डेटा खनन आणि मशीन शिक्षणा दरम्यान फरक | डेटा खनन व्हा मशीन शिक्षण

महत्त्वाचा फरक - डेटा खनन व्हा मशीन शिक्षण

डेटा खाण आणि मशीन शिकणे हे दोन भाग हाताने हाताने चालतात. ते नातेसंबंध असल्याने, ते समान असतात, परंतु त्यांचे वेगळे पालक असतात. पण सध्या, दोन्ही एकमेकांसारखा वाढतात; जुळ्या जवळजवळ समान त्यामुळे काही लोक डेटा खाण शब्द मशीन शिकत वापर. तथापि, आपण हा लेख वाचताच आपण हे समजू शकाल की मशीन भाषा डेटा खननपेक्षा भिन्न आहे. एक महत्वाचा फरक हा आहे की डेटा खाण उपलब्ध डेटावरून नियम प्राप्त करण्यासाठी वापरला जातो, तर मशीन शिकणे दिलेल्या नियम शिकण्यासाठी आणि समजून घेण्यासाठी संगणक शिकवते

डेटा खनन म्हणजे काय?

डेटा खाण आहे डेटावरून अप्रभावित, आधी अज्ञात आणि संभाव्य उपयुक्त माहिती काढण्याची प्रक्रिया डेटा खाण नवीन ध्वनी जरी, तंत्रज्ञान नाही. डेटा खनन मोठ्या डेटा संचांमध्ये नमुन्यांची संगणन प्रकटन करण्याचे मुख्य पद्धत आहे. मशीन शिक्षण, कृत्रिम बुद्धीमत्ता, आकडेवारी आणि डेटाबेस प्रणाली यांच्या छेदनुसार या पद्धतींचाही समावेश आहे. डेटा खाण क्षेत्रात डेटा बेस आणि डेटा व्यवस्थापन, डेटा पूर्व-प्रसंस्करण, अनुमान विचाराधीनता, अवघडपणाचे विचार, सापडलेल्या रचनांची पोस्ट-प्रसंस्करण आणि ऑनलाइन अद्यतन समाविष्ट असतो. डेटा ड्रिजिंग, डेटा फिशिंग आणि डेटा स्नूपिंग डेटा मायनिंगमध्ये सामान्यतः संदर्भित शब्द आहेत.

आज, कंपन्या मोठ्या प्रमाणावरील डेटाचे परीक्षण करण्यासाठी आणि बाजाराच्या शोध अहवालांचे विश्लेषण करण्यासाठी वर्षानुवर्षे शक्तिशाली संगणक वापरतात. डेटा खाण ही कंपन्यांना किंमत, कर्मचारी कौशल्ये आणि बाह्य स्पर्धा जसे की स्पर्धा, आर्थिक स्थिती आणि ग्राहक लोकसंख्याशास्त्र यांच्यासारख्या अंतर्गत घटकांमधील नातेसंबंध ओळखण्यात मदत करते.

CRISP डेटा खनन प्रक्रिया आकृती

मशीन शिक्षण काय आहे?

मशीन शिकणे हा संगणक शास्त्राचा एक भाग आहे आणि डेटा खाण सारखेच आहे. नमुन्यांची पाहणी करण्यासाठी यंत्रास शोधून काढण्यासाठी

यंत्रणेचा शोध घ्या आणि अॅल्गोरिदमचे बांधकाम आणि अभ्यास शोधा. मशीन शिकणे ही एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता आहे जी स्पष्टपणे प्रोग्राम न केलेले शिकण्यास संगणकांना क्षमता देते. मशीन शिकणे प्रामुख्याने संगणकावरील प्रोग्राम्सच्या विकासावर लक्ष ठेवते जे स्वतःला नवीन परिस्थितींनुसार वाढण्यास आणि बदलण्यास शिकवू शकतात आणि हे संगणन सांख्यिकी जवळजवळ अगदी जवळ आहे.हे गणिती ऑप्टिमायझेशनला मजबूत संबंध आहे. मशीन शिकण्याच्या बर्याच सामान्य पद्धती स्पॅम फिल्टरिंग, ऑप्टीकल कॅरेक्टर रेकग्निशन आणि सर्च इंजिन्स आहेत. स्वयंचलित ऑनलाइन सहाय्यक ही यंत्रणा शिकण्याचे एक ऍप्लिकेशन आहे

