Q:
¿Cuál es la diferencia entre el aprendizaje automático y la minería de datos?
UN:La minería de datos y el aprendizaje automático son dos términos muy diferentes, pero a menudo se usan en el mismo contexto, que es la capacidad de las partes para refinar y clasificar los datos para obtener ideas y conclusiones. Las similitudes y las diferencias combinadas pueden hacer que hablar sobre estos dos procesos muy diferentes sea confuso para audiencias menos expertas en tecnología.
La minería de datos es el proceso de agregar datos y luego extraer datos útiles de ese conjunto de datos más grande. Es un tipo de descubrimiento de conocimiento que ha estado ocurriendo desde que pudimos agregar grandes cantidades de datos. Puede hacer minería de datos con un sistema bastante primitivo: el programa se programará para buscar patrones específicos y tendencias de datos, y la información técnica se "extraerá" de esa masa bruta de datos en cualquier forma en que se encuentre.
El aprendizaje automático es algo más nuevo y más sofisticado. El aprendizaje automático utiliza conjuntos de datos, pero a diferencia de la minería de datos, el aprendizaje automático utiliza algoritmos y configuraciones elaboradas, como las redes neuronales, para permitir que la máquina aprenda de los datos de entrada. Como tal, el aprendizaje automático es bastante más profundo que una operación de minería de datos. Por ejemplo, en una red neuronal, las neuronas artificiales trabajan en capas para recibir datos de entrada y liberar datos de salida con mucha actividad elaborada de "recuadro negro" en el medio (el término "recuadro negro" se aplica a sistemas más sofisticados cuando los humanos tienen es difícil entender cómo las redes neuronales o los algoritmos realmente están haciendo su trabajo).
La minería de datos y el aprendizaje automático también son bastante diferentes en sus aplicaciones para la empresa. Nuevamente, la minería de datos puede continuar dentro de cualquier aplicación ERP dada, y en muchos procesos diversos.
Por el contrario, un proyecto de aprendizaje automático requiere considerables recursos. Los gerentes de proyecto deben reunir los datos de capacitación y prueba, buscar problemas como el sobreajuste, decidir sobre la selección y extracción de características, y mucho más. El aprendizaje automático puede requerir formas complejas de aceptación de varias partes interesadas, mientras que las actividades de minería de datos generalmente solo requieren un cierre de sesión rápido.
A pesar de estas diferencias, tanto la minería de datos como el aprendizaje automático se aplican al ámbito de la ciencia de datos. Aprender más sobre la ciencia de datos ayuda a las partes interesadas a aprender más sobre cómo funcionan estos procesos y cómo se pueden aplicar en cualquier industria.
