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La différence entre l'exploitation minière et l'apprentissage automatique

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L'exploration de données existe depuis des années mais est devenue publique dans les années 1930. La technique d'extraction de données existe depuis plus d'un siècle maintenant. Selon Hacker Bits, l'une des premières occasions d'exploration de données s'est produite en 1936, lorsque Alan Turing a inventé la machine universelle qui pourrait effectuer des tâches similaires à celles des ordinateurs d'aujourd'hui.

Forbes a également rapporté que le développement de Turing, connu sous le nom de "test de Turing" en 1950, visait à déterminer si les ordinateurs avaient une certaine intelligence. Dans le test, un ordinateur devait tromper les humains pour qu'ils puissent conclure qu'il possédait effectivement une certaine intelligence.

Il est certain que l'exploration de données et l'apprentissage automatique ont parcouru un long chemin. Aujourd'hui, les entreprises ont adopté l'utilisation de l'exploration de données et de l'apprentissage automatique dans des activités telles que l'expansion des marchés et la réalisation de bénéfices. L'exploration de données et l'apprentissage automatique dépendent fortement des données. Généralement, ils sont confondus avec les mêmes. Voyons quelques-unes de leurs différences et la manière de les utiliser.

L'utilisation de données

La principale différence entre l'exploration de données et l'apprentissage automatique réside dans la manière dont ils sont utilisés et appliqués. L'exploration de données est régulièrement utilisée par l'apprentissage automatique pour connecter différentes relations. Par exemple, Uber utilise l'apprentissage automatique pour mesurer les ETA afin de calculer le coût des trajets ou les délais de livraison de nourriture.

L'exploration de données est utilisée dans de nombreuses activités telles que la recherche financière où les investisseurs peuvent l'utiliser pour déterminer les meilleures institutions pour fournir un financement. Une entreprise peut utiliser l'exploration de données pour collecter des données sur les tendances du marché qui peuvent être utilisées pour sécuriser de nouveaux prospects. En outre, l'exploration de données peut également être utilisée pour parcourir attentivement les réseaux sociaux afin de recueillir des informations à utiliser dans la campagne de promotion.

Cependant, l'apprentissage automatique intègre l'exploration de données mais peut également établir des relations involontaires et apprendre à utiliser de nouveaux algorithmes. C'est la même technologie qui est utilisée par les voitures automatiques qui s'adaptent aux nouvelles conditions. L'apprentissage automatique est également à l'origine des recommandations instantanées sur Amazon.

L'apprentissage automatique est également la technologie utilisée dans les banques pour détecter la fausse monnaie. Cela a grandement aidé à contrôler la fausse monnaie et les fraudes dans les banques aujourd'hui.

Fondation de l'apprentissage

L'exploration de données et l'apprentissage automatique partagent le même contexte, mais leur approche diffère. L'exploration de données s'engage dans les données existantes pour aider à prendre des décisions, par exemple, une personne sans ligne de tissu utilise l'exploration de données pour proposer la dernière mode.

Au contraire, l'apprentissage automatique peut extraire les idées des données existantes et les utiliser ensuite pour s'auto-enseigner. Zebra Medica vision a développé un algorithme d'apprentissage automatique pour prévoir les maladies cardiovasculaires qui causent la mort de plus de 500,000 XNUMX personnes aux États-Unis chaque année.

L'apprentissage automatique peut également analyser des événements et apprendre l'adaptation comportementale pour l'avenir, tandis que l'exploration de données est essentiellement utilisée comme source de données pour l'apprentissage automatique. L'exploration de données nécessite une synergie humaine pour apprendre et utiliser les connaissances. L'exploration de données peut être configurée automatiquement pour rechercher des données, mais elle ne peut pas appliquer les informations sans aide humaine. Il ne peut pas non plus établir la connexion entre les données existantes alors que l'apprentissage automatique le peut.

Pattern Recognition

L'analyse et l'interprétation des données nécessitent les bons logiciels et outils afin d'obtenir les bons modèles. Ou bien, les gens perdront du temps à essayer de rechercher ces modèles compliqués. Les entreprises peuvent utiliser ces informations dans la projection des ventes, par exemple, Wal-Mart collecte des données auprès de leurs points de vente. Plus tard, ils utilisent les informations pour décider d'acheter des modèles et orienter leurs prédictions prospectives.

Grâce à l'analyse et au regroupement, l'exploration de données peut identifier certains modèles. Néanmoins, l'apprentissage automatique utilise les mêmes informations pour apprendre et s'adapter aux informations collectées.

Comme les logiciels malveillants sont devenus une menace, l'apprentissage automatique peut aider à identifier les logiciels malveillants en accédant au système.

Précision améliorée

L'exploration de données et l'apprentissage automatique contribuent tous deux à améliorer la précision des données. Cependant, l'exploration de données implique la collecte et l'organisation d'informations. L'exploration de données peut être utilisée pour obtenir des informations précises, ce qui clarifie l'apprentissage automatique pour des résultats précis. Un humain peut ne pas remarquer les corrélations de données, mais l'apprentissage automatique les connectera pour de meilleurs résultats et améliorera les normes de la machine.

L'apprentissage automatique peut être utilisé dans le marketing pour aider les vendeurs à comprendre leurs clients. Les systèmes CRM, associés à l'apprentissage automatique, peuvent examiner les événements passés conduisant à des commentaires sur la satisfaction des clients. En outre, il peut être utilisé pour décrire les produits et services qui se vendent le mieux et les commentaires marketing aux clients.

L'avenir de l'exploration de données et de l'apprentissage automatique

Forbes a rapporté que d'ici 2020, les données mondiales passeraient de 4.4 à 44 zettaoctets, et 1.7 mégaoctets de données seraient créés à chaque fois pour chaque humain sur terre.

Au fur et à mesure que vous recueillerez des informations, il y aura une forte demande pour des techniques améliorées d'exploration de données et d'apprentissage automatique pour vous aider à répondre à la demande et à la fiabilité. Avec le temps, l'exploration de données et l'apprentissage automatique se croiseront pour améliorer la récolte de grandes quantités de données.

Selon BIO-IT World, l'avenir de l'exploration de données se traduira par une analyse prédictive et fera également progresser l'analyse dans différentes industries. Par exemple, dans l'industrie médicale, les scientifiques pourront utiliser l'analyse prédictive pour examiner les facteurs associés à une maladie et le traitement qui fonctionnera le mieux.

De plus, selon Geekwire, des milliers et des milliers de machines seront connectées, et cela peut être amélioré en utilisant la technologie IoT.

Certains professionnels argumentent différemment sur l'exploration de données et l'apprentissage automatique. Ils soutiennent qu'il n'est pas nécessaire d'examiner les différences entre l'exploration de données et l'apprentissage automatique, mais de comprendre comment nous pouvons apprendre à partir des données. L'important est de "collecter des données et comment en tirer profit".