Sự khác biệt giữa khai thác dữ liệu và học máy

Sự khác biệt chính - Khai thác dữ liệu so với học máy
 

Khai thác dữ liệu và học máy là hai lĩnh vực song hành với nhau. Khi họ quan hệ, họ giống nhau, nhưng họ có cha mẹ khác nhau. Nhưng hiện tại, cả hai ngày càng phát triển như nhau; gần như tương tự như anh em sinh đôi. Do đó, một số người sử dụng máy học từ để khai thác dữ liệu. Tuy nhiên, bạn sẽ hiểu khi bạn đọc bài viết này rằng ngôn ngữ máy khác với khai thác dữ liệu. Một Điểm khác biệt chính là việc khai thác dữ liệu được sử dụng để lấy các quy tắc từ dữ liệu có sẵn trong khi, machine learning dạy cho máy tính học và hiểu các quy tắc đã cho.

Khai thác dữ liệu là gì?

Khai thác dữ liệu là quá trình trích xuất thông tin ngầm, chưa biết trước đây và có khả năng hữu ích từ dữ liệu. Mặc dù khai thác dữ liệu nghe có vẻ mới, nhưng công nghệ thì không. Khai thác dữ liệu là phương pháp chính của công bố tính toán các mẫu trong các tập dữ liệu lớn. Nó cũng liên quan đến các phương pháp tại giao điểm của máy học, trí tuệ nhân tạo, thống kê và hệ thống cơ sở dữ liệu. Lĩnh vực khai thác dữ liệu bao gồm cơ sở dữ liệu và quản lý dữ liệu, xử lý trước dữ liệu, cân nhắc suy luận, cân nhắc phức tạp, xử lý hậu của các cấu trúc được phát hiện và cập nhật trực tuyến. Nạo vét dữ liệu, đánh bắt dữ liệu và rình mò dữ liệu thường được nhắc đến nhiều hơn trong các thuật ngữ khai thác dữ liệu.

Ngày nay, các công ty sử dụng máy tính mạnh mẽ để kiểm tra khối lượng dữ liệu lớn và phân tích các báo cáo nghiên cứu thị trường trong nhiều năm. Khai thác dữ liệu giúp các công ty này xác định mối quan hệ giữa các yếu tố bên trong như giá cả, kỹ năng nhân viên và các yếu tố bên ngoài như cạnh tranh, điều kiện kinh tế và nhân khẩu học của khách hàng.

Sơ đồ quy trình khai thác dữ liệu CRISP

Học máy là gì?

Học máy là một phần của khoa học máy tính và rất giống với khai thác dữ liệu. Máy học cũng được sử dụng để tìm kiếm thông qua các hệ thống để tìm kiếm các mẫu và khám phá việc xây dựng và nghiên cứu các thuật toán. Học máy là một loại trí thông minh nhân tạo cung cấp cho máy tính khả năng học mà không cần lập trình rõ ràng. Học máy chủ yếu nhắm vào sự phát triển của các chương trình máy tính có thể dạy bản thân phát triển và thay đổi theo các tình huống mới và nó thực sự gần với thống kê tính toán. Nó cũng có mối quan hệ mạnh mẽ để tối ưu hóa toán học. Một số ứng dụng phổ biến nhất của học máy là lọc thư rác, nhận dạng ký tự quang học và công cụ tìm kiếm.

Trợ lý trực tuyến tự động là một ứng dụng của máy học

Học máy đôi khi mâu thuẫn với khai thác dữ liệu vì cả hai giống như hai mặt trên một con xúc xắc. Các tác vụ học máy thường được phân thành ba loại lớn như học có giám sát, học tập không giám sát và học tập củng cố.

Sự khác biệt là gì giữa khai thác dữ liệu và học máy?

Chúng hoạt động như thế nào

Khai thác dữ liệu: Khai thác dữ liệu là một quá trình bắt đầu từ dữ liệu rõ ràng không có cấu trúc để tìm các mẫu thú vị.

Học máy: Học máy sử dụng rất nhiều thuật toán.

Dữ liệu

Khai thác dữ liệu: Khai thác dữ liệu được sử dụng để trích xuất dữ liệu từ bất kỳ kho dữ liệu nào.

Học máy: Học máy là đọc máy liên quan đến phần mềm hệ thống.

Ứng dụng

Khai thác dữ liệu: Khai thác dữ liệu chủ yếu sử dụng dữ liệu từ một miền cụ thể.

Học máy: Kỹ thuật học máy khá chung chung và có thể được áp dụng cho các cài đặt khác nhau.

Tiêu điểm

Khai thác dữ liệu: Cộng đồng khai thác dữ liệu tập trung chủ yếu vào các thuật toán và ứng dụng.

Học máy: Cộng đồng học máy trả nhiều tiền hơn cho các lý thuyết.

Phương pháp luận

Khai thác dữ liệu: Khai thác dữ liệu được sử dụng để lấy quy tắc từ dữ liệu.

Học máy: Học máy dạy máy tính học và hiểu các quy tắc đã cho.

Nghiên cứu

Khai thác dữ liệu: Khai thác dữ liệu là một lĩnh vực nghiên cứu sử dụng các phương pháp như học máy.

Học máy: Học máy là một phương pháp được sử dụng để cho phép máy tính thực hiện các tác vụ thông minh.

Tóm lược:

Khai thác dữ liệu so với học máy

Mặc dù học máy hoàn toàn khác với khai thác dữ liệu, nhưng chúng thường tương tự nhau. Khai thác dữ liệu là quá trình trích xuất các mẫu ẩn từ dữ liệu lớn và học máy là một công cụ cũng có thể được sử dụng cho việc đó. Lĩnh vực học máy phát triển hơn nữa là kết quả của việc xây dựng AI. Các công cụ khai thác dữ liệu thường có mối quan tâm lớn đến việc học máy. Cả hai, khai thác dữ liệu và học máy, hợp tác như nhau để phát triển AI cũng như các lĩnh vực nghiên cứu.

Hình ảnh lịch sự:

1. "Sơ đồ quy trình CRISP-DM" của Kenneth Jensen - Công việc riêng. [CC BY-SA 3.0] qua Wikimedia Commons

2. "Trợ lý trực tuyến tự động" của Đại học Bemidji [Miền công cộng] qua Wikimedia Commons