Data mining vs Machine learning - 10 coisas que você precisa saber

Diferença entre mineração de dados e aprendizado de máquina

A mineração de dados refere-se à extração de conhecimento de uma grande quantidade de dados. A mineração de dados é o processo para descobrir vários tipos de padrões que são herdados nos dados e que são precisos, novos e úteis. A mineração de dados é o subconjunto da análise de negócios, é semelhante à pesquisa experimental. As origens da mineração de dados são bancos de dados, estatísticas. O aprendizado de máquina envolve um algoritmo que melhora automaticamente através da experiência baseada em dados. O aprendizado de máquina é uma maneira de descobrir um novo algoritmo a partir da experiência. O aprendizado de máquina envolve o estudo de algoritmos que podem extrair informações automaticamente. O aprendizado de máquina usa técnicas de mineração de dados e outro algoritmo de aprendizado para criar modelos do que está acontecendo por trás de alguns dados, para que possa prever resultados futuros.

Vamos entender a mineração de dados e o aprendizado de máquina em detalhes neste post.

Comparação cara a cara entre mineração de dados e aprendizado de máquina (infográficos)

Abaixo está a comparação dos 10 principais entre mineração de dados e aprendizado de máquina

Diferença chave entre mineração de dados e aprendizado de máquina

Para implementar técnicas de mineração de dados, usou o primeiro de dois componentes, o banco de dados e o segundo, o aprendizado de máquina. O banco de dados oferece técnicas de gerenciamento de dados, enquanto o aprendizado de máquina oferece técnicas de análise de dados. Mas, para implementar técnicas de aprendizado de máquina, foram utilizados algoritmos.
A mineração de dados usa mais dados para extrair informações úteis e esses dados específicos ajudarão a prever alguns resultados futuros, por exemplo, em uma empresa de vendas que usa dados do ano passado para prever essa venda, mas o aprendizado de máquina não dependerá muito dos dados que usa algoritmos, por exemplo, OLA, UBER técnicas de aprendizado de máquina para calcular o ETA para passeios.
A capacidade de autoaprendizagem não está presente na mineração de dados, segue as regras e é predefinida. Ele fornecerá a solução para um problema específico, mas os algoritmos de aprendizado de máquina são autodefinidos e podem alterar suas regras de acordo com o cenário, descobrirão a solução para um problema específico e a resolverão do seu jeito.
A principal e principal diferença entre mineração de dados e aprendizado de máquina é que, sem o envolvimento da mineração de dados humana, não pode funcionar, mas no aprendizado humano da máquina o esforço humano é envolvido apenas no momento em que o algoritmo é definido depois que ele conclui tudo por meios próprios, uma vez implementado para sempre, mas esse não é o caso da mineração de dados.
O resultado produzido pelo aprendizado de máquina será mais preciso em comparação com a mineração de dados, pois o aprendizado de máquina é um processo automatizado.
A mineração de dados usa o servidor de banco de dados ou data warehouse, o mecanismo de mineração de dados e as técnicas de avaliação de padrões para extrair as informações úteis, enquanto o aprendizado de máquina usa redes neurais, modelo preditivo e algoritmos automatizados para tomar as decisões.

Tabela de comparação de mineração de dados x aprendizado de máquina

básico para comparação	Mineração de dados	Aprendizado de máquina
Significado	Extraindo conhecimento de uma grande quantidade de dados	Introduzir novo algoritmo a partir de dados, bem como experiências anteriores
História	Introduzir em 1930, inicialmente chamado de descoberta de conhecimento em bancos de dados	introduzir em quase 1950, o primeiro programa foi o programa de xadrez de Samuel
Responsabilidade	A mineração de dados é usada para obter as regras dos dados existentes.	O aprendizado de máquina ensina o computador a aprender e entender as regras fornecidas.
Origem	Bancos de dados tradicionais com dados não estruturados	Dados existentes, bem como algoritmos.
Implementação	Podemos desenvolver nossos próprios modelos onde podemos usar técnicas de mineração de dados para	Podemos usar o algoritmo de aprendizado de máquina na árvore de decisão, nas redes neurais e em alguma outra área da inteligência artificial.
Natureza	Envolve a interferência humana mais no manual.	Automatizado, uma vez que o projeto é auto-implementado, sem esforço humano
Inscrição	usado na análise de cluster	usado na pesquisa na web, filtro de spam, pontuação de crédito, detecção de fraudes, design de computadores
Abstração	Resumo de mineração de dados do data warehouse	Aprendizado de máquina lê máquina
Técnicas envolvem	A mineração de dados é mais uma pesquisa usando métodos como aprendizado de máquina	Autodidata e treina o sistema para realizar a tarefa inteligente.
Escopo	Aplicado na área limitada	Pode ser usado em uma vasta área.

Conclusão - Data mining vs Machine learning

Na maioria dos casos, agora a mineração de dados é usada para prever o resultado dos dados históricos ou encontrar uma nova solução a partir dos dados existentes. A maior parte da organização usa essa técnica para direcionar os resultados dos negócios. Onde as técnicas de aprendizado de máquina estão crescendo de maneira muito mais rápida, pois supera os problemas com as técnicas de mineração de dados. Como o processo de aprendizado de máquina é mais preciso e menos propenso a erros quando comparado à mineração de dados e é muito mais capaz de tomar sua própria decisão e resolver o problema. Mas, para impulsionar os negócios ainda, precisamos ter um processo de mineração de dados, porque ele definirá o problema de um negócio específico e, para resolver esse problema, podemos usar técnicas de aprendizado de máquina. Em uma palavra, podemos dizer que, para impulsionar um negócio, as técnicas de mineração de dados e de aprendizado de máquina precisam trabalhar lado a lado, uma técnica definirá o problema e outra fornecerá a solução da maneira mais precisa possível.

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