Diferencia entre la minería de datos y el aprendizaje automático

El aprendizaje automático es una de las áreas de investigación más activas con inteligencia artificial, que implica el estudio y el desarrollo de modelos computacionales de procesos de aprendizaje. Un objetivo importante de la investigación en el campo del aprendizaje automático es construir sistemas informáticos que sean capaces de aprender y adquirir conocimiento por su cuenta sin ser programado explícitamente. La minería de datos es un área que debe gran parte de su inspiración y técnicas para el aprendizaje automático. Por lo tanto, el aprendizaje automático y la minería de datos a menudo se usan sinónimos, pero tengan la seguridad de que son conceptos muy diferentes con diferentes objetivos.

¿Qué es una minería de datos??

En esta era digital, cada dispositivo que está conectado a Internet deja algún tipo de traza digital y prácticamente todos los sistemas automatizados generan alguna forma de datos. Además, terabytes o petabytes de datos se generan diariamente a partir de todos los aspectos de nuestra vida diaria. Esta explosión de datos es el resultado de la digitalización de nuestra sociedad y el creciente número de dispositivos móviles, y el rápido desarrollo de potentes herramientas de recopilación de datos y almacenamiento. Por lo tanto, es necesario analizar dichos datos para generar información nueva a través del análisis de datos. Aquí es donde la minería de datos llega a la imagen. La minería de datos es el proceso de clasificar y analizar grandes fragmentos de datos y transformarlos en un formato estandarizado. La minería de datos convierte una gran recopilación de datos sin procesar en información útil. Los datos sin procesar se recopilan y almacenan en bases de datos comerciales y luego los analistas buscan patrones en grandes lotes de datos utilizando una amplia gama de técnicas para obtener información procesable de ellos.

Aprendizaje automático

El aprendizaje automático es una rama de la inteligencia artificial (IA) basada en la capacidad de los sistemas o programas informáticos para aprender automáticamente de la experiencia sin ser programado explícitamente. El aprendizaje es un fenómeno multifacético. Del mismo modo, el modelado por computadora de los procesos de aprendizaje en sus manifestaciones múltiples constituye el tema del aprendizaje automático. Esta es una de las áreas de investigación más activas dentro de la IA, que implica el estudio y el desarrollo del modelo computacional de los procesos de aprendizaje. El objetivo del aprendizaje automático es construir sistemas informáticos capaces de adquirir conocimiento por su cuenta y mejorar su rendimiento a partir de sus propias experiencias. En el mundo real, podemos ver la adaptación de las técnicas de aprendizaje automático en áreas como chatbots y asistentes virtuales basados ​​en la voz. El aprendizaje automático implica procesar los datos para buscar tendencias o patrones, lo que ayuda a comprender el proceso. El proceso se puede utilizar para predecir el comportamiento del usuario.

Diferencia entre la minería de datos y el aprendizaje automático

Lo esencial

- Tanto el aprendizaje automático como la minería de datos caen en el campo de la ciencia de datos, lo que tiene sentido ya que ambos tienen algo que ver con los datos. Ambos procesos ayudan a dar sentido a los datos que ayudan a resolver problemas complejos. Ambos términos se pueden usar a menudo indistintamente, lo que dificulta la distinción a veces.

Sin embargo, la minería de datos es un concepto más general que implica convertir una gran recopilación de datos sin procesar en información útil, mientras que el aprendizaje automático es un término que lo abarca todo lo que implica procesar los datos para buscar tendencias o patrones.

Objetivo

- Los dos objetivos principales de la minería de datos en la práctica tienden a ser la predicción y la descripción. En el lado predictivo, el objetivo de la minería de datos es usar algunas variables o campo en los conjuntos de datos para predecir valores desconocidos o futuros de otras variables de interés, mientras que la minería de datos descriptivas se centra en comprender los sistemas analizados al identificar patrones y relaciones en grandes datos en datos grandes. sets.

Por otro lado, el propósito del aprendizaje automático es construir sistemas de aprendizaje completos y autónomos utilizando un conjunto de herramientas y técnicas en las que la inteligencia se aprende por inteligencia y no se induce.

Concepto

- Ciertamente, hay una superposición entre la minería de datos y el aprendizaje automático, pero una diferencia clave entre los dos es cómo se utilizan los datos. La minería de datos es el proceso de profundizar en grandes cantidades de datos de múltiples fuentes, extraer información útil de los datos y descubrir patrones para predecir resultados futuros.

El aprendizaje automático lleva las cosas al usar algoritmos complejos y métodos de minería de datos para construir modelos que consisten en fórmulas matemáticas, criterios de decisión y parámetros multidimensionales para predecir los resultados futuros sin intervención humana.

Análisis

- La minería de datos requiere que la intervención humana se une y clasifique cantidades colosales de datos que pueden ser arbitrarias, no estructuradas o incluso en un formato que sea inmediatamente adecuado para el procesamiento automatizado. Los analistas de minería de datos utilizan una amplia gama de técnicas para ordenar los datos extraídos de varias fuentes. Luego se recopilan, procesan y se transforman los datos en un formato estandarizado para la evaluación de eventos futuros.

El aprendizaje automático es más profundo, permitiendo que las máquinas y los sistemas informáticos aprendan de los nuevos datos y adquieran conocimiento por su cuenta sin ser programado explícitamente. Por lo tanto, no se requiere intervención humana a medida que las máquinas aprenden de sus propias experiencias.

Minería de datos VS. Aprendizaje automático: tabla de comparación

Resumen

En pocas palabras, la minería de datos es el proceso de extraer información de una gran cantidad de datos sin procesar que pueden ser arbitrarios, no estructurados o incluso en un formato que es inmediatamente adecuado para el procesamiento automatizado. Luego se recopilan, procesan y se transforman los datos en un formato más estandarizado. El aprendizaje automático, por otro lado, utiliza técnicas analíticas fuertes para encontrar patrones subyacentes valiosos dentro de los datos complejos para predecir los resultados futuros. El aprendizaje automático básicamente está enseñando a un sistema informático a trabajar de forma autónoma sin intervención humana.