Menu

Datamining versus machine learning versus kunstmatige intelligentie versus diep leren

  • Hoofd
  • Andere
  • Datamining versus machine learning versus kunstmatige intelligentie versus diep leren

data mining vs machine learning vs artificial intelligence vs deep learning

Probeer Ons Instrument Voor Het Oplossen Van Problemen

Wat is het verschil tussen datamining versus machinaal leren versus kunstmatige intelligentie versus diep leren versus datawetenschap:

Zowel datamining als machine learning zijn gebieden die door elkaar zijn geïnspireerd, hoewel ze veel dingen gemeen hebben, maar toch verschillende doelen hebben.

Datamining wordt door mensen uitgevoerd op bepaalde datasets met als doel interessante patronen tussen de items in een dataset te ontdekken. Datamining maakt gebruik van technieken die zijn ontwikkeld door machine learning om de uitkomst te voorspellen.

Terwijl Machine Learning het vermogen van een computer is om te leren van gedolven datasets.

DATA MIJNBOUW VERSUS MACHINE LEREN

De algoritmen voor machine learning nemen de informatie die de relatie tussen items in datasets weergeeft en bouwen modellen zodat deze toekomstige resultaten kunnen voorspellen. Deze modellen zijn niets anders dan acties die de machine zal ondernemen om tot een resultaat te komen.

Dit artikel zal je er alles over vertellen Datamining versus machine learning in detail.

Wat je leert:

Wat is datamining?

Datamining, ook wel Knowledge Discovery Process genoemd, is een wetenschapsgebied dat wordt gebruikt om de eigenschappen van datasets te achterhalen. Grote sets gegevens die zijn verzameld uit RDMS of datawarehouses of complexe datasets zoals tijdreeksen, ruimtelijke gegevens, enz. Worden gedolven om interessante correlaties en patronen tussen de gegevensitems te verwijderen.

Deze resultaten worden gebruikt om bedrijfsprocessen te verbeteren, en daarmee tot zakelijke inzichten.

Aanbevolen lezen => Top 15 gratis tools voor datamining

De term 'Knowledge Discovery in Databases' (KDD) is bedacht door Gregory Piatetsky-Shapiro in 1989. De term 'datamining' verscheen in 1990 in de databasegemeenschap.

Statistische analyse

​ beeld bron ​

Wat is machine learning?

Machine Learning is een techniek die complexe algoritmen ontwikkelt voor het verwerken van grote gegevens en die resultaten oplevert voor de gebruikers. Het maakt gebruik van complexe programma's die door ervaring kunnen leren en voorspellingen kunnen doen.

De algoritmen worden zelf verbeterd door regelmatige invoer van trainingsgegevens. Het doel van machine learning is om gegevens te begrijpen en modellen te bouwen op basis van gegevens die door mensen kunnen worden begrepen en gebruikt.

De term Machine Learning is bedacht door Arthur Samuel, een Amerikaanse pionier op het gebied van computergames en kunstmatige intelligentie in 1959, en hij verklaarde dat 'het computers de mogelijkheid geeft om te leren zonder expliciet te worden geprogrammeerd'.

Voorgesteld lezen => Meest populaire tools voor machine learning

Machine learning is onderverdeeld in twee typen:

  • Ongecontroleerd leren
  • Leren onder toezicht

Machine learning zonder toezicht

Ongecontroleerd leren is niet afhankelijk van getrainde datasets om de uitkomsten te voorspellen, maar het gebruikt directe technieken zoals clustering en associatie om uitkomsten te voorspellen. Getrainde datasets zijn de input waarvan de output bekend is.

Machinaal leren onder toezicht

Begeleid leren is als leerkracht-leerling leren. De relatie tussen de input- en outputvariabele is bekend. De machine learning-algoritmen voorspellen de uitkomst op de invoergegevens die worden vergeleken met de verwachte uitkomst.

De fout zal worden gecorrigeerd en deze stap zal iteratief worden uitgevoerd totdat een acceptabel prestatieniveau is bereikt.

