Ключевое различие - интеллектуальный анализ данных и машинное обучение
Интеллектуальный анализ данных и машинное обучение - две области, которые идут рука об руку. Как родственники, они похожи, но у них разные родители. Но в настоящее время оба становятся все более похожими друг на друга; почти похож на близнецов. Поэтому некоторые люди используют слово машинное обучение для интеллектуального анализа данных. Однако, читая эту статью, вы поймете, что машинный язык отличается от интеллектуального анализа данных. Ключевое отличие заключается в том, что интеллектуальный анализ данных используется для получения правил из доступных данных, в то время как машинное обучение учит компьютер изучать и понимать заданные правила.
Что такое интеллектуальный анализ данных?
Интеллектуальный анализ данных - это процесс извлечения неявной, ранее неизвестной и потенциально полезной информации из данных. Хотя интеллектуальный анализ данных звучит ново, технология - нет. Интеллектуальный анализ данных - это основной метод вычислительного раскрытия закономерностей в больших наборах данных. Он также включает в себя методы на пересечении машинного обучения, искусственного интеллекта, статистики и систем баз данных. Область интеллектуального анализа данных включает в себя базу данных и управление данными, предварительную обработку данных, выводы, соображения сложности, постобработку обнаруженных структур и онлайн-обновление. В интеллектуальном анализе данных термины «дноуглубительные работы», «вылов данных» и «слежение за данными» чаще всего используются для обозначения терминов.
Сегодня компании используют мощные компьютеры для изучения больших объемов данных и анализа отчетов о рыночных исследованиях в течение многих лет. Интеллектуальный анализ данных помогает этим компаниям определить взаимосвязь между внутренними факторами, такими как цена, квалификация персонала, и внешними факторами, такими как конкуренция, экономическое положение и демографические данные клиентов.
Схема процесса интеллектуального анализа данных CRISP
Что такое машинное обучение?
Машинное обучение является частью информатики и очень похоже на интеллектуальный анализ данных. Машинное обучение также используется для поиска в системах с целью поиска закономерностей, а также для изучения построения и изучения алгоритмов. Машинное обучение - это тип искусственного интеллекта, который дает компьютерам возможность учиться без явного программирования. Машинное обучение в основном нацелено на разработку компьютерных программ, которые могут научиться расти и меняться в соответствии с новыми ситуациями, и это действительно близко к вычислительной статистике. Он также тесно связан с математической оптимизацией. Одними из наиболее распространенных приложений машинного обучения являются фильтрация спама, оптическое распознавание символов и поисковые системы.
Автоматизированный онлайн-помощник - это приложение машинного обучения
Машинное обучение иногда вступает в противоречие с интеллектуальным анализом данных, поскольку оба они похожи на два лица на кубике. Задачи машинного обучения обычно подразделяются на три большие категории, такие как обучение с учителем, обучение без учителя и обучение с подкреплением.
В чем разница между интеллектуальным анализом данных и машинным обучением?
Как они работают
Интеллектуальный анализ данных: интеллектуальный анализ данных - это процесс, который начинается с явно неструктурированных данных для поиска интересных закономерностей.
Машинное обучение: в машинном обучении используется множество алгоритмов.
Данные
Интеллектуальный анализ данных: интеллектуальный анализ данных используется для извлечения данных из любого хранилища данных.
Машинное обучение: машинное обучение - это чтение машины, относящейся к системному программному обеспечению.
заявка
Интеллектуальный анализ данных: интеллектуальный анализ данных в основном использует данные из определенного домена.
Машинное обучение: методы машинного обучения довольно универсальны и могут применяться в различных условиях.
Фокус
Интеллектуальный анализ данных: сообщество интеллектуального анализа данных в основном занимается алгоритмами и приложениями.
Машинное обучение: сообщества машинного обучения больше платят за теории.
Методология
Интеллектуальный анализ данных: интеллектуальный анализ данных используется для получения правил из данных.
Машинное обучение: машинное обучение учит компьютер узнавать и понимать заданные правила.
Исследование
Интеллектуальный анализ данных: интеллектуальный анализ данных - это область исследований, в которой используются такие методы, как машинное обучение.
Машинное обучение: машинное обучение - это методология, которая позволяет компьютерам выполнять интеллектуальные задачи.
Резюме:
Интеллектуальный анализ данных против машинного обучения
Хотя машинное обучение полностью отличается от интеллектуального анализа данных, обычно они похожи друг на друга. Интеллектуальный анализ данных - это процесс извлечения скрытых закономерностей из больших данных, и машинное обучение - инструмент, который также можно использовать для этого. В результате создания искусственного интеллекта область машинного обучения расширилась. Майнеры данных обычно очень заинтересованы в машинном обучении. И интеллектуальный анализ данных, и машинное обучение в равной степени сотрудничают в разработке ИИ, а также в областях исследований.
Изображение предоставлено:
1. «Диаграмма процесса CRISP-DM» Кеннета Дженсена - собственная работа. [CC BY-SA 3.0] через Wikimedia Commons
2. «Автоматизированный онлайн-помощник» Государственного университета Бемиджи [общественное достояние] через Wikimedia Commons
