Apa Perbedaan Antara Penambangan Data Dan Pembelajaran Mesin?
Lompatan besar dalam Big Data dan analitik selama beberapa tahun terakhir berarti bahwa rata-rata pengguna bisnis sekarang bergulat dengan leksikon terminologi teknologi yang benar-benar baru. Ini dapat menimbulkan kebingungan, karena orang tidak yakin akan perbedaan antara istilah dan pendekatan. Dalam pengalaman saya, penambangan data dan pembelajaran mesin adalah contoh utama dari ini Slot.
Dalam artikel ini, saya mendefinisikan penambangan data dan pembelajaran mesin, dan menjelaskan perbedaan kedua pendekatan tersebut. Jadi, jika Anda belum pernah memahami perbedaannya, artikel ini cocok untuk Anda.
Penambangan Data vs Pembelajaran Mesin: Apa Bedanya?
23/01/2020
Penambangan data bukanlah penemuan baru yang datang dengan era digital. Konsep ini telah ada selama lebih dari satu abad tetapi menjadi fokus publik yang lebih besar pada tahun 1930-an.
Menurut Hacker Bits, salah satu momen modern pertama penambangan data terjadi pada tahun 1936, Posting Tamu ketika Alan Turing memperkenalkan gagasan tentang mesin universal yang dapat melakukan perhitungan yang mirip dengan komputer modern.
Forbes juga melaporkan pengembangan Turing dari “Turing Test” pada tahun 1950 untuk menentukan apakah komputer memiliki kecerdasan nyata atau tidak. Untuk lulus ujiannya, komputer perlu membodohi manusia agar percaya bahwa itu juga manusia. Hanya dua tahun kemudian, Arthur Samuel menciptakan Program bermain The Samuel Checkers yang tampaknya merupakan program belajar mandiri pertama di dunia. Itu secara ajaib belajar saat bermain dan menjadi lebih baik dalam menang dengan mempelajari gerakan terbaik.
Kami telah menempuh perjalanan jauh sejak saat itu. Bisnis sekarang memanfaatkan penambangan data dan pembelajaran mesin untuk meningkatkan segalanya mulai dari proses penjualan hingga menafsirkan keuangan untuk tujuan investasi. Akibatnya, ilmuwan data telah menjadi karyawan penting di organisasi di seluruh dunia karena perusahaan berusaha mencapai tujuan yang lebih besar dengan ilmu data daripada sebelumnya.
Penambangan Data vs. Pembelajaran Mesin vs. Ilmu Data
Dengan data besar menjadi begitu lazim di dunia bisnis, banyak istilah data cenderung dilemparkan, dengan banyak yang tidak mengerti apa artinya. Apa itu penambangan data? Apakah ada perbedaan antara pembelajaran mesin vs ilmu data? Bagaimana mereka terhubung satu sama lain? Bukankah pembelajaran mesin hanyalah kecerdasan buatan? Semua ini adalah pertanyaan bagus, dan menemukan jawabannya dapat memberikan pemahaman yang lebih dalam dan lebih bermanfaat tentang ilmu data dan analitik serta bagaimana hal itu dapat bermanfaat bagi perusahaan.
Penambangan data dan pembelajaran mesin berakar pada ilmu data dan umumnya berada di bawah payung itu. Mereka sering berpotongan atau bingung satu sama lain, tetapi ada beberapa perbedaan utama antara keduanya. Berikut adalah beberapa perbedaan penambangan data dan pembelajaran mesin antara penambangan data dan pembelajaran mesin dan bagaimana mereka dapat digunakan.
Penggunaan Data
Satu perbedaan utama antara pembelajaran mesin dan penambangan data adalah bagaimana mereka digunakan dan diterapkan dalam kehidupan kita sehari-hari. Misalnya, penambangan data sering digunakan oleh pembelajaran mesin untuk melihat hubungan antar hubungan. Uber menggunakan pembelajaran mesin untuk menghitung ETA untuk perjalanan atau waktu pengiriman makanan untuk UberEATS.
Penambangan data dapat digunakan untuk berbagai tujuan, termasuk penelitian keuangan. Investor mungkin menggunakan data mining dan web scraping untuk melihat keuangan start-up dan membantu menentukan apakah mereka ingin menawarkan pendanaan. Sebuah perusahaan juga dapat menggunakan penambangan data untuk membantu mengumpulkan data tentang tren penjualan untuk menginformasikan segala sesuatu dengan lebih baik mulai dari pemasaran hingga kebutuhan inventaris, serta untuk mengamankan prospek baru. Penambangan data dapat digunakan untuk menyisir profil media sosial, situs web, dan aset digital untuk mengumpulkan informasi tentang prospek ideal perusahaan untuk memulai kampanye penjangkauan. Menggunakan penambangan data dapat menghasilkan 10.000 prospek dalam 10 menit. Dengan informasi sebanyak ini, seorang ilmuwan data bahkan dapat memprediksi tren masa depan yang akan membantu perusahaan mempersiapkan dengan baik apa yang mungkin diinginkan pelanggan di bulan dan tahun mendatang.
Pembelajaran mesin mewujudkan prinsip-prinsip penambangan data, tetapi juga dapat membuat korelasi otomatis dan belajar darinya untuk diterapkan pada algoritme baru. Ini adalah teknologi di balik mobil self-driving yang dapat dengan cepat menyesuaikan diri dengan kondisi baru saat berkendara. Pembelajaran mesin juga memberikan rekomendasi instan saat pembeli membeli produk dari Amazon. Algoritme dan analitik ini terus-menerus dimaksudkan untuk ditingkatkan, sehingga hasilnya hanya akan semakin akurat dari waktu ke waktu. Pembelajaran mesin bukanlah kecerdasan buatan, tetapi kemampuan untuk belajar dan meningkatkan masih merupakan prestasi yang mengesankan.