Үндсэн ялгаа – Өгөгдөл олборлолт ба Машин сургалт
Өгөгдлийн олборлолт ба машин сургалт нь хамт ажилладаг хоёр салбар юм. Харилцааны хувьд тэд адилхан боловч эцэг эх нь өөр. Гэвч одоогийн байдлаар хоёулаа бие биентэйгээ адил өсөж байна; ихрүүдтэй бараг адилхан. Тиймээс зарим хүмүүс өгөгдөл олборлохдоо машин сурах гэдэг үгийг ашигладаг. Гэсэн хэдий ч та энэ нийтлэлийг уншихдаа машин хэл нь өгөгдөл олборлохоос өөр гэдгийг ойлгох болно. Гол ялгаа нь өгөгдөл олборлолтыг байгаа өгөгдлөөс дүрэм гаргахад ашигладаг бол машин сургалт нь компьютерт өгөгдсөн дүрмийг сурч, ойлгохыг заадаг.
Дата олборлолт гэж юу вэ?
Өгөгдөл олборлолт гэдэг нь далд, урьд өмнө мэдэгдээгүй, ашиг тустай байж болзошгүй мэдээллийг өгөгдлөөс гаргаж авах үйл явц юм. Хэдийгээр өгөгдөл олборлох нь шинэ сонсогдож байгаа ч технологи нь тийм биш юм. Өгөгдлийн олборлолт нь том өгөгдлийн багц дахь хэв маягийг тооцоолох үндсэн арга юм. Үүнд мөн машин сургалт, хиймэл оюун ухаан, статистик болон мэдээллийн сангийн системүүдийн уулзвар дахь аргууд орно. Өгөгдөл олборлолтын талбарт өгөгдлийн сан ба өгөгдлийн менежмент, өгөгдлийн урьдчилсан боловсруулалт, дүгнэлт гаргах, нарийн төвөгтэй байдлын талаар анхаарах, илрүүлсэн бүтцийн дараах боловсруулалт, онлайн шинэчлэлт орно. Өгөгдөл хайлт, дата хайлт, мэдээлэл хайх зэрэг нь өгөгдөл олборлолтод илүү түгээмэл хэрэглэгддэг нэр томъёо юм.
Өнөөдөр компаниуд хүчирхэг компьютер ашиглан их хэмжээний өгөгдлийг шалгаж, олон жилийн зах зээлийн судалгааны тайланд дүн шинжилгээ хийж байна. Өгөгдлийн олборлолт нь эдгээр компаниудад үнэ, боловсон хүчний ур чадвар, өрсөлдөөн, эдийн засгийн байдал, хэрэглэгчийн хүн ам зүй зэрэг гадаад хүчин зүйлс зэрэг дотоод хүчин зүйлсийн хоорондын хамаарлыг тодорхойлоход тусалдаг.
CRISP Data Mining процессийн диаграм
Machin Learning гэж юу вэ?
Машин сурах нь компьютерийн шинжлэх ухааны нэг хэсэг бөгөөд өгөгдөл олборлолттой тун төстэй. Машины сургалтыг мөн системээр дамжуулан хэв маягийг хайх, алгоритмын бүтээн байгуулалт, судалгааг судлахад ашигладаг. Машины сургалт нь компьютерт тодорхой програмчлалгүйгээр суралцах боломжийг олгодог хиймэл оюун ухааны нэг төрөл юм. Машины сургалт нь ихэвчлэн шинэ нөхцөл байдлын дагуу өсөж, өөрчлөгдөж чаддаг компьютерийн программуудыг хөгжүүлэхэд чиглэгддэг бөгөөд энэ нь тооцооллын статистикт үнэхээр ойр байдаг. Энэ нь мөн математикийн оновчлолтой хүчтэй холбоотой. Машин сургалтын хамгийн түгээмэл хэрэглээний зарим нь спам шүүлтүүр, оптик тэмдэгт таних, хайлтын систем юм.
Автоматжуулсан онлайн туслах нь машин сургалтын программ юм
Машин сурах нь заримдаа өгөгдөл олборлолттой зөрчилддөг тул хоёулаа шоо дээрх хоёр нүүр шиг байдаг. Машин сургалтын даалгавруудыг ихэвчлэн хяналттай сургалт, хяналтгүй суралцах, бататгах сургалт гэх мэт гурван том ангилалд ангилдаг.
Data Mining болон Machine Learning хоёрын ялгаа нь юу вэ?
Тэд хэрхэн ажилладаг вэ
Өгөгдөл олборлолт: Өгөгдөл олборлолт нь бүтэцгүй мэт санагдах өгөгдлөөс эхлээд сонирхолтой хэв маягийг олох үйл явц юм.
Machine Learning: Машины сургалт нь маш олон алгоритм ашигладаг.
Өгөгдөл
Өгөгдлийн олборлолт: Дата олборлолт нь аливаа мэдээллийн агуулахаас өгөгдөл задлахад ашиглагддаг.
Machine Learning: Машины сургалт нь системийн программ хангамжтай холбоотой машиныг унших явдал юм.
Програм
Өгөгдөл олборлолт: Өгөгдөл олборлолт нь ихэвчлэн тодорхой домэйны өгөгдлийг ашигладаг.
Machine Learning: Машин сургалтын техникүүд нь нэлээд ерөнхий бөгөөд янз бүрийн тохиргоонд хэрэглэгдэх боломжтой.
Төвлөрөл
Өгөгдөл олборлолт: Өгөгдлийн олборлолтын нийгэмлэг голчлон алгоритм болон программ дээр төвлөрдөг.
Machine Learning: Машин сургалтын нийгэмлэгүүд онолд илүү их мөнгө төлдөг.
Арга зүй
Өгөгдлийн олборлолт: Өгөгдөл олборлолт нь өгөгдлөөс дүрэм гаргахад ашиглагддаг.
Machine Learning: Машины сургалт нь компьютерт өгөгдсөн дүрмийг сурч, ойлгохыг заадаг.
Судалгаа
Өгөгдөл олборлолт: Өгөгдөл олборлолт нь машин сурах зэрэг аргуудыг ашигладаг судалгааны салбар юм.
Machine Learning: Машины сургалт нь компьютерт ухаалаг даалгавар гүйцэтгэх боломжийг олгодог арга зүй юм.
Тойм:
Data Mining vs. Machine Learning
Хэдийгээр машин суралцах нь өгөгдөл олборлолтоос огт өөр боловч тэдгээр нь ихэвчлэн хоорондоо төстэй байдаг. Өгөгдлийн олборлолт нь том өгөгдлөөс далд хэв маягийг гаргаж авах үйл явц бөгөөд машин сургалт нь үүнд ашиглаж болох хэрэгсэл юм. Хиймэл оюун ухааныг бий болгосны үр дүнд машин сургалтын талбар улам бүр өссөн. Өгөгдөл олборлогчид ихэвчлэн машин сурах сонирхолтой байдаг. Өгөгдөл олборлолт болон машин сургалтын аль аль нь хиймэл оюун ухаан болон судалгааны салбарыг хөгжүүлэхэд адилхан хамтран ажилладаг.
Зургийн зөвшөөрөл:
1. Кеннет Женсений "CRISP-DM үйл явцын диаграмм" - Өөрийн бүтээл. [CC BY-SA 3.0] Wikimedia Commons
2. Бэмиджи Улсын Их Сургуулийн [Нийтийн эзэмшлийн] "Автоматжуулсан онлайн туслах" Wikimedia Commons
