Veri Madenciliği ve Makine Öğrenimi Arasındaki Benzerlikler ve Farklılıklar

Veri madenciliği, istatistik ve makine öğrenimi disiplinleri; sağlık, işletme, endüstri, güvenlik vb. gibi birçok kuruluşların daha iyi kararlar almasına yardımcı olan ve işletmenin büyümesini pozitif yönde etkileyen ve veriden öğrenen disiplinlerdir. Günümüzde ses ve yüz tanıma, otonom araçlarda arama analizi, veri madenciliği ve sektörel uygulamalar gibi alanlarda makine öğrenmesi kullanılmaktadır. Makine öğrenimi ve veri madenciliği kavramlarının her ikisi de birçok ortakkavramı kapsadığından dolayı bazen aralarındaki farkı görmek zordur. Veri madenciliği veri yığınları arasındaki anlamlı ve değerli ilişkileri ortaya koyarken, makine öğrenimi veri yığınları arasındaki ilişkiyi temsil eden bilgilerden yararlanarak modellere ilişkin tahmini sonuçlar bulur. Bu modeller, sonuca ulaşmada makinenin yapacağı işlemlerdir.

• Veri madenciliği ve makine öğreniminin her ikisi de büyük veriden öğrenir.
• Veri madenciliği ve makine öğreniminin her ikisi de analitik süreçler olup, veri biliminin (Data science) temel bir parçasıdır.
• Veri madenciliği ve makine öğreniminin her ikisi de işletmelerin veri kümelerini faydalı bilgilere dönüştürmek için kullanılır. İşletmelerin daha iyi iş kararlarına yol açabilecek eğilimleri analiz etmelerine ve anlamalarına yardımcı olur.
• Veri madenciliği ve makine öğrenimi teknikleri araştırma konusuna göre tanımlanır, ancak kullanımlarında bazı teknikler aynıdır. Amaçları da genel olarak aynı olup, verileri anlamak, örüntülerin tanımaya yardımcı olmak ve kullanıcılar tarafından anlamlı modeller oluşturmaktır.
• Makine öğrenimi algoritmalarını geliştirmek ve davranışını gelecekteki girdilere göre değiştirmek için veri madenciliği tekniklerini kullanır. Bununla birlikte makine öğrenimi, gelecekteki sonuçları tahmin edebilmesi için bazı verilerin arkasında neler olduğuna dair modeller oluşturmak için veri madenciliği tekniklerini ve diğer öğrenme algoritmalarını kullanır. Çoğunlukla matematiksel temellidir, ancak bu daha çok programlamaya yöneliktir.
• Veri madenciliği ve makine öğreniminin ilk defa kullanımları örüntü tanımadan (Pattern recognition) ortaya çıkmıştır.
• Makine öğrenimi algoritmaları için veri madenciliği algoritmasının “çıktısı” genellikle “girdi” olarak kullanılır.
• Makine öğrenimi otomatikleştirilmiş bir süreç olduğundan, makine öğreniminin ürettiği sonuç, veri madenciliği ile karşılaştırıldığında daha kesin olacaktır.
• Veri madenciliğinin kullanımında doğru algoritmaları seçebilen, parametreleri ayarlayabilen ve belirli bir problem için modelleri eğitebilen bir uzman gerektirir ve bu uzman makine öğrenimi araçlarıdır.