S:
Makine öğrenimi ve veri madenciliği arasındaki fark nedir?
A:Veri madenciliği ve makine öğrenimi birbirinden çok farklı iki terimdir - ancak her ikisi de aynı bağlamda kullanılır; bu da tarafların içgörü ve sonuçlara ulaşmak için verileri hassaslaştırma ve sıralama yeteneğidir. Benzerlikler ve farklılıklar, bu iki farklı süreç hakkında daha az teknoloji meraklı izleyici için kafa karıştırıcı olabilir.
Veri madenciliği, verilerin toplanması ve daha sonra bu daha büyük veri kümesinden faydalı verilerin çıkarılması işlemidir. Büyük miktarda veri toplayabildiğimizden beri devam eden bir bilgi keşfi türüdür. Oldukça ilkel bir sistemle veri madenciliği yapabilirsiniz: Program, belirli kalıpları ve veri eğilimlerini aramaya programlanacak ve teknik bilgiler, hangi formda olursa olsun, bu ham veri kütlesinden “çıkarılacaktır”.
Makine öğrenimi daha yeni ve daha karmaşık bir şeydir. Makine öğrenimi veri kümelerini kullanır, ancak veri madenciliğinden farklı olarak, makine öğrenimi, makinenin giriş verilerinden gerçekten öğrenmesine izin vermek için sinir ağları gibi ayrıntılı algoritmalar ve kurulumlar kullanır. Bu nedenle, makine öğrenimi bir veri madenciliği işleminden biraz daha derinlemesine. Örneğin, bir nöral ağda, yapay nöronlar, giriş verilerini almak ve çıktı verilerini çok sayıda ayrıntılı "kara kutu" aktivitesi ile yayınlamak için katmanlar halinde çalışırlar ("kara kutu" terimi, insanlar sinir ağlarının veya algoritmaların gerçekte işlerini nasıl yaptığını anlamakta zorlanır).
Veri madenciliği ve makine öğrenimi de kurumsal uygulamalarında oldukça farklıdır. Yine, veri madenciliği herhangi bir ERP uygulaması içinde ve birçok farklı süreçte devam edebilir.
Aksine, bir makine öğrenimi projesi önemli miktarda kaynak gerektirir. Proje yöneticileri, eğitim ve test verilerini bir araya getirmeli, fazla takma, özellik seçimi ve özellik çıkarma konusunda karar vermeli ve çok daha fazlası gibi sorunları aramalıdır. Makine öğrenimi, çeşitli paydaşlardan karmaşık satın alma biçimleri gerektirebilirken, veri madenciliği faaliyetleri genellikle hızlı bir şekilde imzalanmayı gerektirir.
Bu farklılıklara rağmen, hem veri madenciliği hem de makine öğrenimi veri bilimi alanına uygulanır. Veri bilimi hakkında daha fazla bilgi edinmek, paydaşların bu süreçlerin nasıl çalıştığı ve herhangi bir sektörde nasıl uygulanabileceği hakkında daha fazla bilgi edinmelerine yardımcı olur.
