数据挖掘与机器学习：有什么区别？

我们快速发展的数字世界一直在不断的刷新着更多的崭新术语和短语，以至于我们有时候很容易被搞模糊。技术的专业用词对于不同的区域而言理解的意思也不同，甚者完全不知所云。

具体来说，这也是“数据挖掘”和“机器学习”所面临的问题。这两个术语之间的界限有时会因为一些共同的特征而变得模糊。为了使问题更加清晰，探讨数据挖掘和机器学习之间的显著区别，看它如何帮助我们受益。

什么是数据挖掘?

数据挖掘被认为是从大量数据中提取有用信息的过程。它用于在数据中发现新的、准确的和有用的模式，为需要它的组织或个人寻找意义和相关信息。它是人类使用的工具。

机器学习是什么?

另一方面，机器学习是发现算法的过程，这些算法通过从数据中获得的经验得到了改进。这是一种设计、研究和开发的算法，它允许机器在没有人工干预的情况下学习。它是一种使机器更智能的工具，消除了人的因素(但不是消除人本身;那将是错误的)。

数据挖掘与机器学习有什么共同点?

数据挖掘和机器学习都属于数据科学的范畴，这是有道理的，因为它们都使用数据。这两个过程都用于解决复杂的问题，因此，许多人(错误地)将这两个术语互换使用。考虑到机器学习有时被用作进行有用的数据挖掘的一种手段，这并不奇怪。虽然从数据挖掘中收集的数据可以用来教机器，但是这两个概念之间的界限变得有些模糊。

此外，这两个过程使用相同的关键算法来发现数据模式。尽管他们想要的结果最终是不同的，但是当你读下去的时候，一些事情会变得清晰起来。

数据挖掘与机器学习有什么不同?

所以我们看到他们的相似之处很少，但是由于数据的重叠，这两个术语仍然很容易混淆。另一方面，两者之间有很多不同之处。因此，为了清晰和组织，我们将给每一个项目的子弹项目。

数据挖掘和机器学习之间的一些区别:

首先，数据挖掘比机器学习早20年，后者最初称为数据库中的知识发现(KDD)。在某些领域，数据挖掘仍然被称为KDD。机器学习首次出现在棋盘游戏程序中。数据挖掘从20世纪30年代就开始了;机器学习出现在20世纪50年代。

数据挖掘旨在从大量数据中提取规则，而机器学习则教计算机如何学习和理解给定的参数。或者换句话说，数据挖掘仅仅是一种基于收集的数据总量来确定特定结果的研究方法。另一方面，我们有机器学习，它训练一个系统去执行复杂的任务，并利用收集到的数据和经验变得更聪明。

数据挖掘依赖于大量的数据存储(如大数据)，然后这些数据反过来又被用于为企业和其他组织进行预测。另一方面，机器学习使用的是算法，而不是原始数据。

这是一个相当重要的区别。数据挖掘依赖于人工干预，最终是为人们所使用而创建的。而机器学习存在的全部原因是它可以自学，而不依赖于人类的影响或行动。如果没有一个真正的人使用它并与之交互，数据挖掘就无法正常工作。另一方面，人类与机器学习的接触，很大程度上局限于建立初始算法。然后顺其自然，这是一种“设置它，忘记它”的过程。人们照看数据挖掘;这些系统通过机器学习来照顾自己。

此外，数据挖掘是一个包含两个元素的过程:数据库和机器学习。前者提供数据管理技术，而后者提供数据分析技术。因此，虽然数据挖掘需要机器学习，但机器学习不一定需要数据挖掘。但是，在某些情况下，来自数据挖掘的信息被用来查看关系之间的连接。毕竟，除非你有至少两条信息可以互相比较，否则很难进行比较。因此，通过数据挖掘收集和处理的信息可以用来帮助机器学习，但这不是必需的。把它想成是一种便利。

这里有一个简单的问题:数据挖掘不能学习或适应，而这正是机器学习的关键所在。数据挖掘遵循预先设定的规则，是静态的，而机器学习则根据适当的情况调整算法。数据挖掘的智能程度取决于输入参数的用户;机器学习意味着这些计算机变得更加智能。

如何使用数据挖掘与机器学习

在实用性方面，每一种工艺都有其独特之处。数据挖掘应用于零售行业，以了解客户的购买习惯，从而帮助企业制定更成功的销售策略。社交媒体是数据挖掘的沃土，因为从用户档案、查询、关键字和共享中收集信息可以放在一起。它将帮助广告商组织相关的促销活动。金融界使用数据挖掘来研究潜在的投资机会，甚至是初创公司成功的可能性。收集这些信息有助于投资者决定他们是否愿意投资新项目。如果数据挖掘早在90年代中期就得到完善，它完全可以阻止90年代末优秀的互联网初创公司的倒闭。

每一天，世界上都有越来越多的人求助于数字解决方案来处理任务和解决问题。这是一个足够大的数字世界，数据挖掘和机器学习都有足够的发展空间。大数据的持续主导地位说明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种非常受欢迎的技能。