Penambangan Data vs Pembelajaran Mesin: 4 Perbedaan Utama

Karena teknologi terus maju dan berkembang, berbagai istilah dan konsep teknis baru lahir dari waktu ke waktu. Dengan munculnya Big Data dan Ilmu Data, hari ini, kami memiliki Kecerdasan Buatan, Pembelajaran Mesin, dan Pembelajaran Mendalam. Karena semua teknologi baru ini saling terkait dan terhubung, orang sering kali cenderung menggunakan istilah teknologi secara bergantian. Dua istilah tersebut adalah "Data Mining" dan "Machine Learning."

Perdebatan Data Mining vs Machine Learning telah berlangsung cukup lama sekarang. Meskipun kedua konsep Ilmu Data ini telah ada di sekitar kita sejak tahun 1930-an, mereka baru muncul belakangan ini. Seringkali, orang cenderung mengaburkan garis perbedaan antara Data Mining dan Machine Learning karena adanya karakteristik serupa di antara keduanya. Namun, keduanya secara inheren berbeda, dan itulah yang ingin kami jelaskan dalam posting ini – perbedaan antara Data Mining dan Machine Learning.

Apa itu Penambangan Data?

Data Mining mengacu pada proses menemukan pola yang bermakna dalam kumpulan data yang besar dan kompleks melalui kombinasi berbagai disiplin ilmu dan alat, termasuk Ilmu Komputer, Pembelajaran Mesin, Statistik, dan sistem basis data. Data Mining adalah bagian dari Machine Learning yang berpusat di sekitar analisis data eksplorasi melalui pembelajaran tanpa pengawasan.

Tujuan akhir Data Mining adalah untuk mengekstrak informasi yang relevan (dan bukan "ekstraksi" dari data mentah itu sendiri) dari kumpulan data dan mengubahnya menjadi wawasan yang memahami bisnis untuk digunakan lebih lanjut. Jika Anda seorang pemula dan tertarik untuk mempelajari lebih lanjut tentang ilmu data, lihat sertifikasi ilmu data kami dari universitas terkemuka.

Apa itu Pembelajaran Mesin?

Machine Learning adalah sub-cabang dari Artificial Intelligence. Ini adalah studi ilmiah tentang algoritma cerdas dan model statistik yang dapat digunakan oleh mesin (komputer) untuk melakukan tugas seperti manusia tanpa secara eksplisit diprogram atau dilatih untuk itu. Aspek unik dari algoritma Machine Learning adalah mereka dapat belajar melalui pengalaman.

Penambangan Data vs Pembelajaran Mesin: Perbedaan Utama

Baik Penambangan Data dan Pembelajaran Mesin adalah sub-domain dari Ilmu Data. Jadi, secara alami, mereka saling terkait. Faktanya, Data Mining adalah bagian penting dari Machine Learning, dan digunakan untuk menemukan pola dan tren berharga yang tersembunyi di dalam volume data yang sangat besar.

Data Mining dan Machine Learning keduanya menggunakan algoritme canggih untuk mengungkap pola data yang relevan. Namun, meskipun Penambangan Data dan Pembelajaran Mesin saling bersinggungan, mereka memiliki perbedaan yang adil tentang cara penggunaannya.

Mari kita lihat beberapa perbedaan inti antara Data Mining dan Machine Learning.

1. Penggunaan data

Perbedaan utama antara Data Mining dan Machine Learning terletak pada bagaimana masing-masing menggunakan data dan menerapkannya ke berbagai aplikasi. Sementara Penambangan Data bergantung pada repositori Big Data yang luas dari mana ia mengekstraksi pola yang bermakna, Pembelajaran Mesin bekerja terutama dengan algoritme, bukan data mentah.

Data Mining digunakan untuk berbagai tujuan. Misalnya, perusahaan BFSI dapat menggunakannya untuk penelitian keuangan, sedangkan perusahaan e-commerce dapat menggunakannya untuk menambang data penjualan untuk mengidentifikasi tren utama di pasar saat ini. Data Mining juga dapat digunakan untuk menyisir situs web, profil media sosial, dan bahkan aset digital untuk memperoleh wawasan tentang prospek potensial merek atau perusahaan – ini dapat membantu menghasilkan 10.000 prospek dalam 10 menit !

Sebaliknya, meskipun Machine Learning menggabungkan prinsip-prinsip Data Mining, ia berupaya membangun korelasi otomatis untuk belajar darinya dan menerapkan temuan ke algoritme ML baru. Karena algoritme ML diprogram untuk belajar dari pengalaman, algoritme tersebut terus ditingkatkan, sehingga memberikan hasil yang lebih akurat dari waktu ke waktu.

2. Dasar pembelajaran

Meskipun Data Mining dan Machine Learning belajar dari dasar yang sama, pendekatan mereka berbeda.

Data Mining mengambil dari informasi yang ada untuk mengidentifikasi pola yang muncul yang dapat membentuk proses pengambilan keputusan bisnis. Free People, merek pakaian menggunakan Data Mining untuk menelusuri volume besar catatan pelanggan yang ada untuk membuat rekomendasi produk yang dipersonalisasi untuk pelanggan individu.

Machine Learning, bagaimanapun, dapat "belajar" dari data yang ada dan menciptakan fondasi pembelajaran yang ideal bagi mesin untuk mengajar dirinya sendiri. Sementara Machine Learning melihat pola dan belajar darinya untuk memprediksi tren insiden di masa depan, Data Mining berfungsi sebagai sumber informasi untuk Machine Learning untuk ditarik.

