Differenza chiave: data mining e apprendimento automatico
Data mining e machine learning sono due aree che vanno di pari passo. Essendo parenti, sono simili, ma hanno genitori diversi. Ma al momento, entrambi crescono sempre più simili l'uno all' altro; quasi simile ai gemelli. Pertanto, alcune persone usano la parola machine learning per il data mining. Tuttavia, durante la lettura di questo articolo capirai che il linguaggio macchina è diverso dal data mining. Una differenza fondamentale è che il data mining viene utilizzato per ottenere regole dai dati disponibili mentre l'apprendimento automatico insegna al computer ad apprendere e comprendere determinate regole.
Cos'è il data mining?
Il data mining è il processo di estrazione di informazioni implicite, precedentemente sconosciute e potenzialmente utili dai dati. Sebbene il data mining sembri nuovo, la tecnologia non lo è. Il data mining è il metodo principale di divulgazione computazionale di modelli in grandi set di dati. Implica anche metodi all'intersezione di sistemi di apprendimento automatico, intelligenza artificiale, statistica e database. Il campo del data mining include il database e la gestione dei dati, la pre-elaborazione dei dati, le considerazioni sull'inferenza, le considerazioni sulla complessità, la post-elaborazione delle strutture scoperte e l'aggiornamento online. Dragaggio dei dati, pesca dei dati e snooping dei dati sono termini di riferimento più comuni nel data mining.
Oggi, le aziende utilizzano potenti computer per esaminare grandi volumi di dati e analizzare i rapporti di ricerche di mercato per anni. Il data mining aiuta queste aziende a identificare la relazione tra fattori interni come prezzo, competenze del personale e fattori esterni come concorrenza, condizioni economiche e dati demografici dei clienti.
Diagramma del processo di data mining CRISP
Cos'è l'apprendimento automatico?
Il machine learning fa parte dell'informatica ed è molto simile al data mining. L'apprendimento automatico viene utilizzato anche per eseguire ricerche nei sistemi per cercare modelli ed esplorare la costruzione e lo studio di algoritmi. L'apprendimento automatico è un tipo di intelligenza artificiale che fornisce ai computer la capacità di apprendere senza essere programmati in modo esplicito. L'apprendimento automatico mira principalmente allo sviluppo di programmi per computer in grado di imparare a crescere e cambiare in base a nuove situazioni e si avvicina molto alla statistica computazionale. Ha anche forti legami con l'ottimizzazione matematica. Alcune delle applicazioni più comuni dell'apprendimento automatico sono il filtro antispam, il riconoscimento ottico dei caratteri e i motori di ricerca.
L'assistente online automatizzato è un'applicazione di apprendimento automatico
L'apprendimento automatico a volte è in conflitto con il data mining poiché entrambi sono come due facce su un dado. Le attività di apprendimento automatico sono generalmente classificate in tre grandi categorie come apprendimento supervisionato, apprendimento non supervisionato e apprendimento per rinforzo.
Qual è la differenza tra data mining e machine learning?
Come funzionano
Data Mining: il data mining è un processo che parte da dati apparentemente non strutturati per trovare pattern interessanti.
Apprendimento automatico: l'apprendimento automatico utilizza molti algoritmi.
Dati
Data Mining: il data mining viene utilizzato per estrarre dati da qualsiasi data warehouse.
Apprendimento automatico: l'apprendimento automatico consiste nel leggere la macchina che si riferisce al software di sistema.
Applicazione
Data mining: il data mining utilizza principalmente i dati di un particolare dominio.
Apprendimento automatico: le tecniche di apprendimento automatico sono abbastanza generiche e possono essere applicate a varie impostazioni.
Focus
Data Mining: la comunità di data mining si concentra principalmente su algoritmi e applicazioni.
Apprendimento automatico: le comunità di apprendimento automatico pagano di più sulle teorie.
Metodologia
Data mining: il data mining viene utilizzato per ottenere regole dai dati.
Apprendimento automatico: l'apprendimento automatico insegna al computer ad apprendere e comprendere determinate regole.
Ricerca
Data Mining: il data mining è un'area di ricerca che utilizza metodi come l'apprendimento automatico.
Apprendimento automatico: l'apprendimento automatico è una metodologia utilizzata per consentire ai computer di eseguire attività intelligenti.
Riepilogo:
Data mining e apprendimento automatico
Sebbene l'apprendimento automatico sia completamente diverso dal data mining, in genere sono simili tra loro. Il data mining è il processo di estrazione di modelli nascosti da dati di grandi dimensioni e l'apprendimento automatico è uno strumento che può essere utilizzato anche per questo. Il campo dell'apprendimento automatico è ulteriormente cresciuto come risultato della creazione dell'IA. I data Miner in genere hanno un forte interesse per l'apprendimento automatico. Entrambi, data mining e machine learning, collaborano allo stesso modo per lo sviluppo dell'IA e per le aree di ricerca.
Immagine per gentile concessione:
1. "Diagramma di processo CRISP-DM" di Kenneth Jensen - Opera propria. [CC BY-SA 3.0] tramite Wikimedia Commons
2. "Assistente online automatizzato" della Bemidji State University [dominio pubblico] tramite Wikimedia Commons
