Разница между интеллектуальным анализом данных и машинным обучением

Опубликовано: 23 Июня, 2021

Сбор данных:
Процесс извлечения полезной информации из огромного количества данных называется интеллектуальным анализом данных. Интеллектуальный анализ данных - это инструмент, который используется людьми для обнаружения новых, точных и полезных закономерностей в данных или значимой релевантной информации для тех, кто в ней нуждается.

Машинное обучение:
Процесс обнаружения алгоритмов, в которых улучшены данные, полученные на основе опыта, известен как машинное обучение. Это алгоритм, который позволяет машине обучаться без вмешательства человека. Это инструмент, который делает машины умнее, устраняя человеческий фактор.

Ниже приведена таблица различий между интеллектуальным анализом данных и машинным обучением:

S.No. Сбор данных Машинное обучение
1. Извлечение полезной информации из большого количества данных Представьте алгоритм на основе данных, а также из прошлого опыта
2. Используется для понимания потока данных Обучает компьютер учиться и понимать из потока данных
3. Огромные базы данных с неструктурированными данными Существующие данные, а также алгоритмы
4. Модели могут быть разработаны для использования техники интеллектуального анализа данных. Алгоритм машинного обучения может быть использован в дереве решений, нейронных сетях и некоторых других областях искусственного интеллекта.
5. человеческое вмешательство больше в этом. После проектирования не требуется никаких человеческих усилий
6. Используется в кластерном анализе Он используется в веб-поиске, фильтре спама, обнаружении мошенничества и компьютерном дизайне.
7. Резюме интеллектуального анализа данных из хранилища данных Машинное обучение читает машину
8. Интеллектуальный анализ данных - это скорее исследование с использованием таких методов, как машинное обучение. Самообучающаяся и обучающая система для выполнения интеллектуальной задачи
9. Применяется в ограниченной области Может использоваться на обширных территориях