Əsas Fərq – Data Mining vs Maşın Öyrənməsi
Data mining və maşın öyrənməsi əl-ələ verən iki sahədir. Qohum olduqlarına görə oxşardırlar, lakin fərqli valideynləri var. Amma hazırda hər ikisi getdikcə bir-birinə bənzəyir; demək olar ki, əkizlərə bənzəyir. Buna görə də, bəzi insanlar data mining üçün maşın öyrənməsi sözünü istifadə edirlər. Bununla belə, bu məqaləni oxuduqca maşın dilinin data miningindən fərqli olduğunu başa düşəcəksiniz. Əsas fərq ondan ibarətdir ki, verilənlərin əldə edilməsi mövcud məlumatlardan qaydalar əldə etmək üçün istifadə olunur, maşın öyrənməsi isə kompüterə verilən qaydaları öyrənməyi və başa düşməyi öyrədir.
Data Mining nədir?
Data mining datadan gizli, əvvəllər naməlum və potensial faydalı məlumatların çıxarılması prosesidir. Data mining yeni səslənsə də, texnologiya elə deyil. Data mining böyük məlumat dəstlərində nümunələrin hesablama açıqlanmasının əsas üsuludur. O, həmçinin maşın öyrənməsi, süni intellekt, statistik və verilənlər bazası sistemlərinin kəsişməsindəki metodları əhatə edir. Data mining sahəsinə verilənlər bazası və məlumatların idarə edilməsi, verilənlərin əvvəlcədən emalı, nəticə çıxarma mülahizələri, mürəkkəblik mülahizələri, aşkar edilmiş strukturların sonrakı emalı və onlayn yeniləmə daxildir. Məlumatların axtarışı, məlumatların ovlanması və məlumatların axtarışı daha çox data miningində terminlərə istinad edir.
Bu gün şirkətlər böyük həcmdə məlumatları araşdırmaq və illərlə bazar araşdırması hesabatlarını təhlil etmək üçün güclü kompüterlərdən istifadə edirlər. Data mining bu şirkətlərə qiymət, kadr bacarıqları kimi daxili amillər və rəqabət, iqtisadi vəziyyət və müştəri demoqrafikası kimi xarici amillər arasında əlaqəni müəyyən etməyə kömək edir.
CRISP Data Mining Proses Diaqramı
Maşın Öyrənməsi nədir?
Maşın öyrənməsi kompüter elminin bir hissəsidir və məlumatların öyrənilməsinə çox oxşardır. Maşın öyrənməsi nümunələri axtarmaq və alqoritmlərin qurulmasını və öyrənilməsini araşdırmaq üçün sistemlərdə axtarış etmək üçün də istifadə olunur. Maşın öyrənməsi, kompüterlərə açıq şəkildə proqramlaşdırılmadan öyrənmə qabiliyyətini təmin edən bir süni intellekt növüdür. Maşın öyrənməsi əsasən yeni vəziyyətlərə uyğun olaraq böyüməyi və dəyişməyi öyrədən kompüter proqramlarının inkişafını hədəfləyir və bu, həqiqətən hesablama statistikasına yaxındır. Onun həm də riyazi optimallaşdırma ilə güclü əlaqələri var. Maşın öyrənməsinin ən çox yayılmış tətbiqlərindən bəziləri spam filtrasiyası, optik xarakter tanınması və axtarış motorlarıdır.
Avtomatlaşdırılmış onlayn köməkçi maşın öyrənməsinin tətbiqidir
Maşın öyrənməsi bəzən məlumatların öyrənilməsi ilə ziddiyyət təşkil edir, çünki hər ikisi zərdəki iki üz kimidir. Maşın öyrənmə tapşırıqları adətən nəzarət edilən öyrənmə, nəzarətsiz öyrənmə və gücləndirici öyrənmə kimi üç geniş kateqoriyaya təsnif edilir.
Data Mining və Maşın Öyrənməsi arasındakı fərq nədir?
Onlar necə işləyir
Data Mining: Data Mining maraqlı nümunələri tapmaq üçün strukturlaşdırılmamış verilənlərdən başlayan bir prosesdir.
Maşın Öyrənməsi: Maşın öyrənməsi çoxlu alqoritmlərdən istifadə edir.
Data
Data Mining: Data Mining istənilən məlumat anbarından məlumat çıxarmaq üçün istifadə olunur.
Maşın Öyrənməsi: Maşın öyrənməsi sistem proqram təminatı ilə əlaqəli maşını oxumaqdır.
Tətbiq
Data Mining: Data Mining əsasən müəyyən bir domendən verilənlərdən istifadə edir.
Maşın Öyrənmə: Maşın öyrənmə texnikaları kifayət qədər ümumidir və müxtəlif parametrlərə tətbiq oluna bilər.
Focus
Data Mining: Data Mining icması əsasən alqoritmlərə və tətbiqlərə diqqət yetirir.
Maşın Öyrənməsi: Maşın öyrənmə icmaları nəzəriyyələrə daha çox pul verir.
Metodika
Data Mining: Data mining datadan qaydalar əldə etmək üçün istifadə olunur.
Maşın Öyrənməsi: Maşın öyrənməsi kompüterə verilən qaydaları öyrənməyi və başa düşməyi öyrədir.
Araşdırma
Data Mining: Data Mining maşın öyrənməsi kimi metodlardan istifadə edən tədqiqat sahəsidir.
Maşın Öyrənməsi: Maşın öyrənməsi kompüterlərə ağıllı tapşırıqları yerinə yetirmək üçün istifadə olunan metodologiyadır.
Xülasə:
Data Mining vs. Machine Learning
Maşın öyrənməsi data mining ilə tamamilə fərqli olsa da, onlar adətən bir-birinə bənzəyirlər. Data mining böyük məlumatlardan gizli nümunələrin çıxarılması prosesidir və maşın öyrənməsi bunun üçün də istifadə edilə bilən bir vasitədir. Süni intellekt yaratmaq nəticəsində maşın öyrənmə sahəsi daha da böyüdü. Məlumat mədənçiləri adətən maşın öyrənməsinə böyük maraq göstərirlər. Hər ikisi, verilənlərin öyrənilməsi və maşın öyrənməsi süni intellekt və tədqiqat sahələrinin inkişafı üçün bərabər şəkildə əməkdaşlıq edir.
Şəkil Nəzakət:
1. Kenneth Jensen tərəfindən "CRISP-DM Proses Diaqramı" - Öz işi. [CC BY-SA 3.0] Wikimedia Commonsvasitəsilə
2. Wikimedia Commonsvasitəsilə Bemidji Dövlət Universiteti [İctimai Sahə] tərəfindən "Avtomatlaşdırılmış onlayn köməkçi"
