Извличане на данни срещу машинно обучение - 10 най-доброто нещо, което трябва да знаете

Разлика между извличане на данни и машинно обучение

Извличането на данни се отнася до извличане на знания от голямо количество данни. Извличането на данни е процесът за откриване на различни видове модели, които се наследяват в данните и които са точни, нови и полезни. Извличането на данни е подмножеството на бизнес аналитиката, подобно е на експерименталните изследвания. Произходът на извличането на данни са бази данни, статистика. Машинното обучение включва алгоритъм, който се подобрява автоматично чрез опит, базиран на данни. Машинното обучение е начин за откриване на нов алгоритъм от опита. Машинното обучение включва изучаване на алгоритми, които могат да извличат информация автоматично. Машинното обучение използва техники за извличане на данни и друг алгоритъм на обучение за изграждане на модели на това, което се случва зад някои данни, така че да може да прогнозира бъдещи резултати.

Нека да разберем подробно извличането на данни и машинното обучение в тази публикация.

Сравнение между главатарите между извличането на данни и машинното обучение (Инфографика)

По-долу е топ 10 на сравнението между извличане на данни и машинно обучение

Ключова разлика между извличането на данни спрямо машинното обучение

За внедряване на техники за извличане на данни се използва двукомпонентна, първата е базата данни, а втората е машинно обучение. Базата данни предлага техники за управление на данни, докато машинното обучение предлага техники за анализ на данни. Но за да приложи техниките за машинно обучение, използва алгоритми.
Извличането на данни използва повече данни за извличане на полезна информация и тези конкретни данни ще помогнат за прогнозиране на някои бъдещи резултати, например в търговска компания, която използва данни от миналата година, за да прогнозира тази продажба, но машинното обучение няма да разчита много на данни, които използва алгоритми, например, OLA, техники за машинно обучение на UBER за изчисляване на ETA за вози.
Капацитетът за самообучение не присъства в извличането на данни, той следва правилата и предварително дефиниран. Той ще даде решение за определен проблем, но алгоритмите за машинно обучение са дефинирани и могат да променят правилата си според сценария, ще намери решението за конкретен проблем и ще го реши по свой начин.
Основната и основна разлика между извличането на данни и машинното обучение е, че без участието на извличането на човешки данни не може да работи, но в машинното обучение човешките усилия участват само в момента, когато алгоритъмът е определен след това, той ще приключи всичко със собствени средства, след като бъде приложен завинаги да се използва, но това не е така при извличането на данни.
Резултатът, получен чрез машинно обучение, ще бъде по-точен в сравнение с извличането на данни, тъй като машинното обучение е автоматизиран процес.
Извличането на данни използва сървъра на база данни или хранилище на данни, механизъм за извличане на данни и техники за оценка на модели, за да извлече полезната информация, докато машинното обучение използва невронни мрежи, предсказуем модел и автоматизирани алгоритми за вземане на решения.

Таблица за сравняване на данни срещу машинно обучение

основни за сравнение	Извличане на данни	Машинно обучение
значение	Извличане на знания от голямо количество данни	Въведете нов алгоритъм от данни, както и от предишен опит
история	Въвеждане през 1930 г., първоначално посочено като откриване на знания в бази данни	въведете близо 1950 г., първата програма беше програмата за игра на шашки на Самуел
отговорност	Извличането на данни се използва за получаване на правилата от съществуващите данни.	Машинното обучение учи компютъра да научава и разбира дадените правила.
произход	Традиционни бази данни с неструктурирани данни	Съществуващи данни, както и алгоритми.
изпълнение	Можем да разработим свои собствени модели, където да използваме техники за извличане на данни	Можем да използваме алгоритъм за машинно обучение в дървото на решенията, невронните мрежи и някои други области на изкуствения интелект.
природа	Включва човешката намеса повече към ръчното.	Автоматизиран, веднъж проектиран самостоятелно, без човешки усилия
Приложение	използван в клъстерния анализ	използва се при търсене в мрежата, спам филтър, кредитно оценяване, откриване на измами, компютърен дизайн
абстракция	Резюме за извличане на данни от склада за данни	Машинното обучение чете машинно
Техниките включват	Извличането на данни е повече от изследване, използващо методи като машинно обучение	Самообучава се и обучава система за изпълнение на интелигентната задача.
Обхват	Прилага се в ограничената зона	Може да се използва в огромна площ.

Заключение - Извличане на данни срещу машинно обучение

В повечето случаи сега извличането на данни се използва за прогнозиране на резултата от исторически данни или намиране на ново решение от съществуващите данни. По-голямата част от организацията използва тази техника за постигане на бизнес резултатите. Когато техниките за машинно обучение се разрастват по много по-бърз начин, тъй като преодоляват проблемите с техниките за извличане на данни. Тъй като процесът на машинно обучение е по-точен и по-малко податлив на грешки в сравнение с извличането на данни и е много по-способен да вземе собственото си решение и да реши проблема. Но за да управляваме бизнеса все още, трябва да имаме процес за извличане на данни, защото той ще дефинира проблема на конкретен бизнес и за да разрешим такъв проблем, можем да използваме техники за машинно обучение. С една дума можем да кажем, че за да управлявате бизнес, както технологиите за извличане на данни, така и машинното обучение трябва да работят ръка за ръка, една техника ще определи проблема, а друга ще ви даде решението по много точния начин.

Препоръчителен член

Това е ръководство за извличане на данни спрямо машинно обучение, тяхното значение, сравнение между главата, ключови разлики, таблица на сравнението и заключение. Можете също да разгледате следните статии, за да научите повече -