В чём разница между дата-майнингом и машинным обучением?

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

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

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

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. dzen.ru
• Подход к решению задач: ML подразумевает наличие алгоритма, предназначенного для решения конкретной задачи, а Data Mining ищет потенциально полезную информацию. dzen.ru
• Уровень автоматизации: Data Mining не может работать без участия человека, а в Machine Learning вмешательство человека необходимо только на этапе определения алгоритма. {7-host} {10-host}
• 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-host}

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