Maschinelles Lernen resultiert in Computeralgorithmen zur Transformation von Daten in intelligente Interpretationen und Aktionen. Data Mining sucht nach verwertbaren Informationen in vorhandenen, verfügbaren Daten.
Data Mining fällt eher in den Bereich der Geschäftsanalytik. Im Mittelpunkt steht dabei, Computern beizubringen, wie sie unbekannte Muster, Anomalien oder Beziehungen in einem großen Datensatz erkennen können. Der Mensch kann dann anhand dieser Daten Probleme lösen. Der Prozess ist eher manuell und erfordert in der Regel menschliches Eingreifen für die Entscheidungsfindung.
Maschinelles Lernen gehört zum Feld der künstlichen Intelligenz und zielt eher darauf ab, einem Computer beizubringen, wie er die Analyse großer Datensätze und deren Muster erlernen kann. Nach erfolgter Programmierung sind ML-Modelle in der Lage, zu lernen und sich zu verbessern, ohne dass ein menschliches Eingreifen erforderlich ist. Der Computer wird intelligenter und entwickelt sich in gewisser Weise von selbst weiter, anstatt reaktiv zu sein und einfach nur die ihm zur Verfügung gestellten Daten zu analysieren.