Разница между интеллектуальным анализом данных и машинным обучением
Интеллектуальный анализ данных относится к извлечению знаний из большого объема данных. Интеллектуальный анализ данных - это процесс обнаружения различных типов шаблонов, которые наследуются в данных и которые являются точными, новыми и полезными. Интеллектуальный анализ данных является подмножеством бизнес-аналитики, он похож на экспериментальные исследования. Источниками интеллектуального анализа данных являются базы данных, статистика. Машинное обучение включает алгоритм, который автоматически улучшается благодаря опыту, основанному на данных. Машинное обучение - это способ открыть новый алгоритм из опыта. Машинное обучение включает в себя изучение алгоритмов, которые могут извлекать информацию автоматически. Машинное обучение использует методы интеллектуального анализа данных и другой алгоритм обучения для построения моделей того, что происходит за некоторыми данными, чтобы можно было прогнозировать будущие результаты.
Давайте разберемся в интеллектуальном анализе данных и машинном обучении в этом посте.
Сравнение лицом к лицу между интеллектуальным анализом данных и машинным обучением (инфографика)
Ниже приведено 10 лучших сравнений Data mining и Машинного обучения.
Ключевая разница между интеллектуальным анализом данных и машинным обучением
- Для реализации методов интеллектуального анализа данных использовался двухкомпонентный: первый - база данных, а второй - машинное обучение. База данных предлагает методы управления данными, в то время как машинное обучение предлагает методы анализа данных. Но для реализации методов машинного обучения использовались алгоритмы.
- Data Mining использует больше данных для извлечения полезной информации, и эти конкретные данные помогут предсказать некоторые будущие результаты, например, в торговой компании, которая использует данные прошлого года для прогнозирования этой продажи, но машинное обучение не будет сильно полагаться на данные, которые он использует, например, алгоритмы., OLA, UBER техники машинного обучения для расчета ETA для поездок.
- Способность к самообучению отсутствует в интеллектуальном анализе данных, она соответствует правилам и предопределена. Это обеспечит решение для конкретной проблемы, но алгоритмы машинного обучения самоопределяются и могут изменять свои правила в соответствии со сценарием, оно найдет решение для конкретной проблемы и решит его по-своему.
- Основное и главное различие между интеллектуальным анализом данных и машинным обучением заключается в том, что без участия интеллектуального анализа данных не может работать, но в машинном обучении человеческие усилия связаны только с тем моментом, когда алгоритм определен, после чего он все завершит своими собственными средствами после того, как будет реализован навсегда использовать, но это не относится к интеллектуальному анализу данных.
- Результат, полученный в результате машинного обучения, будет более точным по сравнению с интеллектуальным анализом данных, поскольку машинное обучение является автоматизированным процессом.
- Data Mining использует сервер базы данных или хранилища данных, механизм интеллектуального анализа данных и методы оценки шаблонов для извлечения полезной информации, тогда как машинное обучение использует нейронные сети, прогнозирующую модель и автоматизированные алгоритмы для принятия решений.
Сравнение данных и машинного обучения Сравнительная таблица
| базовый для сравнения | Сбор данных | Машинное обучение |
| Смысл | Извлечение знаний из большого количества данных | Представьте новый алгоритм из данных, а также из прошлого опыта |
| история | Ввод в 1930 году, первоначально упоминается как открытие знаний в базах данных | ввести в конце 1950 года, первая программа была программа Самуэля игры в шашки |
| Обязанность | Интеллектуальный анализ данных используется для получения правил из существующих данных. | Машинное обучение учит компьютер изучать и понимать данные правила. |
| происхождения | Традиционные базы данных с неструктурированными данными | Существующие данные, а также алгоритмы. |
| Реализация | Мы можем разработать наши собственные модели, в которых мы можем использовать методы интеллектуального анализа данных для | Мы можем использовать алгоритм машинного обучения в дереве решений, нейронных сетях и некоторых других областях искусственного интеллекта. |
| Природа | Вовлекает человеческое вмешательство больше к руководству. | Автоматизированный, когда-то дизайн самореализованный, без человеческих усилий |
| заявка | используется в кластерном анализе | используется в веб-поиске, спам-фильтр, кредитный скоринг, обнаружение мошенничества, компьютерный дизайн |
| абстракция | Извлечение данных из хранилища данных | Машинное обучение читает машину |
| Методы включают | Интеллектуальный анализ данных - это больше исследование с использованием таких методов, как машинное обучение | Самостоятельно изучает и обучает систему выполнять интеллектуальные задачи. |
| Сфера | Применяется на ограниченной территории | Может использоваться на обширной территории. |
Вывод - интеллектуальный анализ данных и машинное обучение
В большинстве случаев в настоящее время интеллектуальный анализ данных используется для прогнозирования результата на основе исторических данных или для поиска нового решения на основе существующих данных. Большая часть организации использует эту технику для достижения бизнес-результатов. Где методы машинного обучения развиваются намного быстрее, поскольку это преодолевает проблемы, которые есть у методов интеллектуального анализа данных. Поскольку процесс машинного обучения является более точным и менее подвержен ошибкам по сравнению с интеллектуальным анализом данных, он гораздо более способен принять собственное решение и решить проблему. Но чтобы вести бизнес по-прежнему, нам необходим процесс интеллектуального анализа данных, поскольку он определит проблему конкретного бизнеса, и для решения этой проблемы мы можем использовать методы машинного обучения. Одним словом, мы можем сказать, что для ведения бизнеса методики интеллектуального анализа данных и машинного обучения должны работать рука об руку, один метод определит проблему, а другой даст вам решение очень точным способом.
Рекомендуемая статья
Это было руководство по интеллектуальному анализу данных и машинному обучению, их значению, сравнению «голова к голове», основным отличиям, сравнительной таблице и выводам. Вы также можете посмотреть следующие статьи, чтобы узнать больше -
- 8 важных методов добычи данных для успешного бизнеса
- 7 важных методов добычи данных для достижения наилучших результатов
- 5 лучших отличий между большими данными и машинным обучением
- 5 самых полезных отличий между наукой о данных и машинным обучением