Q:
Was ist der Unterschied zwischen maschinellem Lernen und Data Mining?
EIN:Data Mining und maschinelles Lernen sind zwei sehr unterschiedliche Begriffe - sie werden jedoch häufig im selben Kontext verwendet. Dies ist die Fähigkeit der Parteien, Daten zu verfeinern und zu sortieren, um Erkenntnisse und Schlussfolgerungen zu erhalten. Die Gemeinsamkeiten und Unterschiede können dazu führen, dass das Sprechen über diese beiden sehr unterschiedlichen Prozesse für ein weniger technisch versiertes Publikum verwirrend wird.
Beim Data Mining werden Daten aggregiert und anschließend nützliche Daten aus diesem größeren Datensatz extrahiert. Es ist eine Art Wissensermittlung, die seit der Aggregation großer Datenmengen durchgeführt wird. Sie können Data Mining mit einem relativ primitiven System durchführen: Das Programm wird so programmiert, dass es nach bestimmten Mustern und Datentrends sucht, und technische Informationen werden aus dieser Rohdatenmenge in beliebiger Form „gewonnen“.
Maschinelles Lernen ist etwas Neueres und Raffinierteres. Beim maschinellen Lernen werden Datensätze verwendet. Im Gegensatz zum Data Mining werden beim maschinellen Lernen jedoch aufwendige Algorithmen und Setups wie beispielsweise neuronale Netze verwendet, damit die Maschine tatsächlich aus den Eingabedaten lernen kann. Daher ist maschinelles Lernen weitaus umfassender als ein Data Mining-Vorgang. Beispielsweise arbeiten in einem neuronalen Netzwerk künstliche Neuronen in Schichten, um Eingabedaten aufzunehmen und Ausgabedaten freizugeben, wobei dazwischen eine Menge aufwändiger "Black-Box" -Aktivitäten liegen (der Begriff "Black-Box" gilt für komplexere Systeme, wenn der Mensch eine Schwierigkeiten, zu verstehen, wie die neuronalen Netze oder Algorithmen tatsächlich ihre Arbeit verrichten).
Data Mining und maschinelles Lernen unterscheiden sich auch in ihren Anwendungen für Unternehmen. Auch hier kann das Data Mining in jeder ERP-Anwendung und in vielen verschiedenen Prozessen durchgeführt werden.
Im Gegensatz dazu erfordert ein maschinelles Lernprojekt erhebliche Ressourcen. Projektmanager müssen die Trainings- und Testdaten zusammenstellen, nach Problemen wie Überanpassung suchen, über die Auswahl und Extraktion von Features entscheiden und vieles mehr. Maschinelles Lernen kann komplexe Formen des Buy-Ins von verschiedenen Interessengruppen erfordern, während Data Mining-Aktivitäten normalerweise nur eine schnelle Freigabe erfordern.
Trotz dieser Unterschiede gelten sowohl Data Mining als auch maschinelles Lernen für die Datenwissenschaft. Wenn Sie mehr über Data Science erfahren, erfahren Sie, wie diese Prozesse funktionieren und wie sie in einer bestimmten Branche angewendet werden können.
