数据挖掘 Vs 机器学习 Vs 人工智能 Vs 深度学习 Vs 数据科学之间的区别是什么：
数据挖掘和机器学习都是相互启发的领域，虽然它们有很多共同点，但它们有不同的目的。
数据挖掘和机器学习有什么区别？数据挖掘是由人类对某些数据集执行的，目的是找出数据集中项目之间的有趣模式。数据挖掘使用机器学习开发的技术来预测结果。而机器学习是计算机从挖掘的数据集中学习的能力。
机器学习算法获取表示数据集中项目之间关系的信息并构建模型，以便它可以预测未来的结果。这些模型只不过是机器为获得结果而采取的行动。
本文将向你详细介绍数据挖掘与机器学习。
数据挖掘、机器学习与深度学习有什么区别？你会学到以下内容：
- 什么是数据挖掘？
- 什么是机器学习？
- 无监督机器学习
- 监督机器学习
- 机器学习与表格格式数据挖掘之间的差异
- 什么是人工智能？
- 人工智能和数据挖掘
- 人工智能和机器学习
- 数据挖掘与机器学习
- 数据挖掘、机器学习与深度学习
- 数据挖掘、机器学习与数据科学
- 统计分析
- 机器学习的一些例子
- 结论
什么是数据挖掘？
数据挖掘也称为知识发现过程，是一个科学领域，用于找出数据集的属性。挖掘从 RDMS 或数据仓库或复杂数据集（如时间序列、空间等）收集的大量数据集，以提取数据项之间有趣的相关性和模式。
这些结果用于改进业务流程，从而获得业务洞察力。
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“数据库中的知识发现”(KDD) 一词由Gregory Piatetsky-Shapiro于 1989年创造 。“数据挖掘”一词于 1990 年出现在数据库社区中。
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什么是机器学习？
机器学习是一种开发复杂算法来处理大数据并向用户提供结果的技术。它使用复杂的程序，可以通过经验学习并做出预测。
这些算法通过定期输入训练数据自行改进。机器学习的目标是理解数据并根据数据构建人类可以理解和使用的模型。
机器学习一词是由美国计算机游戏和人工智能领域的先驱亚瑟·塞缪尔于 1959 年创造的，他说“它使计算机能够在没有明确编程的情况下进行学习”。
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机器学习分为两类：
- 无监督学习
- 监督学习
无监督机器学习
无监督学习不依赖经过训练的数据集来预测结果，而是使用聚类和关联等直接技术来预测结果。训练数据集意味着输出已知的输入。
监督机器学习
监督学习就像师生学习。输入变量和输出变量之间的关系是已知的。机器学习算法将预测输入数据的结果，并将其与预期结果进行比较。
错误将被纠正，此步骤将反复执行，直到达到可接受的性能水平。
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数据挖掘 Vs 机器学习 Vs 人工智能 Vs 深度学习：机器学习与表格格式数据挖掘之间的差异
| 因素 | 数据挖掘 | 机器学习 |
|---|---|---|
| 一、范围 | 数据挖掘用于通过模式和数据可视化技术找出数据集的不同属性如何相互关联。 数据挖掘的目标是找出数据集的两个或多个属性之间的关系，并用它来预测结果或行动。 | 机器学习用于预测结果，例如价格估计或持续时间近似值。 随着时间的推移，它会根据经验自动学习模型。它提供实时反馈 |
| 2. 工作 | 数据挖掘是深入挖掘数据以提取有用信息的技术。 | 机器学习是一种改进复杂算法的方法，通过迭代地为机器提供训练有素的数据集，使机器接近完美。 |
| 3. 用途 | 数据挖掘更常用于网络挖掘、文本挖掘、欺诈检测等研究领域 | 机器学习在推荐产品、价格、估计交货时间等方面有更多用途。 |
| 4. 概念 | 挖掘背后的概念是使用技术提取信息并找出趋势和模式。 | 机器学习基于机器从现有数据中学习并自行学习和改进的概念。机器学习使用数据挖掘方法和算法在数据背后的逻辑上建立模型，以预测未来的结果。算法建立在数学和编程语言之上 |
| 5. 方法 | 数据挖掘将在特定时间以批处理格式执行分析以产生结果，而不是连续进行。 | 机器学习使用数据挖掘技术来改进其算法并将其行为改变为未来的输入。因此，数据挖掘充当机器学习的输入源。 机器学习算法将持续运行并自动提高系统性能，并分析何时可能发生故障。 当有一些新数据或趋势发生变化时，机器将合并这些变化，而无需重新编程或人工干预。 |
| 6. 自然 | 数据挖掘需要人工干预才能应用技术来提取信息。 | 机器学习与数据挖掘不同，因为机器学习是自动学习的。 |
