Différence entre l'exploration de données et l'apprentissage automatique
L'exploration de données fait référence à l'extraction de connaissances à partir d'une grande quantité de données. L'exploration de données est le processus permettant de découvrir différents types de modèles hérités des données et qui sont précis, nouveaux et utiles. L'exploration de données est le sous-ensemble de l'analyse commerciale, elle est similaire à la recherche expérimentale. Les origines de l'exploration de données sont les bases de données, les statistiques. L'apprentissage automatique implique un algorithme qui s'améliore automatiquement grâce à une expérience basée sur les données. L'apprentissage automatique est un moyen de découvrir un nouvel algorithme à partir de l'expérience. L'apprentissage automatique implique l'étude d'algorithmes capables d'extraire automatiquement des informations. L'apprentissage automatique utilise des techniques d'exploration de données et un autre algorithme d'apprentissage pour construire des modèles de ce qui se passe derrière certaines données afin de prédire les résultats futurs.
Comprenons l'exploration de données et l'apprentissage automatique en détail dans cet article.
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Différence clé entre l'exploration de données et l'apprentissage automatique
- Pour mettre en œuvre des techniques d'exploration de données, il a utilisé deux composants: le premier est la base de données et le second est l'apprentissage automatique. La base de données propose des techniques de gestion des données tandis que l'apprentissage automatique propose des techniques d'analyse des données. Mais pour mettre en œuvre des techniques d'apprentissage automatique, il a utilisé des algorithmes.
- L'exploration de données utilise plus de données pour extraire des informations utiles et ces données particulières aideront à prédire certains résultats futurs, par exemple dans une société de vente qu'elle utilise les données de l'année dernière pour prédire cette vente, mais l'apprentissage automatique ne s'appuiera pas beaucoup sur les données qu'il utilise des algorithmes, par exemple, OLA, UBER techniques d'apprentissage automatique pour calculer l'ETA des trajets.
- La capacité d'auto-apprentissage n'est pas présente dans l'exploration de données, elle suit les règles et est prédéfinie. Il fournira la solution à un problème particulier mais les algorithmes d'apprentissage automatique sont auto-définis et peuvent changer leurs règles selon le scénario, il trouvera la solution à un problème particulier et le résoudra à sa manière.
- La principale et principale différence entre l'exploration de données et l'apprentissage automatique est que, sans l'implication de l'exploration de données humaine ne peut pas fonctionner, mais dans l'apprentissage automatique, l'effort humain n'est impliqué que le moment où l'algorithme est défini, après quoi il conclura tout par ses propres moyens une fois mis en œuvre pour toujours à utiliser, mais ce n'est pas le cas avec l'exploration de données.
- Le résultat produit par l'apprentissage automatique sera plus précis par rapport à l'exploration de données, car l'apprentissage automatique est un processus automatisé.
- L'exploration de données utilise la base de données ou le serveur d'entrepôt de données, le moteur d'exploration de données et les techniques d'évaluation de modèle pour extraire les informations utiles tandis que l'apprentissage automatique utilise des réseaux de neurones, un modèle prédictif et des algorithmes automatisés pour prendre les décisions.
Exploration de données vs tableau de comparaison d'apprentissage automatique
| basique pour comparaison | Exploration de données | Apprentissage automatique |
| Sens | Extraire les connaissances d'une grande quantité de données | Introduire un nouvel algorithme à partir des données ainsi que de l'expérience passée |
| Histoire | Introduit en 1930, initialement appelé découverte des connaissances dans les bases de données | introduire vers 1950, le premier programme était le programme de jeu de dames de Samuel |
| Responsabilité | L'exploration de données est utilisée pour obtenir les règles à partir des données existantes. | L'apprentissage automatique apprend à l'ordinateur à apprendre et à comprendre les règles données. |
| Origine | Bases de données traditionnelles avec données non structurées | Données existantes et algorithmes. |
| la mise en oeuvre | Nous pouvons développer nos propres modèles où nous pouvons utiliser des techniques d'exploration de données pour | Nous pouvons utiliser l'algorithme d'apprentissage automatique dans l'arbre de décision, les réseaux de neurones et certains autres domaines de l'intelligence artificielle. |
| La nature | Implique davantage l'interférence humaine vers le manuel. | Automatisé, une fois la conception auto-implémentée, aucun effort humain |
| Application | utilisé dans l'analyse de cluster | utilisé dans la recherche sur le Web, filtre anti-spam, notation de crédit, détection de fraude, conception informatique |
| Abstraction | Résumé d'exploration de données de l'entrepôt de données | L'apprentissage automatique lit la machine |
| Les techniques impliquent | L'exploration de données est plus une recherche utilisant des méthodes comme l'apprentissage automatique | Autodidacte et forme le système pour effectuer la tâche intelligente. |
| Portée | Appliqué dans la zone limitée | Peut être utilisé dans une vaste zone. |
Conclusion - Exploration de données vs apprentissage automatique
Dans la plupart des cas, l'exploration de données est désormais utilisée pour prédire le résultat à partir de données historiques ou trouver une nouvelle solution à partir des données existantes. La plupart de l'organisation utilise cette technique pour générer des résultats commerciaux. Où les techniques d'apprentissage automatique se développent de manière beaucoup plus rapide car elles surmontent les problèmes liés aux techniques d'exploration de données. Étant donné que le processus d'apprentissage automatique est plus précis et moins sujet aux erreurs par rapport à l'exploration de données et qu'il est beaucoup plus capable de prendre sa propre décision et de résoudre le problème. Mais pour faire avancer l'entreprise, nous devons avoir un processus d'exploration de données car il définira le problème d'une entreprise particulière et pour résoudre ce problème, nous pouvons utiliser des techniques d'apprentissage automatique. En un mot, nous pouvons dire que pour conduire une entreprise, les techniques d'exploration de données et d'apprentissage automatique doivent fonctionner main dans la main, une technique définira le problème et une autre vous donnera la solution de manière très précise.
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