Machine leren

​ beeld bron ​

Verschillen tussen machine learning en datamining in tabelvorm

FactorenDataminingMachine leren
7. LeervermogenDatamining vereist dat de analyse door de mens wordt geïnitieerd, dus het is een handmatige techniek.Machine Learning is datamining een stap voor, omdat het dezelfde technieken gebruikt die door datamining worden gebruikt om automatisch te leren en zich aan te passen aan veranderingen. Het is nauwkeuriger dan datamining.
1. ToepassingsgebiedDatamining wordt gebruikt om erachter te komen hoe verschillende attributen van een dataset aan elkaar gerelateerd zijn door middel van patronen en datavisualisatietechnieken.
Het doel van datamining is om de relatie tussen 2 of meer attributen van een dataset te achterhalen en deze te gebruiken om uitkomsten of acties te voorspellen.		Machine Learning wordt gebruikt voor het maken van voorspellingen van de uitkomst, zoals een prijsschatting of een schatting van de tijdsduur.
Het leert na verloop van tijd automatisch het model met ervaring. Het geeft realtime feedback
2. WerkenDatamining is de techniek om diep in gegevens te graven om er bruikbare informatie uit te halen.Machine Learning is een methode om complexe algoritmen te verbeteren om machines bijna perfect te maken door ze iteratief te voeden met getrainde datasets.
3. ToepassingenDatamining wordt vaker gebruikt in onderzoeksgebieden zoals web mining, text mining, fraudedetectieMachine learning heeft meer toepassingen bij het doen van aanbevelingen voor producten, prijzen, het schatten van de tijd die nodig is voor levering enz.
4. ConceptHet concept achter mining is om informatie te extraheren met behulp van technieken en de trends en patronen te ontdekken.Machine Learning draait op het concept dat machines leren van bestaande data en zelf leren en verbeteren. Machine learning maakt gebruik van dataminingmethoden en algoritmen om modellen te bouwen op basis van logica achter gegevens die de toekomstige uitkomst voorspellen. De algoritmen zijn gebaseerd op wiskunde en programmeertalen
5. WerkwijzeDatamining zal op een bepaald moment analyses in batch-indeling uitvoeren om resultaten te produceren in plaats van op continue basis.Machine Learning gebruikt de dataminingtechniek om zijn algoritmen te verbeteren en het gedrag ervan te veranderen in toekomstige inputs. Datamining fungeert dus als een invoerbron voor machine learning.
Machine learning-algoritmen zullen continu worden uitgevoerd en de prestaties van het systeem automatisch verbeteren, ook analyseren wanneer de storing kan optreden.
Als er nieuwe gegevens zijn of als er een trend is, zal de machine de wijzigingen opnemen zonder herprogrammering of menselijke tussenkomst.
6. NatuurDatamining vereist menselijke tussenkomst voor het toepassen van technieken om informatie te extraheren.Machine Learning verschilt van Data Mining, omdat machine learning automatisch leert.
8. ImplementatieBij datamining worden modellen gebouwd waarop dataminingtechnieken worden toegepast. Modellen zoals het CRISP-DM-model worden gebouwd.
Datamining-proces maakt gebruik van database, datamining-engine en patroonevaluatie voor kennisontdekking.		Machine Learning wordt geïmplementeerd door Machine Learning-algoritmen te gebruiken in kunstmatige intelligentie, neurale netwerken, neuro-fuzzy-systemen en beslissingsboom enz.
Machine learning maakt gebruik van neurale netwerken en geautomatiseerde algoritmen om uitkomsten te voorspellen.
9. NauwkeurigheidDe nauwkeurigheid van datamining hangt af van hoe gegevens worden verzameld.
Datamining levert nauwkeurige resultaten op die worden gebruikt door machine learning, waardoor machine learning betere resultaten oplevert.
Omdat datamining menselijke tussenkomst vereist, kan het belangrijke relaties missen		Het is bewezen dat algoritmen voor machine learning nauwkeuriger zijn dan datamining-technieken
10. ToepassingenIn vergelijking met machine learning kan datamining resultaten opleveren met een kleinere hoeveelheid gegevens.Machine learning-algoritmen hebben gegevens nodig die in een standaardformaat worden ingevoerd, waardoor de beschikbare algoritmen beperkt zijn.
Om gegevens te analyseren met behulp van machine learning, moeten gegevens uit meerdere bronnen worden verplaatst van de oorspronkelijke indeling naar een standaardindeling, zodat de machine deze begrijpt.
Het vereist ook een grote hoeveelheid gegevens voor nauwkeurige resultaten
11. VoorbeeldenPlaatsen waar datamining wordt gebruikt, is het identificeren van verkooppatronen of trends, door mobiele bedrijven voor klantenbehoud enzovoort.Machine learning wordt gebruikt bij het voeren van marketingcampagnes, voor medische diagnose, beeldherkenning enz.

