Sự khác biệt chính - Khai thác dữ liệu và Học máy
Khai thác dữ liệu và học máy là hai lĩnh vực song hành với nhau. Khi họ là quan hệ, họ giống nhau, nhưng họ có cha mẹ khác nhau. Nhưng hiện tại, cả hai ngày càng phát triển giống nhau; gần giống với các cặp song sinh. Do đó, một số người sử dụng từ máy học để khai thác dữ liệu. Tuy nhiên, bạn sẽ hiểu khi bạn đọc bài viết này rằng ngôn ngữ máy khác với khai thác dữ liệu. Một điểm khác biệt chính là khai thác dữ liệu được sử dụng để lấy các quy tắc từ dữ liệu có sẵn trong khi học máy dạy máy tính học và hiểu các quy tắc đã cho.
Khai thác dữ liệu là gì?
Khai phá dữ liệu là quá trình trích xuất thông tin tiềm ẩn, chưa biết trước đây và có thể hữu ích từ dữ liệu. Mặc dù khai thác dữ liệu nghe có vẻ mới, nhưng công nghệ này không phải vậy. Khai phá dữ liệu là phương pháp tính toán chính để tiết lộ các mẫu trong tập dữ liệu lớn. Nó cũng liên quan đến các phương pháp giao thoa giữa học máy, trí tuệ nhân tạo, hệ thống thống kê và cơ sở dữ liệu. Lĩnh vực khai thác dữ liệu bao gồm cơ sở dữ liệu và quản lý dữ liệu, xử lý trước dữ liệu, cân nhắc suy luận, cân nhắc độ phức tạp, xử lý sau các cấu trúc đã phát hiện và cập nhật trực tuyến. Dọn dẹp dữ liệu, đánh bắt dữ liệu và dò tìm dữ liệu là những thuật ngữ đề cập phổ biến hơn trong khai thác dữ liệu.
Ngày nay, các công ty sử dụng máy tính mạnh mẽ để kiểm tra khối lượng lớn dữ liệu và phân tích các báo cáo nghiên cứu thị trường trong nhiều năm. Khai thác dữ liệu giúp các công ty này xác định mối quan hệ giữa các yếu tố bên trong như giá cả, kỹ năng của nhân viên và các yếu tố bên ngoài như cạnh tranh, điều kiện kinh tế và nhân khẩu học của khách hàng.
Sơ đồ quy trình khai thác dữ liệu CRISP
Học máy là gì?
Học máy là một phần của khoa học máy tính và rất giống với khai thác dữ liệu. Máy học cũng được sử dụng để tìm kiếm thông qua các hệ thống để tìm kiếm các mẫu và khám phá việc xây dựng và nghiên cứu các thuật toán. Máy học là một loại trí tuệ nhân tạo cung cấp cho máy tính khả năng học hỏi mà không cần được lập trình rõ ràng. Máy học chủ yếu nhắm vào sự phát triển của các chương trình máy tính có thể tự dạy mình phát triển và thay đổi theo các tình huống mới và nó thực sự gần với thống kê tính toán. Nó cũng có mối quan hệ chặt chẽ với tối ưu hóa toán học. Một số ứng dụng phổ biến nhất của học máy là lọc thư rác, nhận dạng ký tự quang học và công cụ tìm kiếm.
Trợ lý trực tuyến tự động là một ứng dụng của máy học
Học máy đôi khi mâu thuẫn với khai thác dữ liệu vì cả hai đều giống như hai mặt trên một viên xúc xắc. Các tác vụ học máy thường được phân thành ba loại lớn như học có giám sát, học không giám sát và học tăng cường.
Sự khác biệt giữa Khai phá dữ liệu và Học máy là gì?
Cách chúng hoạt động
Khai thác dữ liệu: Khai thác dữ liệu là một quá trình bắt đầu từ dữ liệu dường như không có cấu trúc để tìm ra các mẫu thú vị.
Học máy: Học máy sử dụng rất nhiều thuật toán.
Dữ liệu
Khai thác dữ liệu: Khai thác dữ liệu được sử dụng để trích xuất dữ liệu từ bất kỳ kho dữ liệu nào.
Học máy: Học máy là đọc máy liên quan đến phần mềm hệ thống.
Đơn
Khai thác dữ liệu: Khai thác dữ liệu chủ yếu sử dụng dữ liệu từ một miền cụ thể.
Học máy: Các kỹ thuật học máy khá chung chung và có thể được áp dụng cho nhiều cài đặt khác nhau.
Tiêu điểm
Khai thác dữ liệu: Cộng đồng khai thác dữ liệu tập trung chủ yếu vào các thuật toán và ứng dụng.
Học máy: Cộng đồng học máy trả nhiều tiền hơn cho lý thuyết.
Phương pháp
Khai thác dữ liệu: Khai thác dữ liệu được sử dụng để lấy các quy tắc từ dữ liệu.
Học máy: Học máy dạy máy tính học và hiểu các quy tắc nhất định.
Nghiên cứu
Khai thác dữ liệu: Khai thác dữ liệu là một lĩnh vực nghiên cứu sử dụng các phương pháp như máy học.
Học máy: Học máy là một phương pháp được sử dụng để cho phép máy tính thực hiện các tác vụ thông minh.
Tóm tắt:
Khai thác dữ liệu so với Học máy
Mặc dù học máy hoàn toàn khác với khai thác dữ liệu, nhưng chúng thường tương tự nhau. Khai phá dữ liệu là quá trình trích xuất các mẫu ẩn từ dữ liệu lớn và học máy là một công cụ cũng có thể được sử dụng cho việc đó. Lĩnh vực máy học đã phát triển hơn nữa do kết quả của việc xây dựng AI. Những người khai thác dữ liệu thường rất quan tâm đến việc học máy. Cả hai lĩnh vực khai thác dữ liệu và học máy đều hợp tác bình đẳng để phát triển AI cũng như các lĩnh vực nghiên cứu.
Hình ảnh Lịch sự:
1. "Sơ đồ quy trình CRISP-DM" của Kenneth Jensen - Tác phẩm riêng. [CC BY-SA 3.0] qua Wikimedia Commons
2. "Trợ lý trực tuyến tự động" của Đại học Bang Bemidji [Miền công cộng] qua Wikimedia Commons
