Разница между дата-майнингом (Data Mining) и машинным обучением (Machine Learning) заключается в целях и способах обработки данных. 1

Data Mining — это процесс анализа неструктурированной информации, который позволяет найти неочевидные закономерности в большом объёме данных и извлечь из них потенциально полезные знания. 1 Основная цель — выявить и объяснить те или иные процессы. 1 Некоторые функции Data Mining: структурирование данных и их классификация, выявление взаимосвязей, прогнозирование, мониторинг отклонений. 1

Машинное обучение — это разработка алгоритма для программы, способной осуществить анализ данных, интерпретировать результаты и применять их для решения практических задач. 1 Цель ML — предсказать результат на основе большого количества входных данных и выбрать лучшее решение задачи. 1 Качество прогноза зависит от той информации, которую обрабатывает алгоритм. 1

Некоторые другие различия:

• Методы достижения целей: в Data Mining для достижения целей в большей степени используют комплекс статистических и математических методов, в Machine Learning — программирование. 1
• Подход к решению задач: ML подразумевает наличие алгоритма, предназначенного для решения конкретной задачи, а Data Mining ищет потенциально полезную информацию. 1
• Уровень автоматизации: Data Mining не может работать без участия человека, а в Machine Learning вмешательство человека необходимо только на этапе определения алгоритма. 710
• Способность к самообучению: Data Mining не обладает способностью к самообучению, он следует заданным правилам, в то время как алгоритмы Machine Learning могут менять свои правила в зависимости от сценария. 7

Таким образом, Data Mining больше подходит для выявления закономерностей и самостоятельного принятия решения, а Machine Learning — для автоматизации процессов и быстрых расчётов. 1