數據挖掘與機器學習：主要 4 差異

隨著技術的不斷進步和擴展，一系列全新的技術術語和概念不時誕生。 隨著大數據和數據科學的出現，今天，我們有了人工智能、機器學習和深度學習。 由於這些新技術都是相互關聯和聯繫的，人們往往傾向於互換技術術語。 兩個這樣的術語是“數據挖掘”和“機器學習”。

數據挖掘與機器學習的爭論已經持續了很長時間。 儘管這兩個數據科學概念自 1930 年代以來一直存在於我們身邊，但它們直到最近才脫穎而出。 通常，由於兩者之間存在某些相似的特徵，人們傾向於模糊數據挖掘和機器學習之間的區別線。 然而，兩者本質上是不同的，這就是我們希望在這篇文章中揭示的——數據挖掘和機器學習之間的區別。

什麼是數據挖掘？

數據挖掘是指通過多種學科和工具的組合，包括計算機科學、機器學習、統計學和數據庫系統，在大型複雜數據集中發現有意義的模式的過程。 數據挖掘是機器學習的一個子集，它圍繞通過無監督學習進行的探索性數據分析。

數據挖掘的最終目標是從數據集中提取相關信息（而不是“提取”原始數據本身），並將其轉化為精通業務的洞察力以供進一步使用。 如果您是初學者並且有興趣了解有關數據科學的更多信息，請查看我們來自頂尖大學的數據科學認證。

什麼是機器學習？

機器學習是人工智能的一個分支。 它是對智能算法和統計模型的科學研究，機器（計算機）可以使用這些算法和統計模型來執行類似人類的任務，而無需對其進行明確的編程或訓練。 機器學習算法的一個獨特方面是它們可以通過經驗學習。

數據挖掘與機器學習：主要區別

數據挖掘和機器學習都是數據科學的子領域。 所以，自然而然，它們是相互關聯的。 事實上，數據挖掘是機器學習的重要組成部分，它用於發現隱藏在大量數據中的有價值的模式和趨勢。

數據挖掘和機器學習都採用先進的算法來發現相關的數據模式。 然而，即使數據挖掘和機器學習相互交叉，它們在使用方式上也存在相當大的差異。

讓我們看一下數據挖掘和機器學習之間的一些核心區別。

1. 數據的使用

數據挖掘和機器學習之間的主要區別在於它們如何使用數據並將其應用於各種應用程序。 雖然數據挖掘依賴於從中提取有意義模式的大量大數據存儲庫，但機器學習主要使用算法而不是原始數據。

數據挖掘用於許多不同的目的。 例如，BFSI 公司可以使用它進行金融研究，而電子商務公司可以使用它來挖掘銷售數據，以確定當前市場的主要趨勢。 數據挖掘還可用於梳理網站、社交媒體資料，甚至數字資產，以獲得對品牌或公司潛在潛在客戶的洞察——它可以幫助在 10 分鐘內產生 10,000 個潛在客戶！

相反，儘管機器學習結合了數據挖掘的原理，但它試圖建立自動相關性以從中學習並將發現應用於新的 ML 算法。 由於 ML 算法被編程為從經驗中學習，因此它們會不斷改進，從而隨著時間的推移提供更準確的結果。

2.學習基礎

儘管數據挖掘和機器學習的學習基礎相同，但它們的方法不同。

數據挖掘利用現有信息來識別可以塑造企業決策過程的新興模式。 服裝品牌 Free People 使用數據挖掘來瀏覽大量現有客戶記錄，從而為個人客戶創建個性化的產品推薦。

然而，機器學習可以從現有數據中“學習”，並為機器自學創造理想的學習基礎。 機器學習查看模式並從中學習以預測未來事件的趨勢，而數據挖掘則作為機器學習的信息源。

與數據挖掘不同，機器學習可以自動識別現有數據之間的關係。

閱讀：印度的數據挖掘項目

3. 識別數據中的模式

收集數據後，真正的挑戰在於理解它——分析和解釋部分對於將原始數據轉化為即用型業務洞察力至關重要。 這是數據科學家和數據分析師必須決定使用哪種軟件和工具來分析和解釋大量非結構化數據並在其中找到可識別模式的地方。 閱讀 2020 年最常用的數據科學工具。

如果你跳過這一步，你所掌握的數據將毫無用處。 數據挖掘可以通過分類和序列分析揭示一些有用的模式，而機器學習可以通過使用與數據挖掘相同的算法來自動學習和適應收集的數據，從而將這一點提高一個檔次。 這就是機器學習現在越來越多地用於惡意軟件檢測的原因。

根據機構情報公司Deep Instinct的說法，每個新惡意軟件都保留了與舊版本幾乎相同的代碼，並且只有 2-10% 的惡意軟件文件在迭代之間發生變化。 Deep Instinct 的 ML 模型可以非常準確地預測系統中的哪些文件是惡意軟件文件，儘管存在 2-10% 的差異。

4. 準確性

數據挖掘和機器學習都用於增強和提高累積數據的準確性。 但是，數據挖掘及其分析僅限於數據的組織和收集方式。 數據挖掘是一種從復雜數據集中提取相關見解以提高機器學習算法和模型的預測能力的手段。

正如我們之前提到的，數據挖掘可能會錯過手頭數據之間的多重聯繫和關係，但機器學習不會——它可以識別所有相關數據點之間的相關性，以提供高度準確的結論並最終塑造模型的行為。

例如，機器學習現在被用於 CRM 系統以增強他們的關係智能，從而使公司的銷售團隊能夠更好地了解他們的客戶。 機器學習驅動的 CRM 系統可以分析過去的行為以提高轉化率並提高客戶滿意度得分。 此外，機器學習可以訓練 CRM 系統準確預測哪些產品/服務會賣得最好，什麼時候賣得最好，賣給哪些客戶群。

數據挖掘與機器學習：未來

根據最近對大數據的估計，到今年，也就是到 2020 年，地球上的每個人每秒將產生大約 1.7 兆字節的新信息。 因此，全球數據將從4.4 澤字節增長到 44 澤字節！

隨著越來越多的數據每秒不斷積累，對數據挖掘、機器學習和人工智能等數據科學工具的需求必然會隨著時間的推移而增加。 了解有關機器學習應用的更多信息。

所有使用大數據的公司、組織和機構都將繼續創造對數據挖掘和機器學習等先進技術的需求，以收集數據並出於商業目的對其進行分析和解釋。 當然，這兩種新興技術的未來都非常有希望。

在 2004 年 8 月的DM Review中，Lou Agosta指出： “數據挖掘的未來在於預測分析。” 預測分析最重要的應用之一是在醫學研究領域。 預測分析或“一鍵式數據挖掘”簡化和自動化數據挖掘過程，從而使研究人員能夠在整個生命科學領域應用高級分析，從藥物發現到營銷。

目前，機器學習和數據挖掘等技術仍處於起步階段，未來還會有更多。 隨著這些技術隨著時間的推移而成熟，新的應用程序、用例和突破將會出現，從而進一步改變我們的生活。 請放心，儘管存在差異，但數據挖掘和機器學習將繼續錯綜複雜地發揮作用以理解數據。

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