Diferencia clave: minería de datos frente a aprendizaje automático
La minería de datos y el aprendizaje automático son dos áreas que van de la mano. Como son parientes, son similares, pero tienen padres diferentes. Pero en la actualidad, ambos se parecen cada vez más; casi similar a twins. Por lo tanto, algunas personas utilizan la palabra aprendizaje automático para la minería de datos. Sin embargo, al leer este artículo comprenderá que el lenguaje de máquina es diferente de la minería de datos. Una diferencia clave es que la minería de datos se utiliza para obtener reglas a partir de los datos disponibles, mientras que el aprendizaje automático le enseña a la computadora a aprender y comprender reglas determinadas.
¿Qué es la minería de datos?
La minería de datos es el proceso de extraer información implícita, previamente desconocida y potencialmente útil de los datos. Aunque la minería de datos suena nueva, la tecnología no lo es. La minería de datos es el método principal de divulgación computacional de patrones en grandes conjuntos de datos. También involucra métodos en la intersección de aprendizaje automático, inteligencia artificial, estadísticas y sistemas de bases de datos. El campo de minería de datos incluye base de datos y gestión de datos, preprocesamiento de datos, consideraciones de inferencia, consideraciones de complejidad, posprocesamiento de estructuras descubiertas y actualización en línea. El dragado de datos, la pesca de datos y la búsqueda de datos son términos de referencia más comunes en la minería de datos.
Hoy en día, las empresas utilizan potentes ordenadores para examinar grandes volúmenes de datos y analizar informes de investigación de mercado durante años. La minería de datos ayuda a estas empresas a identificar la relación entre factores internos como el precio, las habilidades del personal y factores externos como la competencia, la situación económica y la demografía de los clientes.
Diagrama de proceso de minería de datos CRISP
¿Qué es el aprendizaje automático?
El aprendizaje automático es parte de la informática y muy similar a la minería de datos. El aprendizaje automático también se utiliza para buscar en los sistemas para buscar patrones y explorar la construcción y el estudio de algoritmos. El aprendizaje automático es un tipo de inteligencia artificial que proporciona a las computadoras la capacidad de aprender sin ser programadas explícitamente. El aprendizaje automático se dirige principalmente al desarrollo de programas informáticos que puedan aprender a crecer y cambiar de acuerdo con nuevas situaciones y se acerque mucho a la estadística computacional. También tiene fuertes vínculos con la optimización matemática. Algunas de las aplicaciones más comunes del aprendizaje automático son el filtrado de spam, el reconocimiento óptico de caracteres y los motores de búsqueda.
El asistente en línea automatizado es una aplicación de aprendizaje automático
El aprendizaje automático a veces entra en conflicto con la minería de datos, ya que ambos son como dos caras en un dado. Las tareas de aprendizaje automático generalmente se clasifican en tres categorías amplias, como aprendizaje supervisado, aprendizaje no supervisado y aprendizaje reforzado.
¿Cuál es la diferencia entre Data Mining y Machine Learning?
Cómo trabajan ellos
Minería de datos: La minería de datos es un proceso que parte de datos aparentemente no estructurados para encontrar patrones interesantes.
Aprendizaje automático: el aprendizaje automático utiliza muchos algoritmos.
Datos
Minería de datos: la minería de datos se utiliza para extraer datos de cualquier almacén de datos.
Aprendizaje automático: el aprendizaje automático consiste en leer la máquina que se relaciona con el software del sistema.
Solicitud
Minería de datos: la minería de datos utiliza principalmente datos de un dominio en particular.
Aprendizaje automático: las técnicas de aprendizaje automático son bastante genéricas y se pueden aplicar a varios entornos.
Atención
Minería de datos: la comunidad de minería de datos se centra principalmente en algoritmos y aplicaciones.
Aprendizaje automático: las comunidades de aprendizaje automático pagan más por las teorías.
Metodología
Minería de datos: la minería de datos se utiliza para obtener reglas a partir de datos.
Aprendizaje automático: el aprendizaje automático le enseña a la computadora a aprender y comprender reglas determinadas.
Investigación
Minería de datos: la minería de datos es un área de investigación que utiliza métodos como el aprendizaje automático.
Aprendizaje automático: el aprendizaje automático es una metodología que se utiliza para permitir que las computadoras realicen tareas inteligentes.
Resumen:
Minería de datos frente a aprendizaje automático
Aunque el aprendizaje automático es completamente diferente con la minería de datos, generalmente son similares entre sí. La minería de datos es el proceso de extraer patrones ocultos de grandes datos, y el aprendizaje automático es una herramienta que también se puede utilizar para eso. El campo del aprendizaje automático creció aún más como resultado de la creación de IA. Los mineros de datos suelen tener un gran interés en el aprendizaje automático. Tanto la minería de datos como el aprendizaje automático colaboran por igual para el desarrollo de la IA y las áreas de investigación.
Imagen de cortesía:
1. "Diagrama de proceso CRISP-DM" de Kenneth Jensen - Trabajo propio. [CC BY-SA 3.0] a través de Wikimedia Commons
2. "Asistente automatizado en línea" de la Universidad Estatal de Bemidji [dominio público] a través de Wikimedia Commons
