Q:
Sự khác biệt giữa học máy và khai thác dữ liệu là gì?
A:Khai thác dữ liệu và học máy là hai thuật ngữ rất khác nhau - nhưng chúng thường được sử dụng trong cùng một bối cảnh, đó là khả năng các bên tinh chỉnh và sắp xếp dữ liệu để đưa ra những hiểu biết và kết luận. Sự tương đồng và khác biệt kết hợp có thể khiến cho việc nói về hai quá trình rất khác nhau này trở nên khó hiểu đối với những khán giả ít hiểu biết về công nghệ.
Khai thác dữ liệu là quá trình tổng hợp dữ liệu và sau đó trích xuất dữ liệu hữu ích từ tập dữ liệu lớn hơn đó. Đó là một loại khám phá tri thức đã diễn ra kể từ khi chúng tôi có thể tổng hợp lượng lớn dữ liệu. Bạn có thể thực hiện khai thác dữ liệu với một hệ thống khá nguyên thủy: Chương trình sẽ được lập trình để tìm kiếm các mẫu và xu hướng dữ liệu cụ thể, và thông tin kỹ thuật sẽ được khai thác từ khối dữ liệu thô đó dưới bất kỳ hình thức nào.
Máy học là một cái gì đó mới hơn và tinh vi hơn. Học máy sử dụng các tập dữ liệu, nhưng không giống như khai thác dữ liệu, học máy sử dụng các thuật toán và thiết lập phức tạp như mạng thần kinh để thực sự cho phép máy học từ dữ liệu đầu vào. Như vậy, học máy có chiều sâu hơn một chút so với thao tác khai thác dữ liệu. Ví dụ, trong một mạng nơ-ron, các nơ-ron nhân tạo hoạt động thành các lớp để lấy dữ liệu đầu vào và giải phóng dữ liệu đầu ra với rất nhiều hoạt động Hộp đen được chế tạo phức tạp ở giữa (thuật ngữ Hộp đen hộp áp dụng cho các hệ thống tinh vi hơn khi con người có khó có thể hiểu làm thế nào các mạng thần kinh hoặc thuật toán thực sự làm công việc của họ).
Khai thác dữ liệu và học máy cũng khá khác nhau trong các ứng dụng của họ cho doanh nghiệp. Một lần nữa, việc khai thác dữ liệu có thể diễn ra trong bất kỳ ứng dụng ERP nào và trong nhiều quy trình khác nhau.
Ngược lại, một dự án máy học đòi hỏi nguồn lực đáng kể. Các nhà quản lý dự án phải tập hợp dữ liệu đào tạo và kiểm tra, tìm kiếm các vấn đề như quá mức, quyết định lựa chọn tính năng và trích xuất tính năng, và nhiều hơn nữa. Học máy có thể yêu cầu các hình thức mua vào phức tạp từ các bên liên quan khác nhau, trong khi các hoạt động khai thác dữ liệu thường chỉ cần đăng nhập nhanh.
Mặc dù có những khác biệt này, cả khai thác dữ liệu và học máy đều áp dụng cho lĩnh vực khoa học dữ liệu. Tìm hiểu thêm về khoa học dữ liệu giúp các bên liên quan tìm hiểu thêm về cách các quy trình này hoạt động và cách chúng có thể được áp dụng trong bất kỳ ngành nào.
