데이터 마이닝 대 기계 학습: 주요 4가지 차이점

기술이 계속 발전하고 확장함에 따라 완전히 새로운 범위의 기술 용어와 개념이 때때로 탄생합니다. 빅 데이터와 데이터 과학의 출현으로 오늘날 우리는 인공 지능, 머신 러닝, 딥 러닝을 가지고 있습니다. 이러한 새로운 기술은 모두 상호 연관되고 연결되어 있기 때문에 사람들은 종종 기술 용어를 혼용하는 경향이 있습니다. 이러한 두 가지 용어는 "데이터 마이닝"과 "머신 러닝"입니다.

데이터 마이닝 대 기계 학습 논쟁은 꽤 오랫동안 진행되어 왔습니다. 이 두 데이터 과학 개념은 1930년대부터 우리 주변에 있었지만 최근에야 전면에 등장했습니다. 종종 사람들은 데이터 마이닝과 머신 러닝 사이에 특정한 유사한 특성이 있기 때문에 차이의 경계를 모호하게 만드는 경향이 있습니다. 그러나 둘 다 본질적으로 다르며 이 게시물에서 밝히고자 하는 것, 즉 데이터 마이닝과 머신 러닝의 차이점입니다.

데이터 마이닝이란 무엇입니까?

데이터 마이닝은 컴퓨터 과학, 기계 학습, 통계 및 데이터베이스 시스템을 포함한 여러 분야와 도구의 조합을 통해 크고 복잡한 데이터 세트에서 의미 있는 패턴을 발견하는 프로세스를 말합니다. 데이터 마이닝은 비지도 학습을 통한 탐색적 데이터 분석을 중심으로 하는 기계 학습의 하위 집합입니다.

데이터 마이닝의 최종 목표는 데이터 세트에서 관련 정보(원시 데이터 자체의 "추출"이 아님)를 추출하고 나중에 사용할 수 있도록 비즈니스에 정통한 통찰력으로 변환하는 것입니다. 초보자이고 데이터 과학에 대해 자세히 알고 싶다면 상위 대학의 데이터 과학 인증을 확인하십시오.

머신 러닝이란 무엇입니까?

기계 학습은 인공 지능의 하위 분기입니다. 기계(컴퓨터)가 명시적으로 프로그래밍하거나 훈련하지 않고도 인간과 유사한 작업을 수행하는 데 사용할 수 있는 지능형 알고리즘 및 통계 모델에 대한 과학적 연구입니다. 기계 학습 알고리즘의 고유한 측면은 경험을 통해 학습할 수 있다는 것입니다.

데이터 마이닝 대 기계 학습: 주요 차이점

데이터 마이닝과 머신 러닝은 모두 데이터 과학의 하위 도메인입니다. 따라서 자연스럽게 서로 관련이 있습니다. 데이터 마이닝은 실제로 기계 학습의 중요한 부분이며 방대한 양의 데이터에 숨겨진 귀중한 패턴과 추세를 찾는 데 사용됩니다.

데이터 마이닝과 머신 러닝은 모두 고급 알고리즘을 사용하여 관련 데이터 패턴을 발견합니다. 그러나 데이터 마이닝과 머신 러닝은 서로 교차하지만 사용 방식에 있어 상당한 차이가 있습니다.

데이터 마이닝과 머신 러닝의 몇 가지 핵심 차이점을 살펴보겠습니다.

1. 데이터의 사용

데이터 마이닝과 머신 러닝의 주요 차이점은 각각이 데이터를 사용하고 다양한 애플리케이션에 적용하는 방식에 있습니다. 데이터 마이닝은 의미 있는 패턴을 추출하는 방대한 빅 데이터 저장소에 의존하지만 머신 러닝은 원시 데이터 대신 주로 알고리즘으로 작동합니다.

데이터 마이닝은 다양한 목적으로 사용됩니다. 예를 들어, BFSI 회사는 재무 조사에 사용할 수 있는 반면 전자 상거래 회사는 현재 시장의 주요 추세를 식별하기 위해 판매 데이터를 마이닝하는 데 사용할 수 있습니다. 데이터 마이닝은 웹사이트, 소셜 미디어 프로필, 심지어 디지털 자산을 통해 브랜드 또는 회사의 잠재적인 리드에 대한 통찰력을 얻는 데에도 사용할 수 있습니다. 이는 10분 이내에 10,000개의 리드 를 생성하는 데 도움이 될 수 있습니다 !

반대로 머신 러닝은 데이터 마이닝의 원칙을 통합하지만 자동 상관 관계를 설정하여 학습하고 그 결과를 새로운 ML 알고리즘에 적용하려고 합니다. ML 알고리즘은 경험에서 배우도록 프로그래밍되어 있으므로 지속적으로 개선되어 시간이 지남에 따라 더 정확한 결과를 제공합니다.

2. 학습 기반

데이터 마이닝과 머신 러닝은 동일한 기반에서 학습하지만 접근 방식은 다릅니다.

데이터 마이닝은 기존 정보에서 비즈니스의 의사 결정 프로세스를 형성할 수 있는 새로운 패턴을 식별합니다. 의류 브랜드인 Free People은 데이터 마이닝을 사용하여 방대한 양의 기존 고객 기록을 탐색하여 개별 고객을 위한 개인화된 제품 추천을 생성합니다.

그러나 기계 학습은 기존 데이터에서 "학습"하고 기계가 스스로 학습할 수 있는 이상적인 학습 기반을 만들 수 있습니다. 머신 러닝이 패턴을 보고 학습하여 미래 사건의 추세를 예측하는 반면, 데이터 마이닝은 머신 러닝이 가져올 정보 소스 역할을 합니다.

