П:
Која је разлика између машинског учења и вађења података?
А:Ископавање података и машинско учење два су врло различита појма - али они се често користе у истом контексту, а то је способност страна да прецизирају и сортирају податке да би дошли до увида и закључака. Сличности и разлике у комбинацији могу учинити да се прича о ова два врло различита процеса збуњујуће за публику са мање технологије.
Ископавање података је процес обједињавања података и затим издвајање корисних података из тог већег скупа података. То је врста открића знања која се догађа откад смо постали у стању да објединимо велике количине података. Извођење података можете да радите са прилично примитивним системом: Програм ће бити програмиран тако да тражи одређене обрасце и трендове података, а техничке информације ће се „минирати“ из те сирове масе података у било којем облику у којем се налазе.
Машинско учење је нешто новије и софистицираније. Машинско учење користи скупове података, али за разлику од вађења података, машинско учење користи сложене алгоритме и подешавања попут неуронских мрежа да би заправо омогућило машини да учи из улазних података. Као такво, машинско учење је мало дубље од операције копања података. На пример, у неуронској мрежи вештачки неурони делују у слојевима да би преузели улазне податке и избацили излазне податке са много разрађене активности „црне кутије“ између осталог (појам „црна кутија“ односи се на софистицираније системе када људи имају тешко је схватити како неуронске мреже или алгоритми заправо раде свој посао).
Ископавање података и машинско учење такође су прилично различити у својим апликацијама за предузећа. Изнова, рударство података може се наставити унутар било које ЕРП апликације и у разним процесима.
Супротно томе, пројекат машинског учења захтева знатна средства. Руководиоци пројеката морају да прикупе податке о обуци и тестовима, потраже проблеме попут прекомерног опремања, одлуче о избору значајки и вађењу значајки и још много тога. Машинско учење може захтевати сложене облике куповине од разних заинтересованих страна, док активности вађења података обично захтевају само брзо одјаву.
Упркос тим разликама, и вађење података и машинско учење односе се на подручје науке о подацима. Сазнање више о науци о подацима помаже актерима да науче више о томе како ови процеси функционишу и како се могу применити у било којој индустрији.
