数据挖掘与机器学习释义

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数据挖掘有的是数字时代带来的新发名家 。这名概念可能趋于稳定了有有另二个世纪,在20世纪150年代就受到众多的公众关注。

据Hacker Bits称,数据挖掘在1936年首次被提出,当时Alan Turing提出了本身通用机器的概念,可不时要执行与现代计算机同类的计算。

Forbes还报道了图灵在19150年开发的 “Turing Test” ,以选折 一台计算机算不算具有真正的智能。计算机时要给你相信它也是人类不都可否 通过测试。仅仅两年后,亚瑟·塞缪尔创建了塞缪尔跳棋游戏守护程序,这似乎是世界上第有另二个自我学习守护程序。它通过自我学习跳棋游戏规则,在比赛中获得了很不错的成绩。

通过长时间的发展,企业现在利用数据挖掘和机器学习来改进业务,包括企业的销售、投资、财务管理等多个方面。随着各企业希望通过数据科学实现更大的业务目标,数据科学家可能成为全世界各组织的重要团队成员。

数据挖掘#

数据挖掘(Data mining)一般是指从絮状的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘本质上像是机器学习和人工智能的基础,它的主要目的是从各种各样的数据来源中,提取出时要的信息,只是 我将哪此信息合并,并发掘内在关系。数据挖掘这么告诉你哪此间题的答案,他这么告诉你,A和B可能趋于稳定相关关系,只是 我它无法告诉你A和B趋于稳定哪此相关关系。数据挖掘是从絮状的数据中寻找数据相互之间的形状。

机器学习#

机器学习指的是计算机系统不用遵照显示的守护程序指令,而只是 我依靠暴露在数据中来提升自身性能的能力。机器学习关注的是“怎么才能 才能 构建不用都可否 根据经验自动改进的计算机守护程序”。比如,给予机器学习系统有另二个关于交易时间、商家、地点、价格及交易算不算正当等信用卡交易信息数据库,系统就会学习到可用来预测的信用卡欺诈的模式。机器学习本质上是跨学科的,他采用了计算机科学、统计学和人工智能等领域的技术。

机器学习的应用范围非常广泛,针对哪此产生庞大数据的活动,它几乎拥有改进一切性能的潜力。现如今,机器学习可能成为认知技术中最炙手可热的研究领域之一。

数据挖掘与机器学习的区别与联系#

数据使用#

机器学习和数据挖掘之间的有另二个关键区别是它们怎么才能 才能 在亲戚亲戚亲戚大伙儿的日常生活中应用。

数据挖掘可不时要用于多种用途,同类财务研究:投资者可能会使用数据挖掘和网络抓取来查看初创企业的财务情况报告,并帮助亲戚亲戚大伙儿做好投资决策。公司还可不时要使用数据挖掘来帮助架构设计 有关销售趋势的数据,以便更好地了解从市场营销到库存需求的所有方面的信息,以及挖掘潜在客户。数据挖掘可用于梳理社交媒体档案、网站和数字资产,以架构设计 相关公司有效销售线索的信息,从而结束了了英语 推广活动。利用数据挖掘,可不时要在10分钟内挖掘111500个潜在客户。通过分析挖掘的数据信息,可不时要预测未来的发展趋势, 促使企业研究客户需求。

机器学习体现了数据挖掘的原理,但也可不时要进行自动关联数据,并从数据中学习以应用于新的算法。机器学习是自动驾驶汽车手中的技术,可不时要在驾驶时快速适应新的环境。当买家从亚马逊购买产品时,机器学习还提供即时建议。哪此算法和分析老会 有的是改进,只是 我随着时间的推移,结果只会变得更加准确。机器学习有的是人工智能,只是 我学习和改进能力仍然是一项令人印象深刻的壮举。

学习基础#

数据挖掘和机器学习有的是以相同的基础,但以不同的土办法 。数据科学家利用数据挖掘来寻找决策的新模式。同类,服装品牌自由人使用数据挖掘来梳理数以百万计的客户记录。哪此数据包括了最畅销的商品、退货最多的商品以及客户反馈,以帮助销售更多的衣服并增强产品推荐。使用数据分析可不时要提高总体客户体验。

当时人面,机器学习实际上可不时要从现有数据中学习,并为机器学精提供必要的基础。Zebra Medical Vision开发了本身机器学习算法,用于预测原困每年超过1150,000名美国人死亡的心血管疾病和事件。

机器学习可不时要观察模式并从中学习以适应未来事件的行为,而数据挖掘通常用作机器学习的信息源。尽管数据科学家可不时要设置数据挖掘来自动查找特定类型的数据和参数,但可能这么人的交互,它就无法自主学习和应用知识。数据挖掘也无法自动看一遍与机器学习相同宽度的现有数据块之间的关系。

