Perbedaan Utama antara Data Mining dengan Machine Learning

Di Googling.com - Dunia digital kita yang berkembang pesat telah mempopulerkan begitu banyak istilah dan frasa baru sehingga kita mudah kewalahan atau kehilangan jejak. Serangan technobabble luar biasa. Dan orang cenderung menggunakan kata-kata baru yang aneh secara bergantian, tidak menyadari bahwa kata-kata itu berarti dua hal yang berbeda.

Secara khusus, itulah masalah yang dihadapi “Data Mining” dan “Machine Learning”. Antara kedua istilahtersebu terkadang sulit dibedakan karena beberapa karakteristik yang sama.

Kita semua tahu ini, jadi Anda mungkin pernah mendengar istilah seperti Artificial Intelligence (AI), Machine Learning, Data Mining, Neural Networks, dll.

Hampir semua perusahaan ingin memasukkan Kecerdasan Buatan ke dalam ekosistem mereka karena ingin tetap terdepan dalam perlombaan. Semua orang ingin memanfaatkan teknologi ini untuk membuat sistem mereka lebih andal, kuat, dan karenanya menjadi yang terbaik di pasar. Kita semua menyadari keajaiban yang dilakukan oleh Data mining dan Machine Learning. Aplikasi machine learning digunakan di seluruh industri untuk memprediksi perilaku pelanggan, merekomendasikan produk baru kepada pengguna, mengidentifikasi potensi risiko, mengidentifikasi mangkir pinjaman, dan banyak kasus penggunaan bisnis lainnya.

kami akan mencoba memberikan pemahaman terkait perbedaan antara dua terminologi Data Mining dan Machine Learning.

Data Mining vs Machine Learning

Apa itu Data Mining?

       Data Mining bukanlah sesuatu yang baru. Sudah ada di sini sejak tahun 1930-an. Itu diperkenalkan sebagai langkah penemuan pengetahuan dalam database, di mana tujuannya adalah untuk menemukan pengetahuan berharga dari kumpulan data.

data mining dianggap sebagai proses penggalian informasi yang berguna dari sejumlah besar data. Ini digunakan untuk menemukan pola baru, akurat, dan berguna dalam data, mencari makna dan informasi yang relevan bagi organisasi atau individu yang membutuhkannya. Ini adalah alat yang digunakan oleh manusia.

Apa itu Machine Learning?

       Seperti data mining, Machine Learning juga berurusan dengan kumpulan data besar dan mencoba mengidentifikasi pola, tetapi tidak memerlukannya tanpa campur tangan manusia. Ini melampaui mengidentifikasi pola; itu juga bisa memprediksi, artinya jika kita memiliki model untuk meramalkan harga Bitcoin, maka Machine learning akan memungkinkannya untuk menjawab pertanyaan “Berapa harga Bitcoin dalam bulan/tahun berikutnya?”. Tetapi keakuratan prediksi akan bergantung pada seberapa bagus model/algoritma, yang tergantung pada seberapa bagus datanya. Jika datanya acak dan tidak memiliki pola dasar, model akan berperforma buruk karena Machine Learning mengikuti aturan Sampah Masuk/Keluar Sampah.

D Ini adalah desain, studi, dan pengembangan algoritme yang memungkinkan mesin belajar tanpa campur tangan manusia. Ini adalah alat untuk membuat mesin lebih pintar, menghilangkan elemen manusia (tetapi tidak menghilangkan manusia itu sendiri; itu salah).

Apa Kesamaan Data Mining dan Machine Learning?

       Data Mining dan machine learning berada di bawah naungan Ilmu Data , yang masuk akal karena keduanya menggunakan data . Kedua proses tersebut digunakan untuk memecahkan masalah yang kompleks, sehingga akibatnya, banyak orang (secara keliru) menggunakan kedua istilah tersebut secara bergantian. Ini tidak terlalu mengejutkan, mengingat machine learning terkadang digunakan sebagai sarana untuk melakukan data mining yang bermanfaat. Sementara data yang dikumpulkan dari data mining dapat digunakan untuk mengajar mesin, garis antara kedua konsep tersebut menjadi sedikit kabur.

 Selanjutnya, kedua proses menggunakan algoritma kritis yang sama untuk menemukan pola data. Meskipun hasil yang diinginkan pada akhirnya berbeda, sesuatu yang akan menjadi jelas saat Anda membaca.

Perbedaan antara Data Mining dan Machine Learning

       Jadi kami melihat bahwa kesamaannya sedikit, tetapi masih wajar untuk membingungkan kedua istilah tersebut karena tumpang tindih data. Di sisi lain, ada banyak perbedaan antara keduanya. Jadi demi kejelasan dan pengaturan, kami akan memberikan masing-masing butirnya.

Mari gali untuk mengetahui beberapa perbedaan antara data mining dan machine learning:

A. Usia Mereka 

       Sebagai permulaan, data mining mendahului machine learning selama dua dekade, dengan yang terakhir awalnya disebut penemuan pengetahuan dalam basis data (KDD). Data Mining masih disebut sebagai KDD di beberapa daerah. Machine Learning memulai debutnya dalam program bermain catur. Data Mining sudah ada sejak tahun 1930-an; machine learning muncul pada 1950-an.

B. Tujuan Mereka

       Data Mining dirancang untuk mengekstraksi aturan dari data dalam jumlah besar, sementara machine learning mengajarkan komputer cara mempelajari dan memahami parameter yang diberikan. Atau dengan kata lain, data mining hanyalah sebuah metode penelitian untuk menentukan hasil tertentu berdasarkan total data yang dikumpulkan. Di sisi lain, kami memiliki machine learning, yang melatih sistem untuk melakukan tugas-tugas kompleks dan menggunakan data dan pengalaman yang dipanen untuk menjadi lebih pintar.

