Data Mining vs Machine Learning: le 4 principali differenze

Man mano che la tecnologia continua a progredire ed espandersi, di volta in volta nasce una gamma completamente nuova di termini e concetti tecnici. Con l'avvento di Big Data e Data Science, oggi abbiamo Intelligenza Artificiale, Machine Learning e Deep Learning. Poiché queste nuove tecnologie sono tutte interconnesse e connesse, le persone spesso tendono a usare termini tecnologici in modo intercambiabile. Due di questi termini sono "Data Mining" e "Machine Learning".

Il dibattito tra Data Mining e Machine Learning è in corso già da un po' di tempo. Sebbene entrambi questi concetti di Data Science siano stati intorno a noi dagli anni '30, sono emersi solo di recente. Spesso, le persone tendono a offuscare le linee di differenza tra Data Mining e Machine Learning a causa della presenza di alcune caratteristiche simili tra i due. Tuttavia, entrambi sono intrinsecamente diversi, ed è ciò che desideriamo portare alla luce in questo post: la differenza tra Data Mining e Machine Learning.

Che cos'è il data mining?

Il data mining si riferisce al processo di scoperta di modelli significativi in ​​set di dati ampi e complessi attraverso una combinazione di più discipline e strumenti, tra cui informatica, apprendimento automatico, statistica e sistemi di database. Il data mining è un sottoinsieme di Machine Learning incentrato sull'analisi esplorativa dei dati attraverso l'apprendimento non supervisionato.

L'obiettivo finale di Data Mining è estrarre informazioni rilevanti (e non l'"estrazione" dei dati grezzi stessi) dai set di dati e trasformarli in informazioni utili per il business per un ulteriore utilizzo. Se sei un principiante e sei interessato a saperne di più sulla scienza dei dati, dai un'occhiata alla nostra certificazione sulla scienza dei dati delle migliori università.

Che cos'è l'apprendimento automatico?

Machine Learning è un ramo secondario dell'Intelligenza Artificiale. È lo studio scientifico di algoritmi intelligenti e modelli statistici che possono essere utilizzati dalle macchine (computer) per eseguire compiti simili a quelli umani senza essere esplicitamente programmati o addestrati per questo. Un aspetto unico degli algoritmi di Machine Learning è che possono apprendere attraverso l'esperienza.

Data mining vs machine learning: differenze chiave

Sia Data Mining che Machine Learning sono sottodomini di Data Science. Quindi, naturalmente, sono correlati. Il data mining è, infatti, una parte cruciale del Machine Learning e viene utilizzato per trovare modelli e tendenze preziosi nascosti all'interno di vasti volumi di dati.

Data Mining e Machine Learning utilizzano entrambi algoritmi avanzati per scoprire modelli di dati rilevanti. Tuttavia, anche se Data Mining e Machine Learning si intersecano, presentano una buona dose di differenze su come vengono utilizzati.

Diamo un'occhiata ad alcune delle differenze principali tra Data Mining e Machine Learning.

1. Utilizzo dei dati

La principale differenza tra Data Mining e Machine Learning risiede nel modo in cui ciascuno utilizza i dati e li applica a varie applicazioni. Mentre il Data Mining si basa su vasti repository di Big Data da cui estrae modelli significativi, Machine Learning funziona principalmente con algoritmi anziché con dati grezzi.

Il data mining viene utilizzato per molti scopi diversi. Ad esempio, le società BFSI possono utilizzarlo per la ricerca finanziaria, mentre una società di e-commerce può utilizzarlo per estrarre dati sulle vendite per identificare le tendenze chiave nel mercato attuale. Il data mining può essere utilizzato anche per setacciare siti Web, profili di social media e persino risorse digitali per ottenere informazioni dettagliate sui potenziali contatti di un marchio o di un'azienda: può aiutare a generare 10.000 contatti in 10 minuti !

Al contrario, sebbene il Machine Learning incorpori i principi del Data Mining, cerca di stabilire correlazioni automatiche per imparare da essi e applicare i risultati ai nuovi algoritmi ML. Poiché gli algoritmi ML sono programmati per imparare dall'esperienza, migliorano continuamente, fornendo così risultati più accurati nel tempo.

2. Fondamenti di apprendimento

Sebbene il data mining e l'apprendimento automatico imparino dalle stesse basi, il loro approccio è diverso.

Il data mining attinge dalle informazioni esistenti per identificare i modelli emergenti che possono modellare i processi decisionali di un'azienda. Free People, un marchio di abbigliamento, utilizza Data Mining per sfogliare enormi volumi di record di clienti esistenti per creare consigli personalizzati sui prodotti per i singoli clienti.

