Différence entre exploration de données et apprentissage automatique | Data Mining vs Machine Learning
Différence clé - Data Mining vs Machine Learning
L'exploration de données et l'apprentissage automatique sont deux domaines qui vont de pair. Comme ils sont des relations, ils sont semblables, mais ils ont des parents différents. Mais à l'heure actuelle, les deux grandissent de plus en plus comme les autres; presque semblable aux jumeaux. Par conséquent, certaines personnes utilisent le mot machine learning pour l'exploration de données. Cependant, vous comprendrez en lisant cet article que le langage machine est différent de l'exploration de données. Une différence clé est que l'exploration de données est utilisée pour obtenir des règles à partir des données disponibles tandis que l'apprentissage automatique apprend à l'ordinateur à apprendre et à comprendre les règles données .
Qu'est-ce que l'exploration de données?
L'exploration de données est le processus d'extraction d'informations implicites, précédemment inconnues et potentiellement utiles à partir de données . Bien que l'exploration de données semble nouvelle, la technologie ne l'est pas. L'exploration de données est la principale méthode de divulgation computationnelle des modèles dans de grands ensembles de données. Il implique également des méthodes à l'intersection de l'apprentissage automatique, de l'intelligence artificielle, des statistiques et des systèmes de bases de données. Le champ d'exploration de données comprend la gestion des bases de données et des données, le prétraitement des données, les considérations d'inférence, les considérations de complexité, le post-traitement des structures découvertes et la mise à jour en ligne. Le dragage de données, la pêche de données et le snooping de données sont plus fréquemment des termes de référence dans l'exploration de données.
Aujourd'hui, les entreprises utilisent des ordinateurs puissants pour examiner de grands volumes de données et analyser des rapports d'études de marché depuis des années. L'exploration de données aide ces entreprises à identifier la relation entre des facteurs internes tels que le prix, les compétences du personnel et des facteurs externes tels que la concurrence, la situation économique et la démographie des clients.Diagramme de processus d'exploration de données CRISP
L'apprentissage automatique fait partie de l'informatique et est très similaire à l'exploration de données. L'apprentissage automatique est aussi utilisé pour
rechercher dans les systèmes les modèles et explorer la construction et l'étude des algorithmes . L'apprentissage automatique est un type d'intelligence artificielle qui permet aux ordinateurs d'apprendre sans être explicitement programmés. L'apprentissage automatique vise principalement le développement de programmes informatiques qui peuvent apprendre à grandir et à évoluer en fonction de nouvelles situations et qui sont vraiment proches des statistiques informatiques.Il a également des liens forts avec l'optimisation mathématique. Certaines des applications les plus courantes de l'apprentissage automatique sont le filtrage du courrier indésirable, la reconnaissance optique des caractères et les moteurs de recherche. L'assistant en ligne automatisé est une application d'apprentissage automatique
L'apprentissage automatique est parfois en conflit avec l'exploration de données car les deux sont comme deux visages sur un dé. Les tâches d'apprentissage automatique sont généralement classées en trois grandes catégories telles que
l'apprentissage supervisé, l'apprentissage non supervisé et l'apprentissage par renforcement . Quelle est la différence
entre Data Mining et Machine Learning? Fonctionnement
Data Mining:
L'exploration de données est un processus qui commence à partir de données apparemment non structurées pour trouver des modèles intéressants. Apprentissage automatique:
L'apprentissage automatique utilise beaucoup d'algorithmes. Data
Data Mining:
L'exploration de données est utilisée pour extraire des données de n'importe quel entrepôt de données. Apprentissage automatique:
L'apprentissage automatique consiste à lire la machine qui se rapporte au logiciel système. Application
Data Mining:
L'exploration de données utilise principalement des données provenant d'un domaine particulier. Apprentissage automatique:
Les techniques d'apprentissage automatique sont assez génériques et peuvent être appliquées à divers paramètres. Focus
Data Mining:
La communauté d'exploration de données se concentre principalement sur les algorithmes et les applications. Apprentissage automatique:
Les communautés d'apprentissage automatique payent plus sur les théories. Méthodologie
Data Mining:
L'exploration de données permet d'obtenir des règles à partir de données. Apprentissage automatique:
L'apprentissage automatique apprend à l'ordinateur à apprendre et à comprendre les règles données. Recherche
Data Mining:
L'exploration de données est un domaine de recherche qui utilise des méthodes comme l'apprentissage automatique. Apprentissage automatique:
L'apprentissage automatique est une méthodologie utilisée pour permettre aux ordinateurs de réaliser des tâches intelligentes. Résumé:
Data Mining vs. Machine Learning
Bien que l'apprentissage automatique soit totalement différent de l'exploration de données, ils sont généralement similaires les uns aux autres. L'exploration de données est le processus d'extraction de motifs cachés à partir de grandes données, et l'apprentissage automatique est un outil qui peut également être utilisé pour cela. Le domaine de l'apprentissage automatique s'est encore développé à la suite de la construction de l'IA. Les données Les mineurs ont généralement un fort intérêt pour l'apprentissage automatique. Les deux, l'exploration de données et l'apprentissage automatique, collaborent également pour le développement de l'IA ainsi que des domaines de recherche.
Image courtoisie:
1. "Diagramme de processus CRISP-DM" par Kenneth Jensen - propre travail. [CC BY-SA 3. 0] via Wikimedia Commons
2. "Assistant en ligne automatisé" par Bemidji State University [Domaine public] via Wikimedia Commons
