Diferencia entre la minería de datos y el aprendizaje automático

Diferencia clave: minería de datos versus aprendizaje automático
 

La minería de datos y el aprendizaje automático son dos áreas que van de la mano. Como son relaciones, son similares, pero tienen padres diferentes. Pero en la actualidad, ambos crecen cada vez más como el otro; Casi similar a los gemelos. Por lo tanto, algunas personas usan la palabra aprendizaje automático para la minería de datos. Sin embargo, comprenderá a medida que lea este artículo que el lenguaje de la máquina es diferente de la minería de datos. A La diferencia clave es que la minería de datos se usa para obtener reglas de los datos disponibles, mientras que el aprendizaje automático enseña a la computadora a aprender y comprender reglas dadas.

¿Qué es la minería de datos??

La minería de datos es El proceso de extraer información implícita, previamente desconocida y potencialmente útil de los datos. Aunque la minería de datos suena nueva, la tecnología no es. La minería de datos es el método principal de divulgación computacional de patrones en grandes conjuntos de datos.  También involucra métodos en la intersección del aprendizaje automático, la inteligencia artificial, las estadísticas y los sistemas de bases de datos. El campo de minería de datos incluye base de datos y gestión de datos, preprocesamiento de datos, consideraciones de inferencia, consideraciones de complejidad, postprocesamiento de estructuras descubiertas y actualización en línea. Dragado de datos, pesca de datos y duda de datos se refieren más comúnmente a los términos en la minería de datos.

Hoy, las empresas usan computadoras poderosas para examinar grandes volúmenes de datos y analizar los informes de investigación de mercado durante años. La minería de datos ayuda a estas compañías a identificar la relación entre factores internos como el precio, las habilidades del personal y los factores externos como la competencia, la condición económica y la demografía de los clientes.

Diagrama de proceso de minería de datos nítidos

¿Qué es el aprendizaje automático??

El aprendizaje automático es parte de la informática y muy similar a la minería de datos. El aprendizaje automático también se usa para Busque a través de los sistemas para buscar patrones y explorar la construcción y estudio de algoritmos. El aprendizaje automático es un tipo de inteligencia artificial que proporciona a las computadoras la capacidad de aprender sin ser programado explícitamente. El aprendizaje automático se dirige principalmente al desarrollo de programas de computadora que pueden enseñarse a crecer y cambiar de acuerdo con las nuevas situaciones y realmente cerca de las estadísticas computacionales. También tiene fuertes lazos con la optimización matemática. Algunas de las aplicaciones más comunes del aprendizaje automático son el filtrado de spam, el reconocimiento de caracteres ópticos y los motores de búsqueda.

Asistente en línea automatizado es una aplicación de aprendizaje automático

El aprendizaje automático a veces está en conflicto con la minería de datos, ya que ambas son como dos caras en un dados. Las tareas de aprendizaje automático generalmente se clasifican en tres categorías amplias, como aprendizaje supervisado, aprendizaje no supervisado y aprendizaje de refuerzo.

Cuál es la diferencia entre la minería de datos y el aprendizaje automático?

Cómo trabajan ellos

Procesamiento de datos: La minería de datos es un proceso que comienza a partir de datos aparentemente no estructurados para encontrar patrones interesantes.

Aprendizaje automático: El aprendizaje automático utiliza muchos algoritmos.

Datos

Procesamiento de datos: La minería de datos se utiliza para extraer datos de cualquier almacén de datos.

Aprendizaje automático: El aprendizaje automático es leer la máquina que se relaciona con el software del sistema.

Solicitud

Procesamiento de datos: La minería de datos utiliza principalmente datos de un dominio particular.

Aprendizaje automático: Las técnicas de aprendizaje automático son bastante genéricas y se pueden aplicar a diversos configuraciones.

Enfocar

Procesamiento de datos: La comunidad de minería de datos se centra principalmente en algoritmos y aplicaciones.

Aprendizaje automático: Las comunidades de aprendizaje automático paga más sobre las teorías.

Metodología

Procesamiento de datos: La minería de datos se utiliza para obtener reglas de los datos.

Aprendizaje automático: El aprendizaje automático enseña a la computadora a aprender y comprender reglas dadas.

Investigación

Procesamiento de datos: La minería de datos es un área de investigación que utiliza métodos como el aprendizaje automático.

Aprendizaje automático: El aprendizaje automático es una metodología que se utiliza para permitir que las computadoras realicen tareas inteligentes.

Resumen:

Minería de datos VS. Aprendizaje automático

Aunque el aprendizaje automático es completamente diferente con la minería de datos, típicamente son similares entre sí. La minería de datos es el proceso de extraer patrones ocultos de grandes datos, y el aprendizaje automático es una herramienta que también se puede utilizar para eso. El campo del aprendizaje automático creció aún más como resultado de la construcción de AI. Los mineros de datos generalmente tienen un gran interés en el aprendizaje automático. Tanto la minería de datos como el aprendizaje automático, colaboran por igual para el desarrollo de IA y áreas de investigación.

Imagen de cortesía:

1. "Diagrama de procesos crisp -DM" de Kenneth Jensen - Trabajo propio. [CC BY-SA 3.0] a través de Wikimedia Commons

2. "Asistente en línea automatizado" de la Universidad Estatal de Bemidji [dominio público] a través de Wikimedia Commons