資料探勘與機器學習的區別

資料探勘和機器學習是兩個相互影響的領域。資料探勘是在資料集上執行操作以確定資料集中的某些模式的領域，而機器學習則使用某些演算法，這些演算法透過基於資料的經驗來自動改進分析過程。雖然資料探勘和機器學習有很多共同點，但它們彼此之間卻大相徑庭。

閱讀本文，瞭解更多關於資料探勘和機器學習以及它們之間區別的資訊。

什麼是資料探勘？

資料探勘是透過使用模式識別技術以及統計和數學技術，從儲存在儲存庫中的大量資料中篩選出有意義的新關聯、模式和趨勢的過程。它是對觀測資料集的分析，以發現意想不到的關係，並以對資料庫所有者而言既易於理解又有用的新穎方式對資料進行總結。

這是選擇、探索和建模海量資料以發現最初未知的規律或關係的過程，以便為資料庫所有者獲得清晰且有益的結果。資料探勘是透過自動或半自動方式探索和分析大量資料以發現有意義的模式和規則的過程。

資料探勘類似於資料科學。它由一個人在特定情況下對特定資料集進行，並具有特定目標。此過程包括各種型別的服務，例如文字挖掘、網路挖掘、音訊和影片挖掘、影像資料探勘和社交媒體挖掘。它是透過簡單或高度特定的軟體完成的。

機器學習主要處理設計和開發可以自行學習和改進以對資料進行預測的演算法。機器學習演算法使用複雜的程式，這些程式可以透過經驗來理解，查詢資料中的模式，並根據這些模式建立預測。機器學習演算法用於資料探勘，以自動識別大型資料集中的模式。

機器學習演算法透過頻繁輸入訓練資訊來改進自身。機器學習的主要目標是學習資料並從資料中構建可以被人理解和使用的模型。

機器學習主要分為以下兩種型別：

無監督機器學習 - 無監督學習不依賴於訓練資料集來預測結果，而是使用包括聚類在內的直接技術來預測結果。訓練資料集表示為已知輸出的輸入。
監督機器學習 - 監督學習將監督者定義為教師。監督學習是一種學習技術，它可以使用已標記的資料來訓練機器，這意味著某些資訊已經用真實的響應標記。之後，機器會獲得新的記錄集，以便監督學習演算法分析訓練資訊並根據標記資料提供準確的結果。

下表突出顯示了資料探勘和機器學習之間的所有關鍵區別：

序號	資料探勘	機器學習
1.	資料探勘，也稱為資料中的知識發現，是一種技術，用於識別數百萬條記錄（特別是結構化資料）中的任何異常、相關性、趨勢或模式，以獲得可能對業務決策有幫助但在傳統分析中可能被忽略的見解。	機器學習是一種建立用於大型資料處理的複雜演算法併為使用者提供結果的技術。它使用複雜的程式，這些程式可以透過經驗來理解並建立預測。
2.	資料探勘的主要目標是使用複雜的數學演算法查詢以前被忽略或未知的事實或資訊。	機器學習的目標是理解資訊並從資料中構建可以被人理解和使用的模型。
3.	資料探勘使用資料庫、資料倉庫伺服器、資料探勘引擎和模式評估方法來獲取有益的資料。	機器學習使用神經網路、預測模型和自動化演算法來做出決策。
4.	它可用於有限的領域。	它可用於廣泛的領域。
5.	資料探勘的目的是從現有資料中獲取資料規則。	機器學習的目的是教計算機系統如何從經驗中學習和改進。
6.	資料探勘在1930年被稱為KDD（資料庫中的知識發現）。	機器學習的概念於1950年以塞繆爾的跳棋程式的形式被提出。

您應該注意的最重要的一點是，資料探勘使用包含非結構化資料的傳統資料庫，而機器學習使用演算法和現有資料來訓練計算機系統。

資料探勘是從資料中發現模式和知識的過程，而機器學習是一個研究領域，它專注於開發可以從資料中學習並對資料進行預測的演算法。

Kiran Kumar Panigrahi

更新於：2023年2月21日

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