머신러닝과 데이터 마이닝의 차이

머신러닝과 데이터 마이닝의 차이

   머신러닝은 종종 데이터 마이닝과 혼용되기도 하는데, 그 이유는 아마도 머신러닝에서 사용하는 분류나 군집 같은 방법을 데이터 마이닝에서도 똑같이 사용하기 때문일 것이다. 즉, 분류나 예측, 군집과 같은 기술, 모델, 알고리즘을 이용해 문제를 해결하는 것을 컴퓨터과학 관점에서는 머신러닝이라고 하고,  통계학 관점에서는 데이터 마이닝이라고 한다. 이러한 현상이 발생한 계기는 1990년대에 들어서면서 실용적인 머신러닝 연구를 위해 통계학에서 다루고 있는 사례들을 컴퓨터 과학자들이 컴퓨터를 이용해 좀 더 효율적인 해결 방안을 찾아내는 과정에서 비롯됐다고 할 수 있다. 

머신러닝과 데이터 마이닝의 차이점을 굳이 설명하자면 데이터 마이닝은 가지고 있는 데이터에서 현상 및 특성을 발견하는 것이 목적인 반면, 머신러닝은 기존 데이터를 통해 학습을 시킨 후 새로운 데이터에 대한 예측값을 알아내는 데 목적이 있다고 할 수 있다.  

- 밑바닥부터 시작하는 데이터 과학-