Dallimi kryesor – Minimi i të dhënave kundrejt mësimit të makinerive
Nxjerrja e të dhënave dhe mësimi i makinerive janë dy fusha që shkojnë paralelisht. Duke qenë se janë marrëdhënie, ata janë të ngjashëm, por kanë prindër të ndryshëm. Por aktualisht, të dyja rriten gjithnjë e më shumë si njëri-tjetri; pothuajse të ngjashme me binjakët. Prandaj, disa njerëz përdorin fjalën mësimin e makinerive për minierën e të dhënave. Sidoqoftë, do të kuptoni ndërsa lexoni këtë artikull se gjuha e makinerisë është e ndryshme nga miniera e të dhënave. Një ndryshim kryesor është se nxjerrja e të dhënave përdoret për të marrë rregulla nga të dhënat e disponueshme, ndërsa mësimi i makinës i mëson kompjuterit të mësojë dhe kuptojë rregullat e dhëna.
Çfarë është Miningu i të Dhënave?
Nxjerrja e të dhënave është procesi i nxjerrjes së informacionit të nënkuptuar, të panjohur më parë dhe potencialisht të dobishëm nga të dhënat. Megjithëse nxjerrja e të dhënave tingëllon e re, teknologjia nuk është e tillë. Minimi i të dhënave është metoda kryesore e zbulimit llogaritës të modeleve në grupe të mëdha të dhënash. Ai gjithashtu përfshin metoda në kryqëzimin e sistemeve të mësimit të makinerive, inteligjencës artificiale, statistikave dhe sistemeve të bazës së të dhënave. Fusha e minierave të të dhënave përfshin bazën e të dhënave dhe menaxhimin e të dhënave, para-përpunimin e të dhënave, konsideratat e konkluzioneve, konsideratat e kompleksitetit, pas-përpunimin e strukturave të zbuluara dhe përditësimin në internet. Gërmimi i të dhënave, peshkimi i të dhënave dhe gjurmimi i të dhënave janë terma më të zakonshëm që referohen në minierën e të dhënave.
Sot, kompanitë përdorin kompjuterë të fuqishëm për të ekzaminuar vëllime të mëdha të të dhënave dhe për të analizuar raportet e hulumtimit të tregut për vite me radhë. Minierat e të dhënave i ndihmojnë këto kompani të identifikojnë marrëdhëniet midis faktorëve të brendshëm si çmimi, aftësitë e stafit dhe faktorët e jashtëm si konkurrenca, gjendja ekonomike dhe demografia e klientëve.
Diagrami i procesit të minierës së të dhënave CRISP
Çfarë është Mësimi i Makinerisë?
Mësimi i makinerisë është një pjesë e shkencës kompjuterike dhe shumë e ngjashme me minierën e të dhënave. Mësimi i makinerisë përdoret gjithashtu për të kërkuar nëpër sisteme për të kërkuar modele dhe për të eksploruar ndërtimin dhe studimin e algoritmeve. Mësimi i makinerisë është një lloj inteligjence artificiale që u siguron kompjuterëve aftësinë për të mësuar pa u programuar në mënyrë eksplicite. Mësimi i makinerisë synon kryesisht zhvillimin e programeve kompjuterike që mund të mësojnë veten e tyre të rriten dhe të ndryshojnë sipas situatave të reja dhe shumë afër statistikave llogaritëse. Ai gjithashtu ka lidhje të forta me optimizimin matematikor. Disa nga aplikimet më të zakonshme të mësimit të makinerive janë filtrimi i postës së padëshiruar, njohja optike e karaktereve dhe motorët e kërkimit.
Asistenti i automatizuar në internet është një aplikacion i mësimit të makinerive
Mësimi i makinës ndonjëherë bie ndesh me nxjerrjen e të dhënave pasi të dyja janë si dy fytyra në një zare. Detyrat e të mësuarit të makinerive zakonisht klasifikohen në tre kategori të gjera si mësimi i mbikëqyrur, mësimi i pambikëqyrur dhe mësimi përforcues.
Cili është ndryshimi midis Minierave të të Dhënave dhe Mësimit të Makinerisë?
Si funksionojnë
Nxjerrja e të dhënave: Minimi i të dhënave është një proces që fillon nga të dhënat në dukje të pastrukturuara për të gjetur modele interesante.
Mësimi me makinë: Mësimi i makinerisë përdor shumë algoritme.
Data
Nxjerrja e të dhënave: Minimi i të dhënave përdoret për nxjerrjen e të dhënave nga çdo depo e të dhënave.
Mësimi i makinës: Mësimi i makinës është të lexosh makinën që lidhet me softuerin e sistemit.
Aplikacion
Nxjerrja e të dhënave: Minimi i të dhënave kryesisht përdor të dhëna nga një domen i caktuar.
Mësimi me makinë: Teknikat e të mësuarit me makinë janë mjaft të përgjithshme dhe mund të aplikohen në cilësime të ndryshme.
Fokus
Minhja e të dhënave: Komuniteti i minierave të të dhënave fokusohet kryesisht në algoritme dhe aplikacione.
Mësimi i makinerisë: Komunitetet e mësimit të makinerisë paguajnë më shumë për teoritë.
Metodologji
Nxjerrja e të dhënave: Minimi i të dhënave përdoret për të marrë rregulla nga të dhënat.
Mësimi i makinës: Mësimi i makinës mëson kompjuterin të mësojë dhe të kuptojë rregullat e dhëna.
Kërkim
Nxjerrja e të dhënave: Minimi i të dhënave është një fushë kërkimore që përdor metoda si mësimi i makinerive.
Mësimi me makinë: Mësimi i makinerisë është një metodologji që përdoret për të lejuar kompjuterët të bëjnë detyra inteligjente.
Përmbledhje:
Nxjerrja e të dhënave kundrejt Mësimit të Makinerisë
Megjithëse mësimi i makinerive është krejtësisht i ndryshëm me minierën e të dhënave, ato zakonisht janë të ngjashme me njëri-tjetrin. Minimi i të dhënave është procesi i nxjerrjes së modeleve të fshehura nga të dhëna të mëdha, dhe mësimi i makinerive është një mjet që mund të përdoret gjithashtu për këtë. Fusha e mësimit të makinerive u rrit më tej si rezultat i ndërtimit të AI. Minatorët e të dhënave zakonisht kanë një interes të fortë në mësimin e makinerive. Të dyja, nxjerrja e të dhënave dhe mësimi i makinerive, bashkëpunojnë në mënyrë të barabartë për zhvillimin e AI si dhe për fushat kërkimore.
Imazhi mirësjellje:
1. "Diagrami i procesit CRISP-DM" nga Kenneth Jensen - Vepra e vet. [CC BY-SA 3.0] nëpërmjet Wikimedia Commons
2. "Asistent i automatizuar në internet" nga Universiteti Shtetëror Bemidji [Domeni Publik] nëpërmjet Wikimedia Commons
