การทำเหมืองข้อมูล
การทำเหมืองข้อมูลเป็นกระบวนการในการค้นหาความสัมพันธ์ รูปแบบ และแนวโน้มใหม่ที่มีความหมายโดยกลั่นกรองข้อมูลจำนวนมากที่จัดเก็บไว้ในคลัง โดยใช้เทคโนโลยีการจดจำรูปแบบ ตลอดจนเทคนิคทางสถิติและคณิตศาสตร์ ซึ่งเป็นการวิเคราะห์ ชุดข้อมูลเชิงสังเกตเพื่อค้นหาความสัมพันธ์ที่ไม่สงสัยและสรุปข้อมูลในรูปแบบใหม่ที่เข้าใจได้และเป็นประโยชน์ต่อเจ้าของข้อมูล
เป็นขั้นตอนของการเลือก การสำรวจ และการสร้างแบบจำลองของข้อมูลปริมาณมหาศาลเพื่อค้นหาความสม่ำเสมอหรือความสัมพันธ์ที่ไม่เคยทราบมาก่อนเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ชัดเจนและเป็นประโยชน์สำหรับเจ้าของฐานข้อมูล การขุดข้อมูลเป็นกระบวนการของการสำรวจและวิเคราะห์ด้วยวิธีการอัตโนมัติหรือกึ่งอัตโนมัติของข้อมูลปริมาณมาก เพื่อค้นหารูปแบบและกฎที่มีความหมาย
การทำเหมืองข้อมูลคล้ายกับวิทยาศาสตร์ข้อมูล ดำเนินการโดยบุคคลโดยเฉพาะในสถานการณ์ในชุดข้อมูลเฉพาะโดยมีวัตถุประสงค์ กระบวนการนี้รวมถึงบริการประเภทต่างๆ เช่น การทำเหมืองข้อความ การทำเหมืองเว็บ การทำเหมืองเสียงและวิดีโอ การทำเหมืองข้อมูลรูปภาพ และการทำเหมืองโซเชียลมีเดีย ทำได้โดยใช้ซอฟต์แวร์ที่เรียบง่ายหรือเฉพาะเจาะจงสูง
การเรียนรู้ของเครื่อง
แมชชีนเลิร์นนิงเป็นแนวทางที่ทำให้อัลกอริธึมที่ซับซ้อนสำหรับการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่และสนับสนุนผลลัพธ์แก่ผู้ใช้ มันใช้โปรแกรมที่ซับซ้อนที่สามารถเข้าใจผ่านประสบการณ์และสร้างการคาดคะเน
อัลกอริธึมได้รับการปรับปรุงด้วยตัวเองโดยการป้อนข้อมูลการฝึกอบรมบ่อยครั้ง วัตถุประสงค์หลักของแมชชีนเลิร์นนิงคือการเรียนรู้ข้อมูลและสร้างแบบจำลองจากข้อมูลที่มนุษย์สามารถเข้าใจและนำไปใช้ได้
การเรียนรู้ของเครื่องมีสองประเภทดังนี้ −
-
แมชชีนเลิร์นนิงที่ไม่มีผู้ดูแล − Unsupervised learning ไม่ได้อาศัยชุดข้อมูลที่ได้รับการฝึกฝนเพื่อคาดการณ์ผลลัพธ์ แต่ใช้เทคนิคโดยตรงรวมถึงการจัดกลุ่มและเกี่ยวข้องกับการทำนายผลลัพธ์ ชุดข้อมูลที่ผ่านการฝึกอบรมจะแสดงเป็นอินพุตที่ทราบเอาต์พุต
-
แมชชีนเลิร์นนิงภายใต้การดูแล − การเรียนรู้ภายใต้การดูแลกำหนดการแสดงตนของผู้บังคับบัญชาในฐานะครู การเรียนรู้ภายใต้การดูแลเป็นเทคนิคการเรียนรู้ที่สามารถสอนหรือฝึกเครื่องโดยใช้ข้อมูลที่ระดับดีแล้ว แสดงว่าข้อมูลบางอย่างถูกทำเครื่องหมายด้วยการตอบสนองที่แท้จริงแล้ว หลังจากนั้น เครื่องจะได้รับการสนับสนุนด้วยชุดระเบียนใหม่ เพื่อให้อัลกอริธึมการเรียนรู้ภายใต้การดูแลวิเคราะห์ข้อมูลการฝึกอบรมและให้ผลลัพธ์ที่ถูกต้องจากข้อมูลที่ติดป้ายกำกับ
ให้เราดูการเปรียบเทียบระหว่าง Data Mining และ Machine Learning
| การทำเหมืองข้อมูล | แมชชีนเลิร์นนิง |
|---|---|
| การทำเหมืองข้อมูลเรียกอีกอย่างว่าการค้นพบความรู้ในข้อมูลเป็นเทคนิคในการระบุความผิดปกติ ความสัมพันธ์ แนวโน้ม หรือรูปแบบระหว่างระเบียนนับล้าน (ข้อมูลที่มีโครงสร้างเฉพาะ) เพื่อรวบรวมข้อมูลเชิงลึกที่อาจเป็นประโยชน์สำหรับธุรกิจ การตัดสินใจและอาจพลาดไปในระหว่างการวิเคราะห์แบบเดิมๆ | แมชชีนเลิร์นนิงเป็นเทคนิคที่สร้างอัลกอริธึมที่ซับซ้อนสำหรับการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่และให้ผลลัพธ์แก่ผู้ใช้ มันใช้โปรแกรมที่ซับซ้อนที่สามารถเข้าใจผ่านประสบการณ์และสร้างการคาดคะเน |
| เป้าหมายหลักของการทำเหมืองข้อมูลคือการค้นหาข้อเท็จจริงหรือข้อมูลที่ก่อนหน้านี้ละเลยหรือไม่รู้จักโดยใช้อัลกอริธึมทางคณิตศาสตร์ที่ซับซ้อน | จุดมุ่งหมายของแมชชีนเลิร์นนิงคือการทำความเข้าใจข้อมูลและสร้างโมเดลจากข้อมูลที่มนุษย์สามารถเข้าใจและนำไปใช้ได้ |
| การทำเหมืองข้อมูลใช้ฐานข้อมูล เซิร์ฟเวอร์คลังข้อมูล เครื่องมือทำเหมืองข้อมูล และวิธีการประเมินรูปแบบเพื่อให้ได้ข้อมูลที่เป็นประโยชน์ | แมชชีนเลิร์นนิงใช้โครงข่ายประสาทเทียม โมเดลเชิงทำนาย และอัลกอริทึมอัตโนมัติเพื่อสร้างการตัดสินใจ |
| สามารถใช้ได้ในฟิลด์ที่จำกัด | สามารถใช้ได้ในพื้นที่กว้างใหญ่ |
