ძირითადი განსხვავება – მონაცემთა მოპოვება მანქანური სწავლების წინააღმდეგ
მონაცემთა მოპოვება და მანქანათმცოდნეობა არის ორი სფერო, რომლებიც ერთმანეთთან მიდის. როგორც ნათესავები არიან, მსგავსია, მაგრამ განსხვავებული მშობლები ჰყავთ. მაგრამ ამჟამად, ორივე იზრდება უფრო და უფრო ჰგავს ერთმანეთს; თითქმის ტყუპების მსგავსი. ამიტომ, ზოგიერთი ადამიანი იყენებს სიტყვა მანქანათმცოდნეობას მონაცემთა მოპოვებისთვის. თუმცა, ამ სტატიის წაკითხვისას მიხვდებით, რომ მანქანის ენა განსხვავდება მონაცემთა მოპოვებისგან. მთავარი განსხვავება ისაა, რომ მონაცემთა მოპოვება გამოიყენება არსებული მონაცემებიდან წესების მისაღებად, ხოლო მანქანათმცოდნეობა ასწავლის კომპიუტერს ისწავლოს და გაიგოს მოცემული წესები.
რა არის მონაცემთა მოპოვება?
მონაცემთა მოპოვება არის იმპლიციტური, ადრე უცნობი და პოტენციურად სასარგებლო ინფორმაციის ამოღების პროცესი მონაცემებიდან. მიუხედავად იმისა, რომ მონაცემთა მოპოვება ახალად ჟღერს, ტექნოლოგია ასე არ არის. მონაცემთა მოპოვება არის ნიმუშების გამოთვლითი გამჟღავნების მთავარი მეთოდი მონაცემთა დიდ ნაკრებებში. ის ასევე მოიცავს მეთოდებს მანქანათმცოდნეობის, ხელოვნური ინტელექტის, სტატისტიკისა და მონაცემთა ბაზის სისტემების კვეთაზე. მონაცემთა მოპოვების ველი მოიცავს მონაცემთა ბაზის და მონაცემთა მენეჯმენტს, მონაცემთა წინასწარ დამუშავებას, დასკვნის მოსაზრებებს, სირთულის მოსაზრებებს, აღმოჩენილი სტრუქტურების შემდგომ დამუშავებას და ონლაინ განახლებას. მონაცემთა ამოღება, მონაცემთა თევზაობა და მონაცემთა მიკვლევა უფრო ხშირად ეხება ტერმინებს მონაცემთა მოპოვებაში.
დღეს კომპანიები იყენებენ მძლავრ კომპიუტერებს მონაცემთა დიდი მოცულობის შესამოწმებლად და ბაზრის კვლევის ანგარიშების წლების განმავლობაში გასაანალიზებლად. მონაცემთა მოპოვება ეხმარება ამ კომპანიებს დაადგინონ ურთიერთობა შიდა ფაქტორებს შორის, როგორიცაა ფასი, პერსონალის უნარები და გარე ფაქტორები, როგორიცაა კონკურენცია, ეკონომიკური მდგომარეობა და მომხმარებელთა დემოგრაფია.
CRISP მონაცემთა მოპოვების პროცესის დიაგრამა
რა არის მანქანური სწავლება?
მანქანური სწავლება კომპიუტერული მეცნიერების ნაწილია და ძალიან ჰგავს მონაცემთა მოპოვებას. მანქანური სწავლება ასევე გამოიყენება სისტემების საძიებლად შაბლონების მოსაძებნად და ალგორითმების აგებისა და შესწავლის შესასწავლად. მანქანათმცოდნეობა არის ხელოვნური ინტელექტის ტიპი, რომელიც კომპიუტერებს აძლევს სწავლის შესაძლებლობას აშკარად დაპროგრამების გარეშე. მანქანათმცოდნეობა ძირითადად მიზნად ისახავს კომპიუტერული პროგრამების შემუშავებას, რომლებსაც შეუძლიათ ასწავლონ საკუთარ თავს ზრდა და შეცვლა ახალი სიტუაციების მიხედვით და ეს ნამდვილად ახლოსაა გამოთვლით სტატისტიკასთან.მას ასევე აქვს ძლიერი კავშირი მათემატიკურ ოპტიმიზაციასთან. მანქანური სწავლების ზოგიერთი ყველაზე გავრცელებული პროგრამაა სპამის ფილტრაცია, სიმბოლოების ოპტიკური ამოცნობა და საძიებო სისტემები.
