Data mining vs Machine learning - 10 bedste ting, du skal vide

Forskellen mellem Data mining og maskinlæring

Data mining betyder at udtrække viden fra en stor mængde data. Data mining er processen til at opdage forskellige typer mønstre, der er arvet i dataene, og som er nøjagtige, nye og nyttige. Data mining er en undergruppe af forretningsanalyse, det ligner eksperimentel forskning. Oprindelsen af data mining er databaser, statistikker. Maskinindlæring involverer en algoritme, der automatisk forbedres gennem oplevelse baseret på data. Maskinlæring er en måde at opdage en ny algoritme ud fra oplevelsen. Maskinindlæring involverer studiet af algoritmer, der automatisk kan udtrække oplysninger. Maskinlæring bruger teknikker til dataindvinding og en anden indlæringsalgoritme til at opbygge modeller af, hvad der sker bag nogle data, så de kan forudsige fremtidige resultater.

Lad os forstå detaljeret minedrift og maskinlæring i dette indlæg.

Head to Head-sammenligning mellem Data mining vs Machine learning (Infographics)

Nedenfor er Top 10 sammenligningen mellem Data mining vs Machine learning

Nøgleforskel mellem datamining vs maskinlæring

For at implementere data mining-teknikker brugte den tokomponenter, den første er databasen, og den anden er maskinlæring. Databasen tilbyder datastyringsteknikker, mens maskinlæring tilbyder dataanalyseteknikker. Men for at implementere maskinindlæringsteknikker brugte det algoritmer.
Data mining bruger flere data til at udtrække nyttige oplysninger, og at bestemte data vil hjælpe med at forudsige nogle fremtidige resultater, for eksempel i en salgsvirksomhed, den bruger sidste års data til at forudsige dette salg, men maskinlæring vil ikke stole meget på data, den bruger algoritmer, f.eks., OLA, UBER maskinlæringsteknikker til beregning af ETA for kørsler.
Selvlæringsevne er ikke til stede i data mining, den følger reglerne og er foruddefineret. Det giver løsningen på et bestemt problem, men maskinlæringsalgoritmer er selvdefinerede og kan ændre deres regler i henhold til scenariet, det vil finde ud af løsningen for et bestemt problem, og det løser det på sin egen måde.
Den vigtigste og vigtigste forskel mellem data mining og maskinlæring er, uden involvering af human data mining, kan ikke fungere, men i maskinlæring er menneskelig indsats kun involveret det tidspunkt, hvor algoritmen defineres, hvorefter den afslutter alt med egne midler, når det først er implementeret for evigt at bruge, men dette er ikke tilfældet med data mining.
Resultatet, der produceres ved maskinlæring, vil være mere nøjagtigt sammenlignet med data mining, da maskinlæring er en automatiseret proces.
Data mining bruger databasen eller datavarehusserveren, data mining engine og mønsterevalueringsteknikker til at udtrække nyttige oplysninger, mens maskinlæring bruger neurale netværk, forudsigelsesmodel og automatiserede algoritmer til at træffe beslutningerne.

Data mining vs Machine Learning Sammenligningstabel

grundlæggende til sammenligning	Data mining	Maskinelæring
Betyder	Udvinding af viden fra en stor mængde data	Introducer ny algoritme fra data såvel som tidligere erfaringer
Historie	Introducer i 1930, oprindeligt omtalt som videnopdagelse i databaser	introducer i nær 1950, det første program var Samuels checker-play-program
Ansvar	Data mining bruges til at hente reglerne fra de eksisterende data.	Maskinlæring lærer computeren at lære og forstå de givne regler.
Oprindelse	Traditionelle databaser med ustrukturerede data	Eksisterende data såvel som algoritmer.
Implementering	Vi kan udvikle vores egne modeller, hvor vi kan bruge data mining teknikker til	Vi kan bruge maskinlæringsalgoritme i beslutningstræet, neurale netværk og et andet område med kunstig intelligens.
Natur	Involverer menneskelig interferens mere manuelt.	Automatisk, engang designet selvimplementeret, ingen menneskelig indsats
Ansøgning	brugt i klynge-analyse	bruges i internetsøgning, spamfilter, kreditvurdering, bedrageri, computerdesign
abstraktion	Data mining-abstrakt fra datalageret	Maskinlæring læser maskine
Teknikker involverer	Data mining er mere en undersøgelse ved hjælp af metoder som maskinlæring	Selvlært og træner system til at udføre den intelligente opgave.
Anvendelsesområde	Anvendes i det begrænsede område	Kan bruges i et stort område.

Konklusion - Data mining vs Machine learning

I de fleste tilfælde anvendes dataindvinding til at forudsige resultatet fra historiske data eller finde en ny løsning fra de eksisterende data. De fleste af organisationen bruger denne teknik til at drive forretningsresultaterne. Hvor maskinindlæringsteknikker vokser på meget hurtigere måde, da det overvinder problemerne med, hvad data mining-teknikker har. Da maskinlæringsprocessen er mere nøjagtig og mindre fejlagtig sammenlignet med data mining, og det er meget mere i stand til at tage sin egen beslutning og løse problemet. Men for at drive virksomheden stadig, er vi nødt til at have data miningproces, fordi den definerer problemet med en bestemt virksomhed, og for at løse et sådant problem, kan vi bruge maskinlæringsteknikker. Med et ord kan vi sige, at både for dataindustrien og maskinindlæringsteknikker er nødt til at arbejde hånd til hånd, en teknik vil definere problemet og den anden giver dig løsningen på den meget nøjagtige måde.

Anbefalet artikel

Dette har været en guide til Data mining vs Machine learning, deres betydning, sammenligning mellem hoved og hoved, nøgleforskelle, sammenligningstabel og konklusion. Du kan også se på de følgende artikler for at lære mere -