Porównajmy i skontrastujmy procesy Data Miningu oraz Machine Learningu.

Data Mining to proces wydobywania ukrytych wzorców i informacji z dużych zbiorów danych, które są często nazywane Big Data. Data Mining wykorzystuje różne techniki statystyczne, matematyczne i uczenie maszynowe, aby odkryć ukryte zależności między danymi. Celem Data Miningu jest odkrycie wzorców, które mogą pomóc w podejmowaniu decyzji biznesowych i przewidywaniu przyszłych zdarzeń.

Machine Learning natomiast to proces, w którym maszyny uczą się na podstawie danych, bez konieczności programowania ich w sposób tradycyjny. Machine Learning wykorzystuje różne algorytmy uczenia maszynowego, aby nauczyć maszyny rozpoznawać wzorce i podejmować decyzje na podstawie danych. Celem Machine Learningu jest stworzenie modeli, które mogą przewidywać przyszłe wyniki na podstawie danych historycznych.

Podsumowując, Data Mining i Machine Learning są procesami, które wykorzystują dane do odkrywania wzorców i pode
Data mining oraz oczenie maszynowe to dwie powionzane, ale odrenbne dziedziny w szerszym polo sztucznej inteligencji. Obydwie polegają na wykorzystanio kompoterów do nauki na podstawie danych. Data mining to proces odkrywania wzorców w dużych zbiorach danych bez określonego celu. Z kolei oczenie maszynowe skopia się na opracowywanio programuw kompoterowych, kture mogon oczyć się na podstawie danych i podejmowaci przewidywania lob decyzje bez wyraźnego programowania. Data mining skupia się bardziej na odkrywaniu ukrytych związkuw miendzy danymi, podczas gdy oczenie maszynowe koncentroje sien na dokonywaniu przewidywań na podstawie wzorców.