模式识别#

架构设计 数据只是 我挑战的一累积; 另一累积是理解这名切。正确的软件和工具时要不用都可否 分析和解释科学家架构设计 的絮状信息数据,并找到可识别的模式来采取行动。除非数据科学家花时间自行寻找哪此复杂化的、不明显的、看似随机的模式,只是 我哪此数据基本上是不可用的。任何有另二个熟悉数据科学和数据分析的人都知道这是一项艰巨而耗时的任务。

企业可不时要使用数据来选折 销售预测或选折 客户真正想要购买的产品类型。同类,沃尔玛为其数据仓库架构设计 了3,000多家商店的销售点。供应商可不时要查看此信息并使用它来识别购买模式并指导亲戚亲戚大伙儿的库存预测和未来流程。

数据挖掘可不时要通过分类和序列分析揭示这名模式。然而,机器学习通过使用数据挖掘用于自动学习和适应所架构设计 数据的相同算法,使这名概念更进一步。随着恶意软件成为这么普遍的间题,机器学习可不时要寻找系统或云中数据访问土办法 的模式。机器学习还会查看模式,以帮助选折 哪此文件实际上是恶意软件,具有宽度的准确性。所有这名切有的是在不时要人类不断监测的情况报告下完成的。可能检测到异常模式,则可不时要发送警报,以便采取土办法 处理恶意软件传播。

提高准确度#

数据挖掘和机器学习有的是促使提高架构设计 数据的准确性。只是 我,数据挖掘及其分析土办法 通常与数据的组织和架构设计 土办法 有关。数据挖掘通过和抓取软件从数千个资源中提取数据,并筛选有用的数据。

机器学习的主要基础之一是数据挖掘。数据挖掘可用于提取更准确的数据。这最终促使优化您的机器学习,以获得更好的结果。人可能会错过数据之间的多重联系和关系,而机器学习技术可不时要精选折 位所有哪此移动部件,以得出宽度准确的结论,以帮助塑造机器的行为。

机器学习可不时要增强CRM系统中的关系智能,帮助销售团队更好地了解客户并与亲戚亲戚大伙儿建立联系。结合机器学习,公司的CRM可不时要分析过去原困转换或客户满意度反馈的行为。它还可用于了解怎么才能 才能 预测哪此产品和服务的销售情况报告最佳以及怎么才能 才能 为哪此客户制定营销信息。

数据挖掘与机器学习的未来#

数据科学的未来是光明的,可能数据量会不断的增加。据《福布斯》报道,到2020年,亲戚亲戚亲戚大伙儿积累的数字数据世界将从4.4 zettabytes增长到44 zettabytes。地球上的每有另俩当时人将在每秒创建1.7兆字节的新信息。

随着亲戚亲戚亲戚大伙儿架构设计 更多的数据,对先进数据挖掘和机器学习技术的需求将迫使行业不断发展,以跟上时代的步伐。亲戚亲戚亲戚大伙儿很可能会看一遍数据挖掘和机器学习之间有更多的重叠,可能这有另二个交叉点可不时要增强用于分析目的的絮状数据的架构设计 和可用性。

根据Bio IT World的报告,数据挖掘的未来指向预测分析,可能亲戚亲戚亲戚大伙儿将看一遍医疗研究等行业的高级分析。科学家将不用都可否 使用预测分析来观察与疾病相关的因素,并预测哪种治疗最有效。

亲戚亲戚亲戚大伙儿只是 我触及了机器学习可不时要做哪此以及它将怎么才能 才能 传播的下皮 ,以帮助衡量亲戚亲戚亲戚大伙儿的分析能力和改进亲戚亲戚亲戚大伙儿的技术。根据Geekwire的报告,随着亲戚亲戚亲戚大伙儿数十亿台机器的连接,从医院到工厂到高速公路的一切都可不时要通过物联网技术进行改进,物联网技术可不时要从这名机器中学习。

总结#

机器学习为数据挖掘提供了理论土办法 ,而数据挖掘技术是机器学习技术的有另二个实际应用。逐步开发和应用了若干新的分析土办法 逐步演变而来形成的;这有另二个领域彼此之间交叉渗透,彼此还会利用对方发展起来的技术土办法 来实现业务目标,数据挖掘的概念更广,机器学习只是 我数据挖掘领域中的有另二个新兴分支与细分领域,只不过基于大数据技术让其逐渐成为了当下显学和主流。

原文章:https://www.import.io/post/data-mining-machine-learning-difference/

人工智能是目前炙手可热的领域,所有的互联网公司以及各路大迦们纷纷宣布人工智能将是下有另二个时代的革命性技术。数据挖掘(Data Mining)和机器学习(Machine Learning)作为人工智能研究与应用的分支领域,也越多的被提到。 在大多数非计算机专业人士以及累积计算机专业背景人士眼中,机器学习以及数据挖掘是有另二个高深的领域。本文翻译自外网文章,将从基本概念出发浅析亲戚亲戚大伙儿的关系和异同,希望对亲戚亲戚亲戚大伙儿能有所帮助。

文章来源:探码科技