Q:
Apa perbedaan antara pembelajaran mesin dan penambangan data?
SEBUAH:Penambangan data dan pembelajaran mesin adalah dua istilah yang sangat berbeda - tetapi keduanya sering digunakan dalam konteks yang sama, yaitu kemampuan para pihak untuk memperbaiki dan mengurutkan data untuk menghasilkan wawasan dan kesimpulan. Persamaan dan perbedaan yang digabungkan dapat membuat pembicaraan tentang dua proses yang sangat berbeda ini membingungkan bagi audiens yang kurang paham teknologi.
Penambangan data adalah proses pengumpulan data dan kemudian mengekstraksi data yang berguna dari kumpulan data yang lebih besar. Ini adalah jenis penemuan pengetahuan yang telah terjadi sejak kami berhasil mengumpulkan data dalam jumlah besar. Anda dapat melakukan penambangan data dengan sistem yang cukup primitif: Program ini akan diprogram untuk mencari pola dan tren data tertentu, dan informasi teknis akan "ditambang" dari kumpulan data mentah dalam bentuk apa pun.
Pembelajaran mesin adalah sesuatu yang lebih baru dan lebih canggih. Pembelajaran mesin memang menggunakan set data, tetapi tidak seperti penggalian data, pembelajaran mesin menggunakan algoritma dan pengaturan yang rumit seperti jaringan saraf untuk benar-benar memungkinkan mesin untuk belajar dari input data. Dengan demikian, pembelajaran mesin sedikit lebih mendalam daripada operasi penambangan data. Misalnya, dalam jaringan saraf, neuron buatan bekerja berlapis-lapis untuk menerima data input dan melepaskan data output dengan banyak aktivitas "kotak hitam" yang rumit di antaranya (istilah "kotak hitam" berlaku untuk sistem yang lebih canggih ketika manusia memiliki sulit memahami bagaimana jaringan syaraf atau algoritma sebenarnya melakukan pekerjaan mereka).
Penambangan data dan pembelajaran mesin juga sangat berbeda dalam aplikasi mereka untuk perusahaan. Sekali lagi, penambangan data dapat berlangsung dalam aplikasi ERP yang diberikan, dan dalam banyak proses yang beragam.
Sebaliknya, proyek pembelajaran mesin membutuhkan sumber daya yang besar. Manajer proyek harus mengumpulkan data pelatihan dan pengujian, mencari masalah seperti overfitting, memutuskan pemilihan fitur dan ekstraksi fitur, dan banyak lagi. Pembelajaran dengan mesin dapat membutuhkan bentuk-bentuk pembelian yang kompleks dari berbagai pemangku kepentingan, sedangkan kegiatan penambangan data biasanya hanya memerlukan penandatanganan cepat.
Terlepas dari perbedaan-perbedaan ini, baik penambangan data dan pembelajaran mesin memang berlaku untuk bidang ilmu data. Mempelajari lebih lanjut tentang ilmu data membantu para pemangku kepentingan untuk mempelajari lebih lanjut tentang bagaimana proses ini bekerja dan bagaimana mereka dapat diterapkan dalam industri tertentu.
