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요약
둘 다 같은 의미
컴퓨터과학(Computer Science) 측면 --> 머신러닝
통계학(Statistics) 측면 --> 데이터 마이닝
굳이 차이를 짚어보자면,
머신러닝은 학습과 예측에 초점이 맞춰져 있고,
데이터 마이닝은 데이터를 활용한 어플리케이션에 초점이 맞춰져 있다.
Data Mining
- 대규모로 저장된 데이터에서 규칙이나 패턴을 분석하여 가치있는 정보를 추출하는 과정
- KDD(knowledge-discovery in databases)와 같은 의미
- 분류, 예측, 군집 등의 모델을 사용
데이터 마이닝의 응용 분야
1) 스팸 필터
2) 신용평점 시스템
3) 사기탐지시스템
4) 장바구니 분석
5) 최적 포트폴리오 구축
Machine Learning
- 기계(Machine) + 학습(Learning)의 합성어로 기계가 스스로 학습하는 것을 말함.
- 기존에 사람이 정해주었던 규칙(모델)을 스스로 학습
- 분류, 예측, 군집 등의 모델을 사용
- 머신러닝의 한 종류가 딥러닝
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