Wat is kunstmatige intelligentie?

Kunstmatige intelligentie is een tak van de wetenschap die zich bezighoudt met het creëren van intelligente machines. Deze machines worden intelligent genoemd omdat ze net als mensen hun eigen denk- en besluitvormingsvermogen hebben.

Voorbeeldenvan AI-machines omvatten spraakherkenning, beeldverwerking, probleemoplossing, enz.

Lees ook => Lijst met de beste kunstmatige-intelligentiesoftware

Kunstmatige intelligentie, machine learning en datamining worden in de wereld van vandaag vaak gebruikt. Deze woorden zijn sterk met elkaar verbonden en worden soms door elkaar gebruikt.

Dus laten we ze allemaal in detail vergelijken:

Kunstmatige intelligentie en datamining

Kunstmatige intelligentie is de studie om intelligente machines te maken die kunnen werken als mensen. Het is niet afhankelijk van leren of feedback, maar heeft direct geprogrammeerde besturingssystemen. De AI-systemen bedenken de oplossingen voor de problemen zelf door berekeningen.

De dataminingtechniek in gedolven data wordt door de AI-systemen gebruikt om oplossingen te creëren. Datamining dient als basis voor kunstmatige intelligentie. Datamining is een onderdeel van het programmeren van codes met informatie en gegevens die nodig zijn voor AI-systemen.

Kunstmatige intelligentie en machine learning

Een groot gebied van kunstmatige intelligentie is machine learning. Hiermee bedoelen we dat AI algoritmen voor machine learning gebruikt voor zijn intelligente gedrag. Een computer zou van een bepaalde taak leren als de fout voortdurend afneemt en als deze overeenkomt met de gewenste prestaties.

Machine learning bestudeert algoritmen die de extractietaak automatisch uitvoeren. Machine learning komt voort uit statistieken, maar is het niet echt. Net als AI heeft machine learning ook een zeer breed toepassingsgebied.

Datamining versus machine learning

MachineLearningvsDataMining

​ beeld bron ​

Datamining en Machine Learning vallen onder dezelfde wetenschappelijke wereld. Hoewel deze termen met elkaar worden verward, zijn er enkele grote verschillen tussen beide.

# 1) Toepassingsgebied: Datamining wordt gebruikt om erachter te komen hoe verschillende attributen van een dataset aan elkaar gerelateerd zijn door middel van patronen en datavisualisatietechnieken. Het doel van datamining is om de relatie tussen 2 of meer attributen van een dataset te achterhalen en deze te gebruiken om de uitkomsten of acties te voorspellen.

Machine Learning wordt gebruikt voor het maken van voorspellingen van de uitkomst, zoals een prijsschatting of een schatting van de tijdsduur. Het leert na verloop van tijd automatisch het model met ervaring. Het geeft real-time feedback.

# 2) Functie: Datamining is de techniek om diep in gegevens te graven om er bruikbare informatie uit te halen. Terwijl Machine Learning een methode is om complexe algoritmen te verbeteren om machines bijna perfect te maken door deze iteratief te voeden met de getrainde dataset.

# 3) Gebruikt: Datamining wordt vaker gebruikt in het onderzoeksveld, terwijl machine learning meer wordt gebruikt bij het doen van aanbevelingen voor de producten, prijzen, tijd, enz.

# 4) Concept: Het concept achter datamining is om informatie te extraheren met behulp van technieken en de trends en patronen te ontdekken.

Machine Learning draait op het concept dat machines leren van de bestaande data en zichzelf verbeteren. Machine learning maakt gebruik van dataminingmethoden en -algoritmen om modellen te bouwen op basis van de logica achter gegevens die de toekomstige uitkomst voorspellen. De algoritmen zijn gebaseerd op wiskunde en programmeertalen.

# 5) Methode: Machine Learning gebruikt de dataminingtechniek om zijn algoritmen te verbeteren en het gedrag ervan te veranderen in toekomstige inputs. Datamining fungeert dus als een invoerbron voor machine learning.

Algoritmen voor machinaal leren worden continu uitgevoerd en verbeteren de prestaties van het systeem automatisch, en analyseren ook wanneer de storing kan optreden. Als er nieuwe gegevens zijn of de trend verandert, zal de machine de veranderingen opnemen zonder dat herprogrammering of enige menselijke tussenkomst nodig is.

