የቁልፍ ልዩነት - የውሂብ ማዕድን ከማሽን መማር
የመረጃ ማዕድን ማውጣት እና የማሽን መማሪያ አብረው የሚሄዱ ሁለት ዘርፎች ናቸው። ግንኙነት እንደመሆናቸው መጠን ተመሳሳይ ናቸው, ግን የተለያዩ ወላጆች አሏቸው. ነገር ግን በአሁኑ ጊዜ, ሁለቱም እየጨመረ እንደ አንዱ ያድጋሉ; ከመንትዮች ጋር ተመሳሳይ ነው። ስለዚህ አንዳንድ ሰዎች የማሽን መማር የሚለውን ቃል ለመረጃ ማዕድን ይጠቀማሉ። ነገር ግን፣ ይህን ጽሑፍ ስታነቡ የማሽን ቋንቋ ከመረጃ ማዕድን የተለየ መሆኑን ትረዳለህ። ዋናው ልዩነት የውሂብ ማዕድን ደንቦችን ከተገኘው መረጃ ለማግኘት ጥቅም ላይ ይውላል, የማሽን መማር ኮምፒዩተሩ የተሰጡ ህጎችን እንዲያውቅ እና እንዲረዳ ያስተምራል.
ዳታ ማዕድን ምንድን ነው?
የመረጃ ማዕድን ማውጣት ስውር፣ ከዚህ ቀደም ያልታወቁ እና ጠቃሚ ሊሆኑ የሚችሉ መረጃዎችን ከውሂብ የማውጣት ሂደት ነው። የመረጃ ማውጣቱ አዲስ ቢመስልም ቴክኖሎጂው ግን አይደለም። የመረጃ ማውጣቱ በትልቅ የውሂብ ስብስቦች ውስጥ ያሉ ቅጦችን የማስላት ዋና ዘዴ ነው። እንዲሁም የማሽን መማሪያ፣ አርቴፊሻል ኢንተለጀንስ፣ ስታስቲክስ እና የውሂብ ጎታ ስርዓቶች መገናኛ ላይ ያሉትን ዘዴዎች ያካትታል። የመረጃ ማውረጃ መስክ የመረጃ ቋት እና የውሂብ አስተዳደር ፣ የውሂብ ቅድመ-ሂደት ፣ የውሳኔ ሃሳቦች ፣ ውስብስብነት ጉዳዮች ፣ የተገኙ መዋቅሮችን ከሂደት በኋላ እና በመስመር ላይ ማዘመንን ያጠቃልላል። የውሂብ መቆንጠጥ፣ ዳታ ማጥመድ እና ዳታ ማንጠልጠያ በመረጃ ማዕድን ውስጥ በብዛት የሚጠቀሱ ናቸው።
ዛሬ ኩባንያዎች ከፍተኛ መጠን ያላቸውን መረጃዎች ለመመርመር እና ለዓመታት የገበያ ጥናት ሪፖርቶችን ለመተንተን ኃይለኛ ኮምፒውተሮችን ይጠቀማሉ። የመረጃ ማውጣቱ እነዚህ ኩባንያዎች እንደ ዋጋ፣ የሰራተኞች ችሎታ እና እንደ ውድድር፣ የኢኮኖሚ ሁኔታ እና የደንበኛ ስነ-ሕዝብ ባሉ ውጫዊ ሁኔታዎች መካከል ያለውን ግንኙነት እንዲለዩ ይረዳቸዋል።
CRISP የውሂብ ማዕድን ሂደት ዲያግራም
የማሽን መማር ምንድነው?
የማሽን መማር የኮምፒውተር ሳይንስ አካል ነው እና ከመረጃ ማዕድን ጋር በጣም ተመሳሳይ ነው። የማሽን መማሪያ እንዲሁም ስርዓተ-ጥለትን ለመፈለግ በስርዓቶቹ ውስጥ ለመፈለግ እና የአልጎሪዝም ግንባታ እና ጥናትን ለማሰስ ይጠቅማል። የማሽን መማር ኮምፒውተሮች በግልፅ ፕሮግራም ሳይዘጋጁ የመማር ችሎታን የሚሰጥ አርቴፊሻል ኢንተለጀንስ አይነት ነው። የማሽን መማር በዋነኝነት የሚያተኩረው እራሳቸውን እንዲያድጉ እና እንደ አዲስ ሁኔታዎች እንዲለወጡ የሚያስተምሩ የኮምፒዩተር ፕሮግራሞችን ማሳደግ ነው እና በእውነቱ ወደ ስሌት ስታቲስቲክስ ቅርብ ነው።እንዲሁም ከሂሳብ ማመቻቸት ጋር ጠንካራ ግንኙነት አለው. በጣም ከተለመዱት የማሽን መማሪያ አፕሊኬሽኖች ጥቂቶቹ አይፈለጌ መልዕክት ማጣራት፣ የጨረር ባህሪ ማወቂያ እና የፍለጋ ፕሮግራሞች ናቸው።
በራስ ሰር የመስመር ላይ ረዳት የማሽን መማሪያ መተግበሪያ ነው
የማሽን መማር አንዳንድ ጊዜ ከዳታ ማውጣት ጋር ይጋጫል ምክንያቱም ሁለቱም በዳይስ ላይ ያሉ ሁለት ፊት ናቸው። የማሽን መማሪያ ተግባራት በተለምዶ እንደ ክትትል የሚደረግበት ትምህርት፣ ክትትል የማይደረግበት ትምህርት እና የማጠናከሪያ ትምህርት ባሉ በሶስት ሰፊ ምድቦች ይከፈላሉ::
በመረጃ ማዕድን እና በማሽን መማር መካከል ያለው ልዩነት ምንድን ነው?
