データマイニングと機械学習の違いは？
データマイニング
データマイニングは、パターン認識技術と統計的および数学的手法を使用して、リポジトリに保存されている大量のデータを選別することにより、意味のある新しい相関関係、パターン、および傾向を発見するプロセスです。疑わしい関係を見つけ、データ所有者にとって理解可能で有用な新しい方法でデータを要約するための観測データセット。
これは、データベースの所有者にとって明確で有益な結果を得るために最初は未知である規則性または関係を発見するための、大量のデータの選択、調査、およびモデリングの手順です。データマイニングは、意味のあるパターンとルールを発見するために、大量のデータを自動または半自動で探索および分析するプロセスです。
データマイニングはデータサイエンスに似ています。それは、特定の状況で、特定のデータセットに対して、目的を持って人によって実行されます。このプロセスには、テキストマイニング、Webマイニング、オーディオおよびビデオマイニング、画像データマイニング、ソーシャルメディアマイニングなどのさまざまなタイプのサービスが含まれます。これは、単純または非常に具体的なソフトウェアを介して行われます。
機械学習は、巨大なデータ処理のための複雑なアルゴリズムを作成し、そのユーザーに結果をサポートするアプローチです。経験を通して理解し、予測を作成できる複雑なプログラムを使用しています。
アルゴリズムは、トレーニング情報を頻繁に入力することで、それ自体が改善されます。機械学習の主な目的は、データを学習し、人間が理解して使用できるデータからモデルを構築することです。
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教師なし機械学習 −教師なし学習は、トレーニングされたデータセットに基づいて結果を予測するのではなく、クラスタリングや結果の予測に関連する直接的な手法を使用します。トレーニングされたデータセットは、出力がわかっている入力として表されます。
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教師あり機械学習 −教師あり学習は、教師としての監督者の存在を定義します。教師あり学習は、十分に平準化されたデータを使用してマシンを指導またはトレーニングできる学習手法であり、一部の情報がすでに真の応答でマークされていることを意味します。その後、教師あり学習アルゴリズムがトレーニング情報を分析し、ラベル付けされたデータから正確な結果を提供できるように、マシンは新しいレコードセットでサポートされます。
データマイニングと機械学習の比較を見てみましょう
| データマイニング | 機械学習 |
|---|---|
| データマイニングは、データの知識発見とも呼ばれ、何百万ものレコード（特に構造化データ）の異常、相関、傾向、またはパターンを特定して、ビジネスに役立つ可能性のある洞察を収集する手法です。意思決定であり、従来の分析では見落とされていた可能性があります。 | 機械学習は、大規模なデータ処理のための複雑なアルゴリズムを作成し、そのユーザーに結果を提供する手法です。経験を通じて理解し、予測を作成できる複雑なプログラムを使用しています。 |
| データマイニングの主な目的は、複雑な数学アルゴリズムを使用して、以前は無視されていた、または知られていない事実や情報を見つけることです。 | 機械学習の目的は、人間が理解して使用できるデータから情報を理解し、モデルを構築することです。 |
| データマイニングは、データベース、データウェアハウスサーバー、データマイニングエンジン、およびパターン評価方法を使用して、有益なデータを取得します。 | 機械学習では、ニューラルネットワーク、予測モデル、自動アルゴリズムを使用して意思決定を行います。 |
| 限られた分野で使用できます。 | 広大なエリアで使用できます。 |
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データ型とデータ構造の違い
私たちが知っているように、プログラミングは完全にデータを中心に展開します。これは、すべてのビジネスロジックが実装されるデータであり、アプリケーションまたはプロジェクトの機能を構成するデータの流れです。そのため、最適化された使用のためにデータを整理して保存し、優れたデータモデルを使用して効果的なプログラミングを行うことが非常に重要になります。 一般に、データ型とデータ構造はどちらもデータの性質と編成を扱うのと同じように見えますが、2つのうち、1つはデータの種類と性質を表し、もう1つはそのデータを保存できるコレクションを表します。 データ型とデータ構造の重要な違いは次のとおりです Sr。
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ビッグデータ、データ マイニング、機械学習の違いを理解する
テクノロジーの急速な進化に伴い、私たちはデータの複雑なネットワークと漠然とした未来に向かっています。一方、世界中の業界は、ビッグデータ、データマイニング、機械学習などの革新的なテクノロジーを採用することで、完全な刷新を試みています。ここで、なぜ世界中のすべての企業がこれらのテクノロジーの採用に熱心なのか、基本的な概念は何なのか、それらは互いにどのように異なるのかという疑問が生じます。調べてみましょう。 ビッグデータ、データ マイニング、機械学習などのテクノロジーが必要なのはなぜですか? データに対する需要の高まりと競争の激化により、各企業はこれらのテクノロジーを自社のサービスに実装すること