Dunia digital yang berkembang pesat saat ini telah mempopulerkan begitu banyak istilah dan frasa baru sehingga kita sering kewalahan untuk memahami istilah tersebut. Dan orang-orang yang menciptakan kata-kata baru dan asing secara bergantian tersebut, tidak menyadari bahwa kata-kata itu berarti dua hal yang berbeda.
Secara khusus, itulah masalah yang dihadapi “data mining” dan “machine learning.” Pengertian antara kedua istilah tersebut kadang-kadang menjadi kabur karena memiliki karakteristik yang sama. Untuk memahami secara jelas bagaimana kedua istilah tersebut, berikut paparan mengenai perbedaan antara data mining dan machine learning.
Apa itu Data Mining ?
Data mining dianggap sebagai proses mengekstraksi informasi yang berguna dari sejumlah data yang besar. Data mining digunakan untuk menemukan pola baru, akurat, dan berguna dalam data, mencari makna dan informasi yang relevan untuk organisasi atau individu yang membutuhkannya. Data mining adalah salah satu tools yang digunakan oleh manusia saat ini.
Apa itu Machine Learning ?
Di sisi lain, machine learning adalah proses menemukan algoritma yang telah meningkatkan pengalaman dan kemampuan system secara otomatis yang berasal dari data.
Machine learning adalah desain, studi, dan pengembangan algoritma yang memungkinkan mesin untuk belajar tanpa intervensi manusia. Machine learning adalah alat untuk membuat mesin lebih cerdas, menghilangkan elemen manusia (tetapi tidak menghilangkan manusia itu sendiri; itu akan salah).
Apakah Data Mining dan Machine Learning Memiliki Kesamaan ?
Baik data mining maupun machine learning berada di bawah bidang Data Science, dan masuk akal karena kedua istilah tersebut menggunakan data. Kedua proses digunakan untuk memecahkan masalah yang kompleks, jadi akibatnya, banyak orang (keliru) menggunakan dua istilah secara bergantian.
Hal ini tidak begitu mengejutkan, mengingat bahwa machine learning kadang-kadang digunakan sebagai sarana untuk melakukan data mining yang berguna.
Sementara data yang dihimpun dari data mining dapat digunakan untuk machine learning, sehingga garis pemahaman di antara kedua konsep menjadi agak kabur.
Apa Perbedaan Data Mining dan Machine Learning ?
Jadi kita melihat bahwa kesamaan antara kedua istilah tersebut sedikit, namun kedua istilah masih membingunkan banya orang karena data yang overlap. Di sisi lain, ada sejumlah perbedaan yang besar antara kedua istilah tersebut. Jadi demi sebuah kejelasan mari kita lihat bagaimana perbedaan keduan istilah tersebut.
Berikut bagaimana perbedaan antara data mining dan machine learning yaitu :
- Sejarah
Sebagai permulaan, data mining mendahului machine learning dua dekade, dengan awalnya disebut knowledge discovery in database (KDD). Data mining masih disebut sebagai KDD di beberapa area. Machine learning memulai debutnya dalam program permainan checkers. Data mining sudah ada sejak tahun 1930-an sedangkan machine learning muncul pada tahun 1950-an.
- Tujuan
Data mining dirancang untuk mengekstrak aturan dari data dalam jumlah besar, sementara machine learning mengajarkan komputer cara belajar dan memahami parameter yang diberikan. Atau dengan kata lain, data mining hanyalah metode penelitian untuk menentukan hasil tertentu berdasarkan total data yang dikumpulkan. Di sisi lain, kita memiliki machine learning yang digunakan untuk melatih sistem dalam melakukan tugas yang kompleks dan menggunakan data dan pengalaman yang dikumpulkan untuk menjadi lebih cerdas.
- Penggunaan
Data mining bergantung pada penyimpanan data yang luas (misalnya, Big Data), yang kemudian, pada saatnya, digunakan untuk membuat perkiraan untuk bisnis dan organisasi lainnya. Machine learning di sisi lain bekerja dengan algoritma, bukan data mentah.
