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數據挖掘與機器學習:有什麽區別?

来源:中国数据分析行业网 | 時間:2019-09-18 | 作者:数据委

 

我們快速增長的數字世界已經普及了,産生大量的新術語和短語,以至于我們很容易不知所措或迷失方向。

 

具體來說,這就是“數據挖掘”和“機器學習”所面臨的問題。由于一些共同的特征,這兩個詞之間的界限有時會變得模糊。爲了使事情更加清晰,我們將探討數據挖掘和機器學習之間的顯著區別。

 

什麽是數據挖掘?

數據挖掘被認爲是從大量數據中提取有用信息的過程。它用于在數據中發現新的、准確的和有用的模式,爲需要它的組織或個人尋找意義和相關信息。它是人類使用的工具。

 

機器學習是什麽?

另一方面,機器學習是發現算法的過程,這些算法得益于從數據中獲得的經驗。這是一種設計、研究和開發算法的方法,它允許機器在沒有人類幹預的情況下學習。它是一種讓機器變得更智能的工具,消除了人爲因素(但不是消除人類自身;那將是錯誤的)。

 

他們有什麽共同點?

數據挖掘和機器學習都屬于數據科學的範疇,這是有道理的,因爲它們都使用數據。這兩個過程都用于解決複雜的問題,因此,許多人(錯誤地)將這兩個術語互換使用。考慮到機器學習有時被用作進行有用數據挖掘的一種手段,這並不奇怪。雖然從數據挖掘中收集的數據可以用來教機器,但是這兩個概念之間的界限變得有些模糊。

 

此外,這兩個過程使用相同的關鍵算法來發現數據模式。

 

他們有什麽不同?

所以我們看到他們的相似之處很少,但是由于數據的重疊,這兩個術語仍然很容易混淆。另一方面,兩者之間有相當多的差異。因此,爲了清晰和組織,我們將給出每個項目的項目符號。

 

讓我們來挖掘一下數據挖掘和機器學習之間的一些區別:

 

時間

首先,數據挖掘比機器學習早20年,後者最初稱爲數據庫中的知識發現(KDD)。在某些領域,數據挖掘仍然稱爲KDD。機器學習首次出現在棋盤遊戲程序中。數據挖掘從20世紀30年代就開始了;機器學習出現在20世紀50年代。

 

目的

數據挖掘是爲了從大量數據中提取規則,而機器學習則是教計算機如何學習和理解給定的參數。或者換句話說,數據挖掘只是一種研究方法,根據收集的數據總量來確定特定的結果。另一方面,我們有機器學習,它訓練一個系統去執行複雜的任務,並利用收集到的數據和經驗變得更聰明。

 

使用

数据挖掘依赖于大量的数据存储(例如,大數據),而这些数据反过来又被用来为企业和其他组织做出预测。另一方面,机器学习使用的是算法,而不是原始数据。

 

因素

這裏有一個相當顯著的區別。數據挖掘依賴于人爲幹預,最終是爲人們所使用而創建的。而機器學習存在的全部原因是它可以自學,而不依賴于人類的影響或行動。如果沒有一個活生生的人使用它並與之交互,數據挖掘就無法正常工作。另一方面,人類與機器學習的接觸,很大程度上僅限于建立初始算法。然後順其自然,就像“設置好,然後忘記”的過程。人們照看數據挖掘;這些系統通過機器學習來照顧自己。

 

聯系

此外,數據挖掘是一個包含兩個元素的過程:數據庫和機器學習。前者提供數據管理技術,而後者提供數據分析技術。因此,雖然數據挖掘需要機器學習,但機器學習並不一定需要數據挖掘。不過,在某些情況下,來自數據挖掘的信息用于查看關系之間的連接。畢竟,除非你有至少兩條信息可以互相比較,否則很難進行比較!因此,通過數據挖掘收集和處理的信息可以用來幫助機器學習,但這不是必需的。更多地把它看作是一種方便。

 

能力

這裏有一個簡單的例子:數據挖掘無法學習或適應,而這正是機器學習的全部意義所在。數據挖掘遵循預先設定的規則,是靜態的,而機器學習則根據合適的情況調整算法。數據挖掘只有在用戶輸入參數時才算智能;機器學習意味著這些計算機變得越來越智能。

 

使用

在實用性方面,每一種工藝都有其獨特之處。數據挖掘應用于零售業,以了解客戶的購買習慣,從而幫助企業制定更成功的銷售策略。社交媒體是數據挖掘的沃土,因爲從用戶檔案、查詢、關鍵字和共享中收集信息可以放在一起。它將幫助廣告商組織相關的促銷活動。金融界使用數據挖掘來研究潛在的投資機會,甚至是初創企業成功的可能性。收集這些信息有助于投資者決定是否要投資新項目。如果數據挖掘早在90年代中期就得到完善,它完全可以防止90年代末優秀的互聯網初創企業倒閉。

 

這說明了什麽呢?

每天,我们的世界都有越来越多的人求助于数字解決方案来处理任务和解决问题。这是一个足够大的数字世界,有足够的空间让数据挖掘和机器学习蓬勃发展。大數據的持续主导地位意味着总有数据挖掘的需求。对智能机器的持续驱动和需求将确保机器学习仍然是一项非常受欢迎的技能。

 

你可能會想,哪個最有潛力?沒有明確的答案,但我們可以做出一個體面的、有根據的猜測。人們對人工智能和智能設備越來越感興趣,移動設備的使用也在不斷增加,這些都是好的迹象。在這兩個過程中,機器學習可能提供了最好的機會。