Perbedaan Kunci – Penambangan Data vs Pembelajaran Mesin
Data mining dan pembelajaran mesin adalah dua area yang berjalan beriringan. Karena mereka adalah hubungan, mereka serupa, tetapi mereka memiliki orang tua yang berbeda. Namun saat ini, keduanya tumbuh semakin mirip satu sama lain; hampir mirip dengan anak kembar. Oleh karena itu, beberapa orang menggunakan kata machine learning untuk data mining. Namun, Anda akan mengerti saat membaca artikel ini bahwa bahasa mesin berbeda dengan data mining. Perbedaan utama adalah bahwa penambangan data digunakan untuk mendapatkan aturan dari data yang tersedia, sedangkan pembelajaran mesin mengajarkan komputer untuk mempelajari dan memahami aturan yang diberikan.
Apa itu Data Mining?
Data mining adalah proses mengekstrak informasi implisit, yang sebelumnya tidak diketahui, dan berpotensi berguna dari data. Meskipun penambangan data terdengar baru, teknologinya tidak. Data mining 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 data mining meliputi 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 istilah dalam penambangan data.
Saat ini, perusahaan menggunakan komputer canggih untuk memeriksa data dalam jumlah besar dan menganalisis laporan riset pasar selama bertahun-tahun. Data mining membantu perusahaan-perusahaan ini untuk mengidentifikasi hubungan antara faktor internal seperti harga, keterampilan staf, dan faktor eksternal seperti persaingan, kondisi ekonomi, dan demografi pelanggan.
Diagram Proses Data Mining CRISP
Apa itu Pembelajaran Mesin?
Machine learning adalah bagian dari ilmu komputer dan sangat mirip dengan data mining. Pembelajaran mesin juga digunakan untuk mencari melalui sistem untuk mencari pola, dan mengeksplorasi 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 belajar 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 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 pada 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?
Cara kerjanya
Data Mining: Data mining adalah proses yang dimulai dari data yang tampaknya tidak terstruktur untuk menemukan pola yang menarik.
Machine Learning: Machine learning menggunakan banyak algoritma.
Data
Data Mining: Data mining digunakan untuk mengekstrak data dari gudang data mana pun.
Machine Learning: Machine learning adalah membaca mesin yang berhubungan dengan perangkat lunak sistem.
Aplikasi
Data Mining: Data mining terutama menggunakan data dari domain tertentu.
Machine Learning: Teknik pembelajaran mesin cukup umum dan dapat diterapkan ke berbagai pengaturan.
Fokus
Data Mining: Komunitas penambangan data berfokus terutama pada algoritme dan aplikasi.
Machine Learning: Komunitas pembelajaran mesin membayar lebih untuk teori.
Metodologi
Data Mining: Data mining digunakan untuk mendapatkan aturan dari data.
Machine Learning: Machine learning mengajarkan komputer untuk belajar dan memahami aturan yang diberikan.
Penelitian
Data Mining: Data mining adalah area penelitian yang menggunakan metode seperti pembelajaran mesin.
Machine Learning: Machine learning adalah metodologi yang digunakan untuk memungkinkan komputer melakukan tugas-tugas cerdas.
Ringkasan:
Data Mining 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 pengembangan AI. Data Miner biasanya memiliki minat yang kuat dalam pembelajaran mesin. Keduanya, data mining dan machine learning, berkolaborasi secara setara untuk pengembangan AI serta area penelitian.
Sumber Gambar:
1. "Diagram Proses CRISP-DM" oleh Kenneth Jensen - Karya sendiri. [CC BY-SA 3.0] melalui Wikimedia Commons
2. "Asisten online otomatis" oleh Bemidji State University [Domain Publik] melalui Wikimedia Commons
