Datamining versus machinaal leren - 10 beste dingen die u moet weten

Verschil tussen datamining en machinaal leren

Datamining verwijst naar het extraheren van kennis uit een grote hoeveelheid gegevens. Datamining is het proces om verschillende soorten patronen te ontdekken die in de gegevens zijn geërfd en die nauwkeurig, nieuw en nuttig zijn. Datamining is de subset van bedrijfsanalyse, het is vergelijkbaar met experimenteel onderzoek. De oorsprong van datamining zijn databases, statistieken. Machine learning omvat een algoritme dat automatisch verbetert door ervaring op basis van gegevens. Machine learning is een manier om een nieuw algoritme uit de ervaring te ontdekken. Machine learning omvat de studie van algoritmen die automatisch informatie kunnen extraheren. Machine-learning maakt gebruik van dataminingtechnieken en een ander leeralgoritme om modellen te maken van wat er achter sommige gegevens gebeurt, zodat het toekomstige resultaten kan voorspellen.

Laten we datamining en machine learning in dit bericht gedetailleerd begrijpen.

Head to Head-vergelijking tussen datamining versus machinaal leren (infographics)

Hieronder vindt u de Top 10-vergelijking tussen datamining versus machinaal leren

Belangrijk verschil tussen datamining versus machinaal leren

Om dataminingtechnieken te implementeren, gebruikte het twee componenten, de eerste is de database en de tweede is machine learning. De database biedt technieken voor gegevensbeheer, terwijl machine learning technieken voor gegevensanalyse biedt. Maar om technieken voor machinaal leren te implementeren, werden algoritmen gebruikt.
Datamining gebruikt meer gegevens om nuttige informatie te extraheren en die specifieke gegevens zullen helpen om toekomstige resultaten te voorspellen, bijvoorbeeld in een verkoopbedrijf dat het gegevens van vorig jaar gebruikt om deze verkoop te voorspellen, maar machine learning zal niet veel vertrouwen op gegevens die het gebruikt, bijvoorbeeld, OLA, UBER machine learning technieken om de ETA voor ritten te berekenen.
Zelflerende capaciteit is niet aanwezig in datamining, het volgt de regels en vooraf gedefinieerd. Het biedt de oplossing voor een bepaald probleem, maar machine learning-algoritmen zijn zelfgedefinieerd en kunnen hun regels wijzigen volgens het scenario, het zal de oplossing voor een bepaald probleem vinden en het lost het op zijn eigen manier op.
Het belangrijkste en belangrijkste verschil tussen datamining en machine learning is, zonder de betrokkenheid van menselijke datamining kan niet werken, maar bij machine learning is menselijke inspanning alleen betrokken bij het moment waarop het algoritme wordt gedefinieerd, waarna het alles met eigen middelen zal afsluiten zodra het is geïmplementeerd voor altijd te gebruiken, maar dit is niet het geval bij datamining.
Het resultaat van machinaal leren is nauwkeuriger in vergelijking met datamining, omdat machinaal leren een geautomatiseerd proces is.
Data mining maakt gebruik van de database of datawarehouse-server, data mining-engine en patroonevaluatietechnieken om de nuttige informatie te extraheren, terwijl machine learning neurale netwerken, voorspellende modellen en geautomatiseerde algoritmen gebruikt om beslissingen te nemen.

Datamining versus machinelearning Vergelijkingstabel

basis voor vergelijking	Datamining	Machine leren
Betekenis	Kennis extraheren uit een grote hoeveelheid gegevens	Introduceer een nieuw algoritme op basis van gegevens en ervaringen uit het verleden
Geschiedenis	Introduceer in 1930, aanvankelijk aangeduid als kennisontdekking in databases	introduceerde in 1950, het eerste programma was het programma voor het spelen van dammen
Verantwoordelijkheid	Datamining wordt gebruikt om de regels uit de bestaande gegevens te halen.	Machine learning leert de computer om de gegeven regels te leren en te begrijpen.
Oorsprong	Traditionele databases met ongestructureerde gegevens	Bestaande gegevens en algoritmen.
Implementatie	We kunnen onze eigen modellen ontwikkelen waar we dataminingtechnieken voor kunnen gebruiken	We kunnen algoritme voor machine learning gebruiken in de beslissingsboom, neurale netwerken en een ander gebied van kunstmatige intelligentie.
Natuur	Betrekt menselijke interferentie meer in de richting van handmatig.	Geautomatiseerd, eenmaal zelf geïmplementeerd, geen menselijke inspanning
Toepassing	gebruikt in clusteranalyse	gebruikt bij zoeken op het web, spamfilter, kredietscore, fraudedetectie, computerontwerp
Abstractie	Datamining abstract van het datawarehouse	Machine learning leest machine
Technieken omvatten	Datamining is meer een onderzoek met behulp van methoden zoals machine learning	Autodidactisch en traint het systeem om de intelligente taak uit te voeren.
strekking	Toegepast in het beperkte gebied	Kan in een groot gebied worden gebruikt.

Conclusie - Datamining versus machinaal leren

In de meeste gevallen wordt datamining nu gebruikt om het resultaat van historische gegevens te voorspellen of om een nieuwe oplossing voor de bestaande gegevens te vinden. Het grootste deel van de organisatie gebruikt deze techniek om de bedrijfsresultaten te stimuleren. Waar technieken voor machine learning op een veel snellere manier groeien, omdat het de problemen met wat dataminingtechnieken overwint, overwint. Omdat het machine-leerproces nauwkeuriger en minder foutgevoelig is in vergelijking met datamining en het veel beter in staat is om zijn eigen beslissing te nemen en het probleem op te lossen. Maar om het bedrijf nog steeds te stimuleren, hebben we een dataminingproces nodig, omdat dit het probleem van een bepaald bedrijf zal definiëren en om een dergelijk probleem op te lossen, kunnen we technieken voor machinaal leren gebruiken. In één woord kunnen we zeggen dat om een bedrijf te stimuleren zowel datamining als machinaal leren technieken hand in hand moeten werken, de ene techniek het probleem definieert en de andere u de oplossing op een veel nauwkeurige manier geeft.

Aanbevolen artikel

Dit is een gids geweest voor datamining versus machinaal leren, hun betekenis, vergelijking van persoon tot persoon, belangrijkste verschillen, vergelijkingstabel en conclusie. U kunt ook de volgende artikelen bekijken voor meer informatie -