Differenza tra Data Mining e Machine Learning
Il Machine Learning è una delle aree di ricerca più attive con l’Intelligenza Artificiale, che prevede lo studio e lo sviluppo di modelli computazionali di processi di apprendimento. Uno dei principali obiettivi della ricerca nel campo dell’apprendimento automatico è costruire sistemi informatici in grado di apprendere e acquisire conoscenze da soli senza essere programmati esplicitamente. Il data mining è un’area che deve gran parte della sua ispirazione e delle sue tecniche all’apprendimento automatico. Pertanto l’apprendimento automatico e il data mining sono spesso usati come sinonimi, ma state tranquilli, sono concetti molto diversi con obiettivi diversi.
Machine Learning
Il machine learning o apprendimento automatico è una branca dell’intelligenza artificiale (AI) basata sulla capacità di sistemi o programmi informatici di apprendere automaticamente dall’esperienza senza essere programmati esplicitamente. L’apprendimento è un fenomeno multiforme. Allo stesso modo, la modellazione computerizzata dei processi di apprendimento nelle loro molteplici manifestazioni costituisce l’ oggetto dell’apprendimento automatico. Questo è uno dei più attivi aree di ricerca all’interno dell’IA, che coinvolge lo studio e lo sviluppo di modelli computazionali dei processi di apprendimento. L’obiettivo dell’apprendimento automatico è costruire sistemi informatici in grado di acquisire conoscenze in modo autonomo e migliorare le proprie prestazioni dalle proprie esperienze. Nel mondo reale, possiamo vedere l’adattamento delle tecniche di apprendimento automatico in aree come i chatbot e gli assistenti virtuali basati sulla voce. L’apprendimento automatico implica l’elaborazione dei dati per cercare tendenze o modelli, il che aiuta ulteriormente a comprendere il processo. Il processo può quindi essere utilizzato per prevedere il comportamento dell’utente.
Data mining
In questa era digitale, ogni dispositivo connesso a Internet lascia una sorta di traccia digitale e praticamente tutti i sistemi automatizzati generano una qualche forma di dati. Inoltre, ogni giorno vengono generati terabyte o petabyte di dati da ogni aspetto della nostra vita quotidiana. Questa esplosione di dati è il risultato della digitalizzazione della nostra società, del numero crescente di dispositivi mobili e del rapido sviluppo di potenti strumenti di raccolta e archiviazione dei dati. È quindi necessario analizzare tali dati per generare alcune nuove informazioni attraverso l’analisi dei dati. È qui che entra in gioco il data mining. Il data mining è il processo di selezione e analisi di grandi blocchi di dati e di trasformazione in un formato standardizzato. Il data mining trasforma una vasta raccolta di dati grezzi in informazioni utili.
Differenza tra data mining e machine learning
Sia l’apprendimento automatico che il data mining rientrano nel campo della scienza dei dati, il che ha senso poiché entrambi hanno qualcosa a che fare con i dati. Entrambi i processi aiutano a dare un senso ai dati, il che aiuta ulteriormente a risolvere problemi complessi. Entrambi i termini possono essere spesso usati in modo intercambiabile, il che rende difficile distinguerli a volte.
Tuttavia, il data mining è un concetto più generale che implica la trasformazione di un’ampia raccolta di dati grezzi in informazioni utili, mentre l’apprendimento automatico è un termine onnicomprensivo che implica l’elaborazione dei dati per cercare tendenze o modelli.
In poche parole, il data mining è il processo di estrazione di informazioni da una grande quantità di dati grezzi che possono essere arbitrari, non strutturati o anche in un formato immediatamente adatto per l’elaborazione automatizzata. I dati vengono quindi raccolti, elaborati e trasformati in un formato più standardizzato. L’apprendimento automatico, d’altra parte, utilizza forti tecniche analitiche per trovare preziosi modelli sottostanti all’interno dei dati complessi per prevedere i risultati futuri. L’apprendimento automatico sta fondamentalmente insegnando a un sistema informatico a lavorare in modo autonomo senza l’intervento umano.
Scopo e applicazioni
I due obiettivi principali del data mining nella pratica tendono ad essere la previsione e la descrizione. Dal punto di vista predittivo, l’obiettivo del data mining è quello di utilizzare alcune variabili o campi nei set di dati per prevedere valori sconosciuti o futuri di altre variabili di interesse, mentre il data mining descrittivo si concentra sulla comprensione dei sistemi analizzati identificando modelli e relazioni in dati di grandi dimensioni imposta.
D’altra parte, lo scopo dell’apprendimento automatico è costruire sistemi di apprendimento completi e autonomi utilizzando una serie di strumenti e tecniche in cui l’intelligenza viene appresa dall’intelligenza e non indotta.
