Data Mining vs. maschinelles Lernen: Die 4 wichtigsten Unterschiede

Da die Technologie weiter voranschreitet und sich ausdehnt, werden von Zeit zu Zeit eine ganze Reihe neuer Fachbegriffe und Konzepte geboren. Mit dem Aufkommen von Big Data und Data Science haben wir heute künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und Deep Learning. Da diese neuen Technologien alle miteinander in Beziehung stehen und miteinander verbunden sind, tendieren die Menschen häufig zu austauschbaren technologischen Begriffen. Zwei dieser Begriffe sind „Data Mining“ und „Machine Learning“.

Die Debatte Data Mining vs. Machine Learning macht schon seit geraumer Zeit die Runde. Obwohl uns diese beiden Data-Science-Konzepte seit den 1930er Jahren begleiten, sind sie erst vor kurzem in den Vordergrund gerückt. Oft neigen Menschen dazu, die Unterschiede zwischen Data Mining und maschinellem Lernen zu verwischen, da es bestimmte ähnliche Merkmale zwischen den beiden gibt. Beide sind jedoch von Natur aus unterschiedlich, und das möchten wir in diesem Beitrag ans Licht bringen – den Unterschied zwischen Data Mining und Machine Learning.

Was ist Data-Mining?

Data Mining bezieht sich auf den Prozess der Entdeckung aussagekräftiger Muster in großen und komplexen Datensätzen durch eine Kombination mehrerer Disziplinen und Tools, darunter Informatik, maschinelles Lernen, Statistik und Datenbanksysteme. Data Mining ist eine Teilmenge des maschinellen Lernens, die sich auf die explorative Datenanalyse durch unüberwachtes Lernen konzentriert.

Das Endziel von Data Mining besteht darin, relevante Informationen (und nicht die „Extraktion“ von Rohdaten selbst) aus Datensätzen zu extrahieren und diese in geschäftlich versierte Erkenntnisse zur weiteren Verwendung umzuwandeln. Wenn Sie Anfänger sind und mehr über Data Science erfahren möchten, sehen Sie sich unsere Data Science-Zertifizierung von Top-Universitäten an.

Was ist maschinelles Lernen?

Maschinelles Lernen ist ein Teilgebiet der Künstlichen Intelligenz. Es ist die wissenschaftliche Untersuchung intelligenter Algorithmen und statistischer Modelle, die von Maschinen (Computern) verwendet werden können, um menschenähnliche Aufgaben auszuführen, ohne explizit dafür programmiert oder trainiert zu werden. Ein einzigartiger Aspekt von Algorithmen für maschinelles Lernen ist, dass sie durch Erfahrung lernen können.

Data Mining vs. maschinelles Lernen: Hauptunterschiede

Sowohl Data Mining als auch Machine Learning sind Teilbereiche von Data Science. Sie sind also natürlich miteinander verbunden. Data Mining ist in der Tat ein entscheidender Teil des maschinellen Lernens und wird verwendet, um wertvolle Muster und Trends zu finden, die in riesigen Datenmengen verborgen sind.

Data Mining und maschinelles Lernen verwenden beide fortschrittliche Algorithmen, um relevante Datenmuster aufzudecken. Obwohl sich Data Mining und maschinelles Lernen überschneiden, weisen sie jedoch einen beträchtlichen Anteil an Unterschieden in Bezug auf ihre Verwendung auf.

Sehen wir uns einige der Hauptunterschiede zwischen Data Mining und maschinellem Lernen an.

1. Verwendung von Daten

Der Hauptunterschied zwischen Data Mining und maschinellem Lernen liegt darin, wie beide Daten verwenden und auf verschiedene Anwendungen anwenden. Während Data Mining auf riesige Speicher von Big Data angewiesen ist, aus denen es aussagekräftige Muster extrahiert, arbeitet Machine Learning hauptsächlich mit Algorithmen statt mit Rohdaten.

Data Mining wird für viele verschiedene Zwecke eingesetzt. Beispielsweise können BFSI-Unternehmen es für Finanzrecherchen verwenden, während ein E-Commerce-Unternehmen es zum Durchsuchen von Verkaufsdaten verwenden kann, um die wichtigsten Trends auf dem aktuellen Markt zu identifizieren. Data Mining kann auch zum Durchsuchen von Websites, Social-Media-Profilen und sogar digitalen Assets verwendet werden, um Einblicke in die potenziellen Leads einer Marke oder eines Unternehmens zu erhalten – es kann helfen, 10.000 Leads innerhalb von 10 Minuten zu generieren !

Im Gegenteil, obwohl maschinelles Lernen die Prinzipien des Data Mining beinhaltet, versucht es, automatische Korrelationen herzustellen, um daraus zu lernen und die Erkenntnisse auf neue ML-Algorithmen anzuwenden. Da ML-Algorithmen darauf programmiert sind, aus Erfahrungen zu lernen, werden sie kontinuierlich verbessert und liefern so im Laufe der Zeit genauere Ergebnisse.

2. Lerngrundlage

Obwohl Data Mining und maschinelles Lernen von derselben Grundlage lernen, ist ihr Ansatz unterschiedlich.

Data Mining nutzt vorhandene Informationen, um neue Muster zu identifizieren, die die Entscheidungsprozesse eines Unternehmens beeinflussen können. Free People, eine Bekleidungsmarke, verwendet Data Mining, um riesige Mengen bestehender Kundendatensätze zu durchsuchen und personalisierte Produktempfehlungen für einzelne Kunden zu erstellen.