| 7. 学习能力 | 数据挖掘需要由人发起的分析，因此它是一种手动技术。 | 机器学习比数据挖掘领先一步，因为它使用与数据挖掘相同的技术来自动学习和适应变化。它比数据挖掘更准确。 |
| 8. 实施 | 数据挖掘涉及构建应用数据挖掘技术的模型。建立了像 CRISP-DM 模型这样的模型。 数据挖掘过程使用数据库、数据挖掘引擎和模式评估进行知识发现。 | 机器学习是通过在人工智能、神经网络、神经模糊系统和决策树等中 使用机器学习算法来实现的。机器学习使用神经网络和自动化算法来预测结果。 |
| 9. 准确性 | 数据挖掘的准确性取决于数据的收集方式。 数据挖掘产生准确的结果，机器学习使用这些结果使机器学习产生更好的结果。 由于数据挖掘需要人工干预，可能会遗漏重要的关系 | 机器学习算法被证明比数据挖掘技术更准确 |
| 10. 应用 | 相对于机器学习，数据挖掘可以在较少的数据量上产生结果。 | 机器学习算法需要以标准格式输入数据，因此可用的算法是有限的。 要使用机器学习分析数据，应将来自多个来源的数据从原生格式转换为标准格式，以便机器理解。 此外，它需要大量数据才能获得准确的结果 |
| 11. 例子 | 使用数据挖掘的地方是识别销售模式或趋势，由蜂窝公司用于保留客户等。 | 机器学习用于开展营销活动、医疗诊断、图像识别等。 |
什么是人工智能？
人工智能是科学的一个分支，它处理智能机器的创造。这些机器被称为智能，因为它们像人类一样拥有自己的思考和决策能力。
实施例AI机包括语音识别，图像处理，解决问题等。
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当今世界经常使用人工智能、机器学习和数据挖掘。这些词彼此高度相关，有时可以互换使用。
因此，让我们详细比较它们中的每一个：
人工智能和数据挖掘
人工智能是研究创造可以像人类一样工作的智能机器。它不依赖于学习或反馈，而是直接编程控制系统。人工智能系统通过计算自行提出问题的解决方案。
人工智能系统使用挖掘数据中的数据挖掘技术来创建解决方案。数据挖掘是人工智能的基础。数据挖掘是编程代码的一部分，其中包含 AI 系统所需的信息和数据。
人工智能和机器学习
人工智能的一个很大领域是机器学习。在这里，我们的意思是人工智能使用机器学习算法来实现其智能行为。如果错误持续减少并且与期望的性能相匹配，则称计算机从某个任务中学习。
机器学习将研究自动执行提取任务的算法。机器学习来自统计学，但实际上并非如此。与人工智能类似，机器学习的范围也非常广泛。
数据挖掘与机器学习
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数据挖掘和机器学习属于同一个科学世界。尽管这些术语相互混淆，但它们之间存在一些重大差异。
#1) 范围：数据挖掘用于通过模式和数据可视化技术找出数据集的不同属性如何相互关联。数据挖掘的目标是找出数据集的 2 个或多个属性之间的关系，并用它来预测结果或操作。
机器学习用于预测结果，例如价格估计或持续时间近似值。随着时间的推移，它会根据经验自动学习模型。它提供实时反馈。
#2) 功能：数据挖掘是深入挖掘数据以提取有用信息的技术。而机器学习是一种改进复杂算法的方法，通过迭代地将训练好的数据集提供给机器，使机器接近完美。
#3) 用途：数据挖掘更常用于研究领域，而机器学习在推荐产品、价格、时间等方面有更多用途。
#4）概念：数据挖掘背后的概念是使用技术提取信息并找出趋势和模式。
机器学习基于机器从现有数据中学习并自行改进的概念。机器学习使用数据挖掘方法和算法在预测未来结果的数据背后的逻辑上建立模型。这些算法建立在数学和编程语言之上。
#5) 方法：机器学习使用数据挖掘技术来改进其算法并将其行为改变为未来的输入。因此，数据挖掘充当机器学习的输入源。
机器学习算法将持续运行并自动提高系统性能，并分析何时可能发生故障。当有一些新数据或趋势发生变化时，机器将合并这些变化，而无需重新编程或任何人为干预。
数据挖掘将在特定时间以批处理格式执行分析以产生结果，而不是连续进行。
#6) 性质：机器学习与数据挖掘不同，因为机器学习是自动学习的，而数据挖掘需要人工干预来应用技术来提取信息。
#7) 学习能力：机器学习比数据挖掘领先一步，因为它使用与数据挖掘相同的技术来自动学习和适应变化。它比数据挖掘更准确。数据挖掘需要由人发起的分析，因此它是一种手动技术。
#8) 实施：数据挖掘涉及构建应用数据挖掘技术的模型。构建了像 CRISP-DM 模型这样的模型。数据挖掘过程使用数据库、数据挖掘引擎和模式评估进行知识发现。
