Perbedaan Antara Data Mining Dan Machine Learning

2024 Pengarang: Mildred Bawerman | [email protected]. Terakhir diubah: 2023-12-16 08:39

Perbedaan Utama - Data Mining vs Machine Learning

Penambangan data dan pembelajaran mesin adalah dua area yang berjalan seiring. Karena mereka adalah relasi, mereka serupa, tetapi mereka memiliki orang tua yang berbeda. Namun saat ini, keduanya tumbuh semakin mirip satu sama lain; hampir mirip dengan kembar. Oleh karena itu, beberapa orang menggunakan kata pembelajaran mesin untuk penggalian data. Namun, Anda akan mengerti saat membaca artikel ini bahwa bahasa mesin berbeda dari data mining. Perbedaan utamanya adalah data mining digunakan untuk mendapatkan aturan dari data yang tersedia, sedangkan pembelajaran mesin mengajarkan komputer untuk mempelajari dan memahami aturan yang diberikan.

Apa itu Data Mining?

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

Saat ini, perusahaan menggunakan komputer yang kuat untuk memeriksa volume data yang 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 mengeksplorasi konstruksi dan studi algoritma. Pembelajaran mesin adalah jenis kecerdasan buatan yang memberi 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 mirip dengan statistik komputasi. Ini juga memiliki ikatan yang kuat dengan pengoptimalan matematika. Beberapa aplikasi pembelajaran mesin yang paling umum adalah pemfilteran spam, pengenalan karakter optik, dan mesin telusur.

Asisten online otomatis adalah aplikasi pembelajaran mesin

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

Apa perbedaan antara Data Mining dan Machine Learning?

Bagaimana cara kerjanya

Data Mining: Data mining adalah proses yang dimulai dari data yang tampaknya tidak terstruktur hingga menemukan pola yang menarik.

Pembelajaran Mesin: Pembelajaran mesin menggunakan banyak algoritme.

Data

Data Mining: Data mining digunakan untuk mengekstrak data dari gudang data apa pun.

Pembelajaran Mesin: Pembelajaran mesin adalah membaca mesin yang berkaitan dengan perangkat lunak sistem.

Aplikasi

Data Mining: Data mining terutama menggunakan data dari domain tertentu.

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

Fokus

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

Pembelajaran Mesin: Komunitas pembelajaran mesin membayar lebih banyak untuk teori.

Metodologi

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

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

Penelitian

Data Mining: Data mining adalah area penelitian yang menggunakan metode seperti pembelajaran mesin.

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

Ringkasan:

Penambangan Data vs. Pembelajaran Mesin

Meskipun pembelajaran mesin sangat 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 pembuatan AI. Penambang data biasanya memiliki minat yang kuat dalam pembelajaran mesin. Baik penambangan data dan pembelajaran mesin, berkolaborasi secara setara untuk pengembangan AI serta area penelitian.

Gambar Courtesy:

1. "Diagram Proses CRISP-DM" oleh Kenneth Jensen - Memiliki pekerjaan. [CC BY-SA 3.0] melalui Wikimedia Commons

2. "Asisten online otomatis" oleh Bemidji State University [Domain Publik] melalui Wikimedia Commons