እንዴት እንደሚሰሩ
የመረጃ ማዕድን ማውጣት፡ የውሂብ ማውጣት ሂደት ካልተዋቀረ መረጃ የሚጀምር ሂደት ነው።
የማሽን መማር፡ የማሽን መማር ብዙ ስልተ ቀመሮችን ይጠቀማል።
ውሂብ
የውሂብ ማዕድን፡ የውሂብ ማዕድን ከማንኛውም የውሂብ መጋዘን ለማውጣት ይጠቅማል።
የማሽን መማር፡ የማሽን መማር ከሲስተም ሶፍትዌር ጋር የሚገናኘውን ማሽን ማንበብ ነው።
መተግበሪያ
የውሂብ ማዕድን፡ የውሂብ ማዕድን በዋናነት የሚጠቀመው ከአንድ የተወሰነ ጎራ የመጣ ነው።
የማሽን መማር፡ የማሽን መማሪያ ቴክኒኮች በትክክል አጠቃላይ ናቸው እና በተለያዩ መቼቶች ላይ ሊተገበሩ ይችላሉ።
ትኩረት
የመረጃ ማዕድን ማውጣት፡ የውሂብ ማዕድን ማህበረሰብ በዋናነት በአልጎሪዝም እና አፕሊኬሽኖች ላይ ያተኩራል።
የማሽን መማር፡ የማሽን መማሪያ ማህበረሰቦች በንድፈ ሃሳቦች ላይ የበለጠ ይከፍላሉ።
ዘዴ
የውሂብ ማዕድን፡ የውሂብ ማውጣት ደንቦችን ከውሂብ ለማግኘት ይጠቅማል።
የማሽን መማር፡ የማሽን መማር ኮምፒዩተሩ የተሰጡ ህጎችን እንዲማር እና እንዲረዳ ያስተምራል።
ምርምር
ዳታ ማዕድን፡ ዳታ ማውጣት እንደ ማሽን መማር ያሉ ዘዴዎችን የሚጠቀም የምርምር አካባቢ ነው።
የማሽን መማር፡ የማሽን መማር ኮምፒውተሮች ብልህ ስራዎችን እንዲሰሩ የሚያስችል ዘዴ ነው።
ማጠቃለያ፡
ዳታ ማዕድን ከማሽን መማር
የማሽን መማር ከመረጃ ማዕድን ጋር ሙሉ በሙሉ የተለያየ ቢሆንም በተለምዶ እርስ በርሳቸው ይመሳሰላሉ። የመረጃ ማውጣቱ የተደበቁ ንድፎችን ከትልቅ ውሂብ የማውጣት ሂደት ነው, እና የማሽን መማር ለዚያም ጥቅም ላይ ሊውል የሚችል መሳሪያ ነው. AI በመገንባት የማሽን መማሪያው መስክ የበለጠ አድጓል። የዳታ ማዕድን አውጪዎች በተለምዶ በማሽን መማር ላይ ከፍተኛ ፍላጎት አላቸው። ሁለቱም፣ የውሂብ ማዕድን እና የማሽን መማር፣ ለ AI እድገት እና ለምርምር አካባቢዎች በእኩልነት ይተባበራሉ።
ምስል በጨዋነት፡
1። "CRISP-DM የሂደት ንድፍ" በኬኔዝ ጄንሰን - የራሱ ስራ. [CC BY-SA 3.0] በዊኪሚዲያ ኮመንስ
2። "አውቶማቲክ የመስመር ላይ ረዳት" በቤሚድጂ ስቴት ዩኒቨርሲቲ [ይፋዊ ጎራ] በዊኪሚዲያ ኮመንስ
