Différence entre l'exploration de données et l'apprentissage automatique

Différence clé entre l'exploration de données et l'apprentissage automatique
 

L'exploration de données et l'apprentissage automatique sont deux domaines qui vont de pair. En tant que relations, elles sont similaires, mais leurs parents sont différents. Mais à présent, les deux deviennent de plus en plus semblables les uns aux autres; presque semblable aux jumeaux. Par conséquent, certaines personnes utilisent le mot apprentissage automatique pour l'exploration de données. Cependant, vous comprendrez en lisant cet article que le langage machine est différent de l'exploration de données. UNE La différence principale est que l'exploration de données est utilisée pour obtenir des règles à partir des données disponibles tandis que l'apprentissage automatique apprend à l'ordinateur à apprendre et à comprendre des règles données..

Qu'est-ce que l'exploration de données??

L'exploration de données est le processus d'extraction de données implicites, jusque-là inconnues et potentiellement utiles. Bien que l'exploration de données semble nouvelle, la technologie ne l'est pas. L'exploration de données est la principale méthode de divulgation informatique de modèles dans de grands ensembles de données. Cela implique également des méthodes à l'intersection de l'apprentissage automatique, de l'intelligence artificielle, des statistiques et des systèmes de bases de données. Le champ Data mining comprend la base de données et la gestion des données, le prétraitement des données, la considération de l'inférence, la complexité, le post-traitement des structures découvertes et la mise à jour en ligne.. Dragage de données, pêche de données et surveillance des données sont plus couramment des termes de référence dans l'exploration de données.

Aujourd'hui, les entreprises utilisent des ordinateurs puissants pour examiner de gros volumes de données et analyser des rapports d'études de marché sur plusieurs années. L'exploration de données aide ces entreprises à identifier la relation entre des facteurs internes tels que le prix, les compétences du personnel et des facteurs externes tels que la concurrence, la situation économique et les données démographiques des clients..

Diagramme de processus d'exploration de données CRISP

Qu'est-ce que l'apprentissage automatique??

L'apprentissage automatique fait partie de la science informatique et ressemble beaucoup à l'exploration de données. L'apprentissage automatique est également utilisé pour rechercher dans les systèmes pour rechercher des modèles, et explorer la construction et l'étude d'algorithmes. L'apprentissage automatique est un type d'intelligence artificielle qui donne aux ordinateurs la possibilité d'apprendre sans être explicitement programmé. L'apprentissage automatique vise principalement le développement de programmes informatiques qui peuvent apprendre à grandir et à changer en fonction de nouvelles situations et qui sont très proches des statistiques informatiques. Il a également des liens étroits avec l'optimisation mathématique. Le filtrage du spam, la reconnaissance optique des caractères et les moteurs de recherche sont quelques-unes des applications les plus courantes de l’apprentissage automatique..

L'assistant en ligne automatisé est une application d'apprentissage automatique

L'apprentissage automatique est parfois en conflit avec l'exploration de données car les deux sont comme deux faces sur un dé. Les tâches d’apprentissage automatique sont généralement classées en trois grandes catégories, telles que: apprentissage supervisé, apprentissage non supervisé et apprentissage par renforcement.

Quelle est la différence entre l'exploration de données et l'apprentissage automatique?

Comment ils travaillent

Data Mining: L'exploration de données est un processus partant de données apparemment non structurées pour trouver des modèles intéressants.

Apprentissage Machine: L'apprentissage automatique utilise beaucoup d'algorithmes.

Les données

Data Mining: Le data mining est utilisé pour extraire des données de n'importe quel entrepôt de données.

Apprentissage Machine: L'apprentissage automatique consiste à lire la machine liée au logiciel système.

Application

Data Mining: L'exploration de données utilise principalement les données d'un domaine particulier.

Apprentissage Machine: Les techniques d'apprentissage automatique sont assez génériques et peuvent être appliquées à différents contextes.

Concentrer

Data Mining: La communauté de l'exploration de données se concentre principalement sur les algorithmes et les applications.

Apprentissage Machine: Les communautés d'apprentissage automatique paient plus sur les théories.

Méthodologie

Data Mining: Le data mining est utilisé pour obtenir des règles à partir de données.

Apprentissage Machine: L'apprentissage automatique apprend à l'ordinateur à apprendre et à comprendre des règles données.

Recherche

Data Mining: L'exploration de données est un domaine de recherche qui utilise des méthodes telles que l'apprentissage automatique.

Apprentissage Machine: L'apprentissage automatique est une méthodologie utilisée pour permettre aux ordinateurs d'effectuer des tâches intelligentes.

Résumé:

Data Mining vs. Machine Learning

Bien que l'apprentissage machine soit totalement différent de l'exploration de données, ils sont généralement similaires les uns aux autres. L'exploration de données consiste à extraire des modèles cachés à partir de données volumineuses. L'apprentissage automatique est un outil qui peut également être utilisé à cette fin. Le domaine de l'apprentissage automatique a encore progressé à la suite de la construction de l'IA. Les Data Miners ont généralement un intérêt marqué pour l'apprentissage automatique. L'exploration de données et l'apprentissage automatique collaborent de manière égale pour le développement de l'IA et des domaines de recherche..

Courtoisie d'image:

1. "Diagramme de processus CRISP-DM" de Kenneth Jensen - Propre travail. [CC BY-SA 3.0]  via Wikimedia Commons

2. "Assistant en ligne automatisé" de l'Université d'État de Bemidji [domaine public] via Wikimedia Commons