dari pelbagai sumber. Data kemudian dikumpulkan, diproses, dan berubah menjadi format piawai untuk penilaian peristiwa masa depan.

Pembelajaran mesin semakin mendalam, membolehkan mesin dan sistem komputer belajar dari data baru dan memperoleh pengetahuan dengan sendirinya tanpa diprogramkan secara eksplisit. Oleh itu, tiada campur tangan manusia diperlukan kerana mesin belajar dari pengalaman mereka sendiri.

Data perlombongan vs. Pembelajaran Mesin: Carta Perbandingan

Ringkasan

Ringkas. Data kemudian dikumpulkan, diproses, dan berubah menjadi format yang lebih standard. Pembelajaran mesin, sebaliknya menggunakan teknik analisis yang kuat untuk mencari corak asas yang berharga dalam data kompleks untuk meramalkan hasil masa depan. Pembelajaran mesin pada dasarnya mengajar sistem komputer untuk bekerja secara autonomi tanpa campur tangan manusia.