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Der Unterschied zwischen Mining und maschinellem Lernen

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Data Mining gibt es schon seit Jahren, aber erst in den 1930er Jahren rückt es ins Blickfeld der Öffentlichkeit. Die Datenextraktionstechnik gibt es nun schon seit über einem Jahrhundert. Laut Hacker Bits fand 1936 eine der ersten Gelegenheiten zum Data Mining statt, als Alan Turing die universelle Maschine erfand, die ähnliche Aufgaben wie Computer in der heutigen Zeit erfüllen konnte.

Forbes berichtete auch, dass die Entwicklung von Turing, bekannt als der „Turing-Test“ im Jahr 1950, darin bestand, festzustellen, ob Computer über eine gewisse Intelligenz verfügten. In dem Test musste ein Computer Menschen täuschen, damit sie daraus schließen konnten, dass er tatsächlich eine gewisse Intelligenz hatte.

Sicherlich haben Data Mining und maschinelles Lernen einen langen Weg zurückgelegt. Heute haben Unternehmen den Einsatz von Data Mining und maschinellem Lernen bei Aktivitäten wie der Erweiterung der Märkte und der Erzielung von Gewinnen übernommen. Data Mining und maschinelles Lernen hängen stark von Daten ab. Im Allgemeinen werden sie fälschlicherweise als gleich bezeichnet. Sehen wir uns einige ihrer Unterschiede und die Art und Weise ihrer Verwendung an.

Datennutzung

Der Hauptunterschied zwischen Data Mining und maschinellem Lernen besteht darin, wie sie verwendet und angewendet werden. Data Mining wird regelmäßig vom maschinellen Lernen verwendet, um verschiedene Beziehungen zu verbinden. Beispielsweise verwendet Uber maschinelles Lernen, um ETAs zu messen, um die Kosten für Fahrten oder Essenslieferzeiten zu berechnen.

Data Mining wird in vielen Aktivitäten wie der Finanzforschung eingesetzt, wo Investoren es verwenden könnten, um die besten Institutionen für die Bereitstellung von Finanzmitteln zu ermitteln. Ein Unternehmen kann Data Mining verwenden, um Daten zu Markttrends zu sammeln, die zur Sicherung neuer Leads verwendet werden können. Außerdem kann Data Mining auch verwendet werden, um soziale Netzwerke sorgfältig zu durchsuchen, um Informationen zu sammeln, die in der Werbekampagne verwendet werden sollen.

Maschinelles Lernen beinhaltet jedoch Data Mining, kann aber auch unfreiwillige Beziehungen herstellen und lernen, wie man neue Algorithmen verwendet. Dies ist die gleiche Technologie, die von automatischen Autos verwendet wird, die sich an neue Bedingungen anpassen. Maschinelles Lernen ist auch der Grund für sofortige Empfehlungen auf Amazon.

Maschinelles Lernen ist auch die Technologie, die in Banken verwendet wird, um gefälschtes Geld zu erkennen. Dies hat wesentlich dazu beigetragen, Falschgeld und Betrug in Banken heute zu kontrollieren.

Grundlage des Lernens

Data Mining und maschinelles Lernen haben beide den gleichen Hintergrund, aber ihr Ansatz unterscheidet sich. Data Mining greift auf vorhandene Daten zurück, um bei der Entscheidungsfindung zu helfen, zum Beispiel verwendet ein tuchfreier Mensch Data Mining, um die neueste Mode zu finden.

Im Gegenteil, maschinelles Lernen kann sich die Ideen aus vorhandenen Daten holen und nutzt diese dann, um sich selbst beizubringen. Zebra Medica Vision hat einen maschinellen Lernalgorithmus weiterentwickelt, um Herz-Kreislauf-Erkrankungen vorherzusehen, die jährlich mehr als 500,000 Menschen in Amerika zum Tod führen.

