Eksploracja danych a uczenie maszynowe - 10 najlepszych rzeczy, które musisz wiedzieć

Różnica między eksploracją danych a uczeniem maszynowym

Eksploracja danych odnosi się do wydobywania wiedzy z dużej ilości danych. Eksploracja danych to proces służący do odkrywania różnego rodzaju wzorców dziedziczonych w danych, które są dokładne, nowe i przydatne. Eksploracja danych jest podzbiorem analizy biznesowej, jest podobna do badań eksperymentalnych. Początki eksploracji danych to bazy danych, statystyki. Uczenie maszynowe obejmuje algorytm, który poprawia się automatycznie dzięki doświadczeniom opartym na danych. Uczenie maszynowe to sposób na odkrycie nowego algorytmu na podstawie doświadczenia. Uczenie maszynowe polega na badaniu algorytmów, które mogą automatycznie wyodrębniać informacje. Uczenie maszynowe wykorzystuje techniki eksploracji danych i inny algorytm uczenia się do budowania modeli tego, co dzieje się za niektórymi danymi, aby można było przewidzieć przyszłe wyniki.

Pozwól nam zrozumieć szczegółowo eksplorację danych i uczenie maszynowe w tym poście.

Bezpośrednie porównanie między eksploracją danych a uczeniem maszynowym (infografiki)

Poniżej znajduje się 10 najlepszych porównań między eksploracją danych a uczeniem maszynowym

Kluczowa różnica między eksploracją danych a uczeniem maszynowym

Aby wdrożyć techniki eksploracji danych, wykorzystano dwuskładnikowy, pierwszy z nich to baza danych, a drugi to uczenie maszynowe. Baza danych oferuje techniki zarządzania danymi, podczas gdy uczenie maszynowe oferuje techniki analizy danych. Ale do wdrożenia technik uczenia maszynowego wykorzystał algorytmy.
Eksploracja danych wykorzystuje więcej danych do wyodrębnienia użytecznych informacji, a te konkretne dane pomogą przewidzieć niektóre przyszłe wyniki, na przykład w firmie handlowej, której używa danych z ubiegłego roku, aby przewidzieć tę sprzedaż, ale uczenie maszynowe nie będzie w dużym stopniu opierało się na danych, które wykorzystuje algorytmy, na przykład, OLA, UBER techniki uczenia maszynowego do obliczania ETA dla przejażdżek.
Zdolność do samodzielnego uczenia się nie występuje w eksploracji danych, jest zgodna z regułami i predefiniowana. Zapewni rozwiązanie dla konkretnego problemu, ale algorytmy uczenia maszynowego są zdefiniowane przez siebie i mogą zmieniać swoje reguły zgodnie ze scenariuszem, znajdzie rozwiązanie dla konkretnego problemu i rozwiąże je na swój własny sposób.
Główną i najważniejszą różnicą między eksploracją danych a uczeniem maszynowym jest to, że bez udziału ludzkiej eksploracji danych nie może działać, ale w uczeniu maszynowym ludzki wysiłek jest zaangażowany tylko w czas, w którym algorytm jest zdefiniowany, po czym wszystko zakończy się własnymi środkami po wdrożeniu na zawsze w użyciu, ale nie jest tak w przypadku eksploracji danych.
Wynik uzyskany przez uczenie maszynowe będzie dokładniejszy w porównaniu do eksploracji danych, ponieważ uczenie maszynowe jest procesem zautomatyzowanym.
Eksploracja danych wykorzystuje bazę danych lub serwer hurtowni danych, silnik eksploracji danych i techniki oceny wzorców do wydobywania przydatnych informacji, podczas gdy uczenie maszynowe korzysta z sieci neuronowych, modelu predykcyjnego i automatycznych algorytmów do podejmowania decyzji.

Eksploracja danych a Tabela porównawcza uczenia maszynowego

podstawowe do porównania	Eksploracja danych	Nauczanie maszynowe
Znaczenie	Wydobywanie wiedzy z dużej ilości danych	Wprowadź nowy algorytm na podstawie danych, a także doświadczeń z przeszłości
Historia	Wprowadzono w 1930 r., Początkowo określane jako odkrywanie wiedzy w bazach danych	wprowadzono w około 1950 roku, pierwszym programem był program do gry w warcaby Samuela
Odpowiedzialność	Eksploracja danych służy do uzyskiwania reguł z istniejących danych.	Uczenie maszynowe uczy komputer uczenia się i rozumienia podanych zasad.
Pochodzenie	Tradycyjne bazy danych z nieustrukturyzowanymi danymi	Istniejące dane oraz algorytmy.
Realizacja	Możemy opracować własne modele, w których możemy wykorzystać techniki eksploracji danych	Możemy wykorzystać algorytm uczenia maszynowego w drzewie decyzyjnym, sieciach neuronowych i niektórych innych obszarach sztucznej inteligencji.
Natura	Zaangażowanie człowieka bardziej w ręczne.	Zautomatyzowane, po samodzielnym wdrożeniu projektu, bez wysiłku ludzkiego
Podanie	stosowany w analizie skupień	wykorzystywane w wyszukiwaniu internetowym, filtrze spamu, punktacji kredytowej, wykrywaniu oszustw, projektowaniu komputerów
Abstrakcja	Streszczenie eksploracji danych z hurtowni danych	Uczenie maszynowe czyta maszynę
Techniki obejmują	Eksploracja danych jest raczej badaniem z wykorzystaniem metod takich jak uczenie maszynowe	Samouczący się i trenujący system do inteligentnego zadania.
Zakres	Stosowany w ograniczonym obszarze	Może być stosowany na dużym obszarze.

Wniosek - eksploracja danych a uczenie maszynowe

W większości przypadków obecnie eksploracja danych służy do przewidywania wyniku na podstawie danych historycznych lub znalezienia nowego rozwiązania na podstawie istniejących danych. Większość organizacji wykorzystuje tę technikę do osiągania wyników biznesowych. Tam, gdzie techniki uczenia maszynowego rozwijają się w znacznie szybszy sposób, ponieważ rozwiązuje to problemy z technikami eksploracji danych. Ponieważ proces uczenia maszynowego jest dokładniejszy i mniej podatny na błędy w porównaniu do eksploracji danych, i jest znacznie bardziej zdolny do podjęcia własnej decyzji i rozwiązania problemu. Ale aby nadal prowadzić biznes, musimy przeprowadzić proces eksploracji danych, ponieważ określi on problem konkretnej firmy i aby rozwiązać ten problem, możemy zastosować techniki uczenia maszynowego. Jednym słowem możemy powiedzieć, że aby prowadzić firmę, zarówno techniki eksploracji danych, jak i uczenia maszynowego muszą działać razem, jedna technika określi problem, a druga dostarczy rozwiązanie w znacznie dokładniejszy sposób.

Polecany artykuł

Jest to przewodnik po eksploracji danych a uczenie maszynowe, ich znaczenie, bezpośrednie porównanie, kluczowe różnice, tabela porównawcza i wnioski. Możesz także przejrzeć następujące artykuły, aby dowiedzieć się więcej -