Maschinelles Lernen hingegen kann aus den vorhandenen Daten „lernen“ und eine ideale Lerngrundlage schaffen, auf der sich die Maschine selbst anlernen kann. Während maschinelles Lernen Muster betrachtet und daraus lernt, um Trends für zukünftige Vorfälle vorherzusagen, fungiert Data Mining als Informationsquelle, aus der maschinelles Lernen ziehen kann.

Im Gegensatz zu Data Mining kann maschinelles Lernen die Beziehung zwischen vorhandenen Daten automatisch erkennen.

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3. Erkennen der Muster in Daten

Sobald die Daten gesammelt sind, besteht die eigentliche Herausforderung darin, sie zu verstehen – der Analyse- und Interpretationsteil sind entscheidend, um Rohdaten in gebrauchsfertige Erkenntnisse für Unternehmen umzuwandeln. Hier müssen Datenwissenschaftler und Datenanalysten entscheiden, welche Software und welches Tool sie verwenden, um große Mengen unstrukturierter Daten zu analysieren und zu interpretieren und die erkennbaren Muster darin zu finden. Lesen Sie mehr über die am häufigsten verwendeten Data-Science-Tools im Jahr 2020.

Wenn Sie diesen Schritt überspringen, sind die Ihnen zur Verfügung stehenden Daten völlig nutzlos. Data Mining kann einige nützliche Muster durch Klassifizierung und Sequenzanalyse aufdecken, während maschinelles Lernen dies noch weiter verbessern kann, indem dieselben Algorithmen verwendet werden, die Data Mining verwendet, um automatisch aus den gesammelten Daten zu lernen und sich an sie anzupassen. Deshalb wird Machine Learning heute zunehmend zur Malware-Erkennung eingesetzt.

Laut Deep Instinct , einem institutionellen Geheimdienstunternehmen, enthält jede neue Malware fast denselben Code wie die älteren Versionen, und nur 2-10 % der Malware-Dateien ändern sich von Iteration zu Iteration . Das ML-Modell von Deep Instinct kann mit großer Genauigkeit vorhersagen, welche Dateien in einem System Malware-Dateien sind, trotz der Abweichungen von 2–10 %.

4. Genauigkeit

Data Mining und maschinelles Lernen werden beide verwendet, um die Genauigkeit der gesammelten Daten zu verbessern und zu verbessern. Data Mining und seine Analyse beschränken sich jedoch darauf, wie die Daten organisiert und gesammelt werden. Data Mining dient als Mittel, um relevante Erkenntnisse aus komplexen Datensätzen zu extrahieren, um die Vorhersagefähigkeiten von ML-Algorithmen und -Modellen zu verbessern.

Wie wir bereits erwähnt haben, kann Data Mining mehrere Verbindungen und Beziehungen zwischen den vorliegenden Daten übersehen, ML jedoch nicht – es kann die Korrelationen zwischen allen relevanten Datenpunkten identifizieren, um hochpräzise Schlussfolgerungen zu liefern und letztendlich das Verhalten des Modells zu formen.

Beispielsweise wird maschinelles Lernen jetzt in CRM-Systemen verwendet , um ihre Beziehungsintelligenz zu verbessern, wodurch das Vertriebsteam eines Unternehmens seine Kunden besser verstehen kann. ML-basierte CRM-Systeme können vergangene Aktionen analysieren, um die Conversions zu steigern und auch die Kundenzufriedenheitswerte zu verbessern. Darüber hinaus kann maschinelles Lernen CRM-Systeme trainieren, um genau vorherzusagen, welche Produkte/Dienstleistungen sich wann am besten verkaufen und an welche Kundensegmente.

Data Mining vs. maschinelles Lernen: Die Zukunft

Jüngsten Schätzungen rund um Big Data zufolge wird jeder Mensch auf der Erde bis zu diesem Jahr, also bis 2020, jede Sekunde rund 1,7 Megabyte an neuen Informationen generieren. Folglich werden die globalen Daten von 4,4 Zettabyte auf 44 Zettabyte anwachsen !

Da jede Sekunde immer mehr Daten anfallen, wird die Nachfrage nach Data-Science-Tools wie Data Mining, maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz mit der Zeit steigen. Erfahren Sie mehr über Anwendungen des maschinellen Lernens.

Alle Unternehmen, Organisationen und Institutionen, die Big Data verwenden, werden weiterhin den Bedarf an fortschrittlichen Technologien wie Data Mining und maschinellem Lernen schaffen, um Daten zu sammeln und sie für Geschäftszwecke zu analysieren und zu interpretieren. Die Zukunft dieser beiden neuen Technologien ist natürlich sehr vielversprechend.

In der August-Ausgabe 2004 von DM Review erklärte Lou Agosta : „Die Zukunft des Data Mining liegt in der prädiktiven Analytik.“ Eine der bedeutendsten Anwendungen von Predictive Analytics liegt im Bereich der medizinischen Forschung. Predictive Analytics oder „One-Click-Data-Mining“ vereinfacht und automatisiert den Data-Mining-Prozess und versetzt Forscher in die Lage, fortschrittliche Analysen im gesamten Spektrum der Biowissenschaften anzuwenden, direkt von der Arzneimittelentdeckung bis hin zum Marketing.

Derzeit befinden sich Technologien wie maschinelles Lernen und Data Mining noch in der Anfangsphase, und es wird noch viel mehr kommen. Wenn diese Technologien mit der Zeit ausgereift sind, werden neue Anwendungen, Anwendungsfälle und Durchbrüche entstehen, die unser Leben noch weiter verändern werden. Seien Sie versichert, dass Data Mining und maschinelles Lernen trotz ihrer Unterschiede weiterhin kompliziert funktionieren werden, um Daten zu verstehen.

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