ความแตกต่างที่สำคัญ – การขุดข้อมูลกับการเรียนรู้ของเครื่อง
การทำเหมืองข้อมูลและการเรียนรู้ของเครื่องเป็นสองส่วนที่ทำงานร่วมกัน ด้วยความที่เป็นญาติกัน มีความคล้ายคลึงกัน แต่มีพ่อแม่ต่างกัน แต่ในปัจจุบันทั้งสองก็เติบโตขึ้นเหมือนกัน เกือบจะคล้ายกับฝาแฝด ดังนั้นบางคนจึงใช้คำว่าการเรียนรู้ของเครื่องสำหรับการทำเหมืองข้อมูล อย่างไรก็ตาม คุณจะเข้าใจเมื่ออ่านบทความนี้ว่าภาษาเครื่องแตกต่างจากการทำเหมืองข้อมูล ความแตกต่างที่สำคัญคือการทำเหมืองข้อมูลจะใช้เพื่อรับกฎจากข้อมูลที่มีอยู่ ในขณะที่การเรียนรู้ของเครื่องจะสอนคอมพิวเตอร์ให้เรียนรู้และทำความเข้าใจกฎที่กำหนด
การขุดข้อมูลคืออะไร
การขุดข้อมูลเป็นกระบวนการดึงข้อมูลโดยนัย ไม่ทราบมาก่อน และอาจเป็นประโยชน์จากข้อมูล แม้ว่าการทำเหมืองข้อมูลจะฟังดูใหม่ แต่เทคโนโลยีนี้ไม่ใช่ การทำเหมืองข้อมูลเป็นวิธีหลักในการเปิดเผยรูปแบบด้วยคอมพิวเตอร์ในชุดข้อมูลขนาดใหญ่ นอกจากนี้ยังเกี่ยวข้องกับวิธีการที่จุดตัดของการเรียนรู้ของเครื่อง ปัญญาประดิษฐ์ สถิติ และระบบฐานข้อมูล เขตข้อมูลการทำเหมืองข้อมูลประกอบด้วยฐานข้อมูลและการจัดการข้อมูล การประมวลผลข้อมูลล่วงหน้า การพิจารณาอนุมาน การพิจารณาความซับซ้อน ภายหลังการประมวลผลของโครงสร้างที่ค้นพบ และการอัปเดตออนไลน์ การขุดลอกข้อมูล การตกปลาข้อมูล และการสอดแนมข้อมูลมักใช้อ้างอิงในการทำเหมืองข้อมูล
วันนี้ บริษัทต่างๆ ใช้คอมพิวเตอร์ที่ทรงพลังเพื่อตรวจสอบข้อมูลจำนวนมากและวิเคราะห์รายงานการวิจัยตลาดเป็นเวลาหลายปี การทำเหมืองข้อมูลช่วยให้บริษัทเหล่านี้ระบุความสัมพันธ์ระหว่างปัจจัยภายใน เช่น ราคา ทักษะของพนักงาน และปัจจัยภายนอก เช่น การแข่งขัน ภาวะเศรษฐกิจ และข้อมูลประชากรของลูกค้า
แผนภาพกระบวนการขุดข้อมูล CRISP
แมชชีนเลิร์นนิงคืออะไร
การเรียนรู้ของเครื่องเป็นส่วนหนึ่งของวิทยาการคอมพิวเตอร์และคล้ายกับการทำเหมืองข้อมูลมาก แมชชีนเลิร์นนิงยังใช้ในการค้นหาผ่านระบบเพื่อค้นหารูปแบบ ตลอดจนสำรวจการสร้างและศึกษาอัลกอริทึม แมชชีนเลิร์นนิงเป็นปัญญาประดิษฐ์ประเภทหนึ่งที่ช่วยให้คอมพิวเตอร์สามารถเรียนรู้ได้โดยไม่ต้องตั้งโปรแกรมไว้อย่างชัดเจน แมชชีนเลิร์นนิงมีเป้าหมายหลักคือการพัฒนาโปรแกรมคอมพิวเตอร์ที่สามารถสอนตัวเองให้เติบโตและเปลี่ยนแปลงตามสถานการณ์ใหม่ๆ และใกล้เคียงกับสถิติเชิงคำนวณนอกจากนี้ยังมีความสัมพันธ์ที่แน่นแฟ้นกับการเพิ่มประสิทธิภาพทางคณิตศาสตร์ แอปพลิเคชันทั่วไปของการเรียนรู้ของเครื่อง ได้แก่ การกรองสแปม การจดจำอักขระด้วยแสง และเครื่องมือค้นหา
