Ερ:
Ποια είναι η διαφορά μεταξύ της εκμάθησης μηχανών και της εξόρυξης δεδομένων;
ΕΝΑ:Η εξόρυξη δεδομένων και η μηχανική μάθηση είναι δύο πολύ διαφορετικοί όροι - αλλά συχνά χρησιμοποιούνται και στο ίδιο πλαίσιο, δηλαδή η ικανότητα των μερών να επεξεργάζονται και να ταξινομούν τα δεδομένα για να βρουν ιδέες και συμπεράσματα. Οι ομοιότητες και οι διαφορές που συνδυάζονται μπορούν να κάνουν τη συζήτηση για αυτές τις δύο πολύ διαφορετικές διαδικασίες σύγχυση για λιγότερο τεχνάσματα-καταλαβαίνω κοινό.
Η εξόρυξη δεδομένων είναι η διαδικασία της συγκέντρωσης δεδομένων και στη συνέχεια η εξαγωγή χρήσιμων δεδομένων από αυτό το μεγαλύτερο σύνολο δεδομένων. Είναι ένας τύπος ανακάλυψης γνώσης που συνεχίζεται από τότε που μπορέσαμε να συγκεντρώσουμε μεγάλα ποσά δεδομένων. Μπορείτε να κάνετε εξόρυξη δεδομένων με ένα αρκετά πρωτόγονο σύστημα: Το πρόγραμμα θα προγραμματιστεί για να αναζητήσει συγκεκριμένα πρότυπα και τάσεις δεδομένων και οι τεχνικές πληροφορίες θα "εξορύσσονται" από αυτή την ακατέργαστη μάζα δεδομένων σε οποιαδήποτε μορφή μπορεί να είναι μέσα.
Η μηχανική μάθηση είναι κάτι νεότερο και πιο εξελιγμένο. Η μηχανική μάθηση χρησιμοποιεί σύνολα δεδομένων, αλλά σε αντίθεση με την εξόρυξη δεδομένων, η μηχανική μάθηση χρησιμοποιεί περίπλοκους αλγορίθμους και ρυθμίσεις όπως νευρωνικά δίκτυα για να επιτρέψει στην μηχανή να μάθει πραγματικά από τα δεδομένα εισόδου. Ως εκ τούτου, η εκμάθηση μηχανών είναι αρκετά πιο σε βάθος από μια επιχείρηση εξόρυξης δεδομένων. Για παράδειγμα, σε ένα νευρικό δίκτυο, οι τεχνητοί νευρώνες δουλεύουν σε στρώματα για να παίρνουν δεδομένα εισόδου και να απελευθερώνουν δεδομένα εξόδου με πολύπλοκη δραστηριότητα "μαύρου κουτιού" (ο όρος "μαύρο κουτί" ισχύει για πιο εξελιγμένα συστήματα όταν οι άνθρωποι έχουν δύσκολο να κατανοήσουμε πώς τα νευρωνικά δίκτυα ή οι αλγόριθμοι πραγματοποιούν στην πραγματικότητα τις δουλειές τους).
Η εξόρυξη δεδομένων και η μηχανική μάθηση είναι επίσης πολύ διαφορετικές στις εφαρμογές τους στις επιχειρήσεις. Και πάλι, η εξόρυξη δεδομένων μπορεί να συνεχιστεί μέσα σε οποιαδήποτε δεδομένη εφαρμογή ERP και σε πολλές διαφορετικές διαδικασίες.
Αντίθετα, ένα πρόγραμμα εκμάθησης μηχανών απαιτεί σημαντικούς πόρους. Οι διαχειριστές του έργου πρέπει να συγκεντρώσουν τα δεδομένα εκπαίδευσης και δοκιμών, να αναζητήσουν προβλήματα όπως η υπερφόρτωση, να αποφασίσουν για την επιλογή χαρακτηριστικών και την εξαγωγή χαρακτηριστικών και πολλά άλλα. Η μηχανική μάθηση μπορεί να απαιτεί πολύπλοκες μορφές εξαγοράς από διάφορους ενδιαφερόμενους, ενώ οι δραστηριότητες εξόρυξης δεδομένων συνήθως απαιτούν μόνο γρήγορη υπογραφή.
Παρά τις διαφορές αυτές, τόσο η εξόρυξη δεδομένων όσο και η μηχανική μάθηση ισχύουν για τη σφαίρα της επιστήμης των δεδομένων. Η μάθηση σχετικά με την επιστήμη των δεδομένων βοηθά τους ενδιαφερόμενους να μάθουν περισσότερα σχετικά με τον τρόπο λειτουργίας αυτών των διαδικασιών και τον τρόπο με τον οποίο μπορούν να εφαρμοστούν σε μια συγκεκριμένη βιομηχανία.
