Conţinut
Prezentat de: AltaML
Î:
Care este diferența dintre învățarea automată și extragerea datelor?
A:
Minerirea datelor și învățarea automată sunt doi termeni foarte diferiți - dar sunt adesea folosiți în același aspect, ceea ce reprezintă capacitatea părților de a perfecționa și de a sorta datele pentru a găsi informații și concluzii. Asemănările și diferențele combinate pot face să vorbim despre aceste două procese foarte diferite, confuză pentru audiențe mai puțin tehnologice.
Exploatarea datelor este procesul de agregare a datelor și apoi extragerea de date utile din acel set mai mare de date. Este un tip de descoperire de cunoștințe care se întâmplă de când am devenit capabili să agregăm cantități mari de date. Puteți efectua operațiuni de extragere a datelor cu un sistem destul de primitiv: programul va fi programat pentru a căuta tipare și tendințe de date specifice, iar informațiile tehnice vor fi „extinse” din masa brută de date, în orice formă ar putea fi.
Învățarea automată este ceva mai nou și mai sofisticat. Învățarea automată folosește seturi de date, dar spre deosebire de extragerea datelor, învățarea automată folosește algoritmi și configurații elaborate, cum ar fi rețelele neuronale, pentru a permite de fapt mașinii să învețe din datele de intrare. Ca atare, învățarea mașinii este ceva mai aprofundată decât o operațiune de extragere a datelor. De exemplu, într-o rețea neuronală, neuronii artificiali lucrează în straturi pentru a prelua date de intrare și pentru a elibera date de ieșire cu o mulțime de activități elaborate de „cutie neagră” între ele (termenul „cutie neagră” se aplică sistemelor mai sofisticate atunci când oamenii au un timpul greu înțelegând modul în care rețelele neuronale sau algoritmii își fac de fapt treaba).
Minerirea datelor și învățarea mașină sunt, de asemenea, destul de diferite în aplicațiile lor pentru întreprindere. Din nou, extragerea datelor poate continua în orice aplicație ERP dată și în multe procese diverse.
În schimb, un proiect de învățare automată necesită resurse considerabile. Managerii de proiect trebuie să asambleze datele de instruire și testare, să caute probleme precum adaptarea, să decidă cu privire la selecția și extragerea caracteristicilor și multe altele. Învățarea automată poate necesita forme complexe de cumpărare de la diverși părți interesate, în timp ce activitățile de extragere a datelor necesită doar o înregistrare rapidă.
În ciuda acestor diferențe, atât extragerea datelor, cât și învățarea automată se aplică în domeniul științei datelor. Învățarea mai mult despre știința datelor ajută părțile interesate să afle mai multe despre cum funcționează aceste procese și despre cum pot fi aplicate într-o anumită industrie.