Perbedaan antara penambangan data diawasi dan tidak diawasi

Data Mining memanfaatkan sejumlah besar metode dan algoritma komputasi untuk bekerja pada ekstraksi pengetahuan. Klasifikasi mungkin merupakan bentuk analisis data yang paling mendasar. Tugas umum dalam penambangan data adalah untuk memeriksa data di mana klasifikasi tidak diketahui atau akan terjadi di masa depan, dengan tujuan untuk memprediksi apa klasifikasi itu atau akan. Demikian pula, data di mana klasifikasi diketahui digunakan untuk mengembangkan aturan, yang kemudian diterapkan pada data di mana klasifikasi tidak diketahui. Yang sedang berkata, teknik penambangan data datang dalam dua bentuk utama: diawasi dan tidak diawasi. Diawasi adalah teknik prediktif sedangkan tanpa pengawasan adalah teknik deskriptif. Meskipun kedua algoritma ini banyak digunakan untuk menyelesaikan tugas penambangan data yang berbeda, penting untuk memahami perbedaan antara keduanya.

Apa itu penambangan data yang diawasi?

Penambangan data yang diawasi, seperti namanya, mengacu pada algoritma pembelajaran yang digunakan dalam klasifikasi dan prediksi. Algoritma yang diawasi belajar dari data pelatihan yang diberi label dan tugas dikendalikan oleh insinyur pengetahuan dan perancang sistem. Dengan data yang diawasi, kita harus memiliki input yang diketahui yang sesuai dengan output yang diketahui, sebagaimana ditentukan oleh para ahli domain. Tugas penambangan data sering disebut sebagai pembelajaran yang diawasi karena kelas ditentukan sebelum memeriksa data. Teknik ini menggunakan fungsi objektif (variabel dependen) dan satu set elemen data yang merupakan variabel independen. Teknik yang diawasi berupaya mengidentifikasi hubungan antara variabel dependen dan independen, mengidentifikasi tingkat korelasi untuk setiap rangkaian variabel, dan membangun model yang menunjukkan jaring dependensi. Model kemudian diterapkan pada data yang nilai targetnya tidak diketahui.

Apa yang tidak diawasi data penambangan?

Tidak seperti teknik yang diawasi, penambangan data yang tidak diawasi tidak memiliki fungsi objektif yang telah ditentukan, juga tidak memprediksi nilai target. Teknik yang tidak diawasi adalah yang tidak ada variabel hasil untuk diprediksi atau diklasifikasikan. Oleh karena itu, tidak ada pembelajaran dari kasus di mana variabel hasil seperti itu diketahui. Algoritma mengharuskan pengguna untuk menentukan jumlah interval dan/atau berapa banyak titik data yang harus dimasukkan dalam interval tertentu. Ini membantu Anda mengidentifikasi semua jenis pola yang tidak diketahui dalam data. Model tanpa pengawasan juga disebut model deskriptif karena mencari pola yang tidak diketahui dalam set data tanpa label yang telah ditentukan dan tanpa pengawasan manusia minimal atau minimal. Metode pembelajaran tanpa pengawasan termasuk pengelompokan, asosiasi, dan metode ekstraksi. Jenis teknik pembelajaran ini digunakan ketika tujuan tertentu tidak tersedia atau ketika pengguna berupaya menemukan hubungan tersembunyi dalam data.

Perbedaan antara penambangan data diawasi dan tidak diawasi

Data

- Pembelajaran yang diawasi adalah tugas penambangan data menggunakan algoritma untuk mengembangkan model pada data input dan output yang diketahui, yang berarti algoritma belajar dari data yang diberi label untuk memprediksi hasil dari data input. Teknik yang diawasi hanya belajar dari kumpulan data pelatihan. Pembelajaran tanpa pengawasan, di sisi lain, adalah teknik menggunakan algoritma di mana tidak ada variabel hasil untuk diprediksi atau diklasifikasikan, yang berarti tidak ada pembelajaran dari kasus di mana variabel hasil seperti itu diketahui diketahui.

Sasaran

- Teknik yang diawasi berupaya mengidentifikasi hubungan kasual antara variabel dependen dan independen, mengisolasi tingkat korelasi untuk setiap rangkaian variabel, dan mengembangkan model yang menunjukkan jaringan dependensi. Model kemudian diterapkan pada data yang nilai targetnya tidak diketahui. Pembelajaran tanpa pengawasan berupaya mengidentifikasi pola yang tidak diketahui dalam set data tanpa label yang telah ditentukan dan tanpa atau minimal pengawasan manusia. Tujuan dari teknik penambangan data yang tidak diawasi adalah untuk menemukan pola dalam kumpulan data berdasarkan hubungan antara titik data itu sendiri.

metode

- Model yang diawasi adalah yang digunakan dalam klasifikasi dan prediksi, karenanya disebut model prediktif karena mereka belajar dari data pelatihan, yang merupakan data dari mana klasifikasi atau algoritma prediksi belajar. Setelah algoritma telah belajar dari data pelatihan, kemudian diterapkan pada sampel data lain di mana hasilnya diketahui. Metode termasuk fungsi yang diawasi berikut: klasifikasi, regresi, dan deteksi anomali. Penambangan data tanpa pengawasan membantu Anda mengidentifikasi semua jenis pola yang tidak diketahui dalam data menggunakan metode seperti pengelompokan, asosiasi, dan ekstraksi.

Skalabilitas

- Skalabilitas adalah salah satu masalah utama dengan penambangan set data besar dan tidak praktis untuk menguraikan seluruh set data lebih dari sekali. Penambangan data yang diawasi cenderung sangat terukur, artinya dapat menangani volume data yang sangat besar dalam kerangka waktu yang tidak meningkat secara tidak masuk akal, dan umumnya cepat. Metode pembelajaran yang tidak diawasi, di sisi lain, sering menimbulkan beberapa masalah dalam hal skalabilitas jika semacam evaluasi paralel tidak digunakan, dan tidak seperti pembelajaran yang diawasi, itu relatif lambat, tetapi dapat berkumpul menuju berbagai set negara solusi solusi.

Diawasi vs. Penambangan data tanpa pengawasan: Bagan perbandingan

Ringkasan

Singkatnya, penambangan data yang diawasi adalah teknik prediktif sedangkan penambangan data yang tidak diawasi adalah teknik deskriptif. Teknik yang diawasi digunakan ketika tujuan yang pasti tersedia dan pengguna berupaya menentukan bagaimana perubahan dalam keadaan data mempengaruhi hasil. Penambangan data tanpa pengawasan, di sisi lain, dimulai dengan batu tulis yang bersih, artinya tidak memiliki fungsi objektif yang telah ditentukan dan pengguna berusaha menemukan pola yang tidak diketahui atau hubungan tersembunyi dalam data. Tujuan penambangan data yang tidak diawasi adalah untuk menemukan pola dalam kumpulan data berdasarkan hubungan antara titik data itu sendiri.