Datamining zal op een bepaald moment analyses in het batchformaat uitvoeren om resultaten te produceren in plaats van op continue basis.

# 6) Natuur: Machine Learning verschilt van Data Mining, aangezien machine learning automatisch leert, terwijl datamining menselijke tussenkomst vereist om technieken toe te passen om informatie te extraheren.

# 7) Leervermogen: Machine Learning is datamining een stap voor, omdat het dezelfde technieken gebruikt die door datamining worden gebruikt om automatisch te leren en zich aan te passen aan veranderingen. Het is nauwkeuriger dan datamining. Datamining vereist dat de analyse door mensen wordt geïnitieerd en het is dus een handmatige techniek.

# 8) Implementatie: Bij datamining worden modellen gebouwd waarop dataminingtechnieken worden toegepast. Modellen zoals het CRISP-DM-model worden gebouwd. Datamining-proces maakt gebruik van een database, datamining-engine en patroonevaluatie voor het ontdekken van kennis.

Machine Learning wordt geïmplementeerd met behulp van Machine Learning-algoritmen in kunstmatige intelligentie, neurale netwerken, neuro-fuzzy-systemen en beslissingsboom, enz. Machine learning gebruikt neurale netwerken en geautomatiseerde algoritmen om de resultaten te voorspellen.

# 9) Nauwkeurigheid: De nauwkeurigheid van datamining hangt af van hoe gegevens worden verzameld. Datamining levert nauwkeurige resultaten op die worden gebruikt door machine learning en daardoor zorgt machine learning voor betere resultaten.

Omdat datamining menselijke tussenkomst vereist, kan het belangrijke relaties missen. Het is bewezen dat algoritmen voor machinaal leren nauwkeuriger zijn dan de dataminingtechnieken.

# 10) Toepassingen: Machine learning-algoritme heeft gegevens nodig om in een standaardformaat te worden ingevoerd, waardoor de beschikbare algoritmen veel beperkt zijn. Om gegevens te analyseren met behulp van machine learning, moeten gegevens uit meerdere bronnen worden verplaatst van de oorspronkelijke indeling naar een standaardindeling, zodat de machine deze begrijpt.

Het vereist ook een grote hoeveelheid gegevens voor nauwkeurige resultaten. Dit is een overhead in vergelijking met datamining.

#elf) Voorbeelden: Datamining wordt gebruikt om verkooppatronen of trends te identificeren, terwijl machine learning wordt gebruikt bij het uitvoeren van marketingcampagnes.

Datamining, machine learning versus diep leren

DeepLearning 1

​ beeld bron ​

Machine learning versus diep leren

Machine Learning omvat het vermogen van de machine om te leren van getrainde datasets en de uitkomst automatisch te voorspellen. Het is een subset van kunstmatige intelligentie.

Deep Learning is een subset van machine learning. Het werkt op dezelfde manier op de machine, net als hoe het menselijk brein informatie verwerkt. Zoals een brein de patronen kan identificeren door het te vergelijken met eerder onthouden patronen, zo gebruikt ook deep learning dit concept.

Deep learning kan automatisch de kenmerken van onbewerkte gegevens achterhalen, terwijl machine learning deze functies handmatig selecteert en verder moet worden verwerkt. Het maakt ook gebruik van kunstmatige neurale netwerken met veel verborgen lagen, big data en hoge computerbronnen.

Datamining is een proces waarbij verborgen patronen en regels worden ontdekt op basis van de bestaande gegevens. Het gebruikt relatief eenvoudige regels zoals associatie, correlatieregels voor het besluitvormingsproces, enz. Deep Learning wordt gebruikt voor complexe probleemverwerking zoals spraakherkenning enz. Het maakt gebruik van kunstmatige neurale netwerken met veel verborgen lagen voor verwerking.

Soms gebruikt datamining ook deep learning-algoritmen voor het verwerken van de gegevens.

Datamining, machine learning versus datawetenschap

DataScience

​ beeld bron ​

Data Science is een enorm gebied waar Machine Learning onder valt. Veel technologieën zoals SPARK, HADOOP, enz. Vallen ook onder datawetenschap. Datawetenschap is een uitbreiding van statistieken die de mogelijkheid hebben om enorm grote gegevens te verwerken met behulp van technologieën.

app waarmee je andere telefoons kunt bespioneren

Het behandelt alle real-world complexe probleemoplossing, zoals analyse van vereisten, begrip, extraheren van nuttige gegevens, enz.

