Негизги айырмасы – Маалыматтарды казып алуу жана Машина үйрөнүү
Маалыматтарды казып алуу жана машина үйрөнүү бири-бири менен тыгыз байланышта болгон эки тармак. Алардын мамилеси окшош, бирок ата-энелери ар башка. Бирок азыркы учурда экөө тең бири-бирине окшош өсүп баратат; дээрлик эгиздерге окшош. Ошондуктан, кээ бир адамдар маалымат казып алуу үчүн машина үйрөнүү деген сөздү колдонушат. Бирок, сиз бул макаланы окуп жатып, машина тили маалыматтарды казып алуудан башкача экенин түшүнөсүз. Негизги айырмачылык, маалыматтарды казып алуу жеткиликтүү маалыматтардан эрежелерди алуу үчүн колдонулат, ал эми машиналык үйрөнүү компьютерди берилген эрежелерди үйрөнүүгө жана түшүнүүгө үйрөтөт.
Data Mining деген эмне?
Маалыматтарды иштетүү – бул маалыматтардан жашыруун, мурда белгисиз жана потенциалдуу пайдалуу маалыматты алуу процесси. Маалыматтарды иштетүү жаңы угулганы менен, технология андай эмес. Маалыматтарды казып алуу - чоң маалымат топтомдорундагы калыптарды эсептөөчү ачуунун негизги ыкмасы. Ал ошондой эле машина үйрөнүү, жасалма интеллект, статистика жана маалымат базасы системаларынын кесилишиндеги ыкмаларды камтыйт. Маалыматтарды казып алуу талаасы маалымат базасын жана маалыматтарды башкарууну, маалыматтарды алдын ала иштеп чыгууну, тыянак чыгарууну, татаалдыкты эске алууларды, ачылган структураларды кийинки иштетүүнү жана онлайн жаңыртууну камтыйт. Дайындарды издөө, маалыматтарды издөө жана маалыматтарды издөө көбүнчө дайындарды иштетүүдө колдонулат.
Бүгүн компаниялар чоң көлөмдөгү маалыматтарды изилдөө жана рыноктук изилдөө отчетторун жылдар бою талдоо үчүн күчтүү компьютерлерди колдонушат. Маалыматтарды казып алуу бул компанияларга баа, кызматкерлердин көндүмдөрү жана атаандаштык, экономикалык абал жана кардарлардын демографиясы сыяктуу тышкы факторлор сыяктуу ички факторлордун ортосундагы байланышты аныктоого жардам берет.
CRISP Data Mining процессинин диаграммасы
Машина үйрөнүү деген эмне?
Машинаны үйрөнүү – информатика илиминин бир бөлүгү жана маалыматтарды казууга абдан окшош. Машина үйрөнүү ошондой эле схемаларды издөө жана алгоритмдерди куруу жана изилдөө үчүн системалар аркылуу издөө үчүн колдонулат. Машиналарды үйрөнүү - бул жасалма интеллекттин бир түрү, ал компьютерлерге ачык программаланбастан үйрөнүү мүмкүнчүлүгүн берет. Машиналарды үйрөнүү, негизинен, жаңы кырдаалдарга ылайык өсүүгө жана өзгөрүүгө үйрөтө турган компьютердик программаларды иштеп чыгууга багытталган жана бул чындыгында эсептөө статистикасына жакын. Ошондой эле математикалык оптималдаштыруу менен тыгыз байланышы бар. Машина үйрөнүүнүн кеңири таралган колдонмолорунун айрымдары спам чыпкалоо, оптикалык белгилерди таануу жана издөө системалары болуп саналат.
Автоматташтырылган онлайн жардамчы - бул машина үйрөнүү колдонмосу
Машинаны үйрөнүү кээде маалыматтарды казып алуу менен карама-каршы келет, анткени экөө тең бир сөөктөгү эки жүз сыяктуу. Машина менен үйрөнүү тапшырмалары, адатта, көзөмөлдөнгөн окутуу, көзөмөлсүз окутуу жана бекемдөөчү окутуу сыяктуу үч кеңири категорияга бөлүнөт.
Data Mining жана Machine Learning ортосунда кандай айырма бар?
Алар кандай иштешет
Data Mining: Маалыматтарды казып алуу - бул структураланбаган маалыматтардан баштап кызыктуу схемаларды табуу процесси.
Машинаны үйрөнүү: Машина үйрөнүү көптөгөн алгоритмдерди колдонот.
Дайындар
Data Mining: Берилиштерди казып алуу ар кандай маалымат кампасынан маалыматтарды алуу үчүн колдонулат.
Машинаны үйрөнүү: Машинаны үйрөнүү бул системанын программалык камсыздоосуна тиешелүү машинаны окуу.
Колдонмо
Data Mining: Маалыматтарды казып алуу негизинен белгилүү бир доменден алынган маалыматтарды колдонот.
Машинаны үйрөнүү: Машина үйрөнүү ыкмалары кыйла жалпы жана ар кандай жөндөөлөргө колдонулушу мүмкүн.
Фокус
Data Mining: Маалыматтарды иштетүү коомчулугу негизинен алгоритмдерге жана колдонмолорго көңүл бурат.
Машинаны үйрөнүү: Машиналарды үйрөнүү коомдоштуктары теорияларга көбүрөөк акча төлөйт.
Методология
Data Mining: Маалыматтарды иштетүү маалыматтардан эрежелерди алуу үчүн колдонулат.
Машинаны үйрөнүү: Машина үйрөнүү компьютерди берилген эрежелерди үйрөнүүгө жана түшүнүүгө үйрөтөт.
Изилдөө
Data Mining: Маалыматтарды казып алуу – бул машина үйрөнүү сыяктуу ыкмаларды колдонгон изилдөө тармагы.
Машинаны үйрөнүү: Машина үйрөнүү – бул компьютерлерге акылдуу тапшырмаларды аткарууга мүмкүндүк берүүчү методология.
Корытынды:
Data Mining vs. Machine Learning
Машинаны үйрөнүү дайындарды казып алуу менен таптакыр башкача болгону менен, алар адатта бири-бирине окшош. Маалыматтарды казып алуу - бул чоң маалыматтардан жашыруун калыптарды алуу процесси жана машина үйрөнүү бул үчүн колдонула турган курал. AI куруунун натыйжасында машинаны үйрөнүү чөйрөсү дагы өстү. Маалымат кенчилери, адатта, машинаны үйрөнүүгө чоң кызыгуу менен кайрылышат. Маалыматтарды иштетүү жана машина үйрөнүү экөө тең AI жана изилдөө багыттарын өнүктүрүү үчүн бирдей кызматташат.
Сүрөт урматы:
1. Кеннет Йенсендин "CRISP-DM процессинин диаграммасы" - Өз иши. [CC BY-SA 3.0] Wikimedia Commons аркылуу
2. Wikimedia Commonsаркылуу Бемиджи мамлекеттик университетинин [Коомдук Домен] "Автоматташтырылган онлайн жардамчысы"
