Data mining so với machine learning

Data mining so với machine learning

Rate this post

Data mining liên quan đến việc trích xuất thông tin từ một lượng lớn dữ liệu. Khai phá dữ liệu là một kỹ thuật khám phá các loại mẫu khác nhau được kế thừa trong tập dữ liệu và là dữ liệu chính xác, mới và hữu ích. Khai phá dữ liệu đang hoạt động như một tập hợp con của phân tích kinh doanh và tương tự như các nghiên cứu thử nghiệm. Nguồn gốc của Data Mining là cơ sở dữ liệu, thống kê.

machine learning bao gồm một thuật toán tự động cải thiện thông qua trải nghiệm dựa trên dữ liệu. machine learning là một cách để tìm ra một thuật toán mới từ kinh nghiệm. machine learning bao gồm việc nghiên cứu một thuật toán có thể tự động trích xuất dữ liệu. machine learning sử dụng các kỹ thuật Data mining và một thuật toán học tập khác để xây dựng các mô hình về những gì đang xảy ra đằng sau một số thông tin nhất định để nó có thể dự đoán kết quả trong tương lai.

Các bài viết liên quan:

Khai phá dữ liệu và machine learning là những lĩnh vực chịu ảnh hưởng của nhau, mặc dù chúng có nhiều điểm chung nhưng lại có những điểm chung khác nhau.

Data mining được con người thực hiện trên một số tập dữ liệu nhất định để tìm ra các mẫu thú vị giữa các mục trong tập dữ liệu. Khai phá dữ liệu sử dụng các kỹ thuật do machine learning tạo ra để dự đoán kết quả trong khi machine learning là khả năng máy tính học từ một tập dữ liệu có đầu óc.

Các thuật toán machine learning lấy thông tin đại diện cho mối quan hệ giữa các mục trong tập dữ liệu và tạo ra các mô hình để dự đoán kết quả trong tương lai. Những mô hình này không gì khác hơn là các hành động sẽ được thực hiện bởi máy để đạt được kết quả.

Data mining là gì?

Data mining là phương pháp trích xuất dữ liệu hoặc các mẫu dữ liệu chưa biết trước đó từ các tập dữ liệu khổng lồ. Do đó, như từ gợi ý, chúng tôi ‘Data mining cụ thể’ từ tập dữ liệu lớn. Khai phá dữ liệu còn được gọi là Quy trình khám phá tri thức, là một lĩnh vực khoa học được sử dụng để xác định các thuộc tính của bộ dữ liệu. Gregory Piatetsky-Shapiro thành lập thuật ngữ “Khám phá tri thức trong cơ sở dữ liệu” (KDD) vào năm 1989.

Thuật ngữ “khai phá dữ liệu” xuất hiện trong cộng đồng cơ sở dữ liệu vào năm 1990. Tập hợp dữ liệu khổng lồ được thu thập từ kho dữ liệu hoặc các bộ dữ liệu phức tạp như chuỗi thời gian, không gian , v.v. được trích xuất để trích xuất các mối tương quan và mẫu thú vị giữa các mục dữ liệu. Đối với các thuật toán machine learning, đầu ra của thuật toán Data mining thường được sử dụng làm đầu vào. Xem thêm Hướng dẫn Data mining- kiến thức về data mining

Machine learning là gì?

machine learning liên quan đến việc phát triển và thiết kế một máy có thể tự học từ một tập dữ liệu cụ thể để thu được kết quả mong muốn mà không cần mã hóa rõ ràng. Do đó, machine learning có nghĩa là ‘một cỗ máy tự học. Arthur Samuel đã phát minh ra thuật ngữ machine learning, một nhà tiên phong của Mỹ trong lĩnh vực máy tính chơi game và trí tuệ nhân tạo vào năm 1959. Ông nói rằng “nó mang lại cho máy tính khả năng học hỏi mà không cần được lập trình rõ ràng.”

machine learning là một kỹ thuật tạo ra các thuật toán phức tạp để xử lý dữ liệu lớn và cung cấp kết quả cho người dùng. Nó sử dụng các chương trình phức tạp có thể học hỏi thông qua kinh nghiệm và đưa ra dự đoán.

