ההבדל בין כריית נתונים ללמידה ממוחשבת | כריית נתונים לעומת למידה ממוחשבת

ההבדל העיקרי - Data Mining לעומת Machine Learning

כריית נתונים ולמידה מכונה הם שני תחומים אשר הולכים יד ביד. כמו שהם יחסים, הם דומים, אבל יש להם הורים שונים. אבל כיום, שניהם גדלים יותר ויותר כמו זה; כמעט דומה לתאומים. לכן, יש אנשים להשתמש במילה מכונת למידה עבור כריית נתונים. עם זאת, תוכל להבין כמו שאתה קורא מאמר זה כי שפת מכונה שונה מכריית נתונים. ההבדל העיקרי הוא כי כריית נתונים משמש כדי לקבל כללים מן הנתונים הזמינים, בעוד למידה המחשב מלמד את המחשב כדי ללמוד ולהבין הכללים שניתנו .

-> ->

מהו כריית נתונים?

כריית נתונים היא תהליך של חילוץ מידע מרומז, לא ידוע, ועשוי להיות שימושי ממידע . למרות כריית נתונים נשמע חדש, הטכנולוגיה אינה. כריית נתונים היא השיטה העיקרית של גילוי חישובית של תבניות במערכות נתונים גדולות. זה כולל גם שיטות בצומת של למידה מכונה, בינה מלאכותית, סטטיסטיקה ומערכות מסדי נתונים. שדה כריית נתונים כולל בסיס נתונים וניהול נתונים, עיבוד נתונים מראש, שיקולי היקש, שיקולי מורכבות, עיבוד פוסט של מבנים שהתגלו, ועדכון מקוון. מחיקת נתונים, דיג נתונים וחישוף נתונים מתייחסים בדרך כלל למונחים בכריית נתונים.

- כיום, חברות משתמשות במחשבים רבי עוצמה כדי לבחון כמויות גדולות של נתונים ולנתח דוחות מחקר שוק במשך שנים. כריית נתונים מסייעת לחברות אלה לזהות את הקשר בין גורמים פנימיים כגון מחיר, מיומנויות עובדים, גורמים חיצוניים כגון תחרות, מצב כלכלי ודמוגרפיה של לקוחות.

CRISP Data Mining Process דיאגרמה

-> ->

מהו לימוד מכונה?

מכונת למידה היא חלק של מדעי המחשב דומה מאוד כריית נתונים. לימוד מכונה משמש גם כדי לחפש את המערכות כדי לחפש דפוסים, ולחקור את הבנייה והלימוד של אלגוריתמים

. למידה ממוחשבת היא סוג של בינה מלאכותית המספקת למחשבים את היכולת ללמוד בלי להיות מתוכנתת במפורש. הלמידה הממוחשבת מתמקדת בעיקר בפיתוח תוכניות מחשב שיכולות ללמד את עצמן לגדול ולשנות בהתאם למצבים חדשים וזה קרוב מאוד לסטטיסטיקה חישובית.יש לה גם קשרים חזקים לאופטימיזציה מתמטית. חלק מהיישום הנפוץ ביותר של הלמידה מכונה הם סינון דואר זבל, זיהוי תווים אופטי, ומנועי חיפוש. עוזר מקוון אוטומטי הוא יישום של מכונת למידה מכונת למידה מתנגשת לפעמים עם כריית נתונים כמו שניהם כמו שני פרצופים על הקוביות. משימות הלמידה הממוחשבות מסווגות בדרך כלל לשלוש קטגוריות רחבות, כגון

למידה מבוקרת, למידה ללא השגחה וחינוך למידה

. מהו ההבדל בין כריית נתונים ללמידה ממוחשבת?

איך הם עובדים כריית נתונים:

כריית נתונים היא תהליך החל מ נתונים בלתי מובנים לכאורה כדי למצוא דפוסים מעניינים.

מכונת למידה: מכונת למידה משתמשת הרבה אלגוריתמים.

נתונים Data Mining:

כריית נתונים משמשת לחלץ נתונים מכל מחסן נתונים.

מכונת למידה: מכונת הלמידה היא לקרוא את המכונה המתייחסת תוכנת המערכת.

יישום Data Mining:

כריית נתונים משתמשת בעיקר בנתונים מתחום מסוים.

מכונת הלמידה: טכניקות מכונת הלמידה הם גנריים למדי ניתן להחיל על הגדרות שונות.

מיקוד Data Mining:

קהילת כריית הנתונים מתמקדת בעיקר באלגוריתמים וביישומים.

מכונת למידה: קהילת הלמידה מכונה משלמת יותר על תיאוריות.

מתודולוגיה Data Mining:

כריית נתונים משמשת לקבלת כללים מנתונים.

מכונת למידה: מכונת למידה מלמד את המחשב כדי ללמוד ולהבין הכללים שניתנו.

מחקר Data Mining:

כריית נתונים היא אזור מחקר המשתמש בשיטות כמו למידה ממוחשבת.

מכונת למידה: מכונת למידה היא מתודולוגיה המשמשת כדי לאפשר למחשבים לעשות משימות חכמות.

סיכום: Data Mining לעומת Learning Machine

למרות למידה מכונה שונה לחלוטין עם כריית נתונים, הם דומים בדרך כלל אחד לשני. כריית נתונים היא תהליך של חילוץ דפוסים מוסתרים מנתונים גדולים, ולמידה של מכונה היא כלי שניתן להשתמש בו גם לשם כך. תחום הלמידה של המכונה גדל עוד יותר כתוצאה מבניית AI. הנתונים כורים בדרך כלל יש עניין רב הלמידה מכונה. שניהם, כריית נתונים ולמידה מכונה, לשתף פעולה באופן שווה לפיתוח AI כמו גם תחומי מחקר.

תמונה באדיבות:

1. "CRISP-DM דיאגרמת תהליך" מאת קנת 'ינסן - עבודה משלו. [CC BY BY-SA 3. 0] באמצעות ויקיפדיה

2. "עוזר מקוון אוטומטי" על ידי אוניברסיטת המדינה Bemidji [Public Domain] באמצעות Wikimedia Commons