Différence clé - Data Mining vs Machine Learning
L'exploration de données et l'apprentissage automatique sont deux domaines qui vont de pair. Comme ils sont des relations, ils sont similaires, mais ils ont des parents différents. Mais à l'heure actuelle, les deux grandissent de plus en plus comme l'un l'autre; presque semblable aux jumeaux. Par conséquent, certaines personnes utilisent le mot apprentissage automatique pour l'exploration de données. Cependant, vous comprendrez en lisant cet article que le langage machine est différent de l'exploration de données. Une différence clé est que l'exploration de données est utilisée pour obtenir des règles à partir des données disponibles, tandis que l'apprentissage automatique apprend à l'ordinateur à apprendre et à comprendre des règles données.
Qu'est-ce que l'exploration de données?
L'exploration de données est le processus d'extraction d'informations implicites, auparavant inconnues et potentiellement utiles à partir de données. Si l'exploration de données semble nouvelle, la technologie ne l'est pas. L'exploration de données est la principale méthode de divulgation informatique des modèles dans de grands ensembles de données. Cela implique également des méthodes à l'intersection de l'apprentissage automatique, de l'intelligence artificielle, des statistiques et des bases de données. Le domaine de l'exploration de données comprend la gestion des bases de données et des données, le prétraitement des données, les considérations d'inférence, les considérations de complexité, le post-traitement des structures découvertes et la mise à jour en ligne. Le dragage de données, la pêche de données et la fouille de données sont des termes plus courants dans l'exploration de données.
Aujourd'hui, les entreprises utilisent des ordinateurs puissants pour examiner de grands volumes de données et analyser des rapports d'études de marché pendant des années. L'exploration de données aide ces entreprises à identifier la relation entre des facteurs internes tels que le prix, les compétences du personnel et des facteurs externes tels que la concurrence, la situation économique et la démographie des clients.
Diagramme du processus d'exploration de données CRISP
Qu'est-ce que l'apprentissage automatique?
L'apprentissage automatique fait partie de l'informatique et est très similaire à l'exploration de données. L'apprentissage automatique est également utilisé pour rechercher dans les systèmes pour rechercher des modèles et explorer la construction et l'étude d'algorithmes. L'apprentissage automatique est un type d'intelligence artificielle qui permet aux ordinateurs d'apprendre sans être explicitement programmés. L'apprentissage automatique vise principalement le développement de programmes informatiques qui peuvent apprendre à évoluer et à évoluer en fonction de nouvelles situations et il est très proche des statistiques informatiques. Il a également des liens étroits avec l'optimisation mathématique. Certaines des applications les plus courantes de l'apprentissage automatique sont le filtrage du spam, la reconnaissance optique de caractères et les moteurs de recherche.
L'assistant en ligne automatisé est une application d'apprentissage automatique
L'apprentissage automatique est parfois en conflit avec l'exploration de données car les deux sont comme deux faces sur un dé. Les tâches d'apprentissage automatique sont généralement classées en trois grandes catégories telles que l'apprentissage supervisé, l'apprentissage non supervisé et l'apprentissage par renforcement.
Quelle est la différence entre l'exploration de données et l'apprentissage automatique?
Comment ils travaillent
Exploration de données: L'exploration de données est un processus partant de données apparemment non structurées pour trouver des modèles intéressants.
Apprentissage automatique: l'apprentissage automatique utilise de nombreux algorithmes.
Les données
Exploration de données: l'exploration de données est utilisée pour extraire des données de n'importe quel entrepôt de données.
Apprentissage automatique: l'apprentissage automatique consiste à lire la machine liée au logiciel système.
Application
Exploration de données: l'exploration de données utilise principalement des données d'un domaine particulier.
Apprentissage automatique: les techniques d'apprentissage automatique sont assez génériques et peuvent être appliquées à divers paramètres.
Concentrer
Exploration de données: la communauté d'exploration de données se concentre principalement sur les algorithmes et les applications.
Apprentissage automatique: les communautés d'apprentissage automatique paient plus sur les théories
Méthodologie
Exploration de données: l'exploration de données est utilisée pour obtenir des règles à partir de données.
Apprentissage automatique: l'apprentissage automatique apprend à l'ordinateur à apprendre et à comprendre des règles données.
Recherche
Exploration de données: l'exploration de données est un domaine de recherche qui utilise des méthodes telles que l'apprentissage automatique.
Apprentissage automatique: l'apprentissage automatique est une méthodologie utilisée pour permettre aux ordinateurs d'effectuer des tâches intelligentes.
Résumé:
Exploration de données et apprentissage automatique
Bien que l'apprentissage automatique soit complètement différent avec l'exploration de données, ils sont généralement similaires les uns aux autres. L'exploration de données est le processus d'extraction de modèles cachés à partir de données volumineuses, et l'apprentissage automatique est un outil qui peut également être utilisé pour cela. Le domaine de l'apprentissage automatique s'est encore développé grâce à la création de l'IA. Les Data Miners sont généralement très intéressés par l'apprentissage automatique. L'exploration de données et l'apprentissage automatique collaborent de manière égale pour le développement de l'IA et des domaines de recherche.
Courtoisie d'image:
1. "Diagramme de processus CRISP-DM" de Kenneth Jensen - Travail personnel. [CC BY-SA 3.0] via Wikimedia Commons
2. «Assistant en ligne automatisé» par l'Université d'État de Bemidji [domaine public] via Wikimedia Commons