Maschinelles Lernen kann auch Ereignisse analysieren und Verhaltensanpassungen für die Zukunft lernen, während Data Mining im Wesentlichen als Datenquelle für maschinelles Lernen verwendet wird. Data Mining erfordert menschliche Synergien, um das Wissen zu lernen und zu nutzen. Data Mining kann automatisch so konfiguriert werden, dass es nach Daten sucht, aber es kann die Informationen nicht ohne menschliche Hilfe anwenden. Es kann auch keine Verbindung zwischen vorhandenen Daten herstellen, während maschinelles Lernen dies kann.

Pattern Recognition

Die Analyse und Interpretation von Daten erfordert die richtige Software und Tools, um die richtigen Muster zu erhalten. Andernfalls verschwenden die Leute Zeit damit, nach diesen komplizierten Mustern zu suchen. Unternehmen können diese Informationen für Verkaufsprognosen verwenden, zum Beispiel sammelt Wal-Mart Daten von ihren Verkaufsstellen. Später verwenden sie die Informationen, um Kaufmuster zu bestimmen und ihre voraussichtlichen Vorhersagen zu lenken.

Durch Analyse und Gruppierung kann Data Mining einige Muster identifizieren. Nichtsdestotrotz verwendet maschinelles Lernen dieselben Informationen, um zu lernen und sich an die gesammelten Informationen anzupassen.

Da Malware zu einer Bedrohung geworden ist, kann maschinelles Lernen helfen, bösartige Software durch Zugriff auf das System zu identifizieren.

Verbesserte Präzision

Data Mining und maschinelles Lernen tragen beide zur Verbesserung der Datengenauigkeit bei. Data Mining beinhaltet jedoch das Sammeln und Organisieren von Informationen. Data Mining kann verwendet werden, um genaue Informationen zu erhalten, und dies verdeutlicht maschinelles Lernen für feine Ergebnisse. Ein Mensch kann Datenkorrelationen nicht bemerken, aber maschinelles Lernen verbindet diese, um die besten Ergebnisse zu erzielen und die Maschinennormen zu verbessern.

Maschinelles Lernen kann im Marketing eingesetzt werden, um Verkäufern zu helfen, ihre Kunden zu verstehen. CRM-Systeme können zusammen mit maschinellem Lernen die vergangenen Ereignisse untersuchen, die zu einem Feedback zur Kundenzufriedenheit führen. Außerdem kann es verwendet werden, um darzustellen, welche Produkte und Dienstleistungen sich besser verkaufen, und Marketing-Feedback für die Kunden.

Die Zukunft von Data Mining und maschinellem Lernen

Forbes berichtete, dass die globalen Daten bis 2020 von 4.4 auf 44 Zettabyte ansteigen würden und jedes Mal 1.7 Megabyte an Daten für jeden Menschen auf der Erde entstehen würden.

Während Sie Informationen sammeln, wird es eine große Nachfrage nach verbesserten Data-Mining- und maschinellen Lerntechniken geben, um mit der Nachfrage und Zuverlässigkeit Schritt zu halten. Mit der Zeit werden sich Data Mining und maschinelles Lernen überschneiden, um die Ernte großer Datenmengen zu verbessern.

Laut BIO-IT World wird die Zukunft des Data Mining zu prädiktiver Analyse führen und auch die Analyse in verschiedenen Branchen vorantreiben. In der medizinischen Industrie werden Wissenschaftler beispielsweise in der Lage sein, prädiktive Analysen zu verwenden, um Faktoren zu untersuchen, die mit einer Krankheit und der Behandlung zusammenhängen, die am besten funktioniert.

Außerdem werden laut Geekwire Tausende und Abertausende von Maschinen verbunden sein, und dies kann durch den Einsatz von IoT-Technologie verbessert werden.

Einige Fachleute argumentieren anders über Data Mining und maschinelles Lernen. Sie argumentieren, dass es nicht nötig sei, sich die Unterschiede zwischen Data Mining und maschinellem Lernen anzusehen, sondern zu verstehen, wie wir aus Daten lernen können. Das Wichtigste ist ‘Daten zu sammeln und davon zu profitieren.“