Tidak seperti Data Mining, Machine Learning dapat secara otomatis mengidentifikasi hubungan antara potongan data yang ada.

Baca: Proyek Data Mining di India

3. Mengenali pola dalam data

Setelah data dikumpulkan, tantangan sebenarnya terletak pada pemahamannya – bagian analisis dan interpretasi sangat penting untuk mengubah data mentah menjadi wawasan siap pakai untuk bisnis. Di sinilah Ilmuwan Data dan Analis Data harus memutuskan perangkat lunak dan alat mana yang akan digunakan untuk menganalisis dan menafsirkan sejumlah besar data tidak terstruktur dan menemukan pola yang dapat dikenali di dalamnya. Baca tentang alat ilmu data yang paling banyak digunakan pada tahun 2020.

Jika Anda melewatkan langkah ini, data yang Anda miliki tidak akan berguna sama sekali. Data Mining dapat mengungkapkan beberapa pola yang berguna melalui klasifikasi dan analisis urutan, sedangkan Machine Learning dapat meningkatkannya dengan menggunakan algoritme yang sama yang digunakan oleh Data Mining untuk belajar dari dan beradaptasi dengan data yang dikumpulkan secara otomatis. Inilah sebabnya mengapa Machine Learning sekarang semakin banyak digunakan untuk pendeteksian malware.

Menurut Deep Instinct , sebuah perusahaan intelijen institusional, setiap bagian dari malware baru mempertahankan kode yang hampir sama dengan versi yang lebih lama, dan hanya 2-10% dari file malware yang berubah dari iterasi ke iterasi . Model ML Deep Instinct dapat memprediksi file mana dalam sistem yang merupakan file malware dengan akurasi tinggi, meskipun ada variasi 2–10%.

4. Akurasi

Data Mining dan Machine Learning keduanya digunakan untuk meningkatkan dan meningkatkan akurasi akumulasi data. Namun, Data Mining dan analisisnya terbatas pada bagaimana data diatur dan dikumpulkan. Data Mining bertindak sebagai sarana untuk mengekstrak wawasan yang relevan dari kumpulan data yang kompleks untuk meningkatkan kemampuan prediktif dari algoritme dan model ML.

Seperti yang kami sebutkan sebelumnya, Data Mining mungkin kehilangan banyak koneksi dan hubungan antara data yang ada, tetapi ML tidak – ini dapat mengidentifikasi korelasi antara semua titik data yang relevan untuk memberikan kesimpulan yang sangat akurat dan pada akhirnya membentuk perilaku model.

Misalnya, Pembelajaran Mesin sekarang digunakan dalam sistem CRM untuk meningkatkan kecerdasan hubungan mereka, sehingga memungkinkan tim penjualan perusahaan untuk memahami pelanggan mereka dengan lebih baik. Sistem CRM yang didukung ML dapat menganalisis tindakan sebelumnya untuk meningkatkan konversi dan juga meningkatkan skor kepuasan pelanggan. Lebih lanjut, Machine Learning dapat melatih sistem CRM untuk memprediksi secara akurat produk/layanan mana yang akan menjual paling baik dan kapan, serta kepada segmen pelanggan apa.

Penambangan Data vs Pembelajaran Mesin: Masa Depan

Menurut perkiraan terbaru seputar Big Data, pada tahun ini, yaitu pada tahun 2020, setiap manusia di planet ini akan menghasilkan sekitar 1,7 megabyte informasi baru setiap detik. Akibatnya, data global akan tumbuh dari 4,4 zettabytes menjadi 44 zettabytes !

Karena semakin banyak data terus menumpuk setiap detik, permintaan akan alat Ilmu Data seperti Penambangan Data, Pembelajaran Mesin, dan Kecerdasan Buatan pasti akan meningkat seiring waktu. Kenali lebih banyak tentang aplikasi pembelajaran mesin.

Semua perusahaan, organisasi, dan institusi yang menggunakan Big Data akan terus menciptakan kebutuhan akan teknologi canggih seperti Data Mining dan Machine Learning untuk mengumpulkan data dan menganalisis serta menafsirkannya untuk tujuan bisnis. Tentu, masa depan kedua teknologi yang muncul ini sangat menjanjikan.

Dalam DM Review edisi Agustus 2004 , Lou Agosta menyatakan : “Masa depan penambangan data terletak pada analitik prediktif.” Salah satu aplikasi analitik prediktif yang paling signifikan adalah di bidang Penelitian Medis. Analitik prediktif, atau “penambangan data sekali klik” menyederhanakan dan mengotomatiskan proses penambangan data, sehingga memungkinkan para peneliti untuk menerapkan analitik tingkat lanjut di seluruh spektrum ilmu kehidupan, mulai dari penemuan obat hingga pemasaran.

Saat ini, teknologi seperti Machine Learning dan Data Mining masih dalam tahap awal, dan masih banyak lagi yang akan datang. Seiring berkembangnya teknologi ini seiring waktu, aplikasi baru, kasus penggunaan, dan terobosan akan muncul untuk mengubah hidup kita lebih jauh lagi. Yakinlah, terlepas dari perbedaannya, Data Mining dan Machine Learning akan terus berfungsi secara rumit untuk memahami data.

Jika Anda tertarik untuk mempelajari lebih lanjut tentang pembelajaran mesin, lihat Program PG Eksekutif IIIT-B & upGrad dalam Ilmu Data yang dirancang untuk para profesional yang bekerja dan menawarkan 450+ jam pelatihan ketat, 30+ studi kasus & tugas, IIIT-B Status alumni, 5+ proyek batu penjuru praktis & bantuan pekerjaan dengan perusahaan-perusahaan top.