Differenza tra data mining e machine learning

L'apprendimento automatico è uno dei più importanti attivo aree di ricerca con Intelligenza Artificiale, che prevede lo studio e lo sviluppo di modelli computazionali dei processi di apprendimento. Uno dei principali obiettivi della ricerca nel campo del macchina apprendere è costruire sistemi informatici in grado di apprendere e acquisire conoscenza da soli senza essere programmati esplicitamente. Il data mining è un'area che deve gran parte della sua ispirazione e delle sue tecniche all'apprendimento automatico. Pertanto l'apprendimento automatico e il data mining sono spesso usati come sinonimi, ma state tranquilli, sono concetti molto diversi con obiettivi diversi.

Cos'è un data mining?

In questa era digitale, ogni dispositivo connesso a Internet lascia una sorta di traccia digitale e praticamente tutti i sistemi automatizzati generano una qualche forma di dati. Inoltre, ogni giorno vengono generati terabyte o petabyte di dati da ogni aspetto della nostra vita quotidiana. Questa esplosione di dati è il risultato della digitalizzazione della nostra società, del numero crescente di dispositivi mobili e del rapido sviluppo di potenti strumenti di raccolta e archiviazione dei dati. È quindi necessario analizzare tali dati per generare alcune nuove informazioni attraverso l'analisi dei dati. È qui che entra in gioco il data mining. Il data mining è il processo di selezione e analisi di grandi blocchi di dati e di trasformazione in un formato standardizzato. Il data mining trasforma una vasta raccolta di dati grezzi in informazioni utili. I dati grezzi vengono raccolti e archiviati in database commerciali, quindi gli analisti cercano modelli in grandi batch di dati utilizzando un'ampia gamma di tecniche al fine di ottenere informazioni utili da essi.



Apprendimento automatico

L'apprendimento automatico è una branca dell'intelligenza artificiale (AI) basata sulla capacità dei sistemi o programmi informatici di apprendere automaticamente dall'esperienza senza essere programmati esplicitamente. L'apprendimento è un fenomeno multiforme. Allo stesso modo, la modellazione informatica dei processi di apprendimento nelle loro molteplici manifestazioni costituisce il argomento dell'apprendimento automatico. Questo è uno dei più attivo aree di ricerca all'interno dell'IA, che coinvolge lo studio e lo sviluppo di modelli computazionali dei processi di apprendimento. L'obiettivo dell'apprendimento automatico è costruire sistemi informatici in grado di acquisire conoscenze da soli e migliorare le proprie prestazioni dalle proprie esperienze. Nel mondo reale, possiamo vedere l'adattamento delle tecniche di apprendimento automatico in aree come i chatbot e gli assistenti virtuali basati sulla voce. L'apprendimento automatico implica l'elaborazione dei dati per cercare tendenze o modelli, il che aiuta ulteriormente a comprendere il processo. Il processo può quindi essere utilizzato per prevedere il comportamento dell'utente.



Differenza tra data mining e machine learning

Nozioni di base

- Sia l'apprendimento automatico che il data mining rientrano nel campo della scienza dei dati, il che ha senso poiché entrambi hanno qualcosa a che fare con i dati. Entrambi i processi aiutano a dare un senso ai dati, il che aiuta ulteriormente a risolvere problemi complessi. Entrambi i termini possono essere spesso usati in modo intercambiabile, il che rende difficile distinguerli a volte.

Tuttavia, il data mining è più generale concetto che implica la trasformazione di un'ampia raccolta di dati grezzi in informazioni utili, mentre l'apprendimento automatico è un termine onnicomprensivo che implica l'elaborazione dei dati per cercare tendenze o modelli.



Scopo

- Il due primario gli obiettivi del data mining nella pratica tendono ad essere predizione e descrizione. Dal punto di vista predittivo, l'obiettivo del data mining è quello di utilizzare alcune variabili o campi nei set di dati per prevedere valori sconosciuti o futuri di altre variabili di interesse, mentre il data mining descrittivo si concentra sulla comprensione dei sistemi analizzati identificando modelli e relazioni in dati di grandi dimensioni imposta.

D'altra parte, lo scopo dell'apprendimento automatico è costruire sistemi di apprendimento completi e autonomi utilizzando una serie di strumenti e tecniche in cui l'intelligenza viene appresa dall'intelligenza e non indotta.

Concetto

- C'è sicuramente una sovrapposizione tra data mining e machine learning, ma una differenza fondamentale tra i due è il modo in cui vengono utilizzati i dati. Il data mining è il processo di scavare in profondità in grandi quantità di dati da più fonti, estrarre informazioni utili dai dati e scoprire modelli per prevedere i risultati futuri.



L'apprendimento automatico porta le cose oltre utilizzando algoritmi complessi e metodi di data mining per costruire modelli costituiti da formule matematiche, criteri decisionali e parametri multidimensionali al fine di prevedere i risultati futuri senza l'intervento umano.

Analisi

- Il data mining richiede l'intervento umano per riunire e ordinare quantità colossali di dati che possono essere arbitrari, non strutturati o anche in un formato immediatamente adatto per l'elaborazione automatizzata. Gli analisti di data mining utilizzano un'ampia gamma di tecniche per ordinare i dati estratti da varie fonti. I dati vengono quindi raccolti, elaborati e trasformati in un formato standardizzato per la valutazione di eventi futuri.

L'apprendimento automatico va più in profondità, consentendo alle macchine e ai sistemi informatici di apprendere da nuovi dati e acquisire conoscenze da soli senza essere programmati esplicitamente. Quindi, non è richiesto alcun intervento umano poiché le macchine imparano dalle proprie esperienze.

Data mining e machine learning: grafico di confronto

Sommario

In poche parole, il data mining è il processo di estrazione di informazioni da una grande quantità di dati grezzi che possono essere arbitrari, non strutturati o anche in un formato immediatamente adatto per l'elaborazione automatizzata. I dati vengono quindi raccolti, elaborati e trasformati in un formato più standardizzato. L'apprendimento automatico, d'altra parte, utilizza forte tecniche analitiche per trovare preziosi modelli sottostanti all'interno dei dati complessi per prevedere i risultati futuri. L'apprendimento automatico sta fondamentalmente insegnando a un sistema informatico a lavorare in modo autonomo senza l'intervento umano.

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