Tiedon louhinta ja koneoppiminen ovat kaksi alaa, jotka kulkevat käsi kädessä. Koska he ovat suhteita, ne ovat samanlaisia, mutta heillä on erilaiset vanhemmat. Mutta tällä hetkellä molemmat kasvavat yhä enemmän kuin toiset; melkein samanlainen kuin kaksoset. Siksi jotkut ihmiset käyttävät sanaa koneoppiminen tiedon louhintaan. Ymmärrät kuitenkin tätä artikkelia lukeessasi, että konekieli on erilainen kuin tiedon louhinta. tärkein ero on, että tiedon louhintaa käytetään sääntöjen saamiseen saatavissa olevasta tiedosta, kun taas koneoppiminen opettaa tietokonetta oppimaan ja ymmärtämään annettuja sääntöjä.
Tiedon louhinta on implisiittisen, aiemmin tuntemattoman ja mahdollisesti hyödyllisen tiedon poimiminen tiedoista. Vaikka tiedon louhinta kuulostaa uudelta, tekniikka ei ole. Tietojen louhinta on päämenetelmä suurten tietojoukkojen kuvioiden laskennalliselle julkistamiselle. Siihen sisältyy myös menetelmiä koneoppimisen, tekoälyn, tilasto- ja tietokantajärjestelmien risteyksessä. Tietojen louhintakenttä sisältää tietokannan ja tietohallinnan, tietojen esikäsittelyn, päätelmät, monimutkaisuusnäkökohdat, löydettyjen rakenteiden jälkikäsittely ja online-päivitys. Tietojen ruoppaus, datan kalastus ja tietojen snooping viittaavat yleisemmin termeihin datan louhintaan.
Nykyään yritykset käyttävät tehokkaita tietokoneita suurten tietomäärien tutkimiseen ja markkinoiden tutkimusraporttien analysointiin vuosien ajan. Tietojen louhinta auttaa näitä yrityksiä tunnistamaan sisäisten tekijöiden, kuten hinta, henkilöstön taidot, ja ulkoisten tekijöiden, kuten kilpailu, taloudellinen tilanne ja asiakkaiden demografiset tekijät, välisen suhteen..
CRISP-tiedonlouhintakaavio
Koneoppiminen on osa tietotekniikkaa ja hyvin samanlainen kuin tiedon louhinta. Koneoppiminen on myös tottunut etsi järjestelmien kautta etsiä malleja ja tutkia algoritmien rakennetta ja tutkimusta. Koneoppiminen on keinotekoisen älyn tyyppi, joka antaa tietokoneille mahdollisuuden oppia ilman erillistä ohjelmointia. Koneoppiminen kohdistuu pääasiassa sellaisten tietokoneohjelmien kehittämiseen, jotka voivat opettaa kasvamaan ja muuttumaan uusien tilanteiden mukaan ja se todella lähellä laskennallisia tilastoja. Sillä on myös vahvat siteet matemaattiseen optimointiin. Jotkut yleisimmistä koneoppimissovelluksista ovat roskapostin suodatus, optinen merkkien tunnistaminen ja hakukoneet.
Automaattinen online-avustaja on koneoppimisen sovellus
Koneoppiminen on joskus ristiriidassa tiedon louhinnan kanssa, koska molemmat ovat kuin kaksi noppaa noppaa. Koneoppimistehtävät luokitellaan tyypillisesti kolmeen laajaan luokkaan, kuten ohjattu oppiminen, ohjaamaton oppiminen ja vahvistusoppiminen.
Tietojen louhinta: Tiedon louhinta on prosessi, joka alkaa ilmeisesti jäsentämättömästä tiedosta mielenkiintoisten kuvioiden löytämiseksi.
Koneoppiminen: Koneoppimisessa käytetään paljon algoritmeja.
Tietojen louhinta: Tiedon louhintaa käytetään tietojen keräämiseen mistä tahansa tietovarastosta.
Koneoppiminen: Koneoppiminen on järjestelmän ohjelmistoon liittyvän koneen lukemista.
Tietojen louhinta: Tietojen louhinta hyödyntää pääasiassa tietyn verkkotunnuksen tietoja.
Koneoppiminen: Koneoppimistekniikat ovat melko yleisiä, ja niitä voidaan soveltaa erilaisiin asetuksiin.
Tietojen louhinta: Tietojen louhintayhteisö keskittyy pääasiassa algoritmeihin ja sovelluksiin.
Koneoppiminen: Koneoppimisyhteisöt maksavat enemmän teorioista.
Tietojen louhinta: Tiedon louhintaa käytetään sääntöjen saamiseksi datasta.
Koneoppiminen: Koneoppiminen opettaa tietokonetta oppimaan ja ymmärtämään annettuja sääntöjä.
Tietojen louhinta: Tietojen louhinta on tutkimusalue, joka käyttää menetelmiä, kuten koneoppimista.
Koneoppiminen: Koneoppiminen on menetelmä, jota käytetään antamaan tietokoneille mahdollisuus tehdä älykkäitä tehtäviä.
Yhteenveto:
Vaikka koneoppiminen on täysin erilaista tiedon louhinnan kanssa, ne ovat tyypillisesti samanlaisia toisiinsa. Tiedon louhinta on piilotettujen kuvioiden poiminta suurista tiedoista, ja koneoppiminen on työkalu, jota voidaan käyttää myös siihen. Koneoppimisen kenttä kasvoi edelleen AI: n rakentamisen seurauksena. Tiedot kaivostyöntekijöillä on tyypillisesti vahva kiinnostus koneoppimiseen. Sekä tiedon louhinta että koneoppiminen tekevät tasa-arvoista yhteistyötä sekä AI: n että tutkimusalueiden kehittämisessä.
Kuvan kohteliaisuus:
1. "CRISP-DM-prosessikaavio", kirjoittanut Kenneth Jensen - Oma työ. [CC BY-SA 3.0] Wikimedia Commonsin kautta
2. "Automaattinen online-avustaja", jonka on tehnyt Bemidji State University [Public Domain] Wikimedia Commonsin kautta