Anahtar Farkı – Veri Madenciliği ve Makine Öğrenimi
Veri madenciliği ve makine öğrenimi, el ele giden iki alandır. Akraba oldukları için benzerler, ancak farklı ebeveynleri var. Ama şu anda ikisi de giderek birbirine benziyor; neredeyse ikizlere benzer. Bu nedenle, bazı insanlar veri madenciliği için makine öğrenimi kelimesini kullanır. Ancak bu makaleyi okurken makine dilinin veri madenciliğinden farklı olduğunu anlayacaksınız. Önemli bir fark, veri madenciliğinin mevcut verilerden kurallar elde etmek için kullanılması, makine öğreniminin ise bilgisayara verilen kuralları öğrenmesini ve anlamayı öğretmesidir.
Veri Madenciliği Nedir?
Veri madenciliği, verilerden örtük, önceden bilinmeyen ve potansiyel olarak yararlı bilgileri çıkarma işlemidir. Veri madenciliği kulağa yeni gelse de teknoloji öyle değil. Veri madenciliği, büyük veri kümelerindeki kalıpların hesaplamalı olarak ifşa edilmesinin ana yöntemidir. Ayrıca makine öğrenimi, yapay zeka, istatistik ve veri tabanı sistemlerinin kesişim noktasındaki yöntemleri de içerir. Veri madenciliği alanı, veri tabanı ve veri yönetimi, veri ön işleme, çıkarım konuları, karmaşıklık konuları, keşfedilen yapıların sonradan işlenmesi ve çevrimiçi güncellemeyi içerir. Veri tarama, veri yakalama ve veri gözetleme, veri madenciliğinde daha yaygın olarak kullanılan terimlerdir.
Bugün şirketler, büyük hacimli verileri incelemek ve yıllarca pazar araştırması raporlarını analiz etmek için güçlü bilgisayarlar kullanıyor. Veri madenciliği, bu şirketlerin fiyat, personel becerileri gibi dahili faktörler ile rekabet, ekonomik durum ve müşteri demografisi gibi harici faktörler arasındaki ilişkiyi belirlemelerine yardımcı olur.
CRISP Veri Madenciliği Süreç Şeması
Makine Öğrenimi Nedir?
Makine öğrenimi, bilgisayar biliminin bir parçasıdır ve veri madenciliğine çok benzer. Makine öğrenimi ayrıca, kalıpları aramak için sistemlerde arama yapmak ve algoritmaların yapısını ve çalışmasını keşfetmek için kullanılır. Makine öğrenimi, bilgisayarlara açıkça programlanmadan öğrenme yeteneği sağlayan bir tür yapay zekadır. Makine öğrenimi, esas olarak, yeni durumlara göre büyümeyi ve değişmeyi öğretebilen bilgisayar programlarının geliştirilmesini hedefler ve hesaplamalı istatistiklere gerçekten yakındır. Ayrıca matematiksel optimizasyonla güçlü bağları vardır. Makine öğreniminin en yaygın uygulamalarından bazıları spam filtreleme, optik karakter tanıma ve arama motorlarıdır.
Otomatik çevrimiçi asistan, bir makine öğrenimi uygulamasıdır
Makine öğrenimi bazen veri madenciliği ile çelişir, çünkü ikisi de bir zarın üzerindeki iki yüz gibidir. Makine öğrenimi görevleri genellikle denetimli öğrenme, denetimsiz öğrenme ve pekiştirmeli öğrenme gibi üç geniş kategoride sınıflandırılır.
Veri Madenciliği ve Makine Öğrenimi arasındaki fark nedir?
Nasıl çalışırlar
Veri Madenciliği: Veri madenciliği, ilginç desenler bulmak için görünüşte yapılandırılmamış verilerden başlayan bir süreçtir.
Makine Öğrenimi: Makine öğrenimi birçok algoritma kullanır.
Veri
Veri Madenciliği: Veri madenciliği, herhangi bir veri ambarından veri çıkarmak için kullanılır.
Makine Öğrenimi: Makine öğrenimi, sistem yazılımıyla ilgili makineyi okumaktır.
Uygulama
Veri Madenciliği: Veri madenciliği esas olarak belirli bir alandaki verileri kullanır.
Makine Öğrenimi: Makine öğrenimi teknikleri oldukça geneldir ve çeşitli ayarlara uygulanabilir.
Odaklanma
Veri Madenciliği: Veri madenciliği topluluğu temel olarak algoritmalara ve uygulamalara odaklanır.
Makine Öğrenimi: Makine öğrenimi toplulukları teorilere daha fazla para ödüyor.
Metodoloji
Veri Madenciliği: Veri madenciliği, verilerden kurallar almak için kullanılır.
Makine Öğrenimi: Makine öğrenimi, bilgisayara verilen kuralları öğrenmeyi ve anlamayı öğretir.
Araştırma
Veri Madenciliği: Veri madenciliği, makine öğrenimi gibi yöntemleri kullanan bir araştırma alanıdır.
Makine Öğrenimi: Makine öğrenimi, bilgisayarların akıllı görevler yapmasına izin vermek için kullanılan bir metodolojidir.
Özet:
Veri Madenciliği ve Makine Öğrenimi
Makine öğrenimi veri madenciliğinden tamamen farklı olsa da, genellikle birbirine benzerler. Veri madenciliği, büyük verilerden gizli kalıpları çıkarma sürecidir ve makine öğrenimi de bunun için kullanılabilecek bir araçtır. Yapay zeka oluşturmanın sonucu olarak makine öğrenimi alanı daha da büyüdü. Veri Madencileri genellikle makine öğrenimine büyük ilgi gösterir. Hem veri madenciliği hem de makine öğrenimi, araştırma alanlarının yanı sıra yapay zekanın geliştirilmesi için de eşit şekilde işbirliği yapıyor.
Görüntü Nezaket:
1. Kenneth Jensen'den "CRISP-DM Süreç Şeması" - Kendi çalışmanız. [CC BY-SA 3.0] Wikimedia Commons aracılığıyla
2. Wikimedia Commons aracılığıyla Bemidji Eyalet Üniversitesi [Public Domain] tarafından "Otomatik çevrimiçi asistan"