Các thuật toán được nâng cao bởi chính nó bằng cách nhập dữ liệu đào tạo thường xuyên. Mục đích của machine learning là hiểu thông tin và xây dựng mô hình từ dữ liệu mà con người có thể hiểu và sử dụng. Xem thêm Machine Learning? khái niệm cơ bản

Sự khác biệt chính giữa Data mining và machine learning

1. Hai thành phần được sử dụng để giới thiệu các kỹ thuật Data mining, đầu tiên là cơ sở dữ liệu và thành phần thứ hai là machine learning. Cơ sở dữ liệu cung cấp các kỹ thuật quản lý dữ liệu, trong khi machine learning cung cấp các phương pháp để phân tích dữ liệu. Nhưng để giới thiệu các phương pháp machine learning, nó đã sử dụng các thuật toán.

2. Data mining sử dụng nhiều dữ liệu hơn để thu được thông tin hữu ích và dữ liệu cụ thể đó sẽ giúp dự đoán một số kết quả trong tương lai. Ví dụ: Trong một công ty tiếp thị sử dụng dữ liệu của năm ngoái để dự đoán doanh số bán hàng, nhưng machine learning không phụ thuộc nhiều vào dữ liệu. Nó sử dụng các thuật toán. Nhiều công ty vận tải như OLA, kỹ thuật machine learning UBER để tính toán ETA (Thời gian đến dự kiến) cho các chuyến xe dựa trên kỹ thuật này.

3. Data mining là không có khả năng tự học. Nó tuân theo các nguyên tắc được xác định trước. Nó sẽ cung cấp câu trả lời cho một vấn đề cụ thể, nhưng các thuật toán machine learning được tự định nghĩa và có thể thay đổi các quy tắc của chúng tùy theo tình huống, đồng thời tìm ra giải pháp cho một vấn đề cụ thể và giải quyết nó theo cách của nó.

4. Sự khác biệt chính và quan trọng nhất giữa Data mining và machine learning là không có sự tham gia của con người, Data mining không thể hoạt động, nhưng trong trường hợp machine learning, nỗ lực của con người chỉ liên quan đến thời điểm thuật toán được xác định sau đó nó sẽ tự kết luận mọi thứ. Một khi nó được triển khai, chúng ta có thể sử dụng nó mãi mãi, nhưng điều này là không thể trong trường hợp Data mining.

5. Vì machine learning là một quá trình tự động, kết quả tạo ra bằng machine learning sẽ chính xác hơn so với Data mining.

6. Data mining sử dụng cơ sở dữ liệu, máy chủ kho dữ liệu, công cụ Data mining và kỹ thuật đánh giá mẫu để thu được thông tin hữu ích, trong khi machine learning sử dụng mạng nơ-ron, mô hình dự đoán và thuật toán tự động để đưa ra quyết định.

FactorsData MiningMachine Learning
OriginCơ sở dữ liệu truyền thống với dữ liệu phi cấu trúc. Nó có một thuật toán và dữ liệu hiện có.
MeaningTrích xuất thông tin từ một lượng dữ liệu khổng lồ.Giới thiệu Thông tin mới từ dữ liệu cũng như kinh nghiệm trước đó.
HistoryNăm 1930, nó được gọi là khám phá tri thức trong cơ sở dữ liệu (KDD).Chương trình đầu tiên, tức là chương trình chơi cờ caro của Samuel, được thành lập vào năm 1950.
ResponsibilityKhai thác dữ liệu trách nhiệm được sử dụng để lấy các quy tắc từ dữ liệu hiện có.Học máy dạy cho máy tính cách học và hiểu các quy tắc
AbstractionKhai thác dữ liệu trừu tượng từ kho dữ liệu. Máy học máy đọc.
ApplicationsSo với học máy, khai thác dữ liệu có thể tạo ra kết quả với khối lượng dữ liệu ít hơn. Nó cũng được sử dụng trong phân tích cụm. Nó cần một lượng lớn dữ liệu để có được kết quả chính xác. Nó có nhiều ứng dụng khác nhau, được sử dụng trong tìm kiếm web, lọc thư rác, chấm điểm tín dụng, thiết kế máy tính, v.v.
NatureNó liên quan đến sự can thiệp của con người nhiều hơn đối với hướng dẫn sử dụng. Nó được tự động hóa, một khi được thiết kế và thực hiện, không cần nỗ lực của con người.
Techniques involve Khai thác dữ liệu thiên về nghiên cứu sử dụng một kỹ thuật như máy học. Đó là một hệ thống tự học và đào tạo để thực hiện nhiệm vụ một cách chính xác.
ScopeÁp dụng trong các lĩnh vực hạn chế.Nó có thể được sử dụng trong một khu vực rộng lớn.

Leave a Reply