什么是机器学习,机器学习分类( 八 )

人工智能这么火，数据挖掘和机器学习有什么区别？

工作后，我首先知道的概念是数据挖掘，而不是机器学习。因此我想数据挖掘这个概念更加广泛，属于工程应用范畴。5年前，我单位谈的都是数据挖掘，也举办这类竞赛，我们也掌握了数据挖掘的应用软件和数据挖掘标准流程，比如sas ， clementine等数据挖掘平台。这些平台多数基于图形化操作，应用门槛较低。最近两年才开始谈机器学习，深度学习和人工智能等概念。
从我工作经历来讲，数据挖掘是比较大众化的说法，单位业务部门都知道这个概念，而机器学习属于专业化的说法，现在业务部门还不清楚机器学习究竟是什么。其实很难严格去区分两者的关系，看看最权威的数据挖掘和机器学习的教材，你会发现它们大部分都是重复的。既然是两个名称，那么它们的侧重点应该是不一样的。我的理解是数据挖掘的后端与机器学习的前端重复，机器学习的后端与深度学习的前端重复。
数据挖掘的前端是数据收集，清洗和处理等，和大数据有关，都涉及数据仓库等内容，但机器学习并不关心这些，也就是说数据这种原材料对机器学习来说应该要事先准备好了，机器学习更加注重学习问题，努力像人类一样学习知识，理解世界。它们最大的区别是：数据挖掘注重挖掘数据中的规律和知识，但不关心数据为什么会产生这些规律和知识，也就说你只看到表象，并不知道本质原因。
而机器学习恰恰相反，机器学习更加注重学习数据的生成机制，即数据究竟由什么概率模型生成的。有时机器学习也叫统计学习就是这个原因。数据的生成机制出来了，那么数据中的规律自然而然就知道了。正是因为机器学习注重数据的生成机制学习，产生大量的研究内容，发展出核机器，极大似然估计，最大熵模型，最大后验估计，期望最大化算法，高斯过程，概率图模型，变分推理等工具。