Q:
В чем разница между машинным обучением и интеллектуальным анализом данных?
A:Интеллектуальный анализ данных и машинное обучение - это два совершенно разных термина, но они часто используются в одном и том же контексте, что позволяет сторонам уточнять и сортировать данные, чтобы прийти к выводам и выводам. Сходство и различия могут сделать разговор об этих двух очень разных процессах запутанным для менее технически подкованной аудитории.
Интеллектуальный анализ данных - это процесс агрегации данных, а затем извлечения полезных данных из этого большого набора данных. Это тип открытия знаний, которое происходит с тех пор, как мы смогли объединять большие объемы данных. Вы можете выполнять интеллектуальный анализ данных с довольно примитивной системой: программа будет запрограммирована на поиск конкретных шаблонов и трендов данных, а техническая информация будет «добываться» из этой необработанной массы данных в любой форме, в которой она может быть.
Машинное обучение - это нечто более новое и сложное. В машинном обучении используются наборы данных, но в отличие от интеллектуального анализа данных, в машинном обучении используются сложные алгоритмы и настройки, такие как нейронные сети, чтобы фактически позволить машине учиться на основе входных данных. Таким образом, машинное обучение является немного более глубоким, чем операция интеллектуального анализа данных. Например, в нейронной сети искусственные нейроны работают в слоях для получения входных данных и выпуска выходных данных с большим количеством сложных действий «черного ящика» между ними (термин «черный ящик» применяется к более сложным системам, когда люди имеют трудно понять, как нейронные сети или алгоритмы на самом деле делают свою работу).
Интеллектуальный анализ данных и машинное обучение также весьма различны в своих приложениях для предприятий. Опять же, интеллектуальный анализ данных может продолжаться в любом конкретном приложении ERP и во многих разнообразных процессах.
В отличие от этого, проект машинного обучения требует значительных ресурсов. Менеджеры проектов должны собрать данные обучения и тестирования, найти такие проблемы, как переоснащение, принять решение о выборе и извлечении функций и многое другое. Машинное обучение может потребовать сложных форм участия от различных заинтересованных сторон, в то время как операции по извлечению данных обычно требуют быстрой подписки.
Несмотря на эти различия, как интеллектуальный анализ данных, так и машинное обучение применимы к области науки о данных. Изучение науки о данных помогает заинтересованным сторонам узнать больше о том, как эти процессы работают и как их можно применять в любой отрасли.
