Unterschied Zwischen Data Mining Und Maschinellem Lernen

2024 Autor: Mildred Bawerman | [email protected]. Zuletzt bearbeitet: 2023-12-16 08:37

Hauptunterschied - Data Mining vs. maschinelles Lernen

Data Mining und maschinelles Lernen sind zwei Bereiche, die Hand in Hand gehen. Da sie Verwandte sind, sind sie ähnlich, haben aber unterschiedliche Eltern. Gegenwärtig wachsen beide jedoch zunehmend wie einander. fast ähnlich wie Zwillinge. Daher verwenden einige Leute das Wort maschinelles Lernen für Data Mining. Wenn Sie diesen Artikel lesen, werden Sie jedoch verstehen, dass sich die Maschinensprache vom Data Mining unterscheidet. Ein wesentlicher Unterschied besteht darin, dass Data Mining verwendet wird, um Regeln aus den verfügbaren Daten abzurufen, während maschinelles Lernen dem Computer beibringt, bestimmte Regeln zu lernen und zu verstehen.

Was ist Data Mining?

Beim Data Mining werden implizite, bisher unbekannte und potenziell nützliche Informationen aus Daten extrahiert. Obwohl Data Mining neu klingt, ist dies bei der Technologie nicht der Fall. Data Mining ist die Hauptmethode zur rechnerischen Offenlegung von Mustern in großen Datenmengen. Es umfasst auch Methoden an der Schnittstelle von maschinellem Lernen, künstlicher Intelligenz, Statistik und Datenbanksystemen. Das Data Mining-Feld umfasst Datenbank- und Datenverwaltung, Datenvorverarbeitung, Inferenzüberlegungen, Komplexitätsüberlegungen, Nachverarbeitung erkannter Strukturen und Online-Aktualisierung. Datenbaggern, Datenfischen und Datenschnüffeln beziehen sich im Data Mining häufiger auf Begriffe.

Unternehmen verwenden heute leistungsstarke Computer, um große Datenmengen zu untersuchen und Marktforschungsberichte über Jahre hinweg zu analysieren. Mithilfe von Data Mining können diese Unternehmen die Beziehung zwischen internen Faktoren wie Preis, Fähigkeiten des Personals und externen Faktoren wie Wettbewerb, wirtschaftliche Lage und Kundendemografie ermitteln.

CRISP Data Mining-Prozessdiagramm

Was ist maschinelles Lernen?

Maschinelles Lernen ist ein Teil der Informatik und dem Data Mining sehr ähnlich. Maschinelles Lernen wird auch verwendet, um die Systeme zu durchsuchen, um nach Mustern zu suchen und die Konstruktion und das Studium von Algorithmen zu untersuchen. Maschinelles Lernen ist eine Art künstlicher Intelligenz, mit der Computer lernen können, ohne explizit programmiert zu werden. Maschinelles Lernen zielt hauptsächlich auf die Entwicklung von Computerprogrammen ab, die sich selbst beibringen können, in neuen Situationen zu wachsen und sich zu verändern, und es kommt der Computerstatistik sehr nahe. Es ist auch eng mit der mathematischen Optimierung verbunden. Einige der häufigsten Anwendungen des maschinellen Lernens sind Spamfilterung, optische Zeichenerkennung und Suchmaschinen.

Der automatisierte Online-Assistent ist eine Anwendung des maschinellen Lernens

Maschinelles Lernen steht manchmal im Konflikt mit Data Mining, da beide wie zwei Gesichter auf einem Würfel sind. Aufgaben des maschinellen Lernens werden normalerweise in drei große Kategorien eingeteilt, z. B. überwachtes Lernen, unbeaufsichtigtes Lernen und verstärktes Lernen.

Was ist der Unterschied zwischen Data Mining und maschinellem Lernen?

Wie sie arbeiten

Data Mining: Data Mining ist ein Prozess, der von scheinbar unstrukturierten Daten ausgeht, um interessante Muster zu finden.

Maschinelles Lernen: Beim maschinellen Lernen werden viele Algorithmen verwendet.

Daten

Data Mining: Mit Data Mining werden Daten aus einem beliebigen Data Warehouse extrahiert.

Maschinelles Lernen: Beim maschinellen Lernen wird die Maschine gelesen, die sich auf Systemsoftware bezieht.

Anwendung

Data Mining: Beim Data Mining werden hauptsächlich Daten aus einer bestimmten Domäne verwendet.

Maschinelles Lernen: Maschinelles Lernen ist ziemlich allgemein und kann auf verschiedene Einstellungen angewendet werden.

Fokus

Data Mining: Die Data Mining-Community konzentriert sich hauptsächlich auf Algorithmen und Anwendungen.

Maschinelles Lernen: Gemeinschaften für maschinelles Lernen zahlen mehr für Theorien.

Methodik

Data Mining: Data Mining wird verwendet, um Regeln aus Daten abzurufen.

Maschinelles Lernen: Durch maschinelles Lernen lernt der Computer, bestimmte Regeln zu lernen und zu verstehen.

Forschung

Data Mining: Data Mining ist ein Forschungsbereich, der Methoden wie maschinelles Lernen verwendet.

Maschinelles Lernen: Maschinelles Lernen ist eine Methode, mit der Computer intelligente Aufgaben ausführen können.

Zusammenfassung:

Data Mining vs. maschinelles Lernen

Obwohl maschinelles Lernen beim Data Mining völlig anders ist, ähneln sie sich normalerweise. Beim Data Mining werden verborgene Muster aus großen Datenmengen extrahiert, und maschinelles Lernen ist ein Werkzeug, das auch dafür verwendet werden kann. Das Feld des maschinellen Lernens wuchs infolge des Aufbaus von KI weiter. Die Data Miner haben normalerweise ein starkes Interesse am maschinellen Lernen. Sowohl Data Mining als auch maschinelles Lernen arbeiten bei der Entwicklung von KI- und Forschungsbereichen gleichermaßen zusammen.

Bild mit freundlicher Genehmigung:

1. "CRISP-DM Process Diagram" von Kenneth Jensen - Eigene Arbeit. [CC BY-SA 3.0] über Wikimedia Commons

2. "Automatisierter Online-Assistent" der Bemidji State University [Public Domain] über Wikimedia Commons