Data mining vs maskinlæring - 10 beste ting du trenger å vite

Forskjellen mellom data mining og maskinlæring

Data mining viser til å hente ut kunnskap fra en stor mengde data. Data mining er prosessen for å oppdage forskjellige typer mønstre som er arvet i dataene og som er nøyaktige, nye og nyttige. Data mining er undergruppen av forretningsanalyse, det ligner eksperimentell forskning. Opprinnelsen til data mining er databaser, statistikk. Maskinlæring innebærer en algoritme som forbedres automatisk gjennom erfaring basert på data. Maskinlæring er en måte å oppdage en ny algoritme ut fra opplevelsen. Maskinlæring innebærer studier av algoritmer som kan hente ut informasjon automatisk. Maskinlæring bruker data mining-teknikker og en annen læringsalgoritme for å bygge modeller av hva som skjer bak noen data slik at de kan forutsi fremtidige resultater.

La oss forstå detalj gruvedrift og maskinlæring i detalj i dette innlegget.

Head to Head sammenligning mellom data mining og maskinlæring (infographics)

Nedenfor er de 10 beste sammenligningene mellom Data mining vs Machine learning

Nøkkelforskjellen mellom data mining og maskinlæring

For å implementere data mining teknikker, brukte den to-komponenten den første er databasen og den andre er maskinlæring. Databasen tilbyr teknikker for databehandling, mens maskinlæring tilbyr teknikker for dataanalyse. Men for å implementere maskinlæringsteknikker brukte det algoritmer.
Data mining bruker mer data for å hente ut nyttig informasjon, og at bestemte data vil bidra til å forutsi noen fremtidige resultater for eksempel i et salgsselskap som de bruker data fra i fjor for å forutsi dette salget, men maskinlæring vil ikke stole mye på data den bruker algoritmer, for eksempel, OLA, UBER maskinlæringsteknikker for å beregne ETA for rides.
Selvlærende kapasitet er ikke til stede i data mining, den følger reglene og er forhåndsdefinert. Det vil gi løsningen for et bestemt problem, men maskinlæringsalgoritmer er selvdefinerte og kan endre sine regler i henhold til scenariet, det vil finne ut løsningen for et bestemt problem, og den løser det på sin egen måte.
Den viktigste og fremste forskjellen mellom data mining og maskinlæring er, uten involvering av human data mining, kan ikke fungere, men i maskinlæring er menneskelig innsats bare involvert den gang algoritmen er definert etter at den vil konkludere alt med egne midler når den er implementert for alltid å bruke, men dette er ikke tilfelle med data mining.
Resultatet som produseres ved maskinlæring, vil være mer nøyaktig sammenlignet med data mining, siden maskinlæring er en automatisert prosess.
Data mining bruker databasen eller datavarehusserveren, data mining engine og mønsterevalueringsteknikker for å trekke ut nyttig informasjon, mens maskinlæring bruker nevrale nettverk, prediktiv modell og automatiserte algoritmer for å ta beslutningene.

Data mining vs Machine Learning Comparision Table

grunnleggende for sammenligning	Datautvinning	Maskinlæring
Betydning	Utvinne kunnskap fra en stor mengde data	Introduser ny algoritme fra data så vel som tidligere erfaringer
Historie	Introduser i 1930, opprinnelig omtalt som kunnskapsoppdagelse i databaser	introdusere i nærheten av 1950, var det første programmet Samuels sjekk-spiller program
Ansvar	Data mining brukes til å hente reglene fra eksisterende data.	Maskinlæring lærer datamaskinen å lære og forstå de gitte reglene.
Opprinnelse	Tradisjonelle databaser med ustrukturerte data	Eksisterende data samt algoritmer.
Gjennomføring	Vi kan utvikle våre egne modeller der vi kan bruke data mining teknikker for	Vi kan bruke maskinlæringsalgoritme i beslutningstreet, nevrale nettverk og noe annet område av kunstig intelligens.
Natur	Involverer menneskelig interferens mer mot manuell.	Automatisk, en gang designet selvimplementert, ingen menneskelig innsats
applikasjon	brukt i klyngeanalyse	brukes i websøk, spamfilter, kredittscore, gjenkjenning av svindel, datamaskindesign
Abstraksjon	Data mining-sammendrag fra datavarehuset	Maskinlæring leser maskin
Teknikker involverer	Data mining er mer en forskning som bruker metoder som maskinlæring	Selvlært og trener system for å utføre den intelligente oppgaven.
omfang	Brukes i det begrensede området	Kan brukes i et stort område.

Konklusjon - Data mining vs Machine learning

I de fleste tilfeller brukes nå data mining for å forutsi resultatet fra historiske data eller finne en ny løsning fra eksisterende data. De fleste av organisasjonen bruker denne teknikken for å drive forretningsresultatene. Hvor maskinlæringsteknikker vokser på mye raskere måte, siden den overvinner problemene med hvilke data mining-teknikker har. Siden maskinens læringsprosess er mer nøyaktig og mindre feilutsatt sammenlignet med data mining, og det er mye mer i stand til å ta sin egen beslutning og løse problemet. Men for å drive virksomheten fremdeles, må vi ha data mining prosess fordi den vil definere problemet med en bestemt virksomhet og for å løse et slikt problem kan vi bruke maskinlæringsteknikker. Med ett ord kan vi si at for å drive en virksomhet må både data mining og maskinlæringsteknikker arbeide hånd til hånd, en teknikk vil definere problemet og den andre vil gi deg løsningen på den mye nøyaktige måten.

Anbefalt artikkel

Dette har vært en guide til Data mining vs Machine learning, deres betydning, sammenligning mellom hodet og hodet, viktige forskjeller, sammenligningstabell og konklusjon. Du kan også se på følgende artikler for å lære mer -