データマイニングと機械学習：主な4つの違い

テクノロジーが進歩し、拡大し続けるにつれて、まったく新しい範囲の技術用語と概念が時々生まれます。 ビッグデータとデータサイエンスの出現により、今日、人工知能、機械学習、ディープラーニングがあります。 これらの新しいテクノロジーはすべて相互に関連し、接続されているため、人々はしばしば技術用語を交換可能にする傾向があります。 そのような2つの用語は、「データマイニング」と「機械学習」です。

データマイニングと機械学習の議論は、かなり前から行われています。 これらのデータサイエンスの概念はどちらも1930年代から存在していましたが、最近登場したばかりです。 多くの場合、データマイニングと機械学習の間に特定の類似した特性が存在するため、両者の違いの境界線が曖昧になる傾向があります。 ただし、どちらも本質的に異なります。この投稿で明らかにしたいのは、データマイニングと機械学習の違いです。

データマイニングとは何ですか？

データマイニングとは、コンピューターサイエンス、機械学習、統計、データベースシステムなど、複数の分野とツールを組み合わせて、大規模で複雑なデータセットの意味のあるパターンを発見するプロセスを指します。 データマイニングは、教師なし学習による探索的データ分析を中心とした機械学習のサブセットです。

データマイニングの最終目標は、データセットから関連情報（生データ自体の「抽出」ではない）を抽出し、それをビジネスに精通した洞察に変換してさらに使用することです。 初心者でデータサイエンスの詳細に興味がある場合は、一流大学のデータサイエンス認定を確認してください。

機械学習とは何ですか？

機械学習は、人工知能のサブブランチです。 これは、機械（コンピューター）が明示的にプログラムまたはトレーニングすることなく人間のようなタスクを実行するために使用できるインテリジェントなアルゴリズムと統計モデルの科学的研究です。 機械学習アルゴリズムのユニークな側面は、経験を通じて学習できることです。

データマイニングと機械学習：主な違い

データマイニングと機械学習はどちらもデータサイエンスのサブドメインです。 したがって、当然、それらは相互に関連しています。 実際、データマイニングは機械学習の重要な部分であり、膨大な量のデータに隠された貴重なパターンや傾向を見つけるために使用されます。

データマイニングと機械学習はどちらも、関連するデータパターンを明らかにするために高度なアルゴリズムを採用しています。 ただし、データマイニングと機械学習は互いに交差していますが、使用方法に関してはかなりの違いがあります。

データマイニングと機械学習の主な違いをいくつか見てみましょう。

1.データの使用

データマイニングと機械学習の主な違いは、それぞれがデータを使用してさまざまなアプリケーションに適用する方法にあります。 データマイニングは、意味のあるパターンを抽出するビッグデータの膨大なリポジトリに依存していますが、機械学習は、生データではなく、主にアルゴリズムを使用して機能します。

データマイニングは、さまざまな目的で使用されます。 たとえば、BFSI企業はこれを財務調査に使用できますが、eコマース企業はこれを販売データのマイニングに使用して現在の市場の主要な傾向を特定できます。 データマイニングは、Webサイト、ソーシャルメディアプロファイル、さらにはデジタルアセットを組み合わせて、ブランドまたは企業の潜在的なリードに関する洞察を取得するためにも使用できます。10分以内に10,000件のリードを生成するのに役立ちます。

それどころか、機械学習にはデータマイニングの原則が組み込まれていますが、自動相関を確立してそれらから学習し、その結果を新しいMLアルゴリズムに適用しようとしています。 MLアルゴリズムは経験から学習するようにプログラムされているため、継続的に改善されており、時間の経過とともにより正確な結果が得られます。

2.学習基盤

データマイニングと機械学習は同じ基盤から学習しますが、アプローチは異なります。

データマイニングは、既存の情報を利用して、ビジネスの意思決定プロセスを形作る可能性のある新たなパターンを特定します。 衣料品ブランドのFreePeopleは、データマイニングを使用して、大量の既存の顧客レコードを閲覧し、個々の顧客向けにパーソナライズされた製品の推奨事項を作成します。

ただし、機械学習は既存のデータから「学習」し、機械がそれ自体を教えるための理想的な学習基盤を作成できます。 機械学習はパターンを調べてそれらから学習し、将来のインシデントの傾向を予測しますが、データマイニングは、機械学習が引き出すための情報ソースとして機能します。

