K:
Mitä eroa on koneoppimisella ja tiedon louhinnalla?
V:Tietojen louhinta ja koneoppiminen ovat kaksi hyvin erilaista termiä - mutta niitä käytetään usein molemmissa samassa yhteydessä, mikä on osapuolten kyky tarkentaa ja lajitella tietoja saadakseen käsityksiä ja johtopäätöksiä. Yhdenmukaisuudet ja erot voivat tehdä näistä kahdesta hyvin erilaisesta prosessista puhumisen hämmentäväksi vähemmän teknistä osaamista varten.
Tiedon louhinta on prosessi, jossa tiedot kootaan yhteen ja hyödyllinen data poistetaan sitten suuremmasta tietojoukosta. Se on tietämyksen löytäminen, jota on jatkettu siitä lähtien, kun pystyimme yhdistämään suuria määriä tietoja. Voit tehdä tiedon louhinnan melko primitiivisella järjestelmällä: Ohjelma ohjelmoidaan etsimään tiettyjä malleja ja tietosuuntauksia, ja tekninen tieto "louhitaan" siitä raa'asta tietomassasta missä tahansa muodossa se voi olla.
Koneoppiminen on jotain uudempaa ja hienostuneempaa. Koneoppimisessa käytetään tietojoukkoja, mutta toisin kuin tiedon louhinnassa, koneoppimisessa käytetään yksityiskohtaisia algoritmeja ja asetuksia, kuten hermoverkkoja, jotta kone todella oppii syöttötiedoista. Sinänsä koneoppiminen on melko vähän syvällisempää kuin tiedon louhinta. Esimerkiksi, hermoverkossa, keinotekoiset neuronit toimivat kerroksittain ottaakseen syöttötietoja ja vapauttaakseen lähtödataa, ja niiden välissä on paljon yksityiskohtaista “mustan kentän” toimintaa (termi “musta laatikko” koskee kehittyneempiä järjestelmiä, kun ihmisillä on vaikea ymmärtää kuinka hermoverkot tai algoritmit todella tekevät työnsä).
Tiedon louhinta ja koneoppiminen ovat myös melko erilaisia sovelluksissaan yrityksiin. Tietojen louhinta voi taas tapahtua missä tahansa ERP-sovelluksessa ja monissa erilaisissa prosesseissa.
Koneoppimisprojekti sitä vastoin vaatii huomattavia resursseja. Projektipäälliköiden on koottava koulutus- ja testitiedot, etsittävä ongelmia, kuten ylimääräinen asennus, päätettävä ominaisuuksien valinnasta ja ominaisuuksien poistosta ja paljon muuta. Koneoppiminen voi edellyttää monimutkaisia sisäänostomuotoja eri sidosryhmiltä, kun taas tiedon louhinta vaatii yleensä vain nopean kirjautumisen.
Näistä eroista huolimatta sekä tiedon louhinta että koneoppiminen koskevat tietotekniikan aluetta. Tietotekniikan oppiminen auttaa sidosryhmiä oppimaan lisää siitä, miten nämä prosessit toimivat ja miten niitä voidaan soveltaa tietyllä toimialalla.
