Belangrijkste verschil - Datamining versus machinaal leren
Datamining en machine learning zijn twee gebieden die hand in hand gaan. Omdat ze relaties zijn, lijken ze op elkaar, maar ze hebben verschillende ouders. Maar op dit moment groeien beide steeds meer op elkaar; bijna vergelijkbaar met een tweeling. Daarom gebruiken sommige mensen het woord machine learning voor datamining. Tijdens het lezen van dit artikel zult u echter begrijpen dat machinetaal anders is dan datamining. Een belangrijk verschil is dat datamining wordt gebruikt om regels uit de beschikbare gegevens te halen, terwijl machine learning de computer leert om bepaalde regels te leren en te begrijpen.
Wat is datamining?
Datamining is het proces waarbij impliciete, voorheen onbekende en mogelijk bruikbare informatie uit gegevens wordt gehaald. Hoewel datamining nieuw klinkt, is de technologie dat niet. Datamining is de belangrijkste methode voor computationele openbaarmaking van patronen in grote gegevenssets. Het omvat ook methoden op het snijvlak van machine learning, kunstmatige intelligentie, statistische en databasesystemen. Datamining-veld omvat databank- en gegevensbeheer, gegevensvoorverwerking, afleidingsoverwegingen, complexiteitsoverwegingen, nabewerking van ontdekte structuren en online bijwerken. Data baggeren, data vissen en data snooping zijn vaker verwijzende termen in datamining.
Tegenwoordig gebruiken bedrijven krachtige computers om jarenlang grote hoeveelheden gegevens te onderzoeken en marktonderzoeksrapporten te analyseren. Datamining helpt deze bedrijven om de relatie tussen interne factoren zoals prijs, vaardigheden van het personeel en externe factoren zoals concurrentie, economische toestand en demografische gegevens van klanten te identificeren.
CRISP Data Mining Process Diagram
Wat is machine learning?
Machine learning is een onderdeel van informatica en lijkt sterk op datamining. Machine learning wordt ook gebruikt om door de systemen te zoeken naar patronen en om de constructie en studie van algoritmen te onderzoeken. Machine learning is een vorm van kunstmatige intelligentie die computers de mogelijkheid biedt om te leren zonder expliciet te worden geprogrammeerd. Machine learning richt zich voornamelijk op de ontwikkeling van computerprogramma's die zichzelf kunnen leren groeien en veranderen naargelang nieuwe situaties en het benadert computationele statistieken. Het heeft ook sterke banden met wiskundige optimalisatie. Enkele van de meest voorkomende toepassingen van machine learning zijn spamfiltering, optische tekenherkenning en zoekmachines.
Geautomatiseerde online assistent is een toepassing van machine learning
Machine learning is soms in strijd met datamining, omdat beide als twee gezichten op een dobbelsteen zijn. Machine learning-taken worden doorgaans ingedeeld in drie brede categorieën, zoals leren onder toezicht, leren zonder toezicht en leren met bekrachtiging.
Wat is het verschil tussen datamining en machine learning?
Hoe ze werken
Datamining: datamining is een proces dat begint met ogenschijnlijk ongestructureerde gegevens om interessante patronen te vinden.
Machine Learning: Machine learning gebruikt veel algoritmen.
Gegevens
Datamining: datamining wordt gebruikt om gegevens uit elk datawarehouse te extraheren.
Machine learning: Machine learning is het lezen van de machine die betrekking heeft op systeemsoftware.
Toepassing
Datamining: datamining maakt voornamelijk gebruik van gegevens uit een bepaald domein.
Machine learning: Machine learning-technieken zijn vrij algemeen en kunnen op verschillende instellingen worden toegepast.
Focus
Datamining: datamining-community richt zich voornamelijk op algoritmen en toepassingen.
Machine Learning: Machine learning-gemeenschappen betalen meer aan theorieën.
Methodologie
Datamining: datamining wordt gebruikt om regels uit gegevens te halen.
Machine learning: Machine learning leert de computer bepaalde regels te leren en te begrijpen.
Onderzoek
Datamining: datamining is een onderzoeksgebied dat gebruikmaakt van methoden zoals machine learning.
Machine Learning: Machine learning is een methodologie die wordt gebruikt om computers intelligente taken uit te laten voeren.
Samenvatting:
Datamining versus machine learning
Hoewel machine learning totaal anders is bij datamining, lijken ze doorgaans op elkaar. Datamining is het proces van het extraheren van verborgen patronen uit grote gegevens, en machine learning is een tool die daarvoor ook kan worden gebruikt. Het gebied van machine learning is verder gegroeid dankzij het bouwen van AI. De datamijnwerkers hebben doorgaans een sterke interesse in machine learning. Zowel datamining als machine learning werken in gelijke mate samen voor de ontwikkeling van AI en onderzoeksgebieden.
Hoffelijkheid van afbeeldingen:
1. "CRISP-DM Process Diagram" door Kenneth Jensen - Eigen werk. [CC BY-SA 3.0] via Wikimedia Commons
2. "Geautomatiseerde online assistent" door Bemidji State University [Public Domain] via Wikimedia Commons
