Differenza Tra Data Mining E Machine Learning

2024 Autore: Mildred Bawerman | [email protected]. Ultima modifica: 2023-12-16 08:39

Differenza chiave: data mining e machine learning

Il data mining e l'apprendimento automatico sono due aree che vanno di pari passo. Essendo parenti, sono simili, ma hanno genitori diversi. Ma attualmente, entrambi crescono sempre più simili tra loro; 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 dei modelli in grandi set di dati. Coinvolge anche metodi all'intersezione tra apprendimento automatico, intelligenza artificiale, statistica e sistemi di database. Il campo del data mining include database e gestione dei dati, pre-elaborazione dei dati, considerazioni sull'inferenza, considerazioni sulla complessità, post-elaborazione delle strutture scoperte e aggiornamento online. Il dragaggio dei dati, la pesca dei dati e lo snooping dei dati sono termini di riferimento più comunemente nel data mining.

Oggi, le aziende utilizzano computer potenti per esaminare grandi volumi di dati e analizzare per anni rapporti di ricerche di mercato. 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?

L'apprendimento automatico è una parte dell'informatica e molto simile al data mining. L'apprendimento automatico viene utilizzato anche per cercare tra i sistemi per cercare schemi 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 programmato esplicitamente. L'apprendimento automatico si rivolge principalmente allo sviluppo di programmi per computer in grado di insegnare a se stessi a crescere e cambiare in base alle nuove situazioni ed è molto vicino 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 machine learning

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 di 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 modelli interessanti.

Apprendimento automatico: l'apprendimento automatico utilizza molti algoritmi.

Dati

Data mining: il data mining viene utilizzato per estrarre i dati da qualsiasi data warehouse.

Apprendimento automatico: l'apprendimento automatico consiste nel leggere la macchina relativa 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.

Messa a fuoco

Data mining: la comunità del 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 il machine learning.

Apprendimento automatico: l'apprendimento automatico è una metodologia utilizzata per consentire ai computer di eseguire attività intelligenti.

Sommario:

Data mining e machine learning

Sebbene l'apprendimento automatico sia completamente diverso con il data mining, in genere sono simili tra loro. Il data mining è il processo di estrazione di schemi nascosti da dati di grandi dimensioni e l'apprendimento automatico è uno strumento che può essere utilizzato anche per questo. Il campo del machine learning è ulteriormente cresciuto grazie alla creazione di AI. I data miner hanno in genere un forte interesse per il machine learning. Entrambi, data mining e machine learning, collaborano allo stesso modo per lo sviluppo dell'IA e per le aree di ricerca.

Cortesia dell'immagine:

1. "CRISP-DM Process Diagram" 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