P:
Jaka jest różnica między uczeniem maszynowym a eksploracją danych?
ZA:Eksploracja danych i uczenie maszynowe to dwa bardzo różne terminy - ale często oba są używane w tym samym kontekście, czyli zdolności stron do udoskonalania i sortowania danych w celu uzyskania spostrzeżeń i wniosków. Połączone podobieństwa i różnice mogą sprawić, że rozmowa o tych dwóch bardzo różnych procesach będzie myląca dla odbiorców mniej zaawansowanych technologicznie.
Eksploracja danych to proces agregowania danych, a następnie wydobywania przydatnych danych z tego większego zestawu danych. Jest to rodzaj odkrywania wiedzy, który ma miejsce od czasu, gdy jesteśmy w stanie agregować duże ilości danych. Możesz przeprowadzać eksplorację danych za pomocą dość prymitywnego systemu: program zostanie zaprogramowany do wyszukiwania określonych wzorców i trendów danych, a informacje techniczne będą „wydobywane” z tej surowej masy danych w dowolnej formie.
Uczenie maszynowe jest czymś nowszym i bardziej zaawansowanym. Uczenie maszynowe korzysta z zestawów danych, ale w przeciwieństwie do eksploracji danych, uczenie maszynowe wykorzystuje skomplikowane algorytmy i konfiguracje, takie jak sieci neuronowe, aby umożliwić maszynie uczenie się na podstawie danych wejściowych. W związku z tym uczenie maszynowe jest nieco bardziej dogłębne niż operacja eksploracji danych. Na przykład w sieci neuronowej sztuczne neurony pracują w warstwach, aby pobierać dane wejściowe i uwalniać dane wyjściowe z dużą ilością skomplikowanej aktywności „czarnej skrzynki” pomiędzy nimi (termin „czarna skrzynka” odnosi się do bardziej wyrafinowanych systemów, gdy ludzie mają trudno zrozumieć, w jaki sposób sieci neuronowe lub algorytmy faktycznie wykonują swoje zadania).
Eksploracja danych i uczenie maszynowe różnią się także w aplikacjach od przedsiębiorstw. Ponownie, eksploracja danych może się odbywać w ramach dowolnej aplikacji ERP oraz w wielu różnorodnych procesach.
Natomiast projekt uczenia maszynowego wymaga znacznych zasobów. Kierownicy projektów muszą zebrać dane dotyczące szkolenia i testów, szukać problemów, takich jak nadmierne dopasowanie, decydować o wyborze funkcji i ekstrakcji funkcji i wiele więcej. Uczenie maszynowe może wymagać złożonych form zakupu od różnych interesariuszy, podczas gdy operacje eksploracji danych zwykle wymagają jedynie szybkiego podpisania się.
Pomimo tych różnic zarówno eksploracja danych, jak i uczenie maszynowe mają zastosowanie w dziedzinie nauki o danych. Dowiedz się więcej o analizie danych pomaga interesariuszom dowiedzieć się więcej o tym, jak działają te procesy i jak można je zastosować w danej branży.
