P:
Koja je razlika između strojnog učenja i vađenja podataka?
A:Iskopavanje podataka i strojno učenje dva su vrlo različita pojma - ali često se obojica koriste u istom kontekstu, a to je sposobnost stranaka da pročiste i razvrstaju podatke kako bi došli do uvida i zaključaka. Sličnosti i razlike kombinirane mogu učiniti da ova dva vrlo različita procesa zbunjuju publiku sa manje tehnologije.
Iskopavanje podataka je proces objedinjavanja podataka i zatim izdvajanje korisnih podataka iz tog većeg skupa podataka. To je vrsta otkrića znanja koja se događa otkad smo postali u stanju da objedinimo velike količine podataka. Izvođenje podataka možete raditi s prilično primitivnim sustavom: Program će se programirati tako da traži određene obrasce i trendove podataka, a tehničke informacije će se „izvlačiti“ iz te neobrađene mase podataka u bilo kojem obliku u kojem se nalazi.
Strojno učenje je nešto novije i sofisticiranije. Strojno učenje koristi skupove podataka, ali za razliku od iskopavanja podataka, strojno učenje koristi složene algoritme i postavke, poput neuronskih mreža, kako bi uređaj zapravo mogao učiti iz ulaznih podataka. Kao takvo, strojno je učenje prilično dublje od operacije izvlačenja podataka. Na primjer, u neuronskoj mreži umjetni neuroni djeluju u slojevima da bi unosili ulazne podatke i oslobađali izlazne podatke s puno razrađene aktivnosti "crna kutija" između njih (pojam "crna kutija" odnosi se na sofisticiranije sustave kada ljudi imaju teško razumijevanje načina na koji neuronske mreže ili algoritmi zapravo rade svoj posao).
Iskopavanje podataka i strojno učenje također su prilično različiti u svojim aplikacijama za poduzetništvo. Iznova, istraživanje podataka može se nastaviti unutar bilo koje ERP aplikacije i u raznim procesima.
Suprotno tome, projekt strojnog učenja zahtijeva znatna sredstva. Voditelji projekata moraju prikupiti podatke o obuci i testiranju, potražiti probleme poput prekomjernog opremljanja, odlučiti o odabiru značajki i vađenju značajki i još mnogo toga. Strojno učenje može zahtijevati složene oblike prikupljanja od strane raznih dionika, dok aktivnosti rudanja podataka obično zahtijevaju samo odjavu.
Unatoč tim razlikama, i vađenje podataka i strojno učenje primjenjuju se na područje znanosti podataka. Saznanje više o znanosti podataka pomaže dionicima da nauče više o tome kako ti procesi funkcioniraju i kako se mogu primijeniti u bilo kojoj industriji.
