Perbedaan Antara Penambangan Data dan Pembelajaran Mesin

Perbedaan Kunci - Penambangan Data vs Pembelajaran Mesin
 

Penambangan data dan pembelajaran mesin adalah dua bidang yang berjalan beriringan. Ketika mereka berhubungan, mereka serupa, tetapi mereka memiliki orang tua yang berbeda. Tetapi saat ini, keduanya tumbuh semakin seperti satu sama lain; hampir mirip dengan kembar. Oleh karena itu, beberapa orang menggunakan pembelajaran mesin kata untuk data mining. Namun, Anda akan mengerti ketika Anda membaca artikel ini bahwa bahasa mesin berbeda dari data mining. SEBUAH perbedaan utama adalah bahwa penambangan data digunakan untuk mendapatkan aturan dari data yang tersedia sementara, pembelajaran mesin mengajarkan komputer untuk belajar dan memahami aturan yang diberikan.

Apa itu Penambangan Data?

Data mining adalah proses penggalian informasi implisit, yang sebelumnya tidak diketahui, dan berpotensi bermanfaat dari data. Meskipun data mining terdengar baru, teknologinya tidak. Penambangan data adalah metode utama pengungkapan pola komputasi dalam kumpulan data besar. Ini juga melibatkan metode di persimpangan pembelajaran mesin, kecerdasan buatan, statistik dan sistem basis data. Bidang penambangan data meliputi basis data dan manajemen data, pra-pemrosesan data, pertimbangan inferensi, pertimbangan kompleksitas, pasca-pemrosesan struktur yang ditemukan, dan pembaruan online. Pengerukan data, pencarian data, dan pencarian data lebih umum merujuk istilah dalam penambangan data.

Saat ini, perusahaan menggunakan komputer yang kuat untuk memeriksa data dalam volume besar dan menganalisis laporan riset pasar selama bertahun-tahun. Data mining membantu perusahaan-perusahaan ini untuk mengidentifikasi hubungan antara faktor-faktor internal seperti harga, keterampilan staf, dan faktor-faktor eksternal seperti persaingan, kondisi ekonomi, dan demografi pelanggan.

Diagram Proses Penambangan Data CRISP

Apa itu Pembelajaran Mesin?

Pembelajaran mesin adalah bagian dari ilmu komputer dan sangat mirip dengan penambangan data. Pembelajaran mesin juga digunakan untuk mencari melalui sistem untuk mencari pola, dan menjelajahi konstruksi dan studi algoritma. Pembelajaran mesin adalah jenis kecerdasan buatan yang memberikan komputer kemampuan untuk belajar tanpa diprogram secara eksplisit. Pembelajaran mesin terutama menargetkan pengembangan program komputer yang dapat mengajar diri mereka sendiri untuk tumbuh dan berubah sesuai dengan situasi baru dan sangat dekat dengan statistik komputasi. Ini juga memiliki ikatan yang kuat dengan optimasi matematika. Beberapa aplikasi pembelajaran mesin yang paling umum adalah penyaringan spam, pengenalan karakter optik, dan mesin pencari.

Asisten online otomatis adalah aplikasi pembelajaran mesin

Pembelajaran mesin terkadang bertentangan dengan penambangan data karena keduanya seperti dua wajah pada dadu. Tugas pembelajaran mesin biasanya diklasifikasikan ke dalam tiga kategori besar seperti pembelajaran terawasi, pembelajaran tanpa pengawasan, dan pembelajaran penguatan.

Apa bedanya antara Data Mining dan Machine Learning?

Bagaimana mereka bekerja

Penambangan Data: Penambangan data adalah proses mulai dari data yang tampaknya tidak terstruktur untuk menemukan pola yang menarik.

Pembelajaran mesin: Pembelajaran mesin menggunakan banyak algoritma.

Data

Penambangan Data: Data mining digunakan untuk mengekstraksi data dari setiap data warehouse.

Pembelajaran mesin: Pembelajaran mesin adalah membaca mesin yang berhubungan dengan perangkat lunak sistem.

Aplikasi

Penambangan Data: Penambangan data terutama menggunakan data dari domain tertentu.

Pembelajaran mesin: Teknik pembelajaran mesin cukup umum dan dapat diterapkan ke berbagai pengaturan.

Fokus

Penambangan Data: Komunitas data mining berfokus terutama pada algoritma dan aplikasi.

Pembelajaran mesin: Komunitas pembelajaran mesin membayar lebih banyak pada teori.

Metodologi

Penambangan Data: Data mining digunakan untuk mendapatkan aturan dari data.

Pembelajaran mesin: Pembelajaran mesin mengajarkan komputer untuk belajar dan memahami aturan yang diberikan.

Penelitian

Penambangan Data: Penambangan data adalah area penelitian yang menggunakan metode seperti pembelajaran mesin.

Pembelajaran mesin: Pembelajaran mesin adalah metodologi yang digunakan untuk memungkinkan komputer melakukan tugas-tugas cerdas.

Ringkasan:

Penambangan Data vs. Pembelajaran Mesin

Meskipun pembelajaran mesin sepenuhnya berbeda dengan penambangan data, mereka biasanya mirip satu sama lain. Penambangan data adalah proses mengekstraksi pola tersembunyi dari data besar, dan pembelajaran mesin adalah alat yang juga dapat digunakan untuk itu. Bidang pembelajaran mesin semakin berkembang sebagai hasil dari membangun AI. Data Penambang biasanya memiliki minat yang kuat dalam pembelajaran mesin. Keduanya, penambangan data dan pembelajaran mesin, berkolaborasi secara merata untuk pengembangan AI serta bidang penelitian.

Gambar milik:

1. "Diagram Proses CRISP-DM" oleh Kenneth Jensen - Pekerjaan sendiri. [CC BY-SA 3.0] via Wikimedia Commons

2. "Asisten daring otomatis" oleh Bemidji State University [Public Domain] melalui Wikimedia Commons