Diferència clau: mineria de dades i aprenentatge automàtic
La mineria de dades i l'aprenentatge automàtic són dues àrees que van de la mà. Com que són relacions, són semblants, però tenen pares diferents. Però en l'actualitat, tots dos creixen cada cop més com els uns amb els altres; gairebé semblant als bessons. Per tant, algunes persones utilitzen la paraula aprenentatge automàtic per a la mineria de dades. Tanmateix, a mesura que llegiu aquest article, entendreu que el llenguatge de la màquina és diferent de la mineria de dades. Una diferència clau és que la mineria de dades s'utilitza per obtenir regles a partir de les dades disponibles, mentre que l'aprenentatge automàtic ensenya a l'ordinador a aprendre i entendre les regles donades.
Què és la mineria de dades?
La mineria de dades és el procés d'extracció d'informació implícita, desconeguda anteriorment i potencialment útil de les dades. Tot i que la mineria de dades sona nova, la tecnologia no ho és. La mineria de dades és el principal mètode de divulgació computacional de patrons en grans conjunts de dades. També implica mètodes a la intersecció d'aprenentatge automàtic, intel·ligència artificial, estadístiques i sistemes de bases de dades. El camp de mineria de dades inclou bases de dades i gestió de dades, preprocessament de dades, consideracions d'inferència, consideracions de complexitat, postprocessament d'estructures descobertes i actualització en línia. El dragatge de dades, la pesca de dades i l'exploració de dades són termes de referència més habituals en la mineria de dades.
Avui, les empreses utilitzen ordinadors potents per examinar grans volums de dades i analitzar informes d'investigació de mercat durant anys. La mineria de dades ajuda a aquestes empreses a identificar la relació entre factors interns com ara el preu, les habilitats del personal i factors externs com la competència, la condició econòmica i la demografia dels clients.
Diagrama de procés d'extracció de dades CRISP
Què és l'aprenentatge automàtic?
L'aprenentatge automàtic és una part de la informàtica i molt semblant a la mineria de dades. L'aprenentatge automàtic també s'utilitza per cercar a través dels sistemes per buscar patrons i explorar la construcció i l'estudi d'algorismes. L'aprenentatge automàtic és un tipus d'intel·ligència artificial que proporciona als ordinadors la capacitat d'aprendre sense ser programats explícitament. L'aprenentatge automàtic està orientat principalment al desenvolupament de programes informàtics que puguin ensenyar-se per si mateixos a créixer i canviar segons les noves situacions i s'apropa molt a l'estadística computacional. També té forts vincles amb l'optimització matemàtica. Algunes de les aplicacions més habituals de l'aprenentatge automàtic són el filtratge de correu brossa, el reconeixement òptic de caràcters i els motors de cerca.
L'assistent en línia automatitzat és una aplicació d'aprenentatge automàtic
L'aprenentatge automàtic de vegades entra en conflicte amb la mineria de dades, ja que tots dos són com dues cares en un dau. Les tasques d'aprenentatge automàtic es classifiquen normalment en tres grans categories, com ara l'aprenentatge supervisat, l'aprenentatge no supervisat i l'aprenentatge de reforç.
Quina diferència hi ha entre la mineria de dades i l'aprenentatge automàtic?
Com funcionen
Data Mining: la mineria de dades és un procés que parteix de dades aparentment no estructurades per trobar patrons interessants.
Aprenentatge automàtic: l'aprenentatge automàtic utilitza molts algorismes.
Dades
Data Mining: la mineria de dades s'utilitza per extreure dades de qualsevol magatzem de dades.
Aprenentatge automàtic: l'aprenentatge automàtic és llegir la màquina relacionada amb el programari del sistema.
Aplicació
Data Mining: la mineria de dades utilitza principalment dades d'un domini concret.
Aprenentatge automàtic: les tècniques d'aprenentatge automàtic són força genèriques i es poden aplicar a diverses configuracions.
Focus
Mineria de dades: la comunitat de mineria de dades se centra principalment en algorismes i aplicacions.
Aprenentatge automàtic: les comunitats d'aprenentatge automàtic paguen més per les teories.
Metodologia
Data Mining: la mineria de dades s'utilitza per obtenir regles a partir de dades.
Aprenentatge automàtic: l'aprenentatge automàtic ensenya a l'ordinador a aprendre i entendre les regles donades.
Recerca
Data Mining: la mineria de dades és una àrea de recerca que utilitza mètodes com l'aprenentatge automàtic.
Aprenentatge automàtic: l'aprenentatge automàtic és una metodologia que s'utilitza per permetre als ordinadors fer tasques intel·ligents.
Resum:
Mineria de dades versus aprenentatge automàtic
Tot i que l'aprenentatge automàtic és completament diferent amb la mineria de dades, normalment són similars entre si. La mineria de dades és el procés d'extreure patrons ocults de grans dades, i l'aprenentatge automàtic és una eina que també es pot utilitzar per a això. El camp de l'aprenentatge automàtic va créixer encara més com a resultat de la creació d'IA. Els miners de dades solen tenir un gran interès en l'aprenentatge automàtic. Tots dos, la mineria de dades i l'aprenentatge automàtic, col·laboren per igual per al desenvolupament d'IA i àrees de recerca.
Imatge cortesia:
1. "Diagrama de procés CRISP-DM" de Kenneth Jensen - Treball propi. [CC BY-SA 3.0] a través de Wikimedia Commons
2. "Assistent en línia automatitzat" de la Bemidji State University [domini públic] a través de Wikimedia Commons
