Perbedaan Kunci – Penambangan Data vs Pembelajaran Mesin
Penambangan data 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 Penambangan Data?
Data mining adalah proses mengekstraksi 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 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 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 di dadu. Tugas pembelajaran mesin biasanya diklasifikasikan ke dalam tiga kategori besar seperti pembelajaran yang diawasi, pembelajaran tanpa pengawasan, dan pembelajaran penguatan .
Apa perbedaan antara Penambangan Data dan Pembelajaran Mesin?
Bagaimana mereka bekerja?
Penambangan Data: Penambangan data adalah proses yang dimulai dari data yang tampaknya tidak terstruktur untuk menemukan pola yang menarik.
Pembelajaran Mesin: Pembelajaran mesin menggunakan banyak algoritma.
Data
Data Mining: Data mining digunakan untuk mengekstrak data dari gudang data mana pun.
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 penambangan data berfokus terutama pada algoritme dan aplikasi.
Pembelajaran Mesin: Komunitas pembelajaran mesin membayar lebih untuk teori.
Metodologi
Data Mining: Data mining digunakan untuk mendapatkan aturan dari data.
Pembelajaran Mesin: Pembelajaran mesin mengajarkan komputer untuk belajar dan memahami aturan yang diberikan.
Riset
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-tugas cerdas.
Ringkasan:
Penambangan Data vs. Pembelajaran Mesin
Meskipun pembelajaran mesin sama sekali 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. Penambang data biasanya memiliki minat yang kuat dalam pembelajaran mesin. Keduanya, data mining dan machine learning, berkolaborasi secara setara untuk pengembangan AI serta area penelitian.
Gambar Courtesy:
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
