Makine Öğrenimi ile Veri Madenciliği Arasındaki Fark Nedir?

Adı : Makine Öğrenimi ile Veri Madenciliği Arasındaki Fark Nedir?

Makine öğrenimi ve veri madenciliği, son yıllarda en popüler teknolojik kavramlar arasında yer almaktadır. Bunlar her ne kadar birbirleri ile ilişkili olsalar da, kendi içinde belli farklılıklara sahiptirler.
Veri madenciliği, büyük veri kütlelerinden anlamlı bilgiler çıkarmak için matematiksel, istatistiksel ve görselleştirme tekniklerini kullanan bir süreçtir. Veri madenciliği süreci, veri toplama, veri ön işleme, modelleme ve son olarak veri analizi adımlarından oluşur. Veri madenciliği, hedef odaklı bir yaklaşımdır ve belirli bir problemi çözmek için kullanılır. Örneğin, bir müşteri veritabanından kişiselleştirilmiş öneriler sunmak amacıyla veri madenciliği kullanılabilir.
Makine öğrenimi ise, bir sistem veya programın insan müdahalesi olmadan kendini geliştirmesine olanak sağlayan bir süreçtir. Makine öğrenimi, algoritma ve istatistik modellerine dayanarak verilerden otomatik olarak çıkarım yapar. Makine öğrenimi, örüntü tanıma, sınıflandırma, öznitelik çıkarımı, konuşma tanıma ve pek çok diğer alanda kullanılabilir. Makine öğrenimi genellikle tahmin özelliği odaklıdır ve verilerle eğitildiğinde, belirli bir probleme cevap verebilecek şekilde onları analiz edebilir.
Bazı örneklerle açıklamak gerekirse, bir banka müşteri veritabanından, kaç müşterisinin kredilerini ödemediğine ilişkin verileri topladığını varsayalım. Veri madenciliği, bu verileri analiz ederek hangi müşterilerin kredilerini ödeyemeyeceğini tahmin edebilir. Yani bu yaklaşım, bir problemi çözerken verilerden anlamlı bilgiler elde eder. Makine öğrenimi ise, belirli bir model üzerine verileri eğiterek kredi ödeme kabiliyetini tahmin eden bir algoritma oluşturabilir. Bu yaklaşım, daha önce belirlenmiş kurallara dayanarak verileri analiz eder ve sonrasında benzer verilerle karşılaştığında öngörüde bulunabilir.
Bir diğer örnek olarak, bir ayakkabı satıcısı tüm satış verilerini analiz ederek, belirli ayakkabı modellerinin daha popüler olduğunu tesbit edebilir. Bu bir veri madenciliği örneğidir. Ancak, makine öğrenimi, satış verilerini basitçe analiz etmekle kalmaz, belirli modellere bazı faktörlerin etki ettiğini tahmin eder ve daha sonra gelecekteki satışları tahmin edebilir.
Sonuç olarak, veri madenciliği ve makine öğrenimi, büyük verilerin analiz edilmesi için kullanılan iki farklı teknolojidir. Veri madenciliği, heterojen verilerden anlamlı bilgileri çıkarmak için kullanılırken, makine öğrenimi daha tahmin odaklıdır ve belirli bir modelin üzerine veriler eğitilir. Her iki yöntem, farklı alanlarda kullanılmaktadır ve birbirinden tamamen bağımsız değildirler.