데이터 마이닝과 달리 머신 러닝은 기존 데이터 조각 간의 관계를 자동으로 식별할 수 있습니다.

읽기: 인도의 데이터 마이닝 프로젝트

3. 데이터 내 패턴 인식

데이터가 수집되면 진정한 문제는 데이터를 이해하는 데 있습니다. 분석 및 해석 부분은 원시 데이터를 비즈니스에서 바로 사용할 수 있는 통찰력으로 변환하는 데 중추적입니다. 여기에서 데이터 과학자와 데이터 분석가는 대량의 비정형 데이터를 분석 및 해석하고 그 안에서 인식 가능한 패턴을 찾는 데 사용할 소프트웨어와 도구를 결정해야 합니다. 2020년에 가장 많이 사용된 데이터 과학 도구에 대해 읽어보세요.

이 단계를 건너뛰면 원하는 데이터가 전혀 사용되지 않습니다. 데이터 마이닝은 분류 및 시퀀스 분석을 통해 몇 가지 유용한 패턴을 밝힐 수 있는 반면, 머신 러닝은 데이터 마이닝에서 자동으로 학습하고 수집된 데이터에 적응하는 데 사용하는 것과 동일한 알고리즘을 사용하여 이를 한 단계 높일 수 있습니다. 이것이 머신 러닝이 맬웨어 탐지에 점점 더 많이 사용되는 이유입니다.

기관 정보 회사인 Deep Instinct 에 따르면 각각의 새로운 악성 코드는 이전 버전과 거의 동일한 코드를 유지 하며 악성 코드 파일의 2-10%만이 반복에서 반복으로 변경됩니다 . Deep Instinct의 ML 모델은 시스템의 어떤 파일이 맬웨어 파일인지를 2~10%의 변동에도 불구하고 매우 정확하게 예측할 수 있습니다.

4. 정확도

데이터 마이닝과 머신 러닝은 모두 축적된 데이터의 정확도를 높이고 향상시키는 데 사용됩니다. 그러나 데이터 마이닝 및 그 분석은 데이터가 구성되고 수집되는 방식으로 제한됩니다. 데이터 마이닝은 ML 알고리즘 및 모델의 예측 기능을 개선하기 위해 복잡한 데이터 세트에서 관련 통찰력을 추출하는 수단 역할을 합니다.

앞서 언급했듯이 데이터 마이닝은 현재 데이터 간의 다중 연결 및 관계를 놓칠 수 있지만 ML은 그렇지 않습니다. 모든 관련 데이터 포인트 간의 상관 관계를 식별하여 매우 정확한 결론을 제공하고 궁극적으로 모델의 동작을 형성할 수 있습니다.

예를 들어, 기계 학습은 이제 CRM 시스템 에서 관계 인텔리전스를 향상시키는 데 사용되어 회사의 영업 팀이 고객을 더 잘 이해할 수 있도록 합니다. ML 기반 CRM 시스템은 과거 행동을 분석하여 전환율을 높이고 고객 만족도 점수를 높일 수 있습니다. 또한 머신 러닝은 CRM 시스템을 훈련시켜 어떤 제품/서비스가 가장 잘 팔릴 것인지, 언제 어떤 고객 세그먼트에 판매할 것인지 정확하게 예측할 수 있습니다.

데이터 마이닝 대 기계 학습: 미래

빅 데이터를 둘러싼 최근 추정에 따르면 올해, 즉 2020년까지 지구상의 모든 인간은 초당 약 1.7MB의 새로운 정보를 생성할 것입니다. 결과적으로 글로벌 데이터는 4.4제타바이트에서 44제타바이트로 증가합니다 !

점점 더 많은 데이터가 매초 계속 축적됨에 따라 데이터 마이닝, 기계 학습 및 인공 지능과 같은 데이터 과학 도구에 대한 수요는 시간이 지남에 따라 증가할 수밖에 없습니다. 기계 학습의 응용 프로그램에 대해 자세히 알아보십시오.

빅 데이터를 사용하는 모든 회사, 조직 및 기관은 데이터를 수집하고 비즈니스 목적으로 분석 및 해석하기 위해 데이터 마이닝 및 머신 러닝과 같은 고급 기술에 대한 필요성을 계속해서 창출할 것입니다. 당연히 이 두 가지 신흥 기술의 미래는 매우 유망합니다.

DM Review 2004년 8월호 에서 Lou Agosta 는 "데이터 마이닝의 미래는 예측 분석에 달려 있습니다."라고 말했습니다 . 예측 분석의 가장 중요한 응용 프로그램 중 하나는 의료 연구 분야입니다. 예측 분석 또는 "원클릭 데이터 마이닝"은 데이터 마이닝 프로세스를 단순화하고 자동화하여 연구자가 약물 발견에서 마케팅에 이르기까지 전체 스펙트럼 생명 과학에 고급 분석을 적용할 수 있도록 합니다.

현재 머신 러닝 및 데이터 마이닝과 같은 기술은 아직 초기 단계에 있으며 더 많은 것이 아직 오지 않을 것입니다. 이러한 기술이 시간이 지남에 따라 성숙함에 따라 새로운 애플리케이션, 사용 사례 및 혁신이 등장하여 우리의 삶을 더욱 변화시킬 것입니다. 차이점에도 불구하고 데이터 마이닝과 머신 러닝은 데이터를 이해하기 위해 계속 복잡하게 작동할 것입니다.

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