- Faktor Manusia
Berikut perbedaan yang cukup signifikan. Data mining bergantung pada intervensi manusia dan pada akhirnya dibuat untuk digunakan oleh orang-orang.
Sedangkan mengapa machine learning diciptakan adalah bahwa ia dapat mengajarkan dirinya sendiri dan tidak tergantung pada pengaruh atau tindakan manusia. Tanpa seseorang yang menggunakan dan berinteraksi dengannya, data mining tidak akan dapat bekerja. Kontak manusia dengan machine learning, di sisi lain, cukup terbatas pada pengaturan algoritma awal.
Kemudian hanya membiarkannya bekerja, semacam proses “mengaturnya dan melupakannya”. Orang-orang mengintervensi data mining dan sistem mengurus diri mereka sendiri dengan machine learning.
- Hubungan Satu Sama Lain
Data mining adalah proses yang menggabungkan dua elemen: database dan machine learning. Yang pertama menyediakan teknik manajemen data, sementara yang terakhir memasok teknik analisis data.
Jadi sementara data mining membutuhkan machine learning, machine learning tidak selalu membutuhkan data mining. Meskipun, ada kasus di mana informasi dari data mining digunakan untuk melihat hubungan antara hubungan. Lagi pula, sulit untuk membuat perbandingan kecuali Kita memiliki setidaknya dua informasi yang dibandingkan satu sama lain.
Akibatnya, informasi yang dikumpulkan dan diproses melalui data mining kemudian dapat digunakan untuk membantu mesin belajar, tetapi sekali lagi itu bukan kebutuhan. Anggap saja lebih kepada kenyamanan yang berguna untuk dimiliki.
- Kemampuan untuk Berkembang
Berikut ini sesuatu yang mudah dibandingkan dari kedua istilah tersebut yaitu data mining tidak dapat belajar atau beradaptasi, sedangkan itulah intinya dengan machine learning.
Data mining mengikuti aturan yang telah ditetapkan dan statis, sementara machine learning menyesuaikan algoritma sebagai keadaan yang tepat untuk memanifestasikan diri mereka sendiri.
Data mining hanya secerdas pengguna yang memasukkan parameter sedangkan machine learning berarti komputer-komputer itu semakin pintar.
- Pengaplikasian
Dalam hal utilitas, setiap proses memiliki spesialisasi yang harus diukir. Data mining dipekerjakan di industri ritel untuk memahami kebiasaan pembelian pelanggan mereka, sehingga membantu bisnis merumuskan strategi penjualan yang lebih sukses.
Media sosial diibaratkan sebagai taman bermain untuk data mining, karena mengumpulkan informasi dari profil pengguna, pertanyaan, kata kunci, dan berbagi dapat dipertemukan. Proses ini akan membantu pengiklan menyusun promosi yang relevan. Dunia keuangan menggunakan data mining untuk meneliti peluang investasi potensial dan bahkan kemungkinan kesuksesan startup.
Mengumpulkan informasi tersebut membantu investor memutuskan apakah mereka ingin melakukan uang untuk proyek-proyek baru. Jika data mining disempurnakan kembali pada pertengahan 90-an, itu bisa sangat baik untuk mencegah runtuhnya startup Internet yang mulai berkembang pesat pada akhir 90-an.
Sementara itu, perusahaan menggunakan machine learning untuk tujuan seperti mobil self-driving, deteksi penipuan kartu kredit, layanan pelanggan online, penyadapan spam email, kecerdasan bisnis (misalnya, mengelola transaksi, mengumpulkan hasil penjualan, pemilihan inisiatif bisnis), dan personalisasi marketing.
Perusahaan yang mengandalkan machine learning termasuk perusahaan kelas atass seperti Yelp, Twitter, Facebook, Pinterest, Salesforce, dan sedikit mesin pencari yang mungkin Kita dengar seperti : Google.
