Ключевая разница - интеллектуальный анализ данных и машинное обучение
Интеллектуальный анализ данных и машинное обучение - две области, которые идут рука об руку. Будучи отношениями, они похожи, но у них разные родители. Но в настоящее время оба становятся все более похожими друг на друга; почти как близнецы. 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 состоит 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 кажется новым, технология таковой не является. Интеллектуальный анализ данных является основным методом вычислительного раскрытия закономерностей в больших наборах данных. Он также включает методы на стыке машинного обучения, искусственного интеллекта, статистики и систем баз данных. Область интеллектуального анализа данных включает в себя базу данных и управление данными, предварительную обработку данных, рассмотрение выводов, рассмотрение сложности, постобработку обнаруженных структур и онлайн-обновление. Извлечение данных, отлов данных и отслеживание данных чаще всего относятся к терминам интеллектуального анализа данных.
Сегодня компании годами используют мощные компьютеры для изучения больших объемов данных и анализа отчетов об исследованиях рынка. 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 характеристики 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 закономерностей, а также 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 научить себя расти и изменяться в соответствии с новыми ситуациями, и это действительно близко к вычислительной статистике. Он также тесно связан с математической оптимизацией. Одними из наиболее распространенных применений 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 и то, и другое похоже на две грани в костях. Задачи машинного обучения обычно делятся на три широкие 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. Машинное обучение использует множество алгоритмов.
Данные
Интеллектуальный анализ данных: интеллектуальный анализ данных используется для извлечения данных из любого хранилища данных.
Машинное обучение: Машинное обучение заключается в чтении машин, связанных с системным программным обеспечением.
Приложение
Интеллектуальный анализ данных: интеллектуальный анализ данных в основном использует данные из определенного домена.
Машинное обучение. Методы машинного обучения довольно общие и могут применяться к различным настройкам.
Фокус
Интеллектуальный анализ данных: сообщество интеллектуального анализа данных фокусируется в основном на алгоритмах и приложениях.
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 запоминать и понимать заданные правила.
Исследования
Интеллектуальный анализ данных. Интеллектуальный анализ данных - это область исследований, в которой используются такие методы, как машинное обучение.
Машинное обучение: Машинное обучение - это методология, позволяющая компьютерам выполнять интеллектуальные задачи.
Обзор:
Интеллектуальный анализ данных против машинного обучения
Хотя машинное обучение полностью отличается от интеллектуального анализа данных, они, как правило, похожи друг на друга. Интеллектуальный анализ данных - это процесс извлечения скрытых шаблонов из больших данных, и машинное обучение - это инструмент, который также можно использовать для этого. Область машинного обучения еще больше расширилась в результате создания ИИ. Обычно майнеры данных проявляют большой интерес к машинному обучению. И интеллектуальный анализ данных, и машинное обучение в равной степени сотрудничают как в разработке ИИ, так и в областях исследований.
Изображение предоставлено:
1. «Схема 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
