تفاوت داده‌کاوی و ماشین لرنینگ چیست؟

دنیای دیجیتالی ما که به سرعت در حال رشد است، اصطلاحات و عبارات جدید بسیاری را رایج کرده است که به راحتی می‌توان غرق شد یا مسیر را از دست داد. هجوم واژه‌های دنیای تکنولوژی بسیار زیاد است. مردم ممکن است از کلمات جدید عجیب و غریب به جای هم استفاده کنند، غافل از اینکه این کلمات به معنای دو چیز متفاوت هستند.

دنیای صنعت داده هم از این امر جدا نیست. اگر تازه شروع به یادگیری در مورد دنیای داده‌های بزرگ کرده‌اید، به راحتی می‌توانید در تمام اصطلاحات زبانی گم شوید. یکی از رایج ترین تصورات غلط تفاوت بین اصطلاحات “داده‌کاوی” و “یادگیری ماشینی” است. هر دو اغلب به جای یکدیگر استفاده می‌شوند. اما در واقع آنها دو زمینه متفاوت (هر چند مرتبط) هستند.

اگر می‌خواهید با هر ظرفیتی با داده‌ها کار کنید، ضروری است که تفاوت بین این دو را درک کنید. به همین دلیل است که ما این راهنما را نوشته ایم. در زیر، ما همه چیز را در مورد تفاوت بین داده‌کاوی و یادگیری ماشینی و نحوه به کارگیری هر دو به شما خواهیم گفت.

داده‌کاوی چیست؟

داده‌کاوی روش استخراج داده یا الگوهای داده ناشناخته قبلی از مجموعه‌های عظیم داده است. از این رو، همانطور که از کلمه پیداست، ما از مجموعه داده‌های بزرگ، داده‌های خاص را استخراج می‌کنیم. داده‌کاوی به فرآیند کشف دانش نیز گفته می‌شود، رشته‌ای از علم است که برای تعیین ویژگی‌های مجموعه داده‌ها استفاده می‌شود. اصطلاح “داده‌کاوی” در سال ۱۹۹۰ در جامعه پایگاه داده مطرح شد.

می‌توان گفت که داده‌کاوی فرآیند استخراج اطلاعات مفید از حجم وسیعی از داده‌ها است. برای کشف الگوهای جدید، دقیق و مفید در داده‌ها، جستجوی معنا و اطلاعات مرتبط برای سازمان یا فردی که به آن نیاز دارد، استفاده می‌شود.

همانطور که از نام آن پیداست، الگوهای مفیدی را از داده‌ها استخراج می کند. داده‌کاوی با وظایف یادگیری بدون نظارت سروکار دارد، که در آن داده های تغذیه شده به الگوریتم فقط شامل داده‌های ورودی است و حاوی اطلاعاتی در مورد خروجی نیست.

فرآیند داده‌کاوی بر استخراج مرتبط ترین الگوها از مجموعه داده‌های بدون نظارت متمرکز است. برای الگوریتم‌های یادگیری ماشین، خروجی الگوریتم داده‌کاوی اغلب به عنوان ورودی استفاده می‌شود.