Data Science houdt zich bezig met door mensen gegenereerde onbewerkte gegevens, het kan de afbeeldingen en audio van gegevens analyseren, net zoals mensen dat doen. Datawetenschap vereist een hoge vaardigheidsset met domeinexpertise, sterke kennis van databases, enz. Het vereist hoge rekenkracht, veel RAM, enz.

Data Science-modellen hebben duidelijk gedefinieerde mijlpalen om te bereiken in vergelijking met Machine Learning, dat het doel alleen probeert te bereiken met de beschikbare gegevens.

Data Science Model bestaat uit:

  • ETL - Extraheer laden en gegevens transformeren.
  • Gegevensdistributie en verwerking.
  • Geautomatiseerde modelapplicatie voor uitkomsten.
  • Data visualisatie
  • Rapportage met slice and dice-functie voor een beter begrip.
  • Gegevensback-up, herstel en beveiliging.
  • Migratie naar productie.
  • Bedrijfsmodellen uitvoeren met de algoritmen.

Statistische analyse

Statistieken vormen het belangrijkste onderdeel van datamining en algoritmen voor machine learning. Statistische analyse maakt gebruik van numerieke gegevens en omvat veel wiskundige vergelijkingen om de output af te leiden.

Het biedt de juiste tools en technieken voor het analyseren van gegevens met een groot volume. Het bestrijkt een breed gebied van gegevensanalyse en bestrijkt de gehele levenscyclus van gegevens, van planning tot analyse, presentatie en het maken van rapporten.

Er zijn twee soorten statistische analyse, zoals hieronder vermeld:

  • Beschrijvend
  • Afleidend

De beschrijvende analyse vat de gegevens samen en inferentiële analyse gebruikt de samengevatte gegevens om resultaten te trekken.

Statistieken worden op verschillende gebieden toegepast, d.w.z. in geografie om de bevolking per hoofd van de bevolking te bepalen, in economie om vraag en aanbod te bestuderen, in het bankwezen om de deposito's voor een dag te schatten, enzovoort.

Enkele voorbeelden van machine learning

Hieronder staan ​​enkele voorbeelden van machine learning.

# 1) Online chatondersteuning door websites: De bots die door verschillende websites worden gebruikt om onmiddellijke klantenservice te bieden, worden mogelijk gemaakt door kunstmatige intelligentie.

# 2) E-mailberichten: De e-maildiensten automatisch detecteren of de inhoud spam is of niet. Deze techniek wordt ook mogelijk gemaakt door AI, die naar de bijlagen en inhoud kijkt om te bepalen of deze verdacht of schadelijk is voor de computergebruiker.

# 3) Marketingcampagnes: Machine learning geeft zijn klanten suggesties over een nieuw product of soortgelijke producten. Op basis van de keuzes van de klant, zal het automatisch deals direct inlijsten wanneer de klant live is om hem aan te trekken om te kopen. Bijvoorbeeld , bliksem deals door Amazon.

Gevolgtrekking

Data wordt de belangrijkste factor achter machine learning, datamining, datawetenschap en deep learning. De gegevensanalyse en inzichten zijn erg cruciaal in de wereld van vandaag. Daarom vormt het investeren van tijd, moeite en kosten in deze analysetechnieken een cruciale beslissing voor bedrijven.

Aangezien de gegevens in een zeer snel tempo groeien, zouden deze methoden snel genoeg moeten zijn om de nieuwe gegevenssets op te nemen en bruikbare analyses te voorspellen. Machine learning kan ons helpen om de data snel te verwerken en snellere resultaten te leveren in de vorm van automatisch modellen.

Dataminingtechnieken produceren patronen en trends op basis van historische gegevens om toekomstige resultaten te voorspellen. Deze uitkomsten zijn in de vorm van grafieken, grafieken, etc. Statistische analyse maakt daar integraal deel van uit data-analyse en zal in de nabije toekomst hoger worden.

Deze technologieën zullen in de toekomst enorm groeien naarmate bedrijfsprocessen verbeteren. Deze zullen op hun beurt ook de bedrijven helpen om het handmatige proces te automatiseren, de omzet en winst te verhogen en zo de klantenbinding te helpen.

Ik hoop dat je een enorme kennis zou hebben opgedaan over datamining versus machine learning!

Aanbevolen literatuur

^