L'apprendimento automatico, tuttavia, può "apprendere" dai dati esistenti e creare una base di apprendimento ideale per la macchina per l'autoapprendimento. Mentre il Machine Learning esamina i modelli e ne apprende per prevedere le tendenze per incidenti futuri, il Data Mining funge da fonte di informazioni da cui il Machine Learning può attingere.

A differenza del Data Mining, Machine Learning può identificare automaticamente la relazione tra dati esistenti.

Leggi: Progetti di data mining in India

3. Riconoscere i modelli all'interno dei dati

Una volta raccolti i dati, la vera sfida sta nel dar loro un senso: la parte di analisi e interpretazione è fondamentale per trasformare i dati grezzi in insight pronti per l'uso per il business. È qui che i data scientist e gli analisti di dati devono decidere quale software e strumento utilizzare per analizzare e interpretare grandi volumi di dati non strutturati e trovare i modelli riconoscibili al loro interno. Leggi gli strumenti di data science più utilizzati nel 2020.

Se salti questo passaggio, i dati a tua disposizione non servono affatto. Il Data Mining può rivelare alcuni modelli utili attraverso la classificazione e l'analisi delle sequenze, mentre il Machine Learning può fare un salto di qualità utilizzando gli stessi algoritmi utilizzati da Data Mining per imparare e adattarsi automaticamente ai dati raccolti. Questo è il motivo per cui Machine Learning è ora sempre più utilizzato per il rilevamento di malware.

Secondo Deep Instinct , una società di intelligence istituzionale, ogni nuovo malware conserva quasi lo stesso codice delle versioni precedenti e solo il 2-10% dei file malware cambia da un'iterazione all'altra . Il modello ML di Deep Instinct può prevedere quali file in un sistema sono file malware con grande precisione, nonostante le variazioni del 2–10%.

4. Precisione

Il data mining e l'apprendimento automatico vengono entrambi utilizzati per migliorare e migliorare l'accuratezza dei dati accumulati. Tuttavia, il Data Mining e la sua analisi si limitano al modo in cui i dati sono organizzati e raccolti. Il data mining funge da mezzo per estrarre informazioni rilevanti da set di dati complessi per migliorare le capacità predittive di algoritmi e modelli ML.

Come accennato in precedenza, il Data Mining potrebbe perdere più connessioni e relazioni tra i dati a portata di mano, ma il ML non lo fa: può identificare le correlazioni tra tutti i punti dati rilevanti per fornire conclusioni altamente accurate e, in definitiva, modellare il comportamento del modello.

Ad esempio, il Machine Learning è ora utilizzato nei sistemi CRM per migliorare la loro intelligenza relazionale, consentendo così al team di vendita di un'azienda di comprendere meglio i propri clienti. I sistemi CRM basati su ML possono analizzare le azioni passate per aumentare le conversioni e anche migliorare i punteggi di soddisfazione dei clienti. Inoltre, Machine Learning può addestrare i sistemi CRM per prevedere con precisione quali prodotti/servizi venderanno meglio, quando e a quali segmenti di clienti.

Data mining vs machine learning: il futuro

Secondo recenti stime sui Big Data, entro quest'anno, cioè entro il 2020, ogni essere umano sul pianeta genererà circa 1,7 megabyte di nuove informazioni al secondo. Di conseguenza, i dati globali passeranno da 4,4 zettabyte a 44 zettabyte !

Poiché sempre più dati continuano ad accumularsi ogni secondo, la domanda di strumenti di data science come data mining, machine learning e intelligenza artificiale è destinata ad aumentare nel tempo. Scopri di più sulle applicazioni dell'apprendimento automatico.

Tutte le aziende, le organizzazioni e le istituzioni che utilizzano i Big Data continueranno a creare la necessità di tecnologie avanzate come Data Mining e Machine Learning per raccogliere dati, analizzarli e interpretarli per scopi aziendali. Naturalmente, il futuro di entrambe queste tecnologie emergenti è molto promettente.

Nel numero di agosto 2004 di DM Review , Lou Agosta ha dichiarato : "Il futuro del data mining risiede nell'analisi predittiva". Una delle applicazioni più significative dell'analisi predittiva è nel campo della ricerca medica. L'analisi predittiva, o "data mining con un clic", semplifica e automatizza il processo di data mining, consentendo così ai ricercatori di applicare analisi avanzate all'intero spettro delle scienze della vita, dalla scoperta di farmaci fino al marketing.

In questo momento, tecnologie come Machine Learning e Data Mining sono ancora allo stadio nascente e molto altro deve ancora venire. Man mano che queste tecnologie maturano con il tempo, emergeranno nuove applicazioni, casi d'uso e innovazioni per trasformare ulteriormente le nostre vite. Stai certo che, nonostante le loro differenze, Data Mining e Machine Learning continueranno a funzionare in modo complesso per dare un senso ai dati.

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