Diferença entre mineração de dados e aprendizado de máquina

O aprendizado de máquina é um dos mais ativo áreas de pesquisa com Inteligência Artificial, que envolve o estudo e desenvolvimento de modelos computacionais de processos de aprendizagem. Um dos principais objetivos da pesquisa na área de máquina aprender é construir sistemas de computador que sejam capazes de aprender e adquirir conhecimento por conta própria, sem serem explicitamente programados. Data Mining é uma área que deve muito de sua inspiração e técnicas ao aprendizado de máquina. Portanto, o aprendizado de máquina e a mineração de dados costumam ser usados ​​como sinônimos, mas tenha certeza de que são conceitos muito diferentes com objetivos diferentes.

O que é mineração de dados?

Nesta era digital, todo dispositivo conectado à Internet deixa algum tipo de traço digital e praticamente todos os sistemas automatizados geram algum tipo de dado. Além disso, terabytes ou petabytes de dados são gerados diariamente a partir de todos os aspectos de nossa vida diária. Esta explosão de dados é o resultado da digitalização de nossa sociedade e do número crescente de dispositivos móveis e do rápido desenvolvimento de ferramentas poderosas de coleta e armazenamento de dados. É, portanto, necessário analisar tais dados para gerar algumas informações novas por meio da análise de dados. É aqui que a mineração de dados entra em cena. Mineração de dados é o processo de classificar e analisar grandes blocos de dados e transformá-los em um formato padronizado. A mineração de dados transforma uma grande coleção de dados brutos em informações úteis. Os dados brutos são coletados e armazenados em bancos de dados comerciais e, em seguida, os analistas procuram padrões em grandes lotes de dados usando uma ampla gama de técnicas para obter insights acionáveis ​​deles.



Aprendizado de Máquina

O aprendizado de máquina é um ramo da inteligência artificial (IA) baseado na capacidade dos sistemas ou programas de computador de aprender automaticamente com a experiência, sem serem explicitamente programados. A aprendizagem é um fenômeno multifacetado. Da mesma forma, a modelagem computacional dos processos de aprendizagem em suas múltiplas manifestações constitui o assunto de aprendizado de máquina. Este é um dos mais ativo áreas de pesquisa em IA, que envolve o estudo e desenvolvimento de modelo computacional de processos de aprendizagem. O objetivo do aprendizado de máquina é construir sistemas computacionais capazes de adquirir conhecimento por conta própria e melhorar seu desempenho a partir de suas próprias experiências. No mundo real, podemos ver a adaptação de técnicas de aprendizado de máquina em áreas como chatbots e assistentes virtuais baseados em voz. O aprendizado de máquina envolve o processamento dos dados para procurar tendências ou padrões, o que ajuda ainda mais na compreensão do processo. O processo pode então ser usado para prever o comportamento do usuário.



Diferença entre Data Mining e Machine Learning

Fundamentos

- Tanto o aprendizado de máquina quanto a mineração de dados se enquadram na área de ciência de dados, o que faz sentido, pois ambos têm a ver com dados. Ambos os processos ajudam a dar sentido aos dados, o que ajuda ainda mais na resolução de problemas complexos. Ambos os termos podem ser usados ​​alternadamente, o que às vezes torna difícil distingui-los.

No entanto, a mineração de dados é mais geral conceito que envolve transformar uma grande coleção de dados brutos em informações úteis, enquanto o aprendizado de máquina é um termo abrangente que envolve o processamento dos dados para procurar tendências ou padrões.



Objetivo

- Os dois primário objetivos da mineração de dados na prática tendem a ser predição e descrição. No lado preditivo, o objetivo da mineração de dados é usar algumas variáveis ​​ou campo nos conjuntos de dados para prever valores desconhecidos ou futuros de outras variáveis ​​de interesse, enquanto a mineração de dados descritiva se concentra na compreensão dos sistemas analisados, identificando padrões e relacionamentos em grandes dados conjuntos.

Por outro lado, o objetivo do aprendizado de máquina é construir sistemas de aprendizagem autônomos e completos usando um conjunto de ferramentas e técnicas em que a inteligência é aprendida pela inteligência e não induzida.

Conceito

- Certamente há uma sobreposição entre mineração de dados e aprendizado de máquina, mas uma diferença importante entre os dois é como os dados são usados. A mineração de dados é o processo de se aprofundar em grandes quantidades de dados de várias fontes, extraindo informações úteis dos dados e descobrindo padrões para prever resultados futuros.



O aprendizado de máquina leva as coisas mais longe, usando algoritmos complexos e métodos de mineração de dados para construir modelos que consistem em fórmulas matemáticas, critérios de decisão e parâmetros multidimensionais para prever os resultados futuros sem intervenção humana.

Análise

- A mineração de dados requer intervenção humana para reunir e classificar quantidades colossais de dados que podem ser arbitrários, não estruturados ou mesmo em um formato que seja imediatamente adequado para processamento automatizado. Os analistas de mineração de dados usam uma ampla gama de técnicas para classificar os dados extraídos de várias fontes. Os dados são então coletados, processados ​​e transformados em um formato padronizado para avaliação de eventos futuros.

O aprendizado de máquina é mais profundo, permitindo que máquinas e sistemas de computador aprendam com novos dados e adquiram conhecimento por conta própria, sem serem programados explicitamente. Portanto, nenhuma intervenção humana é necessária, pois as máquinas aprendem com suas próprias experiências.

Mineração de dados vs. aprendizado de máquina: gráfico de comparação

Resumo

Em suma, a mineração de dados é o processo de extrair informações de uma grande quantidade de dados brutos que podem ser arbitrários, não estruturados ou mesmo em um formato imediatamente adequado para processamento automatizado. Os dados são coletados, processados ​​e transformados em um formato mais padronizado. O aprendizado de máquina, por outro lado, usa Forte técnicas analíticas para encontrar valiosos padrões subjacentes nos dados complexos para prever resultados futuros. O aprendizado de máquina é basicamente ensinar um sistema de computador a funcionar de forma autônoma, sem intervenção humana.

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