지난 학기에는 데이터마이닝(Data Mining) 수업을 이번 학기에는 머신러닝(Machine learning) 수업을 듣고 있다.
둘이 비슷한듯 다른데, 두 수업 모두 이 둘의 차이점을 언급하며 학기를 시작하기에 정리해보고자 한다!

둘의 공통점이라고 한다면 머신러닝과 데이터마이닝은 데이터의 패턴을 찾기 위하여 같은 알고리즘들을 사용하곤 한다.

두 가지의 차이점은 표로 구분해보도록 하겠다.

머신러닝	데이터마이닝
성능을 향상시키기 위해 알고리즘을 사용한다	데이터의 패턴을 찾고, 해석하기 위하여 알고리즘을 사용한다.
정확성과 알고리즘 재사용에 중점을 둔다	현재 데이터에 대하여 알고리즘 사용성의 극확대하는 것이 중점을 둔다.
비슷한 데이터가 있을시 같은 알고리즘을 사용하여 결과 예상이 가능하다	데이터가 바뀌면 다른 알고리즘을 사용해야한다.

아직 이 둘의 차이를 알듯 말듯 하지만 수업을 듣고 과제를 하다보면 더 와닿게 이해하게되지 않을까!