Hauptunterschied – Data Mining vs. maschinelles Lernen
Data Mining und maschinelles Lernen sind zwei Bereiche, die Hand in Hand gehen. Da sie Verwandte sind, sind sie sich ähnlich, aber sie haben unterschiedliche Eltern. Aber derzeit wachsen beide immer mehr zusammen; fast ähnlich wie Zwillinge. Daher verwenden einige Leute das Wort maschinelles Lernen für Data Mining. Beim Lesen dieses Artikels werden Sie jedoch verstehen, dass sich Maschinensprache von Data Mining unterscheidet. Ein wesentlicher Unterschied besteht darin, dass Data Mining verwendet wird, um Regeln aus den verfügbaren Daten zu erh alten, während maschinelles Lernen dem Computer beibringt, vorgegebene Regeln zu lernen und zu verstehen.
Was ist Data Mining?
Data Mining ist der Prozess des Extrahierens impliziter, bisher unbekannter und potenziell nützlicher Informationen aus Daten. Obwohl Data Mining neu klingt, ist die Technologie es nicht. Data Mining ist die Hauptmethode zur rechnergestützten Offenlegung von Mustern in großen Datensätzen. Dabei geht es auch um Methoden an der Schnittstelle von maschinellem Lernen, künstlicher Intelligenz, Statistik und Datenbanksystemen. Das Data-Mining-Gebiet umfasst Datenbank- und Datenmanagement, Datenvorverarbeitung, Inferenzbetrachtungen, Komplexitätsbetrachtungen, Nachbearbeitung entdeckter Strukturen und Online-Aktualisierung. Datenausbaggern, Datenfischen und Datenschnüffeln sind häufiger verwendete Begriffe im Data Mining.
Unternehmen verwenden heute leistungsstarke Computer, um jahrelang große Datenmengen zu sichten und Marktforschungsberichte zu analysieren. Data Mining hilft diesen Unternehmen, die Beziehung zwischen internen Faktoren wie Preis, Mitarbeiterqualifikationen und externen Faktoren wie Wettbewerb, Wirtschaftslage und Kundendemografie zu identifizieren.
CRISP Data-Mining-Prozessdiagramm
Was ist maschinelles Lernen?
Machine Learning ist ein Teilbereich der Informatik und dem Data Mining sehr ähnlich. Maschinelles Lernen wird auch verwendet, um die Systeme zu durchsuchen, um nach Mustern zu suchen, und um die Konstruktion und Untersuchung von Algorithmen zu untersuchen. Maschinelles Lernen ist eine Art künstlicher Intelligenz, die Computern die Fähigkeit verleiht, zu lernen, ohne explizit programmiert zu werden. Maschinelles Lernen zielt hauptsächlich auf die Entwicklung von Computerprogrammen ab, die sich selbst beibringen können, entsprechend neuen Situationen zu wachsen und sich zu verändern, und kommt der Computerstatistik sehr nahe. Es hat auch starke Verbindungen zur mathematischen Optimierung. Einige der häufigsten Anwendungen des maschinellen Lernens sind Spam-Filterung, optische Zeichenerkennung und Suchmaschinen.
Der automatisierte Online-Assistent ist eine Anwendung des maschinellen Lernens
Maschinelles Lernen steht manchmal im Konflikt mit Data Mining, da beide wie zwei Seiten auf einem Würfel sind. Aufgaben des maschinellen Lernens werden typischerweise in drei große Kategorien eingeteilt, z. B. überwachtes Lernen, nicht überwachtes Lernen und bestärkendes Lernen.
Was ist der Unterschied zwischen Data Mining und maschinellem Lernen?
Wie sie funktionieren
Data Mining: Data Mining ist ein Prozess, der von scheinbar unstrukturierten Daten ausgeht, um interessante Muster zu finden.
Maschinelles Lernen: Maschinelles Lernen verwendet viele Algorithmen.
Daten
Data Mining: Data Mining wird verwendet, um Daten aus beliebigen Data Warehouses zu extrahieren.
Maschinelles Lernen: Maschinelles Lernen ist das Lesen der Maschine, die sich auf Systemsoftware bezieht.
Bewerbung
Data Mining: Beim Data Mining werden hauptsächlich Daten aus einer bestimmten Domäne verwendet.
Maschinelles Lernen: Techniken des maschinellen Lernens sind ziemlich generisch und können auf verschiedene Umgebungen angewendet werden.
Fokus
Data Mining: Die Data-Mining-Community konzentriert sich hauptsächlich auf Algorithmen und Anwendungen.
Maschinelles Lernen: Gemeinschaften für maschinelles Lernen zahlen mehr auf Theorien.
Methodik
Data Mining: Data Mining wird verwendet, um Regeln aus Daten zu gewinnen.
Maschinelles Lernen: Maschinelles Lernen bringt dem Computer bei, vorgegebene Regeln zu lernen und zu verstehen.
Forschung
Data Mining: Data Mining ist ein Forschungsgebiet, das Methoden wie maschinelles Lernen verwendet.
Maschinelles Lernen: Maschinelles Lernen ist eine Methode, mit der Computer intelligente Aufgaben ausführen können.
Zusammenfassung:
Data Mining vs. maschinelles Lernen
Obwohl maschinelles Lernen ganz anders als Data Mining ist, sind sie sich in der Regel ähnlich. Data Mining ist der Prozess des Extrahierens verborgener Muster aus großen Datenmengen, und maschinelles Lernen ist ein Werkzeug, das auch dafür verwendet werden kann. Der Bereich des maschinellen Lernens ist durch den Aufbau von KI weiter gewachsen. Die Data Miner haben typischerweise ein starkes Interesse an maschinellem Lernen. Sowohl Data Mining als auch maschinelles Lernen arbeiten gleichermaßen für die Entwicklung von KI- und Forschungsbereichen zusammen.
Image Courtesy:
1. "CRISP-DM Process Diagram" von Kenneth Jensen - Eigene Arbeit. [CC BY-SA 3.0] über Wikimedia Commons
2. "Automatisierter Online-Assistent" der Bemidji State University [Public Domain] über Wikimedia Commons
