Обмін даними проти машинного навчання - 10 найкращих речей, які вам потрібно знати

Різниця між обробкою даних та машинним навчанням

Обмін даними відноситься до отримання знань з великого обсягу даних. Обробка даних - це процес виявлення різних типів шаблонів, які успадковуються в даних і які є точними, новими та корисними. Дані даних - це підмножина бізнес-аналітики, вона схожа на експериментальні дослідження. Витоки видобутку даних - бази даних, статистика. Машинне навчання передбачає алгоритм, який автоматично вдосконалюється завдяки досвіду на основі даних. Машинне навчання - це спосіб виявити новий алгоритм зі свого досвіду. Машинне навчання передбачає вивчення алгоритмів, які можуть витягувати інформацію автоматично. Машинне навчання використовує методи обміну даними та інший алгоритм навчання для побудови моделей того, що відбувається за деякими даними, щоб воно могло передбачити майбутні результати.

Давайте детально розберемося з видобутком даних та машинним навчанням у цій публікації.

Порівняння «голова до голови» між вилученням даних та машинним навчанням (Інфографіка)

Нижче представлено 10 кращих зіставлень між обміном даними та машинним навчанням

Ключова різниця між обробкою даних та машинним навчанням

Для впровадження методів обміну даними було використано двокомпонентне: перший - це база даних, а другий - машинне навчання. База даних пропонує методи управління даними, тоді як машинне навчання пропонує методи аналізу даних. Але для впровадження методик машинного навчання використовували алгоритми.
Для вилучення даних використовується більше даних для вилучення корисної інформації, і ці дані допоможуть передбачити деякі майбутні результати, наприклад, у торговій компанії, яка використовує дані минулого року для прогнозування цього продажу, але машинне навчання не буде багато покладатися на дані, які використовують алгоритми, наприклад, OLA, методи машинного навчання UBER для розрахунку ЗНО для атракціонів.
Потенціал для самонавчання відсутній в обробці даних, він відповідає правилам та заздалегідь визначеним. Він надасть рішення для певної проблеми, але алгоритми машинного навчання визначені самостійно і можуть змінювати свої правила відповідно до сценарію, він знайде рішення для певної проблеми і вирішить її по-своєму.
Основна і головна відмінність між вилученням даних і машинним навчанням полягає в тому, що без залучення передачі даних людина не може працювати, але в машинному навчанні людські зусилля беруть участь лише в той час, коли алгоритм буде визначений після цього, він все зробить власними засобами, як тільки буде реалізований назавжди для використання, але це не так у майнінгу даних.
Результат, отриманий за допомогою машинного навчання, буде більш точним порівняно з вилученням даних, оскільки машинне навчання - це автоматизований процес.
Для обміну даними використовується сервер баз даних або сховища даних, механізм видобутку даних та методи оцінювання шаблонів для отримання корисної інформації, тоді як машинне навчання використовує нейронні мережі, прогнозну модель та автоматизовані алгоритми для прийняття рішень.

Таблиця порівняння даних та машинного навчання

основні для порівняння	Видобуток даних	Машинне навчання
Значення	Витяг знань з великої кількості даних	Ввести новий алгоритм з даних, а також минулого досвіду
Історія	Введений у 1930 році, спочатку називався відкриттям знань у базах даних	Перша програма була представлена в 1950 році
Відповідальність	Обмін даними використовується для отримання правил з існуючих даних.	Машинне навчання вчить комп’ютер вчитися та розуміти задані правила.
Походження	Традиційні бази даних з неструктурованими даними	Існуючі дані, а також алгоритми.
Впровадження	Ми можемо розробити власні моделі, де ми можемо використовувати методи видобутку даних	Ми можемо використовувати алгоритм машинного навчання в дереві рішень, нейронних мережах та деяких інших областях штучного інтелекту.
Природа	Залучає людське втручання більше до ручного.	Автоматизований, коли дизайн розроблений самостійно, без зусиль людини
Застосування	використовується в кластерному аналізі	використовується в пошуку в Інтернеті, спам-фільтрі, підрахунку кредитів, виявленні шахрайств, комп'ютерному дизайні
Абстракція	Анотація вилучення даних зі сховища даних	Машинне навчання читає машинне
Методи передбачають	Обмін даними - це більше дослідження з використанням таких методів, як машинне навчання	Самонавчається і навчає систему робити розумні завдання.
Область застосування	Застосовується на обмеженій території	Можна використовувати на величезній території.

Висновок - обмін даними та машинне навчання

У більшості випадків зараз видобуток даних використовується для прогнозування результату за історичними даними або пошуку нового рішення з існуючих даних. Більшість організацій використовує цю методику для досягнення результатів бізнесу. Там, де методи машинного навчання зростають набагато швидше, оскільки це долає проблеми, які мають методи видобутку даних. Оскільки процес машинного навчання є більш точним і менш схильним до помилок у порівнянні з видобутком даних, він набагато більш здатний прийняти власне рішення і вирішити проблему. Але для того, щоб все-таки розвивати бізнес, нам потрібно мати процес обміну даними, оскільки він визначатиме проблему конкретного бізнесу та для вирішення такої проблеми ми можемо використовувати методи машинного навчання. Одним словом можна сказати, що для ведення бізнесу як видобуток даних, так і методи машинного навчання повинні працювати рука об руку, одна методика визначить проблему, а інша дасть вам рішення в набагато точніший спосіб.