データマイニングとは異なり、機械学習は既存のデータ間の関係を自動的に識別できます。

読む：インドのデータマイニングプロジェクト

3.データ内のパターンを認識する

データが収集されると、その意味を理解することが真の課題になります。分析と解釈の部分は、生データをビジネスですぐに使用できる洞察に変換する上で極めて重要です。 ここで、データサイエンティストとデータアナリストは、大量の非構造化データを分析および解釈し、その中の認識可能なパターンを見つけるために使用するソフトウェアとツールを決定する必要があります。 2020年に最も使用されたデータサイエンスツールについてお読みください。

この手順をスキップすると、自由に使用できるデータはまったく役に立ちません。 データマイニングは、分類とシーケンス分析を通じていくつかの有用なパターンを明らかにすることができますが、機械学習は、データマイニングで使用されるのと同じアルゴリズムを使用して、収集されたデータから学習し、収集されたデータに自動的に適応することで、これを一段と高めることができます。 これが、機械学習がマルウェア検出にますます使用されるようになった理由です。

機関のインテリジェンス企業であるDeepInstinctによると、新しいマルウェアの各部分は古いバージョンとほぼ同じコードを保持しており、マルウェアファイルの2〜10％のみが反復ごとに変更されます。 Deep InstinctのMLモデルは、2〜10％の変動にもかかわらず、システム内のどのファイルがマルウェアファイルであるかを非常に正確に予測できます。

4.精度

データマイニングと機械学習はどちらも、蓄積されたデータの精度を向上させるために使用されます。 ただし、データマイニングとその分析は、データの編成方法と収集方法に限定されます。 データマイニングは、複雑なデータセットから関連する洞察を抽出して、MLアルゴリズムとモデルの予測機能を向上させる手段として機能します。

前述したように、データマイニングは、手元のデータ間の複数の接続と関係を見逃す可能性がありますが、MLはそうではありません。関連するすべてのデータポイント間の相関関係を識別して、非常に正確な結論を導き出し、最終的にモデルの動作を形作ることができます。

たとえば、機械学習は現在、CRMシステムで使用されて、関係インテリジェンスを強化しているため、企業の営業チームは顧客をよりよく理解できます。 MLを利用したCRMシステムは、過去のアクションを分析してコンバージョンを促進し、顧客満足度スコアを向上させることができます。 さらに、機械学習はCRMシステムをトレーニングして、どの製品/サービスがいつ、どの顧客セグメントに最もよく売れるかを正確に予測できます。

データマイニングと機械学習：未来

ビッグデータを取り巻く最近の推定によると、今年までに、つまり2020年までに、地球上のすべての人間は毎秒約1.7メガバイトの新しい情報を生成します。 その結果、グローバルデータは4.4ゼタバイトから44ゼタバイトに増加します！

毎秒ますます多くのデータが蓄積されるにつれて、データマイニング、機械学習、人工知能などのデータサイエンスツールの需要は時間とともに増加するはずです。 機械学習のアプリケーションについて詳しく知る。

ビッグデータを使用するすべての企業、組織、および機関は、データを収集し、ビジネス目的で分析および解釈するために、データマイニングや機械学習などの高度なテクノロジーの必要性を生み出し続けます。 当然のことながら、これらの新しいテクノロジーの両方の将来は非常に有望です。

DM Reviewの2004年8月号で、LouAgostaは次のように述べています。「データマイニングの未来は予測分析にあります。」 予測分析の最も重要なアプリケーションの1つは、医学研究の分野です。 予測分析、つまり「ワンクリックデータマイニング」は、データマイニングプロセスを簡素化および自動化することで、研究者が創薬からマーケティングに至るまで、ライフサイエンス全体に高度な分析を適用できるようにします。

現在、機械学習やデータマイニングなどのテクノロジーはまだ初期段階にあり、さらに多くのテクノロジーがまだ登場していません。 これらのテクノロジーが時間とともに成熟するにつれて、新しいアプリケーション、ユースケース、およびブレークスルーが出現し、私たちの生活をさらに変革します。 それらの違いにもかかわらず、データマイニングと機械学習はデータを理解するために複雑に機能し続けますのでご安心ください。

機械学習について詳しく知りたい場合は、IIIT-BとupGradのデータサイエンスのエグゼクティブPGプログラムをご覧ください。このプログラムは、働く専門家向けに設計されており、450時間以上の厳格なトレーニング、30以上のケーススタディと課題、IIIT-Bを提供しています。同窓生のステータス、5つ以上の実践的なキャップストーンプロジェクト、トップ企業との仕事の支援。