Q:
Яка різниця між машинним навчанням та обробкою даних?
A:Обмін даними та машинне навчання - це два дуже різні терміни - але вони часто обидва використовуються в одному контексті, що полягає у здатності сторін уточнювати та сортувати дані, щоб придумати розуміння та висновки. Подібність та відмінності, що поєднуються, можуть змусити говорити про ці два дуже різні процеси, що заплутають аудиторію з менш технічною технікою.
Обробка даних - це процес агрегації даних, а потім вилучення корисних даних із цього великого набору даних. Це тип відкриття знань, який триває з тих пір, як ми змогли агрегувати велику кількість даних. Ви можете здійснювати обробку даних за допомогою досить примітивної системи: програма буде запрограмована на пошук конкретних шаблонів і тенденцій даних, а технічна інформація буде «видобута» з тієї необробленої маси даних у будь-якій формі.
Машинне навчання - це щось нове і складніше. Машинне навчання використовує набори даних, але на відміну від видобутку даних, машинне навчання використовує складні алгоритми та установки, такі як нейронні мережі, щоб фактично дозволяти машині вчитися з вхідних даних. Таким чином, машинне навчання є дещо глибшим, ніж операція вилучення даних. Наприклад, у нейронній мережі штучні нейрони працюють у шарах, щоб приймати вхідні дані та випускати вихідні дані з великою кількістю деталізованих "чорних коробок" активності між ними (термін "чорний ящик" застосовується до більш досконалих систем, коли люди мають важко зрозуміти, як нейронні мережі або алгоритми насправді виконують свою роботу).
Обмін даними та машинне навчання також сильно відрізняються у своїх програмах для підприємств. Знову ж, обмін даними може продовжуватися в будь-якій заданій ERP-програмі та у багатьох різноманітних процесах.
Навпаки, проект машинного навчання потребує значних ресурсів. Керівникам проектів належить зібрати дані про навчання та тестування, знайти проблеми, такі як переоснащення, вирішити питання про вибір функції та вилучення можливостей тощо. Машинне навчання може вимагати складних форм закупівлі від різних зацікавлених сторін, тоді як діяльність з пошуку даних зазвичай просто вимагає швидкого відходу.
Незважаючи на ці відмінності, і видобуток даних, і машинне навчання дійсно стосуються царини даних. Дізнатися більше про науку про дані допомагає зацікавленим сторонам дізнатися більше про те, як працюють ці процеси та як їх можна застосувати в будь-якій галузі.