ავტომატური ონლაინ ასისტენტი არის მანქანათმცოდნეობის აპლიკაცია
მანქანური სწავლება ზოგჯერ ეწინააღმდეგება მონაცემთა მოპოვებას, რადგან ორივე ჰგავს ორ სახეს კამათელზე. მანქანათმცოდნეობის ამოცანები, როგორც წესი, კლასიფიცირდება სამ ფართო კატეგორიად, როგორიცაა ზედამხედველობითი სწავლება, ზედამხედველობის გარეშე სწავლა და განმტკიცების სწავლება.
რა განსხვავებაა მონაცემთა მოპოვებასა და მანქანათმცოდნეობას შორის?
როგორ მუშაობენ
მონაცემთა მოპოვება: მონაცემთა მოპოვება არის პროცესი, რომელიც იწყება აშკარად არასტრუქტურირებული მონაცემებიდან საინტერესო შაბლონების მოსაძებნად.
მანქანური სწავლება: მანქანათმცოდნეობა იყენებს უამრავ ალგორითმს.
მონაცემები
მონაცემთა მოპოვება: მონაცემთა მოპოვება გამოიყენება მონაცემთა ნებისმიერი საწყობიდან ამოსაღებად.
მანქანური სწავლება: მანქანათმცოდნეობა არის მანქანის წაკითხვა, რომელიც დაკავშირებულია სისტემის პროგრამულ უზრუნველყოფასთან.
აპლიკაცია
მონაცემთა მოპოვება: მონაცემთა მოპოვება ძირითადად იყენებს მონაცემებს კონკრეტული დომენიდან.
მანქანური სწავლება: მანქანათმცოდნეობის ტექნიკა საკმაოდ ზოგადია და შეიძლება გამოყენებულ იქნას სხვადასხვა პარამეტრებზე.
ფოკუსი
მონაცემთა მოპოვება: მონაცემთა მოპოვების საზოგადოება ძირითადად ფოკუსირებულია ალგორითმებსა და აპლიკაციებზე.
მანქანური სწავლება: მანქანათმცოდნეობის თემები უფრო მეტს იხდიან თეორიებზე.
მეთოდოლოგია
მონაცემთა მოპოვება: მონაცემთა მოპოვება გამოიყენება მონაცემებიდან წესების მისაღებად.
მანქანური სწავლება: მანქანათმცოდნეობა ასწავლის კომპიუტერს ისწავლოს და გაიგოს მოცემული წესები.
კვლევა
მონაცემთა მოპოვება: მონაცემთა მოპოვება არის კვლევის სფერო, რომელიც იყენებს მეთოდებს, როგორიცაა მანქანათმცოდნეობა.
მანქანური სწავლება: მანქანათმცოდნეობა არის მეთოდოლოგია, რომელიც გამოიყენება კომპიუტერებისთვის ინტელექტუალური ამოცანების შესასრულებლად.
რეზიუმე:
მონაცემთა მოპოვება მანქანათმცოდნეობის წინააღმდეგ
მიუხედავად იმისა, რომ მანქანური სწავლება სრულიად განსხვავებულია მონაცემთა მოპოვებით, ისინი, როგორც წესი, ერთმანეთის მსგავსია. მონაცემთა მოპოვება არის დიდი მონაცემებიდან ფარული შაბლონების ამოღების პროცესი და მანქანური სწავლება არის ინსტრუმენტი, რომელიც ასევე შეიძლება გამოყენებულ იქნას ამისთვის. ავტომატური სწავლის სფერო კიდევ უფრო გაიზარდა ხელოვნური ინტელექტის შექმნის შედეგად. მონაცემთა მაინერებს, როგორც წესი, აქვთ დიდი ინტერესი მანქანური სწავლის მიმართ. ორივე, მონაცემთა მოპოვება და მანქანათმცოდნეობა, თანაბრად თანამშრომლობენ ხელოვნური ინტელექტის განვითარებისთვის, ისევე როგორც კვლევის სფეროებში.
სურათი თავაზიანობა:
1. კენეტ ჯენსენის „CRISP-DM პროცესის დიაგრამა“- საკუთარი ნამუშევარი. [CC BY-SA 3.0] Wikimedia Commons-ის მეშვეობით
2. "ავტომატური ონლაინ ასისტენტი" ბემიჯის სახელმწიფო უნივერსიტეტის [საჯარო დომენი] Wikimedia Commons-ის მეშვეობით
