Différence entre l'exploration de données et l'apprentissage automatique

Différence clé - Exploration de données vs apprentissage automatique
 

L'exploration de données et l'apprentissage automatique sont deux domaines qui vont de pair. Comme étant des relations, ils sont similaires, mais ils ont des parents différents. Mais à l'heure actuelle, les deux poussent de plus en plus comme les uns les autres; Presque similaire aux jumeaux. Par conséquent, certaines personnes utilisent l'apprentissage de la machine pour l'exploration de données. Cependant, vous comprendrez en lisant cet article que le langage de la machine est différent de l'exploration de données. UN La principale différence est que l'exploration de données est utilisée pour obtenir des règles des données disponibles pendant que l'apprentissage automatique enseigne à l'ordinateur à apprendre et à comprendre les règles.

Qu'est-ce que l'exploration de données?

L'exploration de données est Le processus d'extraction des informations implicites, auparavant inconnues et potentiellement utiles à partir de données. Bien que l'exploration de données semble nouvelle, la technologie n'est pas. L'exploration de données est la principale méthode de divulgation de calcul des modèles dans de grands ensembles de données.  Cela implique également des méthodes à l'intersection de l'apprentissage automatique, de l'intelligence artificielle, des statistiques et des systèmes de base de données. Le champ d'exploration de données comprend la base de données et la gestion des données, le prétraitement des données, les considérations d'inférence, les considérations de complexité, le post-traitement des structures découvertes et la mise à jour en ligne. Dragage des données, pêche aux données et especteur de données sont plus couramment référencés des termes dans l'exploration de données.

Aujourd'hui, les entreprises utilisent des ordinateurs puissants pour examiner de grands volumes de données et analyser les rapports d'études de marché pendant des années. L'exploration de données aide ces entreprises à identifier la relation entre les facteurs internes tels que le prix, les compétences en personnel et les facteurs externes tels que la concurrence, les conditions économiques et les données démographiques des clients.

Diagramme de processus d'exploration de données croustillant

Qu'est-ce que l'apprentissage automatique?

L'apprentissage automatique fait partie de l'informatique et très similaire à l'exploration de données. L'apprentissage automatique est également utilisé pour Recherchez dans les systèmes pour rechercher des modèles et explorer la construction et l'étude des algorithmes. L'apprentissage automatique est un type d'intelligence artificielle qui offre aux ordinateurs la possibilité d'apprendre sans être explicitement programmé. L'apprentissage automatique cible principalement le développement de programmes informatiques qui peuvent s'apprendre à se développer et à changer en fonction de nouvelles situations et c'est très proche des statistiques de calcul. Il a également des liens étroits avec l'optimisation mathématique. Certaines des applications les plus courantes de l'apprentissage automatique sont le filtrage des spams, la reconnaissance des caractères optiques et les moteurs de recherche.

L'assistant en ligne automatisé est une application de l'apprentissage automatique

L'apprentissage automatique est parfois en conflit avec l'exploration de données car les deux sont comme deux visages sur un dés. Les tâches d'apprentissage automatique sont généralement classées en trois grandes catégories telles que Apprentissage supervisé, apprentissage non surveillé et apprentissage du renforcement.

Quelle est la différence entre l'exploration de données et l'apprentissage automatique?

Comment ils travaillent

Exploration de données: L'exploration de données est un processus à partir de données apparemment non structurées pour trouver des modèles intéressants.

Apprentissage automatique: L'apprentissage automatique utilise beaucoup d'algorithmes.

Données

Exploration de données: L'exploration de données est utilisée pour extraire les données de tout entrepôt de données.

Apprentissage automatique: L'apprentissage automatique consiste à lire la machine qui se rapporte au logiciel système.

Application

Exploration de données: L'exploration de données utilise principalement des données d'un domaine particulier.

Apprentissage automatique: Les techniques d'apprentissage automatique sont assez génériques et peuvent être appliquées à divers paramètres.

Se concentrer

Exploration de données: La communauté de l'exploration de données se concentre principalement sur les algorithmes et les applications.

Apprentissage automatique: Les communautés d'apprentissage automatique paient plus sur les théories.

Méthodologie

Exploration de données: L'exploration de données est utilisée pour obtenir des règles à partir des données.

Apprentissage automatique: L'apprentissage automatique enseigne à l'ordinateur à apprendre et à comprendre les règles données.

Recherche

Exploration de données: L'exploration de données est un domaine de recherche qui utilise des méthodes comme l'apprentissage automatique.

Apprentissage automatique: L'apprentissage automatique est une méthodologie utilisée pour permettre aux ordinateurs de faire des tâches intelligentes.

Résumé:

Exploration de données vs. Apprentissage automatique

Bien que l'apprentissage automatique soit entièrement différent avec l'exploration de données, ils sont généralement similaires. L'exploration de données est le processus d'extraction des modèles cachés à partir de grandes données, et l'apprentissage automatique est un outil qui peut également être utilisé pour cela. Le domaine de l'apprentissage automatique a augmenté à la suite de la construction de l'IA. Les mineurs de données ont généralement un fort intérêt pour l'apprentissage automatique. Tant, l'exploration de données et l'apprentissage automatique, collaborent également pour le développement de l'IA ainsi que des domaines de recherche.

Image gracieuseté:

1. "Diagramme de processus Crisp-DM" par Kenneth Jensen - Propre travaux. [CC BY-SA 3.0] via Wikimedia Commons

2. "Assistant automatisé en ligne" de la Bemidji State University [Domain public] via Wikimedia Commons