Unterschied zwischen Data Mining und maschinellem Lernen
Data Mining bezieht sich auf das Extrahieren von Wissen aus einer großen Datenmenge. Beim Data Mining werden verschiedene Arten von Mustern ermittelt, die in den Daten vererbt sind und die genau, neu und nützlich sind. Data Mining ist eine Teilmenge der Geschäftsanalyse und ähnelt der experimentellen Forschung. Die Ursprünge des Data Mining sind Datenbanken, Statistiken. Beim maschinellen Lernen handelt es sich um einen Algorithmus, der sich durch Datenerfahrung automatisch verbessert. Maschinelles Lernen ist ein Weg, einen neuen Algorithmus aus der Erfahrung zu entdecken. Beim maschinellen Lernen werden Algorithmen untersucht, mit denen Informationen automatisch extrahiert werden können. Beim maschinellen Lernen werden Data-Mining-Techniken und ein anderer Lernalgorithmus verwendet, um Modelle der Ereignisse hinter einigen Daten zu erstellen, damit zukünftige Ergebnisse vorhergesagt werden können.
Lassen Sie uns Data Mining und maschinelles Lernen in diesem Beitrag im Detail verstehen.
Head-to-Head-Vergleich zwischen Data Mining und maschinellem Lernen (Infografiken)
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Der Hauptunterschied zwischen Data Mining und maschinellem Lernen
- Zur Implementierung von Data Mining-Techniken wurden zwei Komponenten verwendet: die Datenbank und das maschinelle Lernen. Die Datenbank bietet Datenverwaltungstechniken, während maschinelles Lernen Datenanalysetechniken bietet. Um maschinelle Lerntechniken zu implementieren, wurden Algorithmen verwendet.
- Beim Data Mining werden mehr Daten verwendet, um nützliche Informationen zu extrahieren, und diese bestimmten Daten helfen, einige zukünftige Ergebnisse vorherzusagen, z. B. in einer Vertriebsgesellschaft, die Daten aus dem letzten Jahr verwendet, um diesen Verkauf vorherzusagen. Beim maschinellen Lernen wird jedoch nicht viel auf Daten zurückgegriffen, die z. B. Algorithmen verwenden, OLA, UBER Maschinelles Lernen zur Berechnung der ETA für Fahrten.
- Selbstlernfähigkeit ist beim Data Mining nicht vorhanden, es folgt den Regeln und ist vordefiniert. Es bietet die Lösung für ein bestimmtes Problem, aber Algorithmen für maschinelles Lernen sind selbst definiert und können ihre Regeln gemäß dem Szenario ändern. Es findet die Lösung für ein bestimmtes Problem und löst es auf seine eigene Weise.
- Der wichtigste und wichtigste Unterschied zwischen Data Mining und maschinellem Lernen besteht darin, dass Data Mining ohne die Einbeziehung des Menschen nicht funktionieren kann. Beim maschinellen Lernen handelt es sich jedoch nur um die Zeit, in der der Algorithmus definiert wird. Danach wird nach der Implementierung alles auf eigene Faust abgeschlossen Für immer zu verwenden, aber dies ist beim Data Mining nicht der Fall.
- Das durch maschinelles Lernen erzielte Ergebnis ist genauer als beim Data Mining, da maschinelles Lernen ein automatisierter Prozess ist.
- Data Mining verwendet den Datenbank- oder Data Warehouse-Server, die Data Mining-Engine und Musterbewertungstechniken, um die nützlichen Informationen zu extrahieren, während beim maschinellen Lernen neuronale Netze, Vorhersagemodelle und automatisierte Algorithmen verwendet werden, um die Entscheidungen zu treffen.
Vergleichstabelle zwischen Data Mining und maschinellem Lernen
| Grund zum Vergleich | Data Mining | Maschinelles Lernen |
| Bedeutung | Wissen aus einer großen Datenmenge extrahieren | Einführung neuer Algorithmen aus Daten und Erfahrungswerten |
| Geschichte | Einführung 1930, ursprünglich als Wissensentdeckung in Datenbanken bezeichnet | Einführung in der Nähe von 1950 war das erste Programm Samuels Dame-Spiel-Programm |
| Verantwortung | Data Mining wird verwendet, um die Regeln aus den vorhandenen Daten abzurufen. | Maschinelles Lernen lehrt den Computer, die vorgegebenen Regeln zu lernen und zu verstehen. |
| Ursprung | Traditionelle Datenbanken mit unstrukturierten Daten | Bestehende Daten sowie Algorithmen. |
| Implementierung | Wir können unsere eigenen Modelle entwickeln, für die wir Data-Mining-Techniken verwenden können | Wir können den Algorithmus des maschinellen Lernens im Entscheidungsbaum, in neuronalen Netzen und in einem anderen Bereich der künstlichen Intelligenz verwenden. |
| Natur | Umfasst mehr menschliche Eingriffe in Richtung manuell. | Automatisiert, sobald das Design selbst implementiert wurde, kein menschlicher Aufwand |
| Anwendung | wird in der Clusteranalyse verwendet | Verwendung in der Websuche, Spamfilter, Kreditbewertung, Betrugserkennung, Computerdesign |
| Abstraktion | Data Mining-Zusammenfassung aus dem Data Warehouse | Maschinelles Lernen liest Maschine |
| Techniken beinhalten | Data Mining ist eher eine Forschung mit Methoden wie maschinellem Lernen | Selbst erlernt und trainiert das System, um die intelligente Aufgabe zu erledigen. |
| Umfang | Auf dem begrenzten Gebiet angewendet | Kann in einem weiten Bereich eingesetzt werden. |
Fazit - Data Mining vs. Maschinelles Lernen
In den meisten Fällen wird jetzt Data Mining verwendet, um das Ergebnis aus historischen Daten vorherzusagen oder aus den vorhandenen Daten eine neue Lösung zu finden. Die meisten Unternehmen verwenden diese Technik, um die Geschäftsergebnisse zu verbessern. Wo Techniken des maschinellen Lernens viel schneller zunehmen, da sie die Probleme mit den Data-Mining-Techniken überwinden. Da der maschinelle Lernprozess im Vergleich zu Data Mining genauer und weniger fehleranfällig ist, ist er viel besser in der Lage, seine eigenen Entscheidungen zu treffen und das Problem zu lösen. Um das Geschäft dennoch voranzutreiben, ist jedoch ein Data-Mining-Prozess erforderlich, da hierdurch das Problem eines bestimmten Unternehmens definiert und das Problem mithilfe maschineller Lerntechniken gelöst werden kann. Mit einem Wort können wir sagen, dass Data Mining und Maschinelles Lernen Hand in Hand arbeiten müssen, um ein Unternehmen voranzutreiben. Eine Technik definiert das Problem und die andere gibt Ihnen die Lösung auf sehr genaue Weise.
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