Veri Madenciliği ve Makine Öğrenmesi Arasındaki Fark

Temel Fark - Veri Madenciliği ve Makine Öğrenmesi
 

Veri madenciliği ve makine öğrenimi, el ele giden iki alandır. İlişkiler oldukları için benzerler, ancak farklı ebeveynleri var. Ancak şu anda her ikisi de giderek birbirleri gibi büyüyor; ikizlere neredeyse benzer. Bu nedenle, bazı insanlar veri madenciliği için makine öğrenimi kelimesini kullanır. Ancak, bu makaleyi okurken, makine dilinin veri madenciliğinden farklı olduğunu anlayacaksınız. bir önemli fark, veri madenciliğinin mevcut verilerden kurallar almak için kullanılmasıdır, makine öğrenmesi ise bilgisayara verilen kuralları öğrenmesini ve anlamasını öğretir.

Veri Madenciliği Nedir?

Veri madenciliği verilerden örtük, daha önce bilinmeyen ve potansiyel olarak yararlı bilgilerin çıkarılması süreci. Veri madenciliği kulağa yeni gelse de, teknoloji değil. Veri madenciliği, büyük veri kümelerinde örüntülerin hesaplamalı olarak ifşa edilmesinin ana yöntemidir. Ayrıca makine öğrenimi, yapay zeka, istatistik ve veritabanı sistemlerinin kesişimindeki yöntemleri de içerir. Veri madenciliği alanında veri tabanı ve veri yönetimi, veri ön işleme, çıkarımla ilgili hususlar, karmaşıklık konuları, keşfedilen yapıların sonradan işlenmesi ve çevrimiçi güncelleme yer alır. Veri tarama, veri balıkçılığı ve veri gözetleme veri madenciliğinde daha yaygın olarak kullanılan terimler.

Günümüzde şirketler, büyük hacimli verileri incelemek ve yıllarca pazar araştırma raporlarını analiz etmek için güçlü bilgisayarlar kullanmaktadır. Veri madenciliği, bu şirketlerin fiyat, personel becerileri gibi iç faktörler ile rekabet, ekonomik durum ve müşteri demografisi gibi dış faktörler arasındaki ilişkiyi belirlemelerine yardımcı olur.

CRISP Veri Madenciliği Süreç Şeması

Makine Öğrenmesi Nedir?

Makine öğrenimi bilgisayar biliminin bir parçasıdır ve veri madenciliğine çok benzer. Makine öğrenimi ayrıca kalıpları aramak ve algoritmaların yapısını ve çalışmasını keşfetmek için sistemleri araştırın. Makine öğrenimi, bilgisayarlara açıkça programlanmadan öğrenme yeteneği sağlayan bir yapay zeka türüdür. Makine öğrenimi temel olarak yeni durumlara göre büyümeyi ve değişmeyi öğretebilen bilgisayar programlarının geliştirilmesini hedefler ve hesaplama istatistiklerine çok yakındır. Ayrıca matematiksel optimizasyon ile güçlü bağları vardır. Makine öğreniminin en yaygın uygulamalarından bazıları spam filtreleme, optik karakter tanıma ve arama motorlarıdır.

Otomatik çevrimiçi asistan makine öğrenimi bir uygulamadır

Makine öğrenimi bazen her ikisi de zar üzerindeki iki yüz gibi veri madenciliği ile çatışır. Makine öğrenimi görevleri genellikle üç geniş kategoride sınıflandırılır: denetimli öğrenme, denetimsiz öğrenme ve pekiştirici öğrenme.

Fark ne Veri Madenciliği ve Makine Öğrenmesi Arasında?

Onlar nasıl çalışır

Veri madenciliği: Veri madenciliği, ilginç desenler bulmak için görünüşte yapılandırılmamış verilerden başlayan bir süreçtir.

Makine öğrenme: Makine öğrenimi birçok algoritma kullanır.

Veri

Veri madenciliği: Veri madenciliği, herhangi bir veri deposundan veri ayıklamak için kullanılır.

Makine öğrenme: Makine öğrenimi, sistem yazılımı ile ilgili makineyi okumaktır.

Uygulama

Veri madenciliği: Veri madenciliği temel olarak belirli bir alan adındaki verileri kullanır.

Makine öğrenme: Makine öğrenimi teknikleri oldukça geneldir ve çeşitli ayarlara uygulanabilir.

odak

Veri madenciliği: Veri madenciliği topluluğu temel olarak algoritmalara ve uygulamalara odaklanmaktadır.

Makine öğrenme: Makine öğrenimi toplulukları teorilere daha fazla para ödüyor.

metodoloji

Veri madenciliği: Veri madenciliği verilerden kurallar almak için kullanılır.

Makine öğrenme: Makine öğrenimi, bilgisayara verilen kuralları öğrenmesini ve anlamasını öğretir.

Araştırma

Veri madenciliği: Veri madenciliği, makine öğrenimi gibi yöntemleri kullanan bir araştırma alanıdır.

Makine öğrenme: Makine öğrenimi, bilgisayarların akıllı görevler yapmasına izin vermek için kullanılan bir yöntemdir..

Özet:

Veri Madenciliği ve Makine Öğrenmesi

Makine öğrenimi veri madenciliği ile tamamen farklı olmasına rağmen, genellikle birbirine benzerler. Veri madenciliği, büyük verilerden gizli kalıpları çıkarma işlemidir ve makine öğrenimi bunun için de kullanılabilecek bir araçtır. Yapay zeka kurmanın sonucu olarak makine öğrenimi alanı daha da büyüdü. Veri Madencileri tipik olarak makine öğrenimine güçlü bir ilgi duymaktadır. Hem veri madenciliği hem de makine öğrenimi, yapay zeka ve araştırma alanlarının gelişimi için eşit olarak işbirliği yapar.

Görünüm inceliği:

1. Kenneth Jensen tarafından "CRISP-DM Süreç Şeması" - Kendi çalışması. [CC BY-SA 3.0] Wikimedia Commons aracılığıyla

2. Bemidji State University [Public Domain] tarafından Wikimedia Commons aracılığıyla "Otomatik çevrimiçi asistan"