机器学习是通过在人工智能、神经网络、神经模糊系统和决策树等中使用机器学习算法来实现的。机器学习使用神经网络和自动化算法来预测结果。
#9) 准确性：数据挖掘的准确性取决于数据的收集方式。数据挖掘产生准确的结果供机器学习使用，从而使机器学习产生更好的结果。
由于数据挖掘需要人工干预，因此可能会遗漏重要的关系。机器学习算法被证明比数据挖掘技术更准确。
#10) 应用：机器学习算法需要以标准格式输入数据，因此可用的算法非常有限。要使用机器学习分析数据，应将来自多个来源的数据从原生格式转换为标准格式，以便机器理解。
它还需要大量数据才能获得准确的结果。与数据挖掘相比，这是一种开销。
#11)示例：数据挖掘用于识别销售模式或趋势，而机器学习用于运行营销活动。
数据挖掘和机器学习有什么区别？数据挖掘、机器学习与深度学习
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数据挖掘 Vs 机器学习 Vs 人工智能 Vs 深度学习：机器学习包括机器从训练数据集中学习并自动预测结果的能力。它是人工智能的一个子集。
深度学习是机器学习的一个子集。它在机器上的工作方式与人脑处理信息的方式相同。就像大脑可以通过与先前记忆的模式进行比较来识别模式一样，深度学习也使用了这个概念。
深度学习可以自动从原始数据中找出属性，而机器学习则手动选择这些需要进一步处理的特征。它还采用了具有许多隐藏层、大数据和高计算机资源的人工神经网络。
数据挖掘是从现有数据中发现隐藏模式和规则的过程。它在决策过程中使用关联、关联规则等相对简单的规则。深度学习用于语音识别等复杂问题的处理。它使用具有许多隐藏层的人工神经网络进行处理。
有时，数据挖掘也使用深度学习算法来处理数据。
数据挖掘、机器学习与数据科学
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数据科学是机器学习的一个广阔领域。许多技术如 SPARK、HADOOP 等也属于数据科学。数据科学是统计学的延伸，它具有使用技术处理海量数据的能力。
它处理所有现实世界中复杂的问题解决，例如需求分析、理解、提取有用数据等。
数据科学处理人类生成的原始数据，它可以像人类一样分析数据中的图像和音频。数据科学需要具有领域专业知识、强大的数据库知识等的高技能组合。它需要高计算资源、高 RAM 等。
与试图仅使用可用数据实现目标的机器学习相比，数据科学模型具有明确定义的里程碑。
数据科学模型包括：
- ETL - 提取加载和转换数据。
- 数据分发和处理。
- 结果的自动化模型应用程序。
- 数据可视化
- 使用切片和切块功能进行报告，以便更好地理解。
- 数据备份、恢复和安全。
- 迁移到生产。
- 使用算法运行业务模型。
数据挖掘、机器学习与深度学习有什么区别？统计分析
统计构成了数据挖掘和机器学习算法的主要部分。统计分析使用数值数据并涉及大量用于推断输出的数学方程。
它为分析大量数据提供了正确的工具和技术。它涵盖了广泛的数据分析领域，涵盖了从规划到分析、呈现和创建报告的整个数据生命周期。
有两种类型的统计分析，如下所述：
- 描述性的
- 推论
描述性分析总结数据，推论分析使用总结数据得出结果。
统计学被应用于各个领域，例如在地理中确定人均人口，在经济学中研究需求和供给，在银行业中估计一天的存款等等。
数据挖掘和机器学习有什么区别？机器学习的一些例子
下面列出了一些机器学习的例子。
#1) 网站的在线聊天支持：多个网站用于提供即时客户服务的机器人由人工智能提供支持。
＃2）电子邮件：该电子邮件服务自动检测内容是否为垃圾邮件。这项技术还由 AI 提供支持，它会查看附件和内容，以确定它对计算机用户是否可疑或有害。
#3) 营销活动：机器学习为其客户提供有关新产品或类似产品的建议。根据客户的选择，它会在客户上线时立即自动制定交易以吸引他购买。例如，亚马逊的闪电交易。
数据挖掘 Vs 机器学习 Vs 人工智能 Vs 深度学习结论
数据成为机器学习、数据挖掘、数据科学和深度学习背后最重要的因素。数据分析和洞察力在当今世界非常重要。因此，在这些分析技术上投入时间、精力和成本，构成了企业的关键决策。
随着数据以非常快的速度增长，这些方法应该足够快以合并新数据集并预测有用的分析。机器学习可以帮助我们快速处理数据并以模型的形式自动提供更快的结果。
数据挖掘技术从历史数据中产生模式和趋势，以预测未来的结果。这些结果以图表、图表等形式出现。统计分析是数据分析不可或缺的一部分，并且在不久的将来会越来越高。
随着业务流程的改进，这些技术将在未来得到极大的发展。反过来，这些也将帮助企业实现手动流程的自动化，增加销售额和利润，从而帮助留住客户。
希望你在数据挖掘与机器学习方面获得了丰富的知识！
