Q：
機械学習とデータマイニングの違いは何ですか？
A：データマイニングと機械学習は2つの非常に異なる用語ですが、多くの場合、両方とも同じコンテキストで使用されます。これは、当事者がデータを調整およびソートして洞察と結論を導き出す能力です。 類似点と相違点を組み合わせることで、これら2つの非常に異なるプロセスについて話すことで、技術にあまり詳しくない視聴者を混乱させることができます。
データマイニングは、データを集約し、その大きなデータセットから有用なデータを抽出するプロセスです。 これは、大量のデータを集約できるようになってからずっと続いている一種の知識発見です。 かなり原始的なシステムでデータマイニングを行うことができます。プログラムは特定のパターンとデータの傾向を探すようにプログラムされ、技術情報はどのような形式のデータの生の塊からも「マイニング」されます。
機械学習は、より新しく洗練されたものです。 機械学習はデータセットを使用しますが、データマイニングとは異なり、機械学習はニューラルネットワークなどの精巧なアルゴリズムと設定を使用して、実際に入力データから機械を学習させます。 そのため、機械学習はデータマイニング操作よりもかなり詳細です。 たとえば、ニューラルネットワークでは、人工ニューロンはレイヤーで働き、入力データを取り込み、出力データを解放します。その間に、多くの手の込んだ「ブラックボックス」アクティビティがあります（ニューラルネットワークまたはアルゴリズムが実際にどのように仕事をしているかを理解するのは困難です。
データマイニングと機械学習も、企業へのアプリケーションがまったく異なります。 繰り返しますが、データマイニングは、任意のERPアプリケーション内で、また多くの多様なプロセスで実行できます。
対照的に、機械学習プロジェクトにはかなりのリソースが必要です。 プロジェクトマネージャーは、トレーニングデータとテストデータを組み立て、オーバーフィットなどの問題を探し、機能の選択と機能の抽出などを決定する必要があります。 機械学習では、さまざまな利害関係者からの複雑な形態の賛同が必要になる場合がありますが、データマイニングアクティビティには通常、迅速なサインオフが必要です。
これらの違いにもかかわらず、データマイニングと機械学習の両方がデータサイエンスの分野に適用されます。 データサイエンスについてさらに学習することで、利害関係者は、これらのプロセスがどのように機能し、特定の業界でどのように適用できるかについてさらに学ぶことができます。
