MijnDataProvider » Blog » Het verschil tussen mijnbouw en machinaal leren

Het verschil tussen mijnbouw en machinaal leren

  • by

Datamining bestaat al jaren, maar komt in de publieke belangstelling in de jaren '1930. De techniek voor gegevensextractie bestaat nu al meer dan een eeuw. Volgens Hacker Bits vond een van de eerste gelegenheden van datamining plaats in 1936 toen Alan Turing de universele machine uitvond die vergelijkbare taken kon uitvoeren als computers in de huidige tijd.

Forbes meldde ook dat de ontwikkeling van Turing, bekend als de 'Turing-test' in 1950, was om te bepalen of computers enige intelligentie hadden. In de test moest een computer mensen voor de gek houden, zodat ze konden concluderen dat hij inderdaad enige intelligentie had.

Zeker, datamining en machine learning hebben een lange weg afgelegd. Tegenwoordig hebben bedrijven het gebruik van datamining en machine learning geadopteerd bij activiteiten zoals het uitbreiden van de markten en het maken van winst. Datamining en machine learning zijn sterk afhankelijk van data. Over het algemeen worden ze ten onrechte als hetzelfde beschouwd. Laten we eens kijken naar enkele van hun verschillen en de manier om ze te gebruiken.

Gebruiksgegevens

Het belangrijkste verschil tussen datamining en machine learning is hoe ze worden gebruikt en toegepast. Datamining wordt regelmatig gebruikt door machine learning om verschillende relaties met elkaar te verbinden. Uber gebruikt bijvoorbeeld machine learning om ETA's te meten om de kosten van ritten of bezorgtijden van eten te berekenen.

Datamining wordt gebruikt bij veel activiteiten, zoals financieel onderzoek, waarbij investeerders het kunnen gebruiken om te bepalen welke instellingen het beste financiering kunnen verstrekken. Een bedrijf kan datamining gebruiken om gegevens over markttrends te verzamelen die kunnen worden gebruikt bij het verkrijgen van nieuwe leads. Ook kan datamining worden gebruikt om goed door sociale netwerken te kijken om informatie te verzamelen voor gebruik in de promotiecampagne.

Machine learning omvat echter datamining, maar kan ook onvrijwillige relaties aangaan en nieuwe algoritmen leren gebruiken. Dit is dezelfde technologie die wordt gebruikt door automatische auto's die zich aanpassen aan nieuwe omstandigheden. Machine learning is ook de reden achter directe aanbevelingen op Amazon.

Machine learning is ook de technologie die banken gebruiken om nepgeld te detecteren. Dit heeft enorm geholpen om nepgeld en fraude bij banken tegenwoordig te beheersen.

Basis van leren

Datamining en machine learning hebben beide dezelfde achtergrond, maar hun aanpak verschilt. Datamining maakt gebruik van bestaande gegevens om te helpen bij het nemen van beslissingen, bijvoorbeeld een Cloth-lijnvrije mensen gebruiken datamining om de nieuwste mode te bedenken.

Integendeel, machine learning kan de ideeën uit bestaande gegevens halen en deze vervolgens gebruiken om zichzelf te leren. Zebra Medica vision heeft een machine learning-algoritme ontwikkeld om cardiovasculaire aandoeningen te voorzien die jaarlijks de dood veroorzaken van meer dan 500,000 mensen in Amerika.

Machine learning kan ook gebeurtenissen analyseren en gedragsaanpassing voor de toekomst leren, terwijl datamining in wezen wordt gebruikt als gegevensbron voor machine learning. Datamining vereist menselijke synergie om de kennis te leren en te gebruiken. Datamining kan automatisch worden geconfigureerd om naar gegevens te zoeken, maar het kan de informatie niet toepassen zonder menselijke hulp. Het kan ook geen verbinding krijgen tussen bestaande gegevens, terwijl machine learning dat wel kan.

Pattern Recognition

Het analyseren en interpreteren van data vereist de juiste software en tools om de juiste patronen te krijgen. Anders verspillen mensen tijd aan het zoeken naar deze gecompliceerde patronen. Bedrijven kunnen deze informatie gebruiken bij verkoopprognoses, Wal-Mart verzamelt bijvoorbeeld gegevens van hun verkooppunten. Ze gebruiken de informatie later om patronen te kopen en hun toekomstige voorspellingen te sturen.

Door analyse en groepering kan datamining enkele patronen identificeren. Desalniettemin gebruikt machine learning dezelfde informatie om te leren en zich aan te passen aan de verzamelde informatie.

Aangezien malware een bedreiging is geworden, kan machine learning helpen om kwaadaardige software te identificeren door toegang tot het systeem te krijgen.

Verbeterde precisie

Datamining en machine learning helpen beide om de nauwkeurigheid van gegevens te vergroten. Bij datamining gaat het echter om het verzamelen en ordenen van informatie. Datamining kan worden gebruikt om nauwkeurige informatie te krijgen, en dit verduidelijkt machine learning voor fijne resultaten. Een mens merkt misschien geen gegevenscorrelaties op, maar machine learning zal dit verbinden voor de beste resultaten en het verbeteren van de machinenormen.

Machine learning kan in marketing worden gebruikt om verkopers te helpen hun klanten te begrijpen. CRM-systemen kunnen samen met machine learning de gebeurtenissen uit het verleden onderzoeken, wat leidt tot feedback over klanttevredenheid. Het kan ook worden gebruikt om weer te geven welke producten en diensten beter verkopen en om marketingfeedback aan de klanten te geven.

De toekomst van datamining en machine learning

Forbes meldde dat tegen 2020 de wereldwijde gegevens zouden toenemen van 4.4 naar 44 zettabyte, en dat er voor elke mens op aarde 1.7 megabyte aan gegevens zal worden gecreëerd.

Terwijl u informatie verzamelt, zal er veel vraag zijn naar verbeterde technieken voor datamining en machine learning om de vraag en betrouwbaarheid bij te houden. Na verloop van tijd zullen datamining en machine learning elkaar kruisen om het oogsten van grote hoeveelheden gegevens te verbeteren.

Volgens BIO-IT World zal de toekomst van datamining resulteren in voorspellende analyses en ook in geavanceerde analyses in verschillende industrieën. In de medische industrie zullen wetenschappers bijvoorbeeld voorspellende analyses kunnen gebruiken om factoren te onderzoeken die verband houden met een ziekte en de behandeling die het beste werkt.

Ook zullen volgens Geekwire duizenden en duizenden machines worden aangesloten, en dit kan worden verbeterd door gebruik te maken van IoT-technologie.

Sommige professionals argumenteren anders over datamining en machine learning. Ze stellen dat het niet nodig is om te kijken naar de verschillen tussen datamining en machine learning, maar om te begrijpen hoe we van data kunnen leren. Het belangrijkste is ‘het verzamelen van gegevens en hoe je ervan kunt profiteren’