Perbedaan antara penambangan data dan pembelajaran mesin

Pembelajaran mesin adalah salah satu bidang penelitian paling aktif dengan kecerdasan buatan, yang melibatkan studi dan pengembangan model komputasi proses pembelajaran. Tujuan utama penelitian di bidang pembelajaran mesin adalah untuk membangun sistem komputer yang mampu belajar dan memperoleh pengetahuan sendiri tanpa diprogram secara eksplisit. Data Mining adalah area yang berutang banyak inspirasi dan teknik untuk pembelajaran mesin. Oleh karena itu pembelajaran mesin dan penambangan data sering digunakan secara sinonim, tetapi yakinlah, mereka adalah konsep yang sangat berbeda dengan tujuan yang berbeda.

Apa itu penambangan data?

Di era digital ini, setiap perangkat yang terhubung ke internet meninggalkan semacam jejak digital dan hampir semua sistem otomatis menghasilkan beberapa bentuk data. Selain itu, terabyte atau petabyte data dihasilkan setiap hari dari setiap aspek kehidupan sehari -hari kita. Ledakan data ini adalah hasil dari digitalisasi masyarakat kita dan meningkatnya jumlah perangkat seluler, dan pengembangan cepat pengumpulan data dan alat penyimpanan yang kuat. Oleh karena itu, perlu menganalisis data tersebut untuk menghasilkan beberapa informasi baru melalui analisis data. Di sinilah penambangan data datang ke gambar. Penambangan data adalah proses penyortiran melalui dan menganalisis potongan data yang besar dan mengubahnya menjadi format standar. Data Mining Mengubah Koleksi Data Mentah Menjadi Informasi yang Berguna. Data mentah dikumpulkan dan disimpan dalam database komersial dan kemudian analis mencari pola dalam batch besar data menggunakan berbagai teknik untuk mendapatkan wawasan yang dapat ditindaklanjuti dari mereka.

Pembelajaran mesin

Pembelajaran mesin adalah cabang kecerdasan buatan (AI) berdasarkan kemampuan sistem atau program komputer untuk secara otomatis belajar dari pengalaman tanpa diprogram secara eksplisit. Pembelajaran adalah fenomena multi-faceted. Demikian pula, pemodelan komputer dari proses pembelajaran dalam berbagai manifestasi mereka merupakan subjek dari pembelajaran mesin. Ini adalah salah satu bidang penelitian paling aktif dalam AI, yang melibatkan studi dan pengembangan model komputasi proses pembelajaran. Tujuan dari pembelajaran mesin adalah untuk membangun sistem komputer yang mampu memperoleh pengetahuan sendiri dan meningkatkan kinerja mereka dari pengalaman mereka sendiri. Di dunia nyata, kita dapat melihat adaptasi teknik pembelajaran mesin di bidang-bidang seperti chatbots dan asisten virtual berbasis suara. Pembelajaran mesin melibatkan pemrosesan data untuk mencari tren atau pola, yang selanjutnya membantu dalam memahami proses. Proses tersebut kemudian dapat digunakan untuk memprediksi perilaku pengguna.

Perbedaan antara penambangan data dan pembelajaran mesin

Dasar -dasar

- Pembelajaran mesin dan penambangan data berada di bawah bidang ilmu data, yang masuk akal karena keduanya ada hubungannya dengan data. Kedua proses membantu memahami data yang selanjutnya membantu dalam menyelesaikan masalah yang kompleks. Kedua istilah tersebut sering dapat digunakan secara bergantian, yang kadang -kadang sulit untuk membedakannya.

Namun, penambangan data adalah konsep yang lebih umum yang melibatkan mengubah banyak kumpulan data mentah menjadi informasi yang berguna, sedangkan pembelajaran mesin adalah istilah yang mencakup semua yang melibatkan pemrosesan data untuk mencari tren atau pola.

Tujuan

- Dua tujuan utama penambangan data dalam praktiknya cenderung prediksi dan deskripsi. Di sisi prediktif, tujuan penambangan data adalah untuk menggunakan beberapa variabel atau bidang dalam set data untuk memprediksi nilai -nilai yang tidak diketahui atau di masa depan dari variabel lain yang menarik, sedangkan penambangan data deskriptif berfokus pada pemahaman sistem yang dianalisis dengan mengidentifikasi pola dan hubungan dalam data besar set.

Di sisi lain, tujuan pembelajaran mesin adalah untuk membangun sistem pembelajaran yang lengkap dan otonom menggunakan serangkaian alat dan teknik di mana kecerdasan dipelajari dengan kecerdasan dan tidak diinduksi.

Konsep

- Tentu saja ada tumpang tindih antara penambangan data dan pembelajaran mesin, tetapi satu perbedaan utama antara keduanya adalah bagaimana data digunakan. Penambangan Data adalah proses penggalian jauh ke dalam sejumlah besar data dari berbagai sumber, mengekstraksi informasi yang berguna dari data, dan menemukan pola untuk memprediksi hasil di masa depan.

Pembelajaran mesin mengambil hal-hal lebih jauh dengan menggunakan algoritma kompleks dan metode penambangan data untuk membangun model yang terdiri dari rumus matematika, kriteria keputusan, dan parameter multi-dimensi untuk memprediksi hasil di masa depan tanpa intervensi manusia manusia.

Analisis

- Penambangan data membutuhkan intervensi manusia untuk berkumpul dan mengurutkan melalui sejumlah besar data yang mungkin sewenang -wenang, tidak terstruktur, atau bahkan dalam format yang segera cocok untuk pemrosesan otomatis. Analis Data Mining menggunakan berbagai teknik untuk mengurutkan data yang diambil dari berbagai sumber. Data kemudian dikumpulkan, diproses, dan diubah menjadi format standar untuk evaluasi peristiwa di masa depan.

Pembelajaran mesin berjalan lebih dalam, memungkinkan mesin dan sistem komputer untuk belajar dari data baru dan memperoleh pengetahuan sendiri tanpa diprogram secara eksplisit. Jadi, tidak ada intervensi manusia yang diperlukan karena mesin belajar dari pengalaman mereka sendiri.

Data Mining vs. Pembelajaran Mesin: Bagan Perbandingan

Ringkasan

Singkatnya, penambangan data adalah proses mengekstraksi informasi dari sejumlah besar data mentah yang mungkin sewenang -wenang, tidak terstruktur, atau bahkan dalam format yang segera cocok untuk pemrosesan otomatis. Data kemudian dikumpulkan, diproses, dan diubah menjadi format yang lebih terstandarisasi. Pembelajaran mesin, di sisi lain menggunakan teknik analitik yang kuat untuk menemukan pola mendasar yang berharga dalam data kompleks untuk memprediksi hasil di masa mendatang. Pembelajaran mesin pada dasarnya mengajarkan sistem komputer agar bekerja secara mandiri tanpa intervensi manusia.