मशीन शिकणे काहीवेळा डेटा खाणांशी विसंगत आहे कारण दोन्ही फासेवर दोन चेहरे आहेत. मशीन शिकण्याचे कार्य विशेषत: तीन मोठ्या श्रेणींमध्ये वर्गीकरण केले जाते जसे

पर्यवेक्षी शिक्षण, अनुवादातील शिक्षण, आणि मजबुतीकरण शिकणे डेटा खनन आणि मशीन शिक्षणा दरम्यान फरक काय आहे

? ते कसे कार्य करतात डेटा खनन:

डेटा खाण ही रोचक नमुन्यांची ओळख करण्यासाठी उघडपणे अबाधित डेटापासून सुरू होणारी प्रक्रिया आहे.

मशीन शिकणे: मशीन शिक्षण बरेच एल्गोरिदम वापरते. डेटा

डेटा खनन: डेटा खाण कोणत्याही डेटा वेअरहाऊसमधून डेटा काढण्यासाठी वापरला जातो.

मशीन शिकणे:

मशीन शिकणे म्हणजे प्रणाली सॉफ्टवेअरशी संबंधित मशीन वाचणे. अनुप्रयोग

डेटा खनन: डेटा खाण प्रामुख्याने एका विशिष्ट डोमेनमधील डेटाचा वापर करते

मशीन शिकणे:

मशीन शिकण्याची पद्धती बर्याच सामान्य आहेत आणि विविध सेटिंग्जवर लागू केल्या जाऊ शकतात. फोकस डेटा खनन:

डेटा खाण समुदाय प्रामुख्याने अल्गोरिदम आणि अनुप्रयोगांवर केंद्रित करतो. मशीन शिकणे: मशीन शिक्षण समुदाय सिद्धांतांवर अधिक देते.

कार्यप्रणाली

डेटा खनन: डेटा खाण डेटाचा नियम प्राप्त करण्यासाठी वापरला जातो.

मशीन शिकणे: मशीन शिकणे दिलेल्या नियम शिकणे आणि समजून घेण्यासाठी संगणक शिकवते. संशोधन

डेटा खनन:

डेटा खाण एक संशोधन क्षेत्र आहे जे मशीन शिकण्यासारख्या पद्धती वापरते. मशीन शिकणे:

मशीन शिकणे ही अशी एक पद्धती आहे जी संगणकांना बुद्धिमान कार्य करण्याची परवानगी देते. सारांश:

डेटा खनन वि मशीन शिक्षण

जरी मशीन शिकणे डेटा खाण सह पूर्णपणे भिन्न आहे, ते विशेषत: एकमेकांशी समान असतात. डेटा खाण ही मोठ्या प्रमाणावरील छोट्या छोट्या गोष्टी काढण्याची प्रक्रिया आहे आणि मशीन शिकण्याचे साधन हे त्या साठी वापरले जाऊ शकते. एआय बांधणीचा परिणाम म्हणून यंत्र शिकण्याचे क्षेत्र आणखी वाढले. डेटा मायनर्सना विशेषतः मशीन शिक्षणात एक मजबूत रुची असते. डेटा खाण आणि मशीन शिक्षण दोन्ही, एआय तसेच संशोधन क्षेत्रांच्या विकासासाठी तितकेच एकत्रितपणे सहयोग करतात. प्रतिमा सौजन्याने:

1. केनेथ जेन्सेन यांनी "सीआरएसपी-डीएम प्रक्रिया आकृती" - स्वतःचे कार्य. [सीसी बाय-एसए 3. 0] विकिमीडिया कॉमन्स मार्गे 2. विकिपीडिया कॉमन्सद्वारे बेमीजी राज्य विद्यापीठ [पब्लिक डोमेन] द्वारा "स्वयंचलित ऑनलाइन सहाय्यक"