Q:
Каква е разликата между машинното обучение и извличането на данни?
A:Извличането на данни и машинното обучение са два много различни термина - но те често се използват и в един и същ контекст, което е способността на страните да прецизират и сортират данни, за да излязат с прозрения и заключения. Приликите и разликите в комбинация могат да накарат да се говори за тези два много различни процеса, объркващи за по-малко технологично настроените аудитории.
Извличането на данни е процесът на агрегиране на данни и след това извличане на полезни данни от този по-голям набор от данни. Това е вид откриване на знания, което се случва още откакто станахме в състояние да агрегираме големи количества данни. Можете да направите извличане на данни с доста примитивна система: Програмата ще бъде програмирана да търси конкретни модели и тенденции на данни, а техническата информация ще бъде „извлечена“ от тази сурова маса в каквато и да е форма.
Машинното обучение е нещо по-ново и по-сложно. Машинното обучение използва набори от данни, но за разлика от извличането на данни, машинното обучение използва сложни алгоритми и настройки, като невронни мрежи, за да позволи на машината да се учи от входните данни. Като такова машинното обучение е доста по-задълбочено от операцията за извличане на данни. Например, в невронна мрежа изкуствените неврони работят на слоеве, за да приемат входни данни и да освободят изходни данни с много сложна „черна кутия“ активност между тях (терминът „черна кутия“ се прилага за по-сложни системи, когато хората имат трудно да разбереш как нервните мрежи или алгоритмите всъщност вършат работата си).
Извличането на данни и машинното обучение също са доста различни в своите приложения за предприемачество. Отново извличането на данни може да продължи във всяко дадено ERP приложение и в много различни процеси.
За разлика от тях, проектът за машинно обучение изисква значителни ресурси. Ръководителите на проекти трябва да съберат данните от обучението и тестовете, да търсят проблеми като преоборудване, да решат избор на функции и извличане на функции и много други. Машинното обучение може да изисква сложни форми на вход от различни заинтересовани страни, докато дейностите по извличане на данни обикновено изискват бързо отписване.
Въпреки тези различия, както извличането на данни, така и машинното обучение се отнасят до сферата на науката за данни. Научаването на повече за науката за данните помага на заинтересованите страни да научат повече за това как работят тези процеси и как те могат да бъдат приложени във всяка индустрия.
