Data mining e machine learning - 10 cose migliori che devi sapere

Differenza tra data mining e machine learning

Il data mining si riferisce all'estrazione di conoscenze da una grande quantità di dati. Il data mining è il processo per scoprire vari tipi di modelli ereditati nei dati e che sono accurati, nuovi e utili. Il data mining è il sottoinsieme dell'analisi aziendale, è simile alla ricerca sperimentale. Le origini del data mining sono database, statistiche. L'apprendimento automatico prevede un algoritmo che migliora automaticamente attraverso l'esperienza basata sui dati. L'apprendimento automatico è un modo per scoprire un nuovo algoritmo dall'esperienza. L'apprendimento automatico prevede lo studio di algoritmi in grado di estrarre automaticamente le informazioni. L'apprendimento automatico utilizza tecniche di data mining e un altro algoritmo di apprendimento per creare modelli di ciò che sta accadendo dietro alcuni dati in modo da poter prevedere i risultati futuri.

Cerchiamo di capire il data mining e l'apprendimento automatico in dettaglio in questo post.

Confronto testa a testa tra data mining e machine learning (infografica)

Di seguito è riportato il Top 10 Confronto tra Data mining e Machine learning

Differenza chiave tra data mining e machine learning

Per implementare tecniche di data mining, ha utilizzato il primo a due componenti è il database e il secondo è l'apprendimento automatico. Il database offre tecniche di gestione dei dati mentre l'apprendimento automatico offre tecniche di analisi dei dati. Ma per implementare tecniche di apprendimento automatico utilizzava algoritmi.
Il data mining utilizza più dati per estrarre informazioni utili e tali dati particolari aiuteranno a prevedere alcuni risultati futuri, ad esempio in una società di vendita che utilizza i dati dell'anno scorso per prevedere questa vendita, ma l'apprendimento automatico non farà molto affidamento sui dati che utilizza algoritmi, ad esempio, OLA, UBER tecniche di apprendimento automatico per calcolare l'ETA per le corse.
La capacità di autoapprendimento non è presente nel data mining, segue le regole e è predefinita. Fornirà la soluzione per un problema particolare, ma gli algoritmi di apprendimento automatico sono auto-definiti e possono modificare le loro regole secondo lo scenario, troverà la soluzione per un problema specifico e lo risolverà a modo suo.
La differenza principale e principale tra il data mining e il machine learning è, senza il coinvolgimento del data mining umano non può funzionare ma nell'apprendimento automatico lo sforzo umano è coinvolto solo il tempo in cui l'algoritmo è definito dopo che concluderà tutto con i propri mezzi una volta implementato per sempre da usare, ma questo non è il caso del data mining.
Il risultato prodotto dall'apprendimento automatico sarà più accurato rispetto al data mining poiché l'apprendimento automatico è un processo automatizzato.
Il data mining utilizza il database o il server del data warehouse, il motore di data mining e le tecniche di valutazione dei modelli per estrarre le informazioni utili, mentre l'apprendimento automatico utilizza reti neurali, modello predittivo e algoritmi automatizzati per prendere le decisioni.

Tabella di confronto tra data mining e machine learning

di base per il confronto	Estrazione dei dati	Apprendimento automatico
Senso	Estrarre conoscenza da una grande quantità di dati	Introdurre un nuovo algoritmo dai dati e dall'esperienza passata
Storia	Introdurre nel 1930, inizialmente indicato come scoperta della conoscenza nei database	introdotto nel 1950 circa, il primo programma fu il gioco di dama di Samuel
Responsabilità	Il data mining viene utilizzato per ottenere le regole dai dati esistenti.	L'apprendimento automatico insegna al computer ad apprendere e comprendere le regole fornite.
Origine	Database tradizionali con dati non strutturati	Dati esistenti e algoritmi.
Implementazione	Siamo in grado di sviluppare i nostri modelli per i quali possiamo utilizzare le tecniche di data mining	Possiamo usare l'algoritmo di machine learning nell'albero decisionale, nelle reti neurali e in alcune altre aree dell'intelligenza artificiale.
Natura	Coinvolge maggiormente l'interferenza umana verso il manuale.	Automatizzato, una volta realizzato in modo autonomo, nessuno sforzo umano
Applicazione	utilizzato nell'analisi dei cluster	utilizzato nella ricerca Web, filtro antispam, punteggio di credito, rilevamento di frodi, progettazione di computer
Astrazione	Estratto del data mining dal data warehouse	L'apprendimento automatico legge la macchina
Le tecniche coinvolgono	Il data mining è più di una ricerca che utilizza metodi come l'apprendimento automatico	Autodidatta e forma il sistema per svolgere il compito intelligente.
Scopo	Applicato nell'area limitata	Può essere utilizzato in una vasta area.

Conclusione - Data mining vs Machine learning

Nella maggior parte dei casi, ora il data mining viene utilizzato per prevedere il risultato dai dati storici o per trovare una nuova soluzione dai dati esistenti. La maggior parte dell'organizzazione utilizza questa tecnica per guidare i risultati di business. Laddove le tecniche di apprendimento automatico stanno crescendo in modo molto più rapido poiché risolve i problemi relativi alle tecniche di data mining. Poiché il processo di apprendimento automatico è più accurato e meno soggetto a errori rispetto al data mining ed è molto più capace di prendere le proprie decisioni e risolvere il problema. Ma per guidare ancora il business, abbiamo bisogno di un processo di data mining perché definirà il problema di un particolare business e per risolvere tale problema possiamo usare le tecniche di machine learning. In una parola possiamo dire che per guidare un'azienda sia le tecniche di Data mining che di machine learning devono lavorare fianco a fianco, una tecnica definirà il problema e l'altra ti darà la soluzione in modo molto accurato.

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