הבדל מפתח – כריית נתונים לעומת למידה חישובית
כריית נתונים ולמידת מכונה הם שני תחומים שהולכים יד ביד. בהיותם יחסים, הם דומים, אבל יש להם הורים שונים. אבל נכון לעכשיו, שניהם גדלים יותר ויותר זה לזה; כמעט דומה לתאומים. לכן, יש אנשים שמשתמשים במילה למידת מכונה לכריית נתונים. עם זאת, תבינו כשתקראו מאמר זה ששפת המכונה שונה מכריית נתונים. ההבדל העיקרי הוא שכריית נתונים משמשת כדי לקבל כללים מהנתונים הזמינים, בעוד שלמידת מכונה מלמדת את המחשב ללמוד ולהבין כללים נתונים.
מהי כריית נתונים?
כריית נתונים היא תהליך של חילוץ מידע מרומז, לא ידוע בעבר, ועלול להיות שימושי מנתונים. למרות שכריית נתונים נשמעת חדשה, הטכנולוגיה לא. כריית נתונים היא השיטה העיקרית לחשיפה חישובית של דפוסים במערכות נתונים גדולות. זה גם כרוך בשיטות בצומת של למידת מכונה, בינה מלאכותית, סטטיסטיקה ומערכות מסדי נתונים. תחום כריית הנתונים כולל ניהול בסיסי נתונים וניהול נתונים, עיבוד מוקדם של נתונים, שיקולי הסקה, שיקולי מורכבות, עיבוד שלאחר מכן של מבנים שהתגלו ועדכון מקוון. חפירת נתונים, דיג נתונים וחיטוט נתונים הם מונחים נפוצים יותר בכריית נתונים.
היום, חברות משתמשות במחשבים רבי עוצמה כדי לבחון כמויות גדולות של נתונים ולנתח דוחות מחקרי שוק במשך שנים. כריית נתונים עוזרת לחברות אלו לזהות את הקשר בין גורמים פנימיים כמו מחיר, כישורי צוות וגורמים חיצוניים כמו תחרות, מצב כלכלי ודמוגרפיה של לקוחות.
CRISP תרשים תהליך כריית נתונים
מה זה למידת מכונה?
למידת מכונה היא חלק ממדעי המחשב ודומה מאוד לכריית נתונים. למידת מכונה משמשת גם לחיפוש דרך המערכות כדי לחפש דפוסים ולחקור את הבנייה והלימוד של אלגוריתמים. למידת מכונה היא סוג של בינה מלאכותית המספקת למחשבים את היכולת ללמוד מבלי להיות מתוכנתים במפורש. למידת מכונה מכוונת בעיקר לפיתוח תוכנות מחשב שיכולות ללמד את עצמן לצמוח ולהשתנות בהתאם למצבים חדשים וזה ממש קרוב לסטטיסטיקה חישובית.יש לו גם קשרים חזקים לאופטימיזציה מתמטית. חלק מהיישומים הנפוצים ביותר של למידת מכונה הם סינון דואר זבל, זיהוי תווים אופטי ומנועי חיפוש.
עוזר מקוון אוטומטי הוא יישום של למידת מכונה
למידת מכונה מתנגשת לפעמים עם כריית נתונים מכיוון ששניהם הם כמו שני פרצופים על קובייה. משימות למידת מכונה מסווגות בדרך כלל לשלוש קטגוריות רחבות כגון למידה בפיקוח, למידה ללא פיקוח ולמידת חיזוק.
מה ההבדל בין כריית נתונים ו-Machine Learning?
איך הם עובדים
כריית נתונים: כריית נתונים היא תהליך שמתחיל מנתונים לא מובנים לכאורה כדי למצוא דפוסים מעניינים.
למידת מכונה: למידת מכונה משתמשת בהרבה אלגוריתמים.
Data
כריית נתונים: כריית נתונים משמשת לחילוץ נתונים מכל מחסן נתונים.
למידת מכונה: למידת מכונה היא לקרוא את המכונה הקשורה לתוכנת מערכת.
Application
כריית נתונים: כריית נתונים משתמשת בעיקר בנתונים מדומיין מסוים.
למידת מכונה: טכניקות למידת מכונה הן כלליות למדי וניתן ליישם אותן בהגדרות שונות.
Focus
כריית נתונים: קהילת כריית הנתונים מתמקדת בעיקר באלגוריתמים ויישומים.
למידת מכונה: קהילות למידת מכונה משלמות יותר על תיאוריות.
מתודולוגיה
כריית נתונים: כריית נתונים משמשת כדי לקבל כללים מנתונים.
למידת מכונה: למידת מכונה מלמדת את המחשב ללמוד ולהבין כללים נתונים.
Research
כריית נתונים: כריית נתונים היא תחום מחקר המשתמש בשיטות כמו למידת מכונה.
למידת מכונה: למידת מכונה היא מתודולוגיה המשמשת כדי לאפשר למחשבים לבצע משימות חכמות.
סיכום:
כריית נתונים לעומת למידה חישובית
למרות שלמידת מכונה שונה לחלוטין עם כריית נתונים, הם בדרך כלל דומים זה לזה. כריית נתונים היא תהליך של חילוץ דפוסים נסתרים מנתונים גדולים, ולמידת מכונה היא כלי שניתן להשתמש בו גם לשם כך. תחום למידת המכונה צמח עוד יותר כתוצאה מבניית בינה מלאכותית. לכורי הנתונים יש בדרך כלל עניין רב בלמידת מכונה. שניהם, כריית נתונים ולמידת מכונה, משתפים פעולה באופן שווה לפיתוח AI כמו גם תחומי מחקר.
תמונה באדיבות:
1. "CRISP-DM Process Diagram" מאת קנת ג'נסן - עבודה משלו. [CC BY-SA 3.0] דרך Wikimedia Commons
2. "עוזר מקוון אוטומטי" מאת Bemidji State University [Public Domain] באמצעות Wikimedia Commons