ผู้ช่วยออนไลน์อัตโนมัติคือแอปพลิเคชันการเรียนรู้ของเครื่อง
บางครั้งแมชชีนเลิร์นนิงอาจขัดแย้งกับการทำเหมืองข้อมูล เนื่องจากทั้งคู่เป็นเหมือนลูกเต๋าสองหน้า งานแมชชีนเลิร์นนิงโดยทั่วไปจะแบ่งออกเป็นสามประเภทกว้างๆ เช่น การเรียนรู้ภายใต้การดูแล การเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแล และการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง
การขุดข้อมูลและการเรียนรู้ของเครื่องแตกต่างกันอย่างไร
มันทำงานอย่างไร
การขุดข้อมูล: การขุดข้อมูลเป็นกระบวนการที่เริ่มต้นจากข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างที่เห็นได้ชัดเพื่อค้นหารูปแบบที่น่าสนใจ
แมชชีนเลิร์นนิง: แมชชีนเลิร์นนิงใช้อัลกอริธึมมากมาย
ข้อมูล
การขุดข้อมูล: การขุดข้อมูลใช้เพื่อดึงข้อมูลจากคลังข้อมูลใดๆ
การเรียนรู้ของเครื่อง: การเรียนรู้ของเครื่องคือการอ่านเครื่องที่เกี่ยวข้องกับซอฟต์แวร์ระบบ
แอปพลิเคชัน
การขุดข้อมูล: การขุดข้อมูลส่วนใหญ่ใช้ข้อมูลจากโดเมนเฉพาะ
แมชชีนเลิร์นนิง: เทคนิคแมชชีนเลิร์นนิงค่อนข้างธรรมดาและสามารถนำไปใช้กับการตั้งค่าต่างๆ ได้
โฟกัส
การขุดข้อมูล: ชุมชนการทำเหมืองข้อมูลมุ่งเน้นไปที่อัลกอริธึมและแอปพลิเคชันเป็นหลัก
การเรียนรู้ของเครื่อง: ชุมชนการเรียนรู้ของเครื่องจ่ายมากขึ้นในทฤษฎี
วิธีการ
การขุดข้อมูล: การขุดข้อมูลใช้เพื่อรับกฎจากข้อมูล
แมชชีนเลิร์นนิง: แมชชีนเลิร์นนิงจะสอนคอมพิวเตอร์ให้เรียนรู้และเข้าใจกฎเกณฑ์ที่กำหนด
วิจัย
การขุดข้อมูล: การทำเหมืองข้อมูลเป็นพื้นที่การวิจัยที่ใช้วิธีการเช่นการเรียนรู้ของเครื่อง
แมชชีนเลิร์นนิง: แมชชีนเลิร์นนิงเป็นวิธีที่ใช้เพื่อให้คอมพิวเตอร์ทำงานที่ชาญฉลาด
สรุป:
การขุดข้อมูลกับการเรียนรู้ของเครื่อง
แม้ว่าแมชชีนเลิร์นนิงจะแตกต่างไปจากเดิมอย่างสิ้นเชิงกับการทำเหมืองข้อมูล แต่โดยทั่วไปแล้วจะคล้ายกัน การทำเหมืองข้อมูลเป็นกระบวนการในการดึงรูปแบบที่ซ่อนอยู่ออกจากข้อมูลขนาดใหญ่ และการเรียนรู้ของเครื่องก็เป็นเครื่องมือที่ใช้ได้เช่นกัน ด้านการเรียนรู้ของเครื่องเติบโตขึ้นจากการสร้าง AI นักขุดข้อมูลมักมีความสนใจอย่างมากในการเรียนรู้ของเครื่อง ทั้งการทำเหมืองข้อมูลและการเรียนรู้ของเครื่อง ร่วมมือกันอย่างเท่าเทียมเพื่อการพัฒนา AI และด้านการวิจัย
เอื้อเฟื้อภาพ:
1. "CRISP-DM Process Diagram" โดย Kenneth Jensen - งานของตัวเอง [CC BY-SA 3. 0] ผ่าน Wikimedia Commons
2. "ผู้ช่วยออนไลน์อัตโนมัติ" โดย Bemidji State University [สาธารณสมบัติ] ผ่าน Wikimedia Commons