C. Apa yang Mereka Gunakan

       Data Mining bergantung pada penyimpanan data yang sangat besar (misalnya, Big Data ), yang kemudian digunakan untuk membuat prakiraan untuk bisnis dan organisasi lain. Machine Learning, di sisi lain, bekerja dengan algoritme, bukan data mentah.

D. Faktor Manusia

       Inilah perbedaan yang cukup signifikan. Data Mining bergantung pada intervensi manusia dan pada akhirnya dibuat untuk digunakan oleh orang-orang. Sedangkan seluruh alasan keberadaan machine learning adalah karena ia dapat mengajar dirinya sendiri dan tidak bergantung pada pengaruh atau tindakan manusia. Tanpa daging dan darah orang yang menggunakan dan berinteraksi dengannya, data mining tidak akan berfungsi. Kontak manusia dengan machine learning, di sisi lain, cukup terbatas pada pengaturan algoritme awal. Dan kemudian membiarkannya, semacam proses "atur dan lupakan". Orang mengasuh data mining; sistem menjaga diri mereka sendiri dengan machine learning.

E. Bagaimana Mereka Berhubungan Satu Sama Lain

       Data Mining adalah proses yang menggabungkan dua elemen: database dan machine learning. Yang pertama menyediakan teknik manajemen data, sedangkan yang kedua menyediakan teknik analisis data . Jadi, meskipun data mining membutuhkan machine learning, machine learning tidak selalu membutuhkan data mining. Padahal, ada kasus di mana informasi dari data mining digunakan untuk melihat hubungan antar hubungan. Lagi pula, sulit untuk membuat perbandingan kecuali Anda memiliki setidaknya dua informasi yang dapat dibandingkan satu sama lain! Konsekuensinya, informasi yang dikumpulkan dan diproses melalui data mining kemudian dapat digunakan untuk membantu machine learning, tetapi sekali lagi, ini bukan keharusan. Anggap saja lebih sebagai kenyamanan yang berguna untuk dimiliki.

F. Kemampuan Tumbuh

       Ini yang mudah: data mining tidak dapat dipelajari atau diadaptasi, padahal itulah inti dari machine learning. Data Mining mengikuti aturan yang telah ditentukan sebelumnya dan bersifat statis, sementara machine learning menyesuaikan algoritme saat keadaan yang tepat terwujud. Data Mining hanya secerdas pengguna yang memasukkan parameter; machine learning berarti komputer-komputer itu semakin pintar.

G. Bagaimana Mereka Digunakan

       Dalam hal utilitas, setiap proses memiliki keistimewaannya sendiri. Data Mining digunakan di industri ritel untuk memahami kebiasaan membeli pelanggan mereka, sehingga membantu bisnis merumuskan strategi penjualan yang lebih sukses. Media sosial adalah taman bermain yang subur untuk data mining, karena pengumpulan informasi dari profil pengguna, kueri, kata kunci, dan pembagian dapat disatukan. Ini akan membantu pengiklan menyusun promosi yang reledvan. Dunia keuangan menggunakan data mining untuk meneliti peluang investasi potensial dan bahkan kemungkinan kesuksesan sebuah startup. Mengumpulkan informasi semacam itu membantu investor memutuskan apakah mereka ingin memberikan uang untuk proyek baru. Jika data mining disempurnakan kembali pada pertengahan 90-an, itu bisa sangat baik mencegah keruntuhan startup Internet yang luar biasa di akhir tahun 90-an.

        Sementara itu, perusahaan menggunakan machine learning untuk tujuan seperti mobil tanpa pengemudi, deteksi penipuan kartu kredit, layanan pelanggan online, pencegatan spam email, intelijen bisnis (misalnya, mengelola transaksi, mengumpulkan hasil penjualan, pemilihan inisiatif bisnis), dan pemasaran yang dipersonalisasi. Perusahaan yang mengandalkan machine learning termasuk pemukul berat seperti Yelp , Twitter , Facebook ,  Pinterest , Salesforce, dan mesin pencari kecil yang mungkin pernah Anda dengar: Google .

       Itulah pembahasan digoogling.com perbedaan antara data mining dengan machine learning. Setiap hari, sedikit lebih banyak dunia kita beralih ke solusi digital untuk menangani tugas dan menyelesaikan masalah. Ini adalah dunia digital yang cukup besar di luar sana, ada lebih dari cukup ruang untuk data mining dan machine learning untuk berkembang. Dominasi Big Data yang berkelanjutan berarti akan selalu ada kebutuhan untuk data mining. Dan dorongan serta permintaan yang berkelanjutan untuk mesin pintar akan memastikan bahwa machine learning tetap menjadi keterampilan yang sangat dibutuhkan.

Mana yang menawarkan potensi paling besar, Anda mungkin bertanya-tanya? Tidak ada jawaban yang jelas, tetapi kita dapat membuat tebakan yang layak dan berdasarkan informasi. Meningkatnya minat pada kecerdasan buatan dan perangkat pintar serta terus meningkatnya penggunaan perangkat seluler adalah pertanda baik. Di antara kedua proses tersebut, machine learning mungkin menawarkan peluang terbaik. 

Itu tidak berarti bahwa data mining, bagaimanapun juga, adalah karir yang buntu. Menurut Forbes , total akumulasi data di dunia digital kita akan tumbuh dari total 4,4 zettabytes pada 2019 menjadi sekitar 44 zettabytes